شهد استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) طفرة في قطاع المرافق الكهربائية، حيث تُجرى العديد من التجارب التجريبية أو “pilots” بهدف تحسين أداء الشبكات وزيادة كفاءة العمليات. ومع ذلك، فإن الكثير من هذه المشاريع تتوقف أو تفشل بسبب غياب الانضباط التشغيلي، خصوصًا في البيئات التي تتطلب سلامة عالية وموثوقية مالية وتنظيمية. يركّز هذا المقال على أهمية دمج الذكاء الاصطناعي ضمن عمليات التشغيل اليومية بشبكات الكهرباء، ويبرز الأسباب الفنية والتنظيمية التي تدفع نحو ذلك، بالإضافة إلى تقديم خطوات عملية لتحويل المبادرات التجريبية إلى قدرات تشغيلية حقيقية.

جدول المحتويات

⚡ مقدمة: الذكاء الاصطناعي في قطاع الكهرباء

يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً متزايد الأهمية في شبكات الكهرباء، خاصة في مجالات التحليل التنبؤي، إدارة الأصول، وتحسين استجابة الأعطال. يستخدم AI تقنيات متقدمة مثل التعلم الآلي لتحليل كميات كبيرة من البيانات الناتجة عن أجهزة القياس الذكية، أنظمة المراقبة، وأدوات التوزيع.

رغم تبنّي الكثير من شركات الكهرباء لتجارب مبدئية لاستخدام AI، فمعظم هذه التجارب تواجه صعوبات في التحول إلى تطبيقات تشغيلية مستدامة.

🔹 نقطة مهمة: الذكاء الاصطناعي يجب أن لا يُنظر إليه كأداة تجريبية فقط، بل كجزء لا يتجزأ من العمليات اليومية المُدارة بدقة في قطاع الكهرباء.

🛡️ أسباب تعثر مشاريع الذكاء الاصطناعي التجريبية في البيئات الكهربائية

١. غياب الانضباط التشغيلي وربط المشاريع بالأهداف التنظيمية

قطاع الكهرباء يخضع لمعايير صارمة تتعلق بالسلامة، الموثوقية المالية، والكفاءة التشغيلية. لذلك، تُنجح المبادرات عندما تُدار ضمن نفس الضوابط والمتطلبات التي تحكم العمليات اليومية.

المشاريع والاختبارات التي تُدار على أساسها كنماذج تجريبية منفصلة، دون دمجها في خطة التشغيل المالية والتنظيمية، غالبًا ما تواجه مشاكل في الابتكار المستدام ويصعب إظهار عائد استثماري واضح (ROI).

٢. عدم وضوح ملكية المشروع داخل الهيكل التنظيمي

تُمارس مشاريع AI غالبًا في أقسام تكنولوجيا المعلومات أو الابتكار، بعيدًا عن خطوط القيادة التي تتولى المساءلة المباشرة عن أداء الشبكة وجودة الخدمة.

نتيجة لذلك، تفشل هذه المبادرات في توليد مؤشرات أداء واضحة قابلة للقياس مثل:

تحسين مؤشرات الموثوقية مثل SAIDI (مدة الانقطاعات الكهربائية)
خفض أعداد الأعطال المتكررة (SAIFI)
زيادة كفاءة الصيانة والتشغيل

٣. التركيز على النشاط لا على التأثير

عوضًا عن التقييم عبر تأثير الذكاء الاصطناعي على تحسين الموثوقية وخفض التكاليف، تُقاس هذه المشاريع غالبًا بعدد النماذج المطورة أو مجموعات البيانات المعالجة، ما يقود إلى فقدان الهدف الرئيسي من التطبيق.

⚠️ تنبيه سلامة: تجاهل ربط تقنيات AI بمعايير السلامة التشغيلية يعرض الشبكة ومستخدميها لمخاطر لا يمكن التنبؤ بها.

📊 من المشاريع التجريبية إلى القدرات التشغيلية الفعلية

تحويل الذكاء الاصطناعي إلى قدرة تشغيلية فعلية يتطلب:

تخطيط وميزنة منتظمة ضمن دورات الاستثمار المعتمدة
حوكمة واضحة بملكية ومسؤولية تنفيذ محددة
دمج نتائج AI في سير العمل والعقود التشغيلية اليومية

كمثال، في إدارة النباتات حول خطوط التوزيع (Vegetation Management)، بدلًا من تحليل صور لقسم واحد فقط دون تأثير على العمليات، تُسمح القدرات التشغيلية بتحديد المخاطر على مستوى النظام الكامل، وتوجيه جداول الصيانة والتدخل مبنيًا على تحليلات دقيقة قابلة للمراجعة.

وفي حالات استجابة الانقطاعات، يتم دمج تنبؤات AI مع نظم التحكم والتواصل لاتخاذ قرارات استراتيجية قبل وأثناء وبعد الأحداث الطارئة.

🔹 نقطة مهمة: التشغيل القوي للذكاء الاصطناعي يضمن استمراريته ويمنح فرق العمل أدوات حقيقية تستند لنتائج قابلة للقياس.

⚙️ تغيّرات عملية عند تشغيل الذكاء الاصطناعي بشكل مؤسسي

عند دمج AI في العمليات، تبرز عدة تغيّرات في الأداء والإدارة:

سهولة الدفاع عن الاستثمارات ضمن عمليات تخطيط رأس المال والحوكمة التنظيمية
توجه الفرق نحو التنفيذ والمراقبة المستمرة بدلًا من النقاش النظري
تحسين جودة البيانات بسبب الكشف المبكر عن أوجه القصور التي تمثل مخاطر تشغيلية
تعزيز حوكمة واضحة بمسؤوليات محكومة ومتابعة دقيقة للأداء
إعداد أفضل للقوى العاملة التي لم تعد تستخدم الأدوات فقط كمساعدة، بل كجزء من قرارات التشغيل اليومية

ينتج عن ذلك نظام ذكاء اصطناعي صناعي (Industrialized AI) يكون أكثر قابلية للتنبؤ والرقابة، مع قدرة أكبر على التدخل عند تغير الظروف.

📌 خلاصة سريعة: يعتبر الذكاء الاصطناعي المُدار كجزء من بنية الشبكة تعزيزًا للموثوقية والانضباط المالي بدلاً من مجرد تكنولوجيا منفصلة.

📌 إشارات قيادية تؤثر على نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي

دمج AI في خطط الاستثمار طويلة الأمد: ف quando يُناقش الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع تحديث الشبكات أو تعزيز الموثوقية، فإن فرص استمراره تزداد.
تركيز التقييم على النتائج المؤثرة: القادة الذين يطالبون بقياسات تقيس أثر AI على تقليل الأعطال وتحسين الأداء الاقتصادي يدفعون الفرق إلى تطور حقيقي يتجاوز التجارب.
حوكمة فعالة ومبكرة: إنشاء آليات الموافقة والرقابة قبل التطبيق الفعلي يعزز سرعة التعامل مع الأمور أثناء الأزمات والمدققين.

🔧 توجيه البدء الصحيح في تطبيق الذكاء الاصطناعي

ليس الهدف إطلاق عدد كبير من المشاريع، بل التركيز على قرارات تشغيلية قليلة ذات تأثير واضح وجوهري، مثل:

العمليات المرتبطة بالموثوقية مثل رصد الأعطال وإدارة الاستجابة
تقييم وتحليل المخاطر التشغيلية وتأثيرها على الشبكة
خفض التكاليف التشغيلية وصيانة الأصول بشكل ذكي

يُساعد ذلك على ضمان جاهزية البيانات، وضبط الحوكمة، وربط العمليات بشكل متكامل من البداية، ما يكشف النقاط الحرجة بدلاً من المشاكل الثانوية فقط.

⚠️ تنبيه سلامة: التركيز على الحالات التشغيلية ذات الأهمية يعزز فرص النجاح ويبقي النظام الكهربائي آمنًا وموثوقاً.

🎓 الخاتمة: اختبار القيادة في إدارة الذكاء الاصطناعي

تقف شبكات الكهرباء اليوم أمام قرار حاسم: إما دمج الذكاء الاصطناعي ضمن مقررات تشغيلية واضحة مسؤولة، أو إبقاؤه ضمن تجارب محدودة بعيدة عن متطلبات الموثوقية والسلامة.

النجاح يتحقق عندما تتخذ القيادات قرارات واضحة حول أين يجب أن يكون للذكاء الاصطناعي دور فعلي ومحدد في تحسين الأداء، وكيفية قياس هذا الأداء بمرور الوقت.

هذا التوجه يسمح بفصل مبادرات تستحق الاستمرار عن تلك التي لا تساهم فعلياً، مما يعزز الموثوقية ويضمن الاستدامة المالية للجهاز الكهربائي.

📌 خلاصة سريعة: الذكاء الاصطناعي يثبت مكانه في شبكات الكهرباء من خلال تأثيره الواضح على الموثوقية والسلامة، مع إجراء رقابة مستمرة من قادة العمليات.