تقرير : المنظومات الصناعية الذكية: كيف يتحول التقارب المكاني إلى ذكاءٍ تعاوني

تقرير رؤى – أغسطس 2026

بالتعاون مع أكسنتشر

إخلاء المسؤولية

ينشر المنتدى الاقتصادي العالمي هذه الوثيقة مساهمةً منه في مشروع أو مجال من مجالات الرؤى أو التفاعل. وتمثل النتائج والتفسيرات والاستنتاجات الواردة فيها ثمرة عملية تعاونية يسّرها المنتدى الاقتصادي العالمي وأقرها، إلا أن نتائجها لا تعبّر بالضرورة عن آراء المنتدى الاقتصادي العالمي أو جميع أعضائه أو شركائه أو غيرهم من أصحاب المصلحة.

© 2026 المنتدى الاقتصادي العالمي. جميع الحقوق محفوظة. لا يجوز إعادة إنتاج أي جزء من هذا المنشور أو نقله بأي شكل أو وسيلة، بما في ذلك التصوير أو التسجيل أو أي نظام لتخزين المعلومات واسترجاعها.

تقديم

تعمل البنية التحتية الذكية على تغيير الطريقة التي تُصمَّم بها الأنظمة الصناعية وتُحسَّن وتُشغَّل في مختلف القطاعات، إذ تنتقل عملية خلق القيمة من أداء كل شركة على حدة إلى تحقيق نتائج منسقة على مستوى المنظومة بأكملها. ويمثل هذا التحول الجبهة الجديدة للتنافسية الصناعية.

وتكتسب هذه المسألة أهمية خاصة بالنسبة إلى التجمعات الصناعية، أي المناطق الجغرافية التي تعمل فيها الشركات والمؤسسات على مقربة من بعضها، وكذلك بالنسبة إلى المنظومات الصناعية على نطاق أوسع. فالتجمعات التي ستقود خلال العقد المقبل هي تلك القادرة على الجمع بين قوة التركّز المادي والذكاء الناتج عن التعاون في مجال البيانات. ونتيجة لذلك، يمكن تحسين أنظمة الطاقة وسلاسل الإمداد وشبكات الخدمات اللوجستية وتدفقات الموارد على مستوى المنظومة بأكملها، بدلاً من تحسينها شركةً تلو أخرى.

ويجعل التعاون الموثوق في مجال البيانات ذلك ممكناً. فعندما تتشارك المؤسسات البيانات بصورة آمنة وهادفة، فإنها تتيح تحقيق نتائج لا يستطيع أي طرف منفرد بلوغها بمفرده، مثل تحسين استخدام الطاقة، وتعزيز المرونة على مستوى المنظومة، وإيجاد تدفقات دائرية للموارد، واستحداث نماذج تجارية جديدة تقوم على الرؤية المشتركة.

ويُضاعف الذكاء الاصطناعي هذه الإمكانات بدرجة كبيرة، ولكن فقط عندما تتوافر الأسس اللازمة للبيانات لدعمه. ففي غياب مشاركة موثوقة ومنظمة وقابلة للتشغيل البيني للبيانات بين المؤسسات، يظل الذكاء الاصطناعي محصوراً في عمليات تحسين منفصلة، ولا تتحقق الفرصة الأكبر على مستوى المنظومة.

يعالج هذا التقرير هذه الفجوة مستنداً إلى مبادرة «التجمعات الصناعية المتحولة» التابعة للمنتدى الاقتصادي العالمي، وهي أكبر مجتمع للمناطق الصناعية في العالم، وتضم 42 تجمعاً في 23 دولة تسهم بنحو 900 مليار دولار في الناتج المحلي الإجمالي العالمي.

كما يستند التقرير إلى أعمال سابقة للمنتدى ليؤكد أن التعاون في مجال البيانات أصبح مطلباً أساسياً للمنظومات التي تسعى إلى الحفاظ على قدرتها التنافسية ومرونتها وجاذبيتها للاستثمار في عصر الذكاء.

ويقدم التقرير إطاراً عملياً للانتقال من الطموح إلى التنفيذ، يرتكز على خلق القيمة، والحوكمة الموثوقة، وجاهزية البيانات، والتكنولوجيا الملائمة للغرض، والمرونة السيبرانية المدمجة منذ مرحلة التصميم. كما يستند إلى خبرات تنفيذية عالمية من تجمعات صناعية رائدة في قطاعات الطاقة والموانئ والتصنيع والخدمات اللوجستية.

والأهم أن نماذج الحوكمة وأساليب التعاون المطورة في سياق التجمعات الصناعية لا تقتصر عليها وحدها. فالكثير من الدروس المستخلصة يمكن تطبيقها مباشرة على منظومات صناعية أوسع، من سلاسل الإمداد الوطنية إلى الشبكات الصناعية العابرة للحدود.

أما بالنسبة إلى قادة قطاع الأعمال والقطاع العام، فالرسالة واضحة: ستعتمد الميزة التنافسية للتجمعات الصناعية بشكل متزايد على قدرتها على التعاون، وليس فقط على وجودها في المكان نفسه. والتجمعات التي تبدأ الآن، من خلال حالات واضحة لخلق القيمة ونماذج تعاون قابلة للتوسع، ستكون في وضع أفضل للمساهمة في تشكيل المرحلة المقبلة من التحول الصناعي.

روبرتو بوكا
رئيس مركز الطاقة والمواد، المنتدى الاقتصادي العالمي

ميغيل جي. توريرا
المدير الإداري الأول، استشارات الرؤساء التنفيذيين، والرئيس العالمي لأسواق السلع، أكسنتشر

الملخص التنفيذي

أصبح التعاون في مجال البيانات الجبهة الجديدة للتنافسية الصناعية، ومن يبني أسسه اليوم سيكون في موقع القيادة غداً.

تعمل البنية التحتية الذكية على نقل عملية خلق القيمة من أداء الشركات منفردة إلى نتائج منسقة على مستوى المنظومة، بحيث يتم تحسين أنظمة الطاقة وسلاسل الإمداد والشبكات اللوجستية وتدفقات الموارد على مستوى المنظومة كاملة، لا على أساس شركة تلو الأخرى.

وتُظهر الأدلة أن التعاون في مجال البيانات قادر على إطلاق قيمة جديدة على مستوى المنظومة.

في ميناء روتردام، مكّن مشروع «ستارلينغز» الشركات الصناعية من تداول مرونة الطاقة في وقت شبه حقيقي على مستوى التجمع، وهو أمر لم يكن ممكناً دون البيانات المشتركة. وحققت التجارب الأولية مكاسب في الكفاءة بنحو 5%. لكن النماذج تشير إلى أن الفوائد قد تزيد إلى أكثر من ثلاثة أضعاف بفضل مشاركة بيانات أكثر تقدماً، وتحسين أفضل على مستوى المنظومة، وقدرات أقوى للمنصة. وقد يؤدي إضافة بنية تحتية مشتركة إلى رفع هذه الفوائد أكثر، لتصل إلى 8.5 أضعاف القيمة الأصلية.

وفي مجمع أوردوس-إنفيجن الصناعي المحايد كربونياً في الصين، مكّن تبادل البيانات بين أكثر من 50 مؤسسة من تنسيق تحسين استخدام الطاقة، مما أدى إلى تحقيق نحو 80% من استهلاك الكهرباء الخضراء من مصادر داخل الموقع، مع خفض إجمالي تكاليف الطاقة بحوالي 10%.

وهذه ليست نتائج منفردة، بل تعكس نمطاً يظهر في الموانئ والمناطق الصناعية ومنظومات الطاقة حول العالم.

ومع ذلك، لم تحرز معظم المنظومات الصناعية سوى تقدم محدود في استخلاص هذه القيمة. وترجع العوائق في معظمها إلى عوامل هيكلية تشمل غموض كيفية توزيع القيمة، وعدم اتساق الحوافز، وتفاوت مستويات النضج الرقمي، والتعرض لمخاطر الأمن السيبراني التي تتزايد مع كل اتصال جديد.

وإذا لم تُعالج هذه العوائق، فلن يتمكن التعاون في مجال البيانات من التطور، وسيظل الذكاء الاصطناعي محصوراً في نطاق المؤسسات المنفردة.

استناداً إلى آراء أكثر من 60 من كبار التنفيذيين والخبراء من خلال المشاورات وورش العمل العالمية، يقدم هذا التقرير إطاراً عملياً للتغلب على هذه العوائق وبناء تعاون موثوق في مجال البيانات.

ويتكون الإطار من عنصرين متكاملين:

1. ثلاث مراحل تقود المنظومات من النية إلى تحقيق الأثر:

في مرحلة تحديد حالة القيمة، تحدد المؤسسات حالات استخدام ملموسة ذات نتائج واضحة على مستوى المنظومة، وتبني الجدوى التجارية للتعاون.

في مرحلة التمكين، يتم تصميم نموذج التعاون في مجال البيانات وتنفيذه.

في مرحلة التنفيذ، تدخل حالات الاستخدام حيز التشغيل، ويتحول التركيز إلى التوسع واستكشاف مصادر جديدة للقيمة، مثل إضافة مشاركين ومجموعات بيانات وتطبيقات بتكلفة هامشية تتناقص تدريجياً، بما يهيئ الظروف للابتكار المستدام.

1. أربعة أسس تمكينية يجب توافرها بغض النظر عن نموذج التعاون المختار:

تحدد حوكمة البيانات الهياكل المؤسسية وحقوق اتخاذ القرار والحوافز التي تمكّن التعاون بين أطراف متعددة.

توفر جاهزية البيانات لغة مشتركة تضمن إمكانية اكتشاف البيانات وتفسيرها والثقة بها عبر أنظمة ومعايير مختلفة.

توفر التكنولوجيا البنية المعمارية التي تدمج ضوابط الوصول والمواءمة الدلالية وإنفاذ السياسات مباشرة في البنية التحتية.

تحمي المرونة السيبرانية سلامة المنظومة بأكملها. ففي المنظومات المترابطة، يمكن أن ينتشر ضعف أحد المشاركين إلى الجميع، لذلك يجب دمج المرونة منذ البداية.

إن المنظومات الصناعية التي تستثمر مبكراً في هذه الأسس لا تقلل المخاطر فحسب، بل تبني أيضاً المصداقية التي تجذب الشركاء، وتسرّع التبني، وتحافظ على المشاركة بمرور الوقت.

تكمن الجبهة التالية للتنافسية الصناعية في المنظومات الذكية المترابطة، حيث تدمج المؤسسات الموجودة في مواقع متقاربة البيانات والبنية التحتية والعمليات عبر حدود الشركات والقطاعات. ويمثل ذلك تحولاً عميقاً عن الطريقة التي نُظمت بها الصناعات لعقود، لكنه تحول ضروري إذا أردنا مواجهة تحديات الأعمال الأكثر تعقيداً. وقد بدأ المبتكرون بالفعل بتحقيق النجاح من خلال نهج أسميه «التعاون الجذري»، الذي يعطي الأولوية لتبادل الرؤى مع شركاء بعيدين على امتداد سلسلة القيمة، وحتى مع المنافسين، لتحقيق مكاسب مشتركة. وهذه هي المهمة القيادية الكبرى المقبلة.

كاسبار هيرتسبيرغ، الرئيس التنفيذي لشركة AVEVA

مقدمة: المنظومات الصناعية في عصر الذكاء

التجمعات التي ستقود العقد المقبل هي تلك القادرة على تحويل التقارب إلى ذكاء.

ما يبرز في هذه الحقبة الجديدة، التي تتسم بطلب قياسي على الطاقة وصعود الذكاء الاصطناعي، هو الترابط بين مصادر الطاقة والنتائج الصناعية، وهو ما نشير إليه باسم «معادلة الطاقة». علينا تحقيق التوازن بين النتائج التي يحتاجها المجتمع والأنظمة اللازمة لتوفيرها، ولا تستطيع شركة أو قطاع أو دولة واحدة القيام بذلك بمفردها. والتجمعات الصناعية هي المكان الذي يصبح فيه التعاون قابلاً للتطبيق عملياً، إذ يتيح التبادل الموثوق للبيانات تحقيق التطورات التي نحتاج إليها على مستوى المنظومة.

لورينزو سيمونيلي، رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لشركة Baker Hughes

تواجه الدول حول العالم ضغوطاً متزايدة لحماية قدرتها التنافسية الصناعية الوطنية في ظل تصاعد التوترات الجيوسياسية، وتسارع التحول الصناعي، وتنامي التحول في مجال الطاقة.

وفي هذا السياق، يمكن للتجمعات الصناعية أن تؤدي دوراً محورياً في الأجندات الوطنية من خلال تركيز القدرات الإنتاجية والبنية التحتية والخبرات في مواقع محددة.

كما يمكنها جذب رؤوس الأموال للمشروعات الصناعية الكبرى التي تخلق تنمية اقتصادية محلية وفرص عمل، والمساعدة في احتواء ارتفاع تكاليف الطاقة والمواد عبر تطوير بنية تحتية مشتركة للطاقة وتحسين كفاءة الموارد، فضلاً عن تسهيل الابتكار ونقل التكنولوجيا.

وتصبح التقنيات الجديدة أدوات تمكين أساسية لتحقيق هذه الأهداف. فالبنية التحتية الذكية تُحدث تغييراً جوهرياً في الطريقة التي يمكن بها تصميم الأنظمة الصناعية وتحسينها وتشغيلها.

وتدمج البنية التحتية الذكية الأصول المادية ومنصات البيانات والذكاء الاصطناعي في «أنظمة من الأنظمة» منسقة، قادرة على الاستشعار والتعلم والعمل في الوقت الحقيقي.

وعلى مستوى التجمع الصناعي، يتيح ذلك فئة جديدة من النتائج: أنظمة طاقة توازن العرض والطلب بين شركات متعددة، وسلاسل إمداد تتكيف بصورة ديناميكية مع الاضطرابات، وشركات صناعية تعمل على تحسين استخدام الموارد بصورة جماعية بدلاً من قيام كل منها بذلك على حدة.

وتدرك الحكومات على نحو متزايد أهمية ذلك في أولوياتها الصناعية الاستراتيجية. وتقدم الصين مثالاً بارزاً، إذ استثمرت لعقود في المناطق الصناعية باعتبارها ركناً من أركان استراتيجية التنمية الصناعية.

وفي يناير 2026، أصدرت وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات الصينية وسبع جهات مركزية أخرى خطة عمل وطنية بشأن الذكاء الاصطناعي والتصنيع، تربط القدرة التنافسية للتجمعات الصناعية بنشر الذكاء الاصطناعي، والقدرة الحاسوبية، ومجموعات البيانات الصناعية، وسيناريوهات التطبيقات، والشركات المرجعية، مع تحديد أهداف صريحة لعام 2027.

غير أن تسخير البيانات لاستخلاص القيمة من الذكاء الاصطناعي لا يزال يمثل تحدياً، إذ تقول 32% فقط من المؤسسات إنها تحقق قيمة قابلة للقياس من البيانات.

وفي التجمعات الصناعية يكون التحدي أكبر، لأن أكثر الفوائد قيمة تظهر عندما يمكن الجمع بصورة آمنة بين البيانات التشغيلية وبيانات الطاقة والخدمات اللوجستية والبيئة عبر عدة مؤسسات.

لكن ذلك يثير غالباً مخاوف تتعلق بسيادة البيانات، أي المبدأ القانوني الذي يخضع بموجبه ما يُخزن أو يُنتج من معلومات لقوانين الدولة المعنية، إضافة إلى الأمن السيبراني، وقابلية التشغيل البيني، والحوكمة، وحساسية البيانات، مما يحد من التقدم في الممارسة العملية.

ويُعد التعاون الموثوق في مجال البيانات مفتاحاً لإطلاق الابتكار القائم على الذكاء الاصطناعي وخلق القيمة على مستوى المنظومة، لكنه لا ينشأ تلقائياً داخل التجمعات الصناعية.

وتخاطر التجمعات التي تعجز عن بناء الأسس اللازمة للتعاون الذكي المدفوع بالبيانات بفقدان قدرتها التنافسية وجاذبيتها الاستثمارية وقدرتها على الابتكار ومرونتها.

ويعرض هذا التقرير العوائق الرئيسية أمام التعاون في مجال البيانات داخل المنظومات الصناعية، ويوضح كيفية التغلب عليها من خلال إنشاء إطار للتعاون في مجال البيانات يوفر منهجاً منظماً لخلق قيمة قابلة للتوسع وآمنة على مستوى المنظومة.

ورغم أن التقرير يحلل التجمعات الصناعية تحديداً، فإن مبادئ التعاون ومشاركة البيانات والابتكار التي يناقشها تنطبق أيضاً على المنظومات الصناعية الأوسع.

فالتجمعات الصناعية تمثل نموذجاً واضحاً لكيفية تشجيع التعاون للابتكار. ومع ذلك، يمكن في اقتصاد يتزايد اعتماده على الرقمنة أن تتشكل المنظومات عبر الحدود الجغرافية.

وسواء تم ذلك من خلال منصات مشتركة للبيانات، أو سلاسل إمداد عالمية، أو مبادرات استدامة تغطي قطاعات بأكملها، فإن أنماط الثقة والحوكمة وخلق القيمة التي يناقشها هذا التقرير تظل قابلة للتطبيق.

وكما غيرت الكهرباء ذات يوم طريقة بناء الصناعات وتشغيلها، يفعل الذكاء الاصطناعي الأمر نفسه اليوم، ولكن على أساس من البيانات. وتمتلك أوروبا فرصة فريدة لتصبح رائدة عالمياً في الذكاء الاصطناعي الصناعي، مستندةً إلى عقود من المعرفة الصناعية والتميز الهندسي والعلاقات الصناعية الموثوقة. والشركات والتجمعات القادرة على ربط البيانات والتكنولوجيا والخبرة عبر الحدود التنظيمية هي التي ستحدد ملامح الحقبة المقبلة من التنافسية والتقدم الاجتماعي.

جيم هاغمان سنابه، رئيس مجلس إدارة Siemens

دراسة حالة 1: وادي الهيدروجين الأخضر الأندلسي التابع لـMoeve

يبين وادي الهيدروجين الأخضر الأندلسي التابع لشركة Moeve كيف يمكن لمنظومات البيانات الإقليمية القوية أن تسرّع التحول في مجال الطاقة من خلال البيانات والتكنولوجيا.

ويجري حالياً إنشاء المرحلة الأولى من المشروع في المنطقة الصناعية في هويلفا بإسبانيا، وتضم محللاً كهربائياً بقدرة 300 ميغاواط، هو الأكبر من نوعه في جنوب أوروبا.

ومن خلال ربط الشركاء عبر سلسلة القيمة، مثل مزودي التكنولوجيا، والشركاء الصناعيين، وأصحاب المصلحة المحليين، ستتيح منشآت Moeve المصممة رقمياً منذ البداية تدفقات موثوقة للبيانات بهدف تحسين العمليات وتوسيع نطاق إنتاج الهيدروجين الأخضر.

ويشكل هذا النموذج جزءاً من مشروع وادي الهيدروجين الأخضر الأندلسي الأوسع، الذي تبلغ قدرته المستهدفة غيغاواطين، ويبرز أهمية التعاون والمعايير المشتركة والحوكمة المتينة في أوروبا.

يتطلب التحول في مجال الطاقة الفعالية والمرونة والابتكار بالقدر نفسه. فالتخطيط لإزالة الكربون معقد، ويتطلب الجمع بين بيانات الطاقة والمعايير المالية والقيود التشغيلية عبر مواقع متعددة وأصحاب مصلحة مختلفين من أجل نمذجة مسارات واقعية. وتكمن الفرصة الحقيقية عندما تمتد هذه القدرة إلى ما وراء الشركات المنفردة لتشمل تجمعات صناعية بأكملها، حيث يمكن للعمل المنسق بشأن الطاقة والكهرباء والتحول في أنواع الوقود أن يحقق أثراً لا تستطيع أي مؤسسة منفردة الوصول إليه.

مارتن ويتسيلار، الرئيس التنفيذي لشركة Moeve

1. لماذا لا يزال التعاون في مجال البيانات صعباً؟

تحد العوائق الهيكلية، بما في ذلك فجوات الثقة، وتفاوت النضج الرقمي، وعدم وضوح القيمة المقترحة، والمخاطر السيبرانية النظامية، من التعاون في مجال البيانات عبر حدود الشركات.

على الرغم من الاعتراف الواسع بقيمة صنع القرار القائم على البيانات، لا تزال شركات صناعية كثيرة تعمل ببيانات مجزأة وغير مستغلة بالكامل. ففي الاتحاد الأوروبي مثلاً، لا يزال نحو 80% من البيانات الصناعية غير مستخدم.

وتزداد هذه المشكلة وضوحاً عندما يتعلق الأمر بتبادل البيانات عبر حدود الشركات.

وقد أبرزت خبرات مجتمعات «التجمعات الصناعية المتحولة» و«المرونة السيبرانية» و«التكنولوجيات المتقدمة» التابعة للمنتدى الاقتصادي العالمي أربعة عوائق هيكلية مستمرة تحد من تقدم المؤسسات في مجال التعاون بالبيانات.

1. الحساسية التنافسية ومخاوف الثقة واختلال موازين القوة

تجمع التجمعات الصناعية مؤسسات مستقلة تختلف في التزاماتها التنظيمية، ومدى تقبلها للمخاطر، وحساسية بياناتها.

وتتوخى الشركات الحذر من كشف معلومات حساسة تجارياً أو بيانات عن الأداء التشغيلي أو خطط استراتيجية يمكن أن تضعف مركزها التنافسي أو تخلق مخاطر قانونية ومالية.

وغالباً ما تتفاقم هذه المخاوف بسبب اختلالات القوة داخل المنظومة، حيث قد تخشى الشركات الأصغر من أن تستخدم الأطراف المهيمنة البيانات المشتركة لتعزيز مواقفها التفاوضية أو للاستحواذ على حصة غير متناسبة من القيمة الناتجة عن التعاون.

كما يؤدي غموض ملكية البيانات، والأمن، والملكية الفكرية، والحوكمة، وآليات تقاسم المنافع إلى الحد من الثقة والاستعداد للمشاركة.

وفي غياب قواعد واضحة بشأن السيطرة على البيانات ومنع إساءة استخدامها، تميل المؤسسات إلى حصر مشاركة البيانات في تبادلات ثنائية أو تجنب التعاون كلياً.

2. تفاوت النضج الرقمي وضعف قابلية التشغيل البيني

عادة ما تضم التجمعات الصناعية مؤسسات تقع في مراحل مختلفة جداً من التطور الرقمي.

وفي عام 2023، تراوح اعتماد أنظمة تخطيط موارد المؤسسات في الاتحاد الأوروبي بين 37.9% لدى الشركات الصغيرة و86.3% لدى الشركات الكبيرة.

ويظهر ذلك فجوة كبيرة في النضج الرقمي بين الشركات، وهي فجوة تعكس تفاوتات أوسع في البنية التحتية للبيانات وتطور الأنظمة والقدرات التقنية.

إضافة إلى ذلك، لا تزال مؤسسات عديدة تعتمد أنظمة قديمة لم تُصمم لتحقيق التشغيل البيني، في حين تجعل الاختلافات في نماذج البيانات ومعاييرها وصيغها عملية تبادل البيانات بصورة متسقة أمراً صعباً حتى عند توافر الاتصال التقني.

كما تجعل الاختلافات في دورات تحديث الأنظمة تحقيق التشغيل البيني أكثر تعقيداً وأقل قابلية للتنبؤ. وإذا لم تتم معالجة هذه الفوارق، فإنها قد تزيد صعوبة التعاون.

3. غموض القيمة المقترحة وعدم اتساق الحوافز

غالباً ما يتعطل التعاون عندما تكون القيمة المقترحة غير واضحة أو موزعة بصورة غير متوازنة.

وتحتاج الشركات داخل التجمعات إلى وضوح بشأن التمويل والملكية وتقاسم القيمة لدعم المبادرات. ويكتسب ذلك أهمية خاصة عندما تثير الاختلافات في الحجم أو القدرات مخاوف بشأن محدودية العائد أو التعرض لمخاطر تنافسية.

4. التعرض النظامي لمخاطر الأمن السيبراني

تتسم المخاطر السيبرانية داخل التجمعات بطابع نظامي، إذ يمكن أن تؤدي ثغرة لدى مشارك واحد إلى تعطيل العمليات وتقويض الثقة في المنظومة بأكملها.

وتشير بيانات أكسنتشر إلى أن 72% من المؤسسات أفادت بزيادة الهجمات، في حين يعتبر 63% منها تطور مشهد التهديدات أكبر تحدٍ تواجهه.

وفي عام 2024، نشأت 35.5% على الأقل من خروقات البيانات من حوادث مرتبطة بأطراف ثالثة.

ويعمل الذكاء الاصطناعي على تضخيم هذه المخاطر وخلق مسارات إضافية أمام الجهات الخبيثة. ويعتقد 56% من التنفيذيين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمنح المهاجمين ميزة واضحة، في حين ارتفعت هجمات التصيد الاحتيالي بنسبة 1,265% منذ إطلاق ChatGPT.

وتمتد المرونة السيبرانية في التجمعات عبر أطراف متعددة وبنية تحتية مشتركة وتقنيات مقدمة من جهات خارجية، مما يؤدي غالباً إلى غموض بشأن المسؤولية.

ويمكن لذلك أن يضعف الثقة، إذ تتردد المؤسسات في ربط أنظمتها أو مشاركة بياناتها دون معرفة واضحة بمستوى الأمن لدى الأطراف الأخرى.

وعندما تقع الحوادث، غالباً ما يكون تنسيق الاستجابة وتبادل الدروس المستفادة مجزأين.

وتحد هذه العوائق من قدرة التجمعات الصناعية على التحول نحو خلق قيمة منسقة على مستوى المنظومة. ويتطلب التغلب عليها نهجاً منهجياً ومتدرجاً.

2. من البيانات المشتركة إلى القيمة المشتركة

عندما تتبادل المؤسسات البيانات عبر حدودها، فإنها تتيح تحقيق نتائج لا يستطيع أي مشارك منفرد تحقيقها بصورة مستقلة.

يمكّن التعاون في مجال البيانات من اتخاذ قرارات وتنسيق إجراءات لا تستطيع مؤسسة واحدة تحقيقها بمفردها، وذلك من خلال الجمع بين معلومات المشاركين لتكوين رؤية شاملة على مستوى المنظومة.

كما أنه شرط أساسي للبنية التحتية الذكية. فالتجمعات الصناعية تحتاج إلى بناء الأساس أولاً قبل الانتقال إلى مستويات أكثر تقدماً، لأن الاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي يعتمد على وجود أسس آمنة وعالية الجودة ومحكومة جيداً للبيانات بين المؤسسات.

وفي غياب هذه الأسس، يظل الذكاء الاصطناعي محصوراً في عمليات تحسين وأتمتة منفصلة، بدلاً من تمكين عمليات تكيفية وشبه مستقلة تعمل على تحسين الطاقة والإنتاج والخدمات اللوجستية والصيانة وتخصيص الموارد في الوقت الحقيقي.

وفي التجمعات الصناعية، تعتمد العديد من الفرص عالية القيمة على الرؤية المشتركة والتعاون بين المؤسسات، ويمكن تصنيفها ضمن خمسة مجالات تطبيق متكررة.

خمسة مجالات استراتيجية للتعاون الرقمي

تطوير البنية التحتية المشتركة: إتاحة البنية التحتية المشتركة من خلال التخطيط المنسق وتخصيص الموارد.

تحسين العمليات والإجراءات: رفع الكفاءة من خلال المراقبة في الوقت الحقيقي، والصيانة التنبؤية، وتبسيط العمليات.

كفاءة الموارد والاقتصاد الدائري: تقليص الهدر وتعزيز الدائرية عبر تعظيم الكفاءة والاستفادة من أوجه التكامل بين الموارد.

التحسين التجاري والتداول: تعزيز الأداء، وتقليل المخاطر، وفتح مصادر جديدة للإيرادات من خلال التكامل مع الأسواق الخارجية.

إدارة البيئة والمخاطر: إدارة المخاطر والامتثال مع الحد من الآثار البيئية.

تتحدد القدرة التنافسية الصناعية بشكل متزايد بمدى كفاءة وفعالية وأمان الشركات في ربط البيانات والبنية التحتية بهدف تحسين سلسلة القيمة ضمن منظومة أوسع. وسيعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع الإنتاجية والمرونة والابتكار في قطاعات الطاقة والصناعة، لكن حجم القيمة المتولدة يعتمد على نطاق التعاون بين المؤسسات. والتجمعات الصناعية التي تضمن هذا التعاون بين الشركات ستكون في أفضل وضع لجذب الاستثمار وتعزيز أمن الطاقة وقيادة المرحلة المقبلة من النمو الصناعي.

روفشان نجف، رئيس شركة النفط الحكومية لجمهورية أذربيجان «SOCAR»

تطوير البنية التحتية المشتركة

تعتمد البنية التحتية الصناعية واسعة النطاق غالباً على التنسيق بين مؤسسات متعددة.

ويساعد وجود رؤية مشتركة للطلب والاستخدام والمتطلبات التشغيلية على تقليل عدم اليقين، وتحسين تخصيص الموارد، وتعزيز الجدوى التجارية، ودعم قرارات استثمارية لا يستطيع المشاركون تحسينها بشكل مستقل.

دراسة حالة 2: H2Integra في التجمع الصناعي الفائق المحايد كربونياً في إقليم الباسك – تنسيق البنية التحتية المشتركة للهيدروجين من خلال التعاون في مجال البيانات

يعمل مشروع H2Integra، بقيادة Petronor التابعة لـRepsol وبدعم من اتحاد يضم 12 مؤسسة متجاورة في التجمع الصناعي الفائق المحايد كربونياً في إقليم الباسك، على بناء سلسلة قيمة متكاملة للهيدروجين الأخضر.

ويربط المشروع محللاً كهربائياً بقدرة 2.5 ميغاواط في موسكيز بالمستهلكين الصناعيين، ومحطات التزود بالوقود، وعمليات الموانئ، ومركز للبيانات.

ويعالج المشروع أحد التحديات الرئيسية المرتبطة بالبنية التحتية الصناعية المشتركة، إذ تتسم القرارات الاستثمارية عبر سلسلة القيمة بترابط كبير فيما بينها.

فمشغلو أجهزة التحليل الكهربائي، ومقدمو البنية التحتية، ومشغلو الخدمات اللوجستية، والمستهلكون الصناعيون يعتمدون جميعاً على وجود ثقة في كفاية الطلب والتنسيق التشغيلي على مستوى المنظومة.

وأتاح جمع الطلب المتوقع من قطاعات الصلب وتغليف الألمنيوم والتنقل وأنظمة الطاقة الاحتياطية للمشاركين رؤية واضحة للاستهلاك المستقبلي الإجمالي، وبدرجة كافية من اليقين لدعم قرارات الاستثمار في البنية التحتية.

لكن التنسيق لا يتوقف عند هذا الحد. فبعد بدء التشغيل، سيستخدم النظام طبقة تنسيق رقمية مشتركة لتحقيق التوازن بين إنتاج الهيدروجين وضغطه وتخزينه ونقله وتوزيعه على مستوى التجمع.

وسيقدم المشاركون معلومات فورية عن الطلب إلى منصة طورتها IBIL ومدعومة بإنترنت الأشياء، مما يتيح التنسيق التشغيلي من دون كشف بيانات حساسة للمشاركين الآخرين.

وفي الوقت نفسه، ستستخدم Petronor نماذج تنبؤ قائمة على الذكاء الاصطناعي لتحسين الإنتاج على أساس كل ساعة.

ويوضح المشروع كيف يمكن للتعاون في مجال البيانات أن يساعد التجمعات الصناعية في تنسيق التخطيط الاستثماري، وتحسين استخدام البنية التحتية، وتشغيل الأصول المشتركة باعتبارها منظومة مترابطة بدلاً من مرافق منفصلة.

إن التحول في مجال الطاقة لا يتعلق فقط بتغيير نوع الطاقة التي نستخدمها، بل أيضاً بتغيير الطريقة التي تعمل بها الصناعات معاً. وستكون البنية التحتية المشتركة، والتنسيق الأفضل من خلال البيانات، والتكنولوجيات الجديدة عناصر أساسية لبناء منظومات صناعية أكثر تكاملاً وتنافسية وأقل انبعاثاً للكربون.

خوسو خون إيماز، الرئيس التنفيذي لشركة Repsol

تحسين العمليات والإجراءات

تتيح الرؤية التشغيلية المشتركة والعمل المنسق للمؤسسات تحسين الجدولة والخدمات اللوجستية والصيانة وتخصيص الموارد على مستوى المنظومة.

دراسة حالة 3: محطة ميناء تشينغداو المؤتمتة – مشاركة البيانات بين أصحاب المصلحة كأساس للتنسيق التشغيلي الشامل

تواجه موانئ الحاويات تعقيداً هيكلياً لا تستطيع العمليات التقليدية المجزأة التعامل معه.

فقد ازداد حجم السفن، وضاقت الجداول الزمنية، وأصبحت سلاسل الإمداد العابرة للحدود تتطلب مستوى أعلى من السرعة والاستقرار. ومع ذلك، اعتمد التنسيق التشغيلي تاريخياً بين الأرصفة ورافعات الرصيف وساحات التخزين والتوزيع الداخلي على أنظمة منفصلة وجدولة قائمة على الخبرة.

وفي المحطة المؤتمتة بميناء تشينغداو، وهي واحدة من أكبر مراكز الحاويات المؤتمتة في العالم، أدى عزل المعلومات بين مشغلي الميناء وسلطات الجمارك وخطوط الشحن وأساطيل الشاحنات ووكلاء الشحن ووحدات التفتيش وأصحاب البضائع إلى الحد من الرؤية الشاملة ومن قدرة المحطة على تخصيص الموارد ديناميكياً.

ولمعالجة ذلك، نشر ميناء تشينغداو نظاماً ذكياً شاملاً للعمليات يرتكز على منصتين متكاملتين: نظام التحكم الذكي للمحطة المؤتمتة A-TOS، الذي يعمل بوصفه طبقة صنع القرار المركزية، ونظام التحكم بالمعدات المؤتمتة A-ECS، الذي ينفذ تعليمات الجدولة عبر الأصول المادية للمحطة.

وقد حوّل النظامان معاً عمليات كانت منفصلة حسب الوظيفة والمؤسسة إلى سير عمل موحد قائم على البيانات يغطي العمليات الداخلية للمحطة وأصحاب المصلحة الخارجيين.

ومن الناحية التشغيلية، يدعم النظام تبادلاً أكثر استهدافاً وأماناً للبيانات بين أطراف سلسلة الإمداد.

وتشمل البيانات المشتركة جداول رسو السفن، وتعليمات مناولة الحاويات، وحالة مواقع التخزين في الساحات، وظروف المعدات، وبيانات الجمارك، ومواعيد الشاحنات، ومحطات الخدمات اللوجستية من البداية إلى النهاية، وتتفاعل هذه البيانات خلال أجزاء من الثانية للحفاظ على تزامن قرارات الجدولة مع التنفيذ الميداني.

وتتبع مشاركة البيانات نموذجاً هجيناً يجمع بين واجهات برمجة تطبيقات مفتوحة وموحدة، والربط بمنصات البيانات العامة للموانئ، وخطوط مخصصة وآمنة، وإرسال مستهدف حسب الطلب، بما يحقق التوازن بين كفاءة التعاون والمتطلبات التنظيمية والأمنية.

وتتولى إدارة ميناء تشينغداو تشغيل منصة البيانات وحوكمتها، مع ضوابط للوصول ومسارات تدقيق وآليات إشراف تتوافق مع اللوائح الوطنية المتعلقة ببيانات الموانئ والخصوصية.

وتوضح المكاسب التشغيلية حجم أثر هذا النهج. فمنذ نشر النظام، سجلت المحطة زيادة بنسبة 6% في كفاءة الخدمات الإجمالية، وتحسناً بنسبة 26% في سعة التخزين في الساحات، وزيادة بنسبة 14.2% في كفاءة المناولة، فيما بلغ أعلى معدل إنتاجية لآلة منفردة 67.76 وحدة مكافئة لعشرين قدماً في الساعة.

كما انخفض زمن دوران الشاحنات داخل الميناء بأكثر من النصف.

كفاءة الموارد والاقتصاد الدائري

غالباً ما تحتوي التجمعات الصناعية على فرص كبيرة لإعادة استخدام النفايات والمنتجات الثانوية والحرارة الفائضة والمواد غير المستغلة بين المؤسسات.

وتساعد الرؤية المشتركة لتدفقات الموارد المشاركين على تحديد فرص الاقتصاد الدائري وتنسيقها على مستوى المنظومة.

دراسة حالة 4: تكافل كالوندبورغ – إظهار تدفقات الموارد لتمكين التكافل الصناعي على نطاق واسع

تقوم المواقع الصناعية عادة بتحسين تدفقات مواردها بشكل منفصل، فتعامل المياه والحرارة والمنتجات الثانوية للمواد باعتبارها نفايات بدلاً من مدخلات محتملة لعمليات مجاورة.

وتكون المعلومات اللازمة لتحديد فرص إعادة الاستخدام بين الشركات موجودة داخل المنشآت الفردية، لكنها تظل غير مرئية في غياب رؤية مشتركة تتجاوز الحدود التنظيمية.

وقد عالج «تكافل كالوندبورغ» في الدنمارك هذا التحدي على مدى خمسة عقود، حيث بنى أول نموذج للتكافل الصناعي في العالم، تطور إلى شراكة تضم 17 مؤسسة عامة وخاصة في مجالات الأدوية والحلول الحيوية والطاقة والمرافق والخدمات اللوجستية والجهات البلدية.

ويقوم المبدأ الأساسي على فكرة بسيطة: يصبح التدفق المتبقي من مؤسسة ما مورداً لمؤسسة أخرى.

فتتحول الحرارة الفائضة من موقع إلى طاقة تشغيلية لدى جار صناعي، وتحل المياه المعالجة من منشأة محل المياه الجوفية لدى منشأة أخرى، وتُستغل المنتجات الثانوية للتكنولوجيا الحيوية كمواد أولية بدلاً من التخلص منها كنفايات.

ويتم تبادل أكثر من 35 تدفقاً من المياه والطاقة والمواد والمخرجات المتبقية على مستوى التجمع.

وتوثق قاعدة بيانات مركزية تديرها الأمانة الشركات الأعضاء وتدفقات الموارد، كما تدعم عرض البيانات وتنسيقها وتحديد فرص جديدة للتكافل.

وتحوّل هذه المعلومات المشتركة المعرفة الثنائية المجزأة إلى خريطة متماسكة لتدفقات الموارد على مستوى التجمع.

وتعتمد طبقة البيانات حالياً على العاملين البشريين لتفسير هذه الروابط والتصرف بناءً عليها، بينما تستكشف الأمانة كيفية استخدام المطابقة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لأتمتة عملية تحديد الفرص وتسريعها.

وستدعم الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي أيضاً قرارات الاستثمار في البنية التحتية الجديدة، وتساعد على ترتيب أولويات الاستخدام الدائري للموارد.

وتتعاون هيئة مرافق كالوندبورغ مع شركاء أوروبيين لتطوير نماذج ترسم خريطة لجميع مصادر المياه الحالية والمستقبلية، الجديدة والمعاد استخدامها، وتوزعها.

وتساعد هذه النماذج على تحديد البنية التحتية اللازمة للمرافق الأساسية وتصميم أنظمة تعطي الأولوية للموارد وفق التسلسل الدائري للاستخدام المحدد في قاعدة بيانات التكافل.

وتبين النتائج في كالوندبورغ ما يمكن للرؤية المشتركة للموارد أن تحققه على مستوى التجمع.

فهذا التكافل يحافظ على نحو 4 ملايين متر مكعب من المياه الجوفية سنوياً، وهو حجم آخذ في الازدياد، ويعيد تدوير أكثر من 200 ألف طن من المواد المتبقية، كما خفّض إجمالي الانبعاثات داخل التجمع بنحو 80% منذ عام 2015.

ويضع ذلك القطاع الصناعي الأوسع في كالوندبورغ في موقع أفضل لتلبية الطلب في عالم يشهد ضغوطاً متزايدة على الموارد الطبيعية.

التحسين التجاري والتداول

تتعامل التجمعات الصناعية إلى حد كبير مع الأسواق الخارجية للطاقة والسلع والطاقة الاستيعابية والخدمات من خلال كل شركة على حدة، وهو ما يحد غالباً من قدرتها على تحقيق القيمة الكاملة للأصول المشتركة والفرص السوقية.

ومن خلال التنسيق التجاري بين المؤسسات المتجاورة، يمكن للتجمعات تحسين استخدام الأصول، وتجميع الطلب، وتوحيد قدرات المرونة، والمشاركة في الأسواق على نطاق واسع.

وتتمثل النتيجة في تعاقدات أكثر قدرة على المنافسة، وإدارة أفضل للمخاطر، ومصادر جديدة للإيرادات نتيجة التوسع الكبير في القدرة السوقية، إضافة إلى خدمات جديدة مثل مرونة شبكة الكهرباء والاستجابة للطلب.

دراسة حالة 5: ميناء إسبيرغ – استخدام التوأم الرقمي لإطلاق النمو التجاري في طاقة الرياح البحرية

مع التوسع السريع لطاقة الرياح البحرية في بحر الشمال، واستهداف قدرات تصل إلى 65 غيغاواط بحلول عام 2030 و150 غيغاواط بحلول عام 2050، أصبحت الموانئ بنية تحتية تجارية حاسمة ضمن سلسلة القيمة، إذ تتيح شحن مكونات التركيبات والتعامل مع تدفقات لوجستية تزداد تعقيداً.

وقد مثل ذلك فرصة سوقية كبيرة لميناء إسبيرغ، لكن أساليب التخطيط التقليدية القائمة على افتراضات ثابتة وبيانات مجزأة لم تكن كافية للاستفادة منها.

ولمعالجة ذلك، طور ميناء إسبيرغ توأماً رقمياً، أي نسخة افتراضية من بنيته التحتية وعملياته، يدمج البيانات من أصول الميناء والتدفقات اللوجستية والعمليات التشغيلية في بيئة محاكاة موحدة.

ويجمع التوأم الرقمي مجموعات ضخمة من البيانات تشمل خصائص البنية التحتية، والعمليات التاريخية، وبيانات الإجراءات، ويطبق تقنيات المحاكاة والتعلم الآلي لنمذجة سيناريوهات مختلفة.

ويتيح ذلك للميناء اختبار تكوينات مختلفة للسعة، وتقييم المفاضلات، وتحسين استخدام أراضي الميناء وبنيته التحتية وفق ظروف الطلب.

ويُعد الأثر التجاري كبيراً. فمن خلال تحسين دقة التوقعات وتمكين التخصيص الديناميكي للسعة، يستطيع الميناء تقديم التزامات أكثر موثوقية وتنافسية لمطوري طاقة الرياح البحرية، وتحويل الرؤية التشغيلية إلى ميزة تجارية.

ومن المتوقع أن يدعم التوأم الرقمي مناولة مكونات لطاقة رياح بحرية تبلغ قدرتها نحو 4.5 غيغاواط، أي ما يقارب ثلاثة أضعاف المستوى السابق، مما يوسع مباشرة إمكانات إيرادات الميناء في سوق سريعة النمو.

ويستكشف الميناء حالياً فرصة توسيع التوأم الرقمي لربط البيانات عبر سلسلة إمداد طاقة الرياح البحرية الأوسع، من إنتاج المكونات حتى التركيب، أو عبر عدة موانئ، بما يتيح مشاركة منسقة في السوق على مستوى المنظومة.

إن المرحلة المقبلة من التنافسية لن تحسمها البنية التحتية وحدها، بل ستعتمد على مدى نجاح التجمعات الصناعية في الجمع بين البنية التحتية المشتركة والابتكار الرقمي والتعاون الموثوق في مجال البيانات لتحقيق الكفاءة وإزالة الكربون وخلق قيمة مستدامة.

دينيس يول بيدرسن، الرئيس التنفيذي لميناء إسبيرغ

إدارة البيئة والمخاطر

غالباً ما تتجاوز المخاطر البيئية والتشغيلية في التجمعات الصناعية حدود مؤسسة واحدة.

وتؤدي الرؤية المشتركة للوضع إلى تحسين المراقبة والاستعداد والامتثال والقدرة على تنسيق الاستجابة على مستوى المنظومة.

دراسة حالة 6: ميناء آسو – ذكاء تشغيلي مشترك لإدارة منسقة للمخاطر

يعد ميناء آسو أكبر تجمع خاص يجمع بين الميناء والصناعة في أمريكا اللاتينية، ويضم نحو 30 شركة و11 محطة في قطاعات النفط والغاز والتعدين والخدمات اللوجستية والصناعة.

وتضم منظومته شركات عالمية مثل Baker Hughes وEquinor وTotalEnergies وShell وRepsol.

وتتطلب إدارة المخاطر التشغيلية والبيئية في مثل هذا التجمع الصناعي المكثف رؤية مستمرة وفورية لحالة الطقس وحركة الملاحة والسلامة البحرية وأنشطة الاستجابة للطوارئ.

وبعد أن أدرك الميناء أن الشركات الفردية كانت تجمع معلومات متشابهة وتديرها بصورة مستقلة، طور قدرة مركزية للتنسيق التشغيلي من خلال مركز العمليات والاستجابة للطوارئ CORE.

ويدمج المركز بيانات المحيط والطقس والبيانات البحرية والتشغيلية والأمنية ضمن منصة مشتركة للوعي بالوضع.

كما يجمع النظام خدمات حركة السفن، وتنسيق الطوارئ، والمراقبة الأمنية، والتنبؤات المحلية شديدة الدقة بظروف البحر والطقس ضمن إطار تشغيلي موحد.

وبدلاً من تنفيذ منصة تعاون موحدة بالكامل منذ البداية، اتبع ميناء آسو نهجاً عملياً ومتدرجاً.

ويجري حالياً تبادل المعلومات التشغيلية مع المستأجرين والمستخدمين الصناعيين وفق متطلباتهم التشغيلية المحددة.

ومع مرور الوقت، من المتوقع أن يتطور هذا النموذج إلى قدرة أكثر تنظيماً لتقديم «البيانات كخدمة»، بما يسمح بتكامل أوسع للبيانات وتعاون أكبر عبر التجمع.

وتحسن قدرات المراقبة والتنسيق المشتركة سلامة الملاحة، وتدعم التخطيط للعمليات الحساسة للطقس، وتعزز جهود منع التلوث، وتتيح تنسيقاً أكثر فاعلية للاستجابة للطوارئ.

كما تقلل ازدواجية البنية التحتية والموارد المخصصة للمراقبة بين الشركات المشاركة.

وتوضح هذه الحالة كيف يمكن للذكاء التشغيلي المشترك تعزيز المرونة، وتحسين إدارة المخاطر البيئية، وخلق قيمة جماعية في المنظومات الصناعية المعقدة.

إن المخاطر البيئية والتشغيلية لا تتوقف عند حدود منشأة شركة بعينها. وتعمل الرؤية المشتركة للوضع والاستجابة المنسقة على تحويل التعرض المجزأ، القائم على كل شركة منفردة، إلى قدرة جماعية على الصمود تخدم التجمع بأكمله.

روجيريو زامبرونيا، الرئيس التنفيذي لشركة Prumo Logística

3. تحويل الطموح الاستراتيجي إلى عمل

يتطلب سد الفجوة تنفيذ الخطوات المناسبة بالتسلسل الصحيح.

لكي تحقق التجمعات الصناعية كامل قيمتها، يتعين عليها التنسيق بين مؤسسات تختلف في الحوافز والقدرات والأولويات ومدى تقبل المخاطر وأساليب العمل.

لذلك فإن نجاح التعاون في مجال البيانات لا يتطلب التمكين التقني فحسب، بل يتطلب أيضاً المواءمة السلوكية بين المشاركين، وحوكمة واضحة، وشراكات موثوقة، وهياكل فعالة لصنع القرار.

ولمساعدة التجمعات الصناعية على الانتقال من الطموح الاستراتيجي إلى التنفيذ، يقدم هذا الفصل نهجاً عملياً من ثلاث مراحل لاستخلاص القيمة من التعاون في مجال البيانات.

المراحل الثلاث للتعاون في مجال البيانات

المرحلة الأولى: حالة القيمة

تحول الفرصة الاستراتيجية إلى حالة استخدام ملموسة من خلال:

تحديد فرص القيمة: أين يمكن إطلاق قيمة على مستوى المنظومة.

تعريف حالة الاستخدام: الإجراء أو القرار أو النتيجة التي يمكن تمكينها بالتعاون في مجال البيانات.

حساب الجدوى التجارية: مقارنة المنافع المتوقعة بمتطلبات الاستثمار والتكاليف التشغيلية والمخاطر.

المرحلة الثانية: التمكين

تحدد نموذج التعاون وتضع آليات التعاون في مجال البيانات من خلال:

حوكمة البيانات.

جاهزية البيانات.

التكنولوجيا.

وتشكل المرونة السيبرانية طبقة شاملة تغطي جميع هذه العناصر.

المرحلة الثالثة: التنفيذ

تحول التعاون في مجال البيانات إلى نتائج قابلة للقياس من خلال:

متابعة قيمة حالات الاستخدام ومراقبتها، بما في ذلك مؤشرات الأداء الرئيسية والعائد على الاستثمار وقياس الأثر.

التوسع عبر تحديد ميزات ومشاركين وحالات استخدام جديدة.

إطلاق الابتكار من خلال خدمات جديدة وفرص تحسين ونماذج أعمال جديدة.

وتتكرر هذه الدورة بشكل تكراري، بحيث تؤثر النتائج والخبرات المكتسبة في المراحل اللاحقة في تحديد فرص جديدة وتحسين المراحل السابقة.

المرحلة الأولى: تحديد حالة القيمة

في مرحلة حالة القيمة، تحدد التجمعات حالات استخدام ملموسة للتعاون الرقمي تدعم أهدافها الاستراتيجية وتسهم في خلق نتائج ذات قيمة على مستوى المنظومة.

ولا تقتصر قيمة المنظومة على النتائج المالية، بل تشمل أيضاً النتائج الاجتماعية والبيئية والمتعلقة بالامتثال، بما يساعد أصحاب المصلحة على تحديد أولويات الإجراءات التي تسرع التقدم في الأعمال وتحقق في الوقت نفسه فوائد أوسع.

ويجب أن تستند حالات الاستخدام ذات الأولوية إلى مبررات تجارية واضحة تشمل المنافع المتوقعة، ومتطلبات الاستثمار، والتكاليف التشغيلية، والمخاطر، وكيفية توزيع كل منها بين المؤسسات المشاركة، إلى جانب فهم متطلبات البيانات ذات الصلة.

وتصبح جدوى التعاون في مجال البيانات واضحة للمشاركين عندما يفهمون ما تستطيع التطبيقات الرقمية تحقيقه على مستوى التجمع.

ويؤدي «المنسق» دوراً محورياً في هذه العملية.

فبدلاً من السيطرة على البيانات أو اتخاذ القرارات نيابة عن المشاركين، يوفر المنسق الثقة المؤسسية ويحوّل الرؤية المشتركة إلى عمل منسق بين المؤسسات المشاركة.

وتتوقف فرص كثيرة رغم وجود جدوى تجارية قوية بسبب عدم اتفاق المؤسسات بشأن التوقيت أو الملكية أو التنفيذ.

ويمكن لجهة محايدة جامعة أو مؤسسة موثوقة أن تسد هذه الفجوة من خلال حشد أصحاب المصلحة، وتنسيق تسلسل الخطوات، والحفاظ على الزخم عبر الحدود التنظيمية.

وللحفاظ على هذا الزخم، ينبغي أن تتبنى التجمعات نهجاً مرحلياً يطلق القيمة بمرور الوقت، ويوازن بين النتائج قصيرة الأجل والمبادرات الاستراتيجية ضمن خارطة طريق لمحفظة المشروعات.

وفي غياب قيمة مقترحة واضحة، ودعم من القيادات، وآليات للمتابعة، غالباً ما يفقد التعاون الالتزام اللازم لاستمراره.

المرحلة الثانية: تصميم نموذج التعاون في مجال البيانات وتنفيذه

في مرحلة التمكين، يجري تصميم نموذج التعاون في مجال البيانات بالتفصيل وتنفيذه.

ويشمل ذلك تحديد بنية البيانات، ومعايير التشغيل البيني، وآليات الحوكمة اللازمة لدعم تعاون آمن وموثوق.

وتشمل قرارات التصميم الرئيسية كيفية إدارة البيانات طوال دورة حياتها، وكيفية توزيع المسؤوليات وحقوق اتخاذ القرار بين المشاركين.

ويتمثل الهدف في إنشاء أساس متين ومرن يدعم حالات الاستخدام الأولية، ويكون في الوقت نفسه مصمماً للتوسع بما يتوافق مع احتياجات محفظة المشروعات.

وتجعل أربعة ركائز هذا الأمر ممكناً:

تحدد حوكمة البيانات كيفية إدارتها واستخدامها.

وتضمن جاهزية البيانات إمكانية فهمها والثقة بها وإعادة استخدامها عبر المؤسسات.

وتوفر التكنولوجيا البنية التحتية اللازمة لمشاركتها والوصول إليها بكفاءة.

أما المرونة السيبرانية فتدعم الركائز الثلاث جميعها عبر دمج الثقة والأمن واستمرارية العمليات في كل تفاعل.

المرحلة الثالثة: تنفيذ التطبيقات وتوسيع نطاقها

في مرحلة التنفيذ، تصبح المشروعات تشغيلية وتبدأ في تقديم القيمة.

ويتحول التركيز إلى تشغيلها وتوسيع نطاقها، ومراقبة الأداء، وتتبع تحقق القيمة، وتحديد ميزات أو مشاركين أو تطبيقات جديدة يمكن إضافتها بتكلفة هامشية أقل.

ومع إنشاء أساس مشترك للبيانات، يصبح دمج مؤسسات ومجموعات بيانات وحالات استخدام إضافية أكثر سهولة.

ومن خلال اتباع نهج تكراري، تُبنى حالات الاستخدام الجديدة على القدرات القائمة، وتساهم في تطوير خارطة طريق التنفيذ وإطلاق فرص جديدة لخلق القيمة.

ويولد ذلك حوافز لمشاركة أوسع واستمرار الانخراط على المدى الطويل.

كما يمكن للتعاون في مجال البيانات أن يدعم الابتكار عبر المنظومة.

فالبيانات المجزأة بين الشركات والتقنيات تحد من الرؤية والتنسيق والابتكار في الشبكات المعقدة.

ويمكن للبيانات المشتركة أن تنقل الابتكار من مشروعات تجريبية معزولة إلى تجارب مستمرة على مستوى المنظومة، بما يدفع خلق القيمة على المدى الطويل.

يتجاوز دورنا كوننا مالكاً للعقارات، فنحن مسؤولون عن ضمان حصول الشركات في تجمعنا على طاقة نظيفة وميسورة التكلفة. ويوضح مشروعنا الرقمي «ستارلينغز» في بوتليك كيف يعمل ذلك عملياً: فنحن نؤدي دور المنسق، ونجمع الشركاء المناسبين، ونبدأ بحالة استخدام واضحة، ونحقق قيمة ملموسة مبكراً. وهكذا تنمو الثقة، ومعها تتشكل الظروف اللازمة للابتكار على نطاق واسع.

بودوين سيمونس، الرئيس التنفيذي لميناء روتردام

دراسة حالة 7: مشروع ستارلينغز في ميناء روتردام – إطلاق المرونة الصناعية من خلال نهج تكراري يضع القيمة أولاً

يوضح مشروع ستارلينغز في ميناء روتردام كيف يمكن عملياً تطبيق نهج تكراري يبدأ بالقيمة، كما يبرز الدور الرئيسي للمنسق.

يقع ميناء روتردام في هولندا، وهو أكبر ميناء بحري في أوروبا ومركز لوجستي رئيسي.

كما يضم واحداً من أكبر التجمعات الصناعية في أوروبا، ويشمل شركات من قطاعات النفط والغاز والبتروكيماويات والكيماويات والخدمات اللوجستية والصناعات الثقيلة.

وللتعامل مع ارتفاع تكاليف الطاقة وتحسين المرونة، أطلق التجمع مشروع ستارلينغز عام 2025 بهدف مساعدة الشركات على تداول خدمات المرافق مثل الكهرباء والبخار والهيدروجين في الوقت الحقيقي.

وقادت هيئة الميناء المشروع بوصفها الجهة المنسقة.

وبدأت الهيئة بحالة تجارية واضحة، وجمعت الشركاء المناسبين في مرحلة مبكرة، بمن فيهم الشركات الصناعية ومزودو التكنولوجيا ومشغلو الشبكات.

ولبناء الثقة والزخم، استثمرت مليوني يورو وأنشأت مشروعاً تجريبياً من ثلاث مراحل ركز على تحقيق نتائج قصيرة الأجل.

ويتمثل جوهر المشروع في نظام لإدارة الطاقة يتيح للشركات تعديل تدفقات المرافق على مستوى التجمع في وقت شبه حقيقي، مما يحول العقود الجامدة إلى تفاعلات مرنة تخلق القيمة.

فعلى سبيل المثال، قد يكون هناك موقعان تربط بينهما وصلة مادية وعقد لتبادل البخار. وقد يرغب أحد الموقعين في تقليل استخدامه، في حين يستطيع الآخر تقليل الإمداد مقابل تعويض.

وتقوم المنصة بمطابقة هذين الاحتياجين: فإذا كانت قيمة خفض الطلب أعلى من تكلفة خفض العرض، تتم الصفقة.

ويعني ذلك عملياً تكاليف أقل وانبعاثات أقل واستخداماً أفضل للبنية التحتية القائمة.

وبدلاً من بناء حل رقمي كامل منذ اليوم الأول، بدأ ستارلينغز بمحاكاة وتصميم بسيط ومرن يركز على حالة الاستخدام الأولية، مع إمكانية التوسع بمرور الوقت.

وصُممت المنصة لضمان الأمن والسرية، إذ لم تكن تُشارك البيانات التشغيلية الحساسة، بل فقط عروض المرونة أو ما يُعرف بـ«التذاكر».

ونُفذت التجربة في ثلاث مراحل، بُنيت كل منها على المرحلة السابقة.

وأظهرت التجربتان الأوليان مشاركة قوية وساعدتا في بناء الثقة بين الشركات. كما حققتا نتائج ملموسة، منها مكاسب في الكفاءة بلغت نحو 5%، وساعدتا على إعادة إدارة الطاقة إلى جدول الأعمال على مستوى التجمع.

أما التجربة الثالثة فذهبت إلى أبعد من ذلك، إذ استكشفت تعاونا أعمق في مجال البيانات وتجاوزت مجرد تحسين الأصول الموجودة.

وشمل ذلك الانتقال من التحسين اليدوي إلى التحسين التلقائي على مستوى المنظومة، وطرح فكرة الاستثمار المشترك في بنية تحتية مشتركة، مثل محطة عالية الكفاءة لتوليد الحرارة والطاقة معاً أو إضافة مزيد من مرافق التخزين المؤقت، بما يسمح بتقاسم المخاطر مثل الحاجة إلى الاحتياطية بين أعضاء التجمع.

ومع مشاركة بيانات أكثر تقدماً، وتحسين أفضل على مستوى المنظومة، وقدرات محسنة للمنصة، يمكن أن تزيد المنافع إلى أكثر من ثلاثة أضعاف ما تحقق في التجارب السابقة.

وقد يؤدي إضافة بنية تحتية مشتركة إلى زيادتها أكثر، لتصل إلى 8.5 أضعاف القيمة الأصلية.

ويوضح ذلك أن القيمة الحقيقية لا تأتي فقط من تداول المرونة، بل من تشكيل نظام متعدد السلع للطاقة والاستثمار المشترك حين يكون ذلك منطقياً.

وستركز المرحلة التالية على تبادل بيانات أكثر تفصيلاً وفورية من الأصول التشغيلية، وتحسين تكامل الأنظمة، وتطوير خطط جاهزة للاستثمار في البنية التحتية المشتركة.

وسيتم كل ذلك بصورة تعاونية، من دون اشتراط تمويل مسبق من المشاركين.

4. بناء الأسس التمكينية

يعتمد التعاون القابل للتوسع في مجال البيانات على أسس تُبنى منذ البداية.

يتناول هذا الفصل بالتفصيل الركائز الأربع التي طُرحت في مرحلة التمكين، وهي حوكمة البيانات، وجاهزية البيانات، والتكنولوجيا، والمرونة السيبرانية.

وهذه الركائز هي أسس مترابطة يجب أن تصممها التجمعات وتنفذها للانتقال من الطموح الاستراتيجي إلى التنفيذ التشغيلي.

تحدد حوكمة البيانات كيفية إدارة البيانات والتحكم فيها والوصول إليها واستخدامها.

وتضمن جاهزية البيانات إمكانية تشغيل البيانات المشتركة بين الأنظمة وفهمها والثقة بها وإعادة استخدامها عبر المؤسسات.

وتوفر التكنولوجيا البنية التحتية والأدوات اللازمة لمشاركة البيانات والوصول إليها واستخدامها بكفاءة.

أما المرونة السيبرانية فتحمي سلامة المنظومة وأمنها.

ولا يمكن النظر إلى قرارات التصميم المتعلقة بهذه الأبعاد الأربعة بصورة مستقلة، إذ تتفاعل مع بعضها وتعزز بعضها بعضاً، ويجب مواءمتها مع نموذج التعاون الذي يعتمده التجمع.

إطار التعاون في مجال البيانات

في مرحلة حالة القيمة، يجري تحديد فرص القيمة، وصياغة حالات الاستخدام، وحساب الجدوى التجارية.

وفي مرحلة التمكين، يجري تصميم نموذج التعاون وإنشاء آلياته عبر حوكمة البيانات، وجاهزية البيانات، والتكنولوجيا، مع وجود المرونة السيبرانية كطبقة شاملة.

وفي مرحلة التنفيذ، تتحول هذه القدرات إلى نتائج قابلة للقياس، ويجري تتبع القيمة والتوسع وإطلاق الابتكار.

وتتضمن حوكمة البيانات:

الحوكمة المؤسسية.

النماذج الاقتصادية والحوافز.

الأطر القانونية والتعاقدية.

السياسات والمعايير والإجراءات.

آليات الثقة والامتثال.

وتتضمن جاهزية البيانات:

تصنيف البيانات.

إدارة البيانات الوصفية.

جودة البيانات وإدارة دورة حياتها.

إدارة البيانات الرئيسية.

وتتضمن التكنولوجيا:

مصادر البيانات.

طبقة البيانات.

طبقة الدلالات وقابلية التشغيل البيني.

طبقة التطبيقات.

طبقة التحكم.

أما المرونة السيبرانية فتحمي سلامة واستمرارية وموثوقية منظومات البيانات من خلال:

الحد الأدنى من معايير الأمن.

تبادل معلومات التهديدات.

الاستجابة المشتركة للحوادث.

مشاركة الدروس المستفادة.

4.1 نماذج التعاون

طيف نماذج التعاون في مجال البيانات

يمكن لتبادل البيانات داخل التجمعات الصناعية أن يتخذ أشكالاً مختلفة في الممارسة العملية، ويؤثر نموذج التعاون المعتمد في متطلبات الحوكمة والتكنولوجيا والأمن اللاحقة.

وتتوزع النماذج على طيف يمتد من النماذج المركزية إلى النماذج الاتحادية، ويحدد موقع كل نموذج ثلاثة قرارات تصميم رئيسية:

مكان وجود البيانات وحجم ما ينتقل منها عبر حدود المؤسسات: هل تُجمع البيانات في مركز مشترك، أم تبقى داخل أنظمة المشاركين ولا تُشارك سوى مخرجات أو منتجات بيانات محددة؟

مكان إجراء العمليات الحسابية: هل تعمل التحليلات وعمليات التحسين ونماذج الذكاء الاصطناعي مركزياً على بيانات مجمعة، أم تُنفذ محلياً ولا يتم تبادل سوى النتائج المجمعة المعتمدة؟

دور المركز المركزي: هل يعمل كمنصة بيانات متكاملة للتخزين والتبادل والمعالجة، أم يقتصر دوره على سوق أو طبقة تنسيق تتيح التنظيم والتبادل الثنائي؟

النموذج المركزي

في النظام المركزي، تُنسخ بيانات مختارة من المؤسسات المشاركة أو تُرسل بصورة متدفقة إلى منصة مركزية.

وتقوم المنصة بتخزين البيانات ومعالجتها وإتاحتها لحالات الاستخدام المعتمدة على مستوى التجمع.

وتصبح المنصة المركزية البيئة الرئيسية للبيانات، فتشغّل التحليلات وعمليات التحسين ونماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات المجمعة، ثم توزع الرؤى وتعليمات التنسيق مرة أخرى على المشاركين.

وتعمل أنظمة كل مؤسسة في الأساس بوصفها مصادر للبيانات.

ويمكن تنقية البيانات قبل مشاركتها من خلال التجميع أو الإخفاء أو إخفاء الهوية أو توليد بيانات اصطناعية، كما تحد ضوابط الوصول من الأشخاص الذين يمكنهم استخدام أنواع معينة من البيانات.

ومع ذلك، فإن السمة الأساسية لهذا النموذج هي انتقال البيانات إلى المنصة المركزية.

ويجعل ذلك البيانات متاحة تقنياً لمشغل المنصة، ولذلك يتطلب نموذج التعاون هذا مستوى عالياً من الثقة وحوكمة قوية حتى يكون مقبولاً.

وتتيح النماذج المركزية أقوى أشكال التحليل المشترك وأوثق مستويات التنسيق، لكنها تتطلب من المشاركين التخلي عن قدر من السيطرة على بياناتهم.

النموذج الاتحادي

في نموذج التعاون الاتحادي، تبقى البيانات داخل الأنظمة الخاصة بكل مشارك ولا تُجمع في بيئة مركزية.

وتجري العمليات الحسابية محلياً، حيث ينفذ المشاركون التحليلات والتحويلات على بياناتهم بأنفسهم.

ولا تعبر حدود المؤسسات إلا المخرجات التي تنطوي على مخاطر محدودة من حيث الحساسية، مثل المقاييس المجمعة كمؤشرات الأداء والإشارات، أو الرؤى المشتقة مثل التوقعات ونتائج التحسين.

ويعد التعلم الاتحادي مثالاً عملياً على ذلك، إذ تُدرّب نماذج الذكاء الاصطناعي محلياً على بيانات كل مشارك، ولا تتم مشاركة البيانات الأصلية، بل فقط أوزان النموذج الناتجة، التي تُجمع في نموذج مشترك.

ويتيح ذلك للتجمع الاستفادة من الذكاء الجماعي من دون أن يكشف أي مشارك بياناته الخام.

وتؤدي طبقة التنسيق المركزية ثلاث وظائف أخف.

في مجال التقارير، تجمع مخرجات على مستوى التجمع وتعرضها، مثل مؤشرات الأداء المشتركة ولوحات الانبعاثات ومقاييس الأداء، باستخدام بيانات محولة يقدمها المشاركون.

وفي مجال التنسيق والاكتشاف، تتيح للمؤسسات اكتشاف الخدمات المتاحة، ونشر قدراتها الخاصة مثل الحرارة الفائضة أو سعة التخزين أو المرونة، والتواصل مع الأطراف المناسبة.

أما باعتبارها طبقة للتفاعل والأمن، فتوفر البنية التقنية التي تمكّن التبادل الاتحادي وتضمن موثوقيته.

ويقتصر التخزين والمعالجة في الطبقة المركزية على ما يلزم للتقارير والتنسيق.

ويتلاءم هذا النموذج بوجه خاص مع السياقات التي تجعل فيها الحساسية التنافسية أو القيود التنظيمية نقل البيانات التفصيلية أمراً غير مقبول.

النموذج الهجين

في الممارسة العملية، تعتمد معظم التجمعات الصناعية نهجاً هجيناً يجمع عناصر من النموذجين.

فتظل البيانات الحساسة أو التشغيلية داخل أنظمة كل مؤسسة وتُعالج محلياً، في حين تُشارك مجموعات بيانات مختارة أو مخرجات مشتقة مع منصة مركزية لدعم التحليلات والتقارير والتنسيق بين الشركات.

ويستطيع المشاركون اختيار مستوى التفاصيل الذي يرغبون في تقديمه، مما يسمح بتكييف النموذج مع مستوى ارتياحهم تجاه مشاركة البيانات.

وتقدم النماذج الهجينة ثلاث مزايا.

أولاً، تحقق التوازن بين سيادة البيانات والقدرة على التنسيق، إذ تظل المؤسسات قادرة على اختيار ما تشاركه ومستوى التفاصيل، وتحافظ على البيانات الحساسة محلياً عند الحاجة، بينما تسمح المخرجات المشتركة بتكوين رؤى على مستوى التجمع.

ثانياً، تستوعب الاختلافات في النضج الرقمي والاستعداد للمشاركة، بما يسمح للمؤسسات بالمشاركة على مستويات مختلفة دون استبعادها.

ثالثاً، تدعم الانضمام التدريجي، بحيث يمكن للتجمعات البدء بمشاركة محدودة وتعميق التعاون مع نمو الثقة.

ولهذا برزت النماذج الهجينة باعتبارها النهج الأكثر شيوعاً في المنظومات الصناعية الرائدة، بما يعكس واقع أن التعاون الفعال في التجمعات يحتاج إلى الجمع بين السيطرة المحلية والتنسيق المشترك.

دراسة حالة 8: Factory+ – تطبيق عملي لنماذج التعاون المركزي والهجين في مجال البيانات

توضح منصة Factory+، التي طورها مركز أبحاث التصنيع المتقدم في جامعة شيفيلد، كيفية تنفيذ التعاون في مجال البيانات داخل البيئات الصناعية.

وصُممت المنصة كبنية تحتية مرنة لإنترنت الأشياء تربط الأصول الصناعية من خلال مزيج من المكونات المركزية ومكونات الحافة، بما يتيح جمع البيانات وتوحيدها وتبادلها عبر أنظمة التصنيع.

وتسمح Factory+ بنشر البنية نفسها في تكوينات مختلفة تتراوح من المركزية إلى الهجينة وفق متطلبات المؤسسات المشاركة.

في النشر المركزي، تعمل Factory+ كبنية تحتية مركزية موحدة لإنترنت الأشياء.

وتستضيف المنصة المركزية قاعدة بيانات زمنية لتخزين بيانات القياس عن بعد، أي القياسات الفورية والإشارات التشغيلية المرسلة باستمرار من الأجهزة والمستشعرات المتصلة.

كما تستضيف قاعدة بيانات للتهيئة تدير حالة المكونات المتصلة وإعداداتها، ومستودعاً لأطر العمل التي تحدد كيفية تنظيم البيانات.

وتشمل أيضاً وسيط MQTT لنقل بيانات أجهزة الحافة وإتاحتها لمستهلكي البيانات، إلى جانب خدمات العرض المرئي والتحليلات الأساسية.

وتُدار ضوابط الوصول وإعدادات النظام بصورة مركزية.

وتوضع منصات الحافة بالقرب من الآلات، وتشرف على وكلاء الحافة الذين يجمعون البيانات من المعدات الصناعية وينظمونها قبل إرسالها إلى الوسيط المركزي.

وتفرض الأطر المحددة مركزياً توحيد البيانات، كما تُوزع إعدادات التهيئة من النظام المركزي إلى الحافة بطريقة محكومة من أعلى إلى أسفل.

وفي هذا الإعداد، تُجمع البيانات من جميع أنحاء البيئة في بنية تحتية مشتركة واحدة، حيث يمكن الوصول إليها واستخدامها داخل النظام نفسه.

كما تدعم Factory+ تكويناً هجيناً تشغل فيه كل مؤسسة نسخة خاصة من المنصة، مع الاحتفاظ بالسيطرة على تخزين بياناتها محلياً، والمصادقة، وإعدادات الحافة.

وباستخدام الربط عبر MQTT، تستطيع المؤسسات مشاركة بيانات قياس مختارة مع الاحتفاظ بالسيطرة عليها وتقييد الوصول أو إلغائه عند الحاجة.

ويسمح ذلك بتغذية مستودع بيانات مشترك بصورة انتقائية، مع الاحتفاظ في الوقت نفسه بقاعدة بيانات محلية تضم جميع بيانات المؤسسة.

ويمكن أن تتمثل البيانات المشتركة في تجميع للبيانات الخام التي تم جمعها، أو نتائج تحليلات أُجريت عليها.

ولضمان اتساق جودة بيانات القياس وبنيتها عبر المؤسسات، تستطيع النسخ المنفصلة جلب المخططات من مستودع مشترك.

ويظل هذا المستودع محدثاً باستمرار، بحيث إذا أنشأت مؤسسة مخططاً جديداً لتلبية احتياجاتها، يمكنها مشاركته مع أعضاء التجمع الآخرين لتجنب إعادة إنتاج العمل نفسه.

ومن الأمثلة العملية منشأة COMPASS المفتوحة التابعة للمركز، والتي تعد Boeing أول مستخدميها.

وقد نُشرت نسخة مخصصة من Factory+ لأنشطة COMPASS، مع تخزين البيانات بشكل منفصل عن بقية بيانات المركز.

وفي الوقت نفسه، تُشارك قيم بيانات مختارة مع البيئة الأوسع للمركز من خلال ربط MQTT، مما يتيح إعادة استخدامها في تطبيقات إنترنت الأشياء وعلوم البيانات.

وتحتفظ نسخة COMPASS بالسيطرة الكاملة على البيانات التي تشاركها، مع الحفاظ على التشغيل البيني عبر مستودعات المخططات المشتركة، بما يضمن تفسيراً متسقاً عبر الأنظمة.

دراسة حالة 9: Kopernikus SynErgie – تمكين مرونة الطاقة على مستوى التجمع من خلال نموذج اتحادي للتعاون في البيانات

يوضح مشروع SynErgie، بقيادة جامعة شتوتغارت ومعهد فراونهوفر، كيف يمكن لنموذج اتحادي للتعاون في مجال البيانات أن يدعم مرونة الطاقة على مستوى التجمع، مع الحفاظ على سيادة البيانات.

يمكن للتجمعات الصناعية أن تساعد على استقرار أنظمة الكهرباء من خلال تنسيق استهلاك الطاقة وإنتاجها وتخزينها عبر الأصول المتجاورة.

لكن هذه الإمكانات غالباً ما تقيدها بيئات بيانات مجزأة، وأنظمة غير متجانسة، ومخاوف بشأن مشاركة البيانات التشغيلية الحساسة تجارياً.

ويعالج SynErgie هذا التحدي من خلال بنية اتحادية تسمح للشركات بتحسين استخدام الطاقة وتقديم خدمات مرونة للشبكة دون تجميع البيانات التشغيلية مركزياً.

وفي النظام الاتحادي، تبقى البيانات داخل منصات الشركات الفردية التي تديرها كل مؤسسة مشاركة.

وتعمل منصة سوق مركزية منفصلة فقط كطبقة للتنسيق والسوق. فهي لا تخزن البيانات التشغيلية ولا تعالجها، لكنها تسمح للشركات ومقدمي الخدمات بنشر خدمات المرونة واكتشافها وربطها، مثل تحسين خفض ذروة الاستهلاك، أو توقع الأسعار، أو تجميع المرونة.

ويجري تبادل البيانات مباشرة بين المشاركين بدلاً من مرورها عبر منصة السوق المركزية.

ولتوفير التشغيل البيني بين منصات الشركات المختلفة وبينها وبين منصة السوق، طور فراونهوفر «منصة مزامنة الطاقة»، وهي مخطط إرشادي لتهيئة منصات الشركات، ومتاح كمصدر مفتوح إلى جانب تطبيق مرجعي يدعم التبني.

كما طور فراونهوفر «نموذج بيانات مرونة الطاقة»، الذي يوحّد كيفية وصف مرونة الطاقة وتبادلها بين منصات الشركات ومقدمي الخدمات باستخدام مواصفات مفتوحة ومخططات JSON.

ورغم اختلاف متطلبات البيانات باختلاف الخدمة، مثل الاستجابة الصناعية للطلب أو أسواق الخدمات المساندة، فإن المبدأ التصميمي للنموذج يقوم على تقليل السمات الإلزامية إلى أدنى حد ممكن، بما يسمح للشركات بالمشاركة في سياقات مختلفة من دون الإفراط في كشف البيانات الحساسة.

وتستطيع المؤسسات المشاركة إدارة ضوابط الوصول من خلال منصاتها الخاصة.

وتحدد كل شركة البيانات التي تشاركها، ومع من، وتحت أي شروط.

ورغم أن آليات مشتركة مثل البنية التحتية للمفاتيح العامة والتحكم في الوصول القائم على الأدوار توفر أساساً تقنياً، فإن الإنفاذ يظل لامركزياً.

وطُبق هذا النهج في حالة FlexQuartier في أوغسبورغ بألمانيا.

وفي هذا التجمع الصناعي الصغير، تعمل شركة Alois Müller وعدة شركات أصغر على مقربة من بعضها، ويستخدم كل منها منصة خاصة به.

وتؤدي Alois Müller دوراً تنسيقياً مركزياً بصفتها جهة تجمع للمرونة، بفضل امتلاكها أكبر مخزن حراري عازل في التجمع وكونها الجهة التي بادرت بالمشروع، ما جعلها بشكل طبيعي نقطة ارتكاز للتنسيق بين الشركات.

ويبين SynErgie أن التعاون الفعال في مجال البيانات داخل التجمعات الصناعية لا يتطلب مركزية البيانات.

بل تتحقق القيمة من خلال الجمع بين السيطرة المحلية على البيانات وخدمات التنسيق المشتركة والواجهات الموحدة، بما يتيح تعاوناً قابلاً للتوسع وآمناً بين المؤسسات المستقلة.

4.2 حوكمة البيانات

حوكمة بيانات المؤسسة مقابل حوكمة بيانات التجمع

تحدد حوكمة البيانات كيفية إدارتها والتحكم فيها والوصول إليها واستخدامها.

ويتطلب ذلك تحديد حقوق اتخاذ القرار، وهياكل المساءلة، والسياسات، والمعايير، وآليات الرقابة.

لكن عندما تتجاوز البيانات حدود المؤسسة تصبح الحوكمة أكثر تعقيداً بدرجة كبيرة.

فالتعاون في مجال البيانات داخل التجمعات يتطلب من المنافسين والموردين والمشغلين تبادل المعلومات وفق قواعد مشتركة.

وفي هذا السياق، لم تعد الحوكمة تتعلق فقط بالتحكم الداخلي، بل تصبح الآلية المؤسسية التي تمكّن الثقة والتشغيل البيني والتوزيع العادل للقيمة والامتثال التنظيمي.

إطار حوكمة البيانات على مستوى التجمع

لكي يعمل التعاون في مجال البيانات على نطاق واسع، تحتاج التجمعات الصناعية إلى إطار لحوكمة البيانات يتكون من مجموعة مترابطة من العناصر التي تحدد كيفية عمل التعاون في الممارسة.

الحوكمة المؤسسية تحدد هيئات الحوكمة الرسمية، وتكوينها، وحقوق اتخاذ القرار، كما تحدد كيفية حل النزاعات بين المشاركين وكيفية ضم مشاركين جدد.

النماذج الاقتصادية ونماذج الحوافز تحدد كيفية توزيع تكاليف الاستثمار، وقياس المنافع وتوزيعها، وكيفية الاعتراف بالمساهمات، مثل توفير البيانات أو الاستثمار أو المشاركة، وتحفيزها.

توفر الأطر القانونية والتعاقدية أساساً قابلاً للإنفاذ للتعاون بين أطراف تختلف في التزاماتها القانونية وملفات مخاطرها ومراكزها التنافسية.

وتأتي في قلب هذه الأطر اتفاقيات متعددة الأطراف لمشاركة البيانات تحدد قواعد المشاركة، وآليات تسوية النزاعات، وأحكام الانسحاب.

وإلى جانب الضمانات التعاقدية، تؤثر متطلبات سيادة البيانات مباشرة في تصميم بنية مشاركة البيانات.

ويجب أن تتوافق القرارات المتعلقة بمكان تخزين البيانات ومعالجتها والوصول إليها مع الأنظمة القانونية واللوائح الخاصة بكل قطاع.

وفي الممارسة العملية، يحد ذلك غالباً من انتقال البيانات عبر الحدود ويعزز الحاجة إلى بنى اتحادية أو هجينة تُبقي البيانات الحساسة ضمن الحدود القانونية المحددة.

تترجم السياسات والمعايير والإجراءات المبادئ القانونية وقرارات الحوكمة إلى قواعد تشغيلية يمكن تنفيذها بصورة متسقة عبر المؤسسات والأنظمة.

تضمن آليات الثقة والامتثال تطبيق قواعد الحوكمة وإنفاذها.

ويتطلب ضمان الامتثال تتبع تنفيذ الأنشطة الإلزامية ووضع مؤشرات أداء ومراقبتها.

ويمكن دعم هذه الآليات بإجراءات تنظيمية وضوابط تقنية، مثل التسجيل وإدارة الهوية وأنظمة المراقبة، بما يوفر الشفافية والمساءلة على مستوى المنظومة.

السياسات والمعايير والإجراءات المتعلقة بالبيانات

سياسات البيانات تحدد قواعد التشغيل، وتشمل:

التعريف والصيغ: سياسات لتعريف البيانات وصيغها لضمان اتساق المعنى التجاري عبر الأنظمة والمشاركين.

التصنيف: فئات مثل مفتوحة، ومشتركة، ومقيدة، وسرية.

الوصول: استخدام البيانات فقط من قبل الأطراف المصرح لها وللأغراض المسموح بها.

الاحتفاظ: تحديد مدة الاحتفاظ بالبيانات ومتى يتم التخلص منها.

أما معايير البيانات فتحدد المعايير والمواصفات، وتشمل:

اصطلاحات التسمية: معايير تسمية البيانات وتنسيق السمات المستخدمة في تعريف البيانات وإنشائها وتخزينها واستخدامها.

مقاييس الجودة: مقاييس جودة البيانات ومتطلبات النسخ الاحتياطي.

البيانات الوصفية للتصنيف: تمثيل موحد للتصنيف وسمات الوصول في البيانات الوصفية لضمان التفسير والإنفاذ المتسقين عبر الأنظمة.

أما إجراءات البيانات فتحدد كيفية تنفيذ عمليات الحوكمة، وتشمل:

إدارة التعريفات: إدارة تعريفات البيانات ونشرها، وتعيين تصنيف البيانات والمحافظة عليه.

إنفاذ القواعد: تطبيق قواعد الوصول والاستخدام، ودعم العمليات التشغيلية مثل التحليلات والنمذجة التنبؤية.

منتجات البيانات: تحديد كيفية إتاحة البيانات بوصفها منتجات قابلة لإعادة الاستخدام داخل المنظومة، مع ضمان إمكانية استخدام البيانات التي يشاركها مختلف المشاركين بأمان واتساق.

الهيكل التنظيمي لحوكمة بيانات التجمع

رغم اختلاف نماذج تشغيل حوكمة البيانات بين التجمعات وفق السياق، فإن أربعة كيانات مؤسسية ذات أدوار متميزة ومتكاملة تظهر عادة في نماذج الحوكمة الناضجة.

مجلس حوكمة بيانات التجمع

يمثل السلطة الاستراتيجية، ويتكون من ممثلين كبار عن الشركات المشاركة إلى جانب خبرات قانونية وتنظيمية.

وتشمل مسؤولياته:

تحديد الحوكمة المؤسسية والنماذج الاقتصادية والحوافز وتخصيص الميزانية.

اعتماد مبادرات البيانات وأطر الحوكمة مثل العقود والسياسات والمعايير.

حل النزاعات بين المشاركين.

مكتب حوكمة بيانات التجمع

يمثل هيئة العمل التنفيذية، ويضم مهندسي بيانات وخبراء في الأمن والقانون وحوكمة البيانات.

وتشمل مسؤولياته:

تطوير نماذج بيانات مشتركة ومعايير التشغيل البيني وأطر التحكم في الوصول.

إعداد إرشادات التنفيذ، وقد يتحول في التجمعات الناضجة إلى فريق خبراء مركزي مخصص.

ترجمة قرارات المجلس إلى قواعد تشغيلية يمكن تطبيقها بصورة متسقة عبر المؤسسات.

مالكو البيانات

هم المؤسسات المشاركة في التجمع.

وتشمل مسؤولياتهم:

تحمل المسؤولية عن قيمة بياناتهم ومخاطرها واستخدامها القانوني، مع الاحتفاظ بسلطة القرار بشأن ما إذا كانت البيانات ستُشارك ولأي غرض وتحت أي شروط.

تحديد حقوق الاستخدام واعتماد المشاركة في منتجات البيانات وحالات الاستخدام.

ضمان الامتثال للقيود القانونية والتنظيمية والتجارية.

المسؤولية عن جودة البيانات.

وتنشأ الملكية دائماً لدى المؤسسة المساهمة وتظل لديها، حتى عندما تتم مشاركة البيانات أو معالجتها خارجياً.

المنسق المحايد

يكون عادة جهة تجمع الأطراف داخل التجمع أو مؤسسة محايدة موثوقة مثل هيئة ميناء.

في المراحل المبكرة، يجمع أصحاب المصلحة، ويصوغ أجندة التعاون الأولية، ويدعم إنشاء هياكل الحوكمة.

ومع نضج الحوكمة، يصبح مدمجاً في هياكلها ويتحول دوره إلى التنسيق المستمر ودعم التنفيذ.

وفي المراحل المتقدمة، يعمل كمحرك للتنسيق، ويحافظ على استمرار التعاون، ويعالج حالات التعطل، ويضمن الزخم عبر المنظومة.

حوكمة البيانات عبر نماذج التعاون المختلفة

في النموذج المركزي، يلزم مستوى قوي من الحوكمة والثقة في مشغل المنصة المركزية، ويتم إنفاذ القواعد والتحكم في الوصول من خلال المنصة.

وفي النموذج الاتحادي، يلزم توافق قوي بين الأطراف، لكنه يسمح بقدر أكبر من الاستقلالية ويحد من بعض المخاطر، ويحتفظ كل مشارك بمسؤولية إنفاذ القواعد والتحكم في الوصول.

وفي النموذج الهجين، يحتفظ المشاركون باستقلاليتهم في تحديد مستوى البيانات التي يشاركونها، ولذلك ينبغي أن تكون المنافع متناسبة مع حجم أو قيمة البيانات المقدمة.

ويمكن إنشاء منتجات بيانات مشتقة جديدة في النماذج التي تجمع البيانات وتحولها على مستوى التجمع.

وفي هذه الحالات، لا تنتقل الملكية بالمعنى التقليدي، بل تمتد إلى نموذج مشترك أو خاضع للحوكمة.

ويعني ذلك ما يلي:

يحتفظ أصحاب البيانات المساهمون بحقوقهم في تحديد كيفية استخدام بياناتهم، ويمكنهم فرض قيود أو إلغاء الوصول.

تستطيع الشركات استخدام حقوق استخدام متفق عليها لحوكمة منتجات البيانات على مستوى التجمع.

يمكن لجهة محددة خاضعة للمساءلة، مثل مشغل التجمع أو هيئة الحوكمة، أن تعمل باعتبارها «المالك» التشغيلي لمنتج البيانات، وتكون مسؤولة عن إدارته والتحكم في الوصول إليه وإنفاذ الامتثال.

الذكاء الاصطناعي كأداة لتمكين التعاون في مجال البيانات

يمكن للذكاء الاصطناعي والتقنيات المتقدمة للبيانات بصورة متزايدة أن تساعد في تحويل الحوكمة إلى عمليات فعلية وتعزيز الثقة عبر المنظومات الصناعية.

وتستطيع الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي دعم التصنيف التلقائي للبيانات من خلال تحديد المعلومات الحساسة أو الحيوية للأعمال، والتحقق من مجموعات البيانات وفق متطلبات متفق عليها للصيغة والاكتمال والبيانات الوصفية والاستخدام المسموح.

كما يمكنها تبسيط عمليات الحوكمة من خلال فرز سير العمل وأتمتة الموافقات وطلبات الوصول ومعالجة الاستثناءات.

وبالتوازي، تسمح تقنيات تعزيز الخصوصية للمؤسسات بتحليل البيانات المشتركة واستخلاص الرؤى منها مع الحد من كشف البيانات الأصلية.

وتكتسب هذه القدرات أهمية خاصة في التجمعات الصناعية، حيث يجب أن تعمل عمليات الحوكمة عبر مؤسسات وأنظمة ومستويات متفاوتة من النضج الرقمي.

دراسة حالة 10: مجمع أوردوس-إنفيجن الصناعي المحايد كربونياً – تطبيق حوكمة بيانات متعددة الأطراف على مستوى التجمع

إن مستقبل الصناعة المحايدة كربونياً لا تبنيه شركات منفردة، بل منظومات مترابطة. وفي أوردوس، نبرهن كيف تستطيع البيانات تمكين هذا التحول من خلال ربط الطاقة والصناعة والبنية التحتية عبر منصة مشتركة، مع ضمان الثقة والشفافية والسيطرة لكل مشارك. هكذا نحول الحياد الكربوني إلى واقع تشغيلي على نطاق واسع.

لي تشانغ، المؤسس والرئيس التنفيذي لمجموعة Envision

عند توافر الحوكمة وتحديد حقوق اتخاذ القرار ومواءمة الحوافز وترسيخ الثقة مؤسسياً، ينتقل السؤال من إمكانية تعاون المؤسسات إلى إمكانية استخدام بياناتها فعلياً. وهذا هو التحدي الذي تعالجه جاهزية البيانات.

ويوضح مجمع أوردوس-إنفيجن الصناعي المحايد كربونياً في منغوليا الداخلية بالصين كيف يمكن لحوكمة البيانات على مستوى التجمع أن تدعم تحسين الطاقة وإدارة الكربون بصورة منسقة بين مؤسسات مستقلة متعددة.

وتربط المبادرة المنشآت الصناعية وأصول الطاقة والجهات العامة المعنية بالإدارة من خلال منصة رقمية مشتركة تتيح مراقبة استخدام الطاقة والانبعاثات وتحليلهما وتنسيقهما عبر أكثر من 50 مؤسسة صناعية.

ويعمل التحسين المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تنسيق طاقة الرياح وتوليد الطاقة الشمسية وتخزين الطاقة والطلب الصناعي، بما يسمح بإدارة تعاونية للطاقة والاستجابة للطلب على مستوى التجمع.

ولدعم هذا التعاون، أنشأ أوردوس نموذج حوكمة منظماً يجمع بين الترتيبات المؤسسية والأطر التعاقدية والبنية التحتية الرقمية.

وتحدد اتفاقية على مستوى المجمع لمشاركة البيانات واستخدامها الأدوار والمسؤوليات وشروط تبادل البيانات، فيما تطبق منصة مركزية قائمة على الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء هذه القواعد عبر ضوابط تقنية.

وتُنظم الحوكمة عبر هيكل متعدد أصحاب المصلحة.

ويعمل مركز إدارة وخدمات المجمع الذكي بصفته هيئة الحوكمة والتنسيق المركزية، ويتولى مسؤولية العمليات الرقمية، وإدارة المرافق، وخدمات المؤسسات، وحوكمة البيانات عموماً.

كما تدعم جهة تشغيلية تعادل مكتب حوكمة البيانات التنفيذ اليومي، وتتكون من كوادر فنية وتشغيلية من Envision ولجنة إدارة المجمع، وتتولى تطبيق سياسات الحوكمة وإدارة الوصول إلى البيانات ومراقبة أمن البيانات وجودتها.

وتتوزع مسؤوليات محددة بين المشاركين.

فلجنة إدارة المجمع، التي تمثل الحكومة المحلية، توفر الإشراف التنظيمي وتمول المنصة باعتبارها بنية تحتية عامة مشتركة، كما تعمل منسقاً محايداً يجمع أصحاب المصلحة ويحل النزاعات باستخدام أدوات السياسات مثل الحوافز المالية والتعريفات المتمايزة ودعم التمويل الأخضر، وتؤدي دور الحكم في حالات إساءة استخدام البيانات أو خرق العقود.

وتعمل Envision مطوراً ومشغلاً للمنصة، وتتولى التنفيذ التقني وتشغيل المنصة وتمكين تبادل البيانات بين المؤسسات.

أما المشاركون الصناعيون فيقدمون البيانات، ويشاركون في عمليات الحوكمة، ويسهمون في صياغة قواعد التعاون، مع الاستفادة من الرؤى المشتركة وقدرات التحسين.

ويجمع النموذج بين التنسيق المركزي والسيطرة على مستوى المؤسسة.

وتظل ملكية البيانات لدى الشركات المشاركة، بينما تبقى البيانات التشغيلية الخام والحساسة محفوظة محلياً.

ولا تشارك الشركات عبر المنصة المركزية سوى البيانات المجمعة أو غير الحساسة.

ويُطبق التوحيد القياسي على مستوى المؤسسة والمنصة معاً، إذ تجري الشركات إعداداً أولياً للبيانات والتحقق من جودتها قبل تحميلها، بينما تطبق المنصة نماذج دلالية مشتركة ومواصفات للواجهات وعمليات تحقق ثانوية لضمان التشغيل البيني بين المشاركين ذوي المستويات المختلفة من النضج الرقمي.

وتدير الآليات التنظيمية والتقنية عملية التحكم في الوصول.

فتحدد الشركات المشاركة نطاق مشاركة بياناتها وصلاحياتها، بينما تضع لجنة إدارة المجمع متطلبات الأمن والامتثال، وتنفذ Envision الإطار التقني للتحكم في الوصول وآليات الإنفاذ على مستوى المنصة.

ومن خلال التحسين المنسق والرؤية المشتركة للبيانات، حقق المجمع نحو 80% من استهلاك الكهرباء الخضراء من مصادر داخل الموقع، مع خفض إجمالي تكاليف الطاقة بنحو 10%.

4.3 جاهزية البيانات

تترجم جاهزية البيانات مبادئ الحوكمة إلى بيانات قابلة للاستخدام.

فهي تدير البيانات بطريقة تسمح باكتشافها وفهمها والثقة بها وإعادة استخدامها عبر الحدود التنظيمية.

وتُعد جاهزية البيانات أمراً بالغ الأهمية في التجمعات الصناعية، لأن التعاون يعتمد على قدرة المؤسسات على تفسير البيانات واستخدامها بصورة متسقة رغم اختلاف طرق عملها.

ومن دون هذا الأساس، تظل حتى البيانات المحكومة جيداً صعبة الدمج والتطبيق عملياً.

ولتفعيل جاهزية البيانات عبر بيئات غير متجانسة، يجب على التجمعات إنشاء أربع قدرات أساسية.

إدارة البيانات الوصفية: الجاهزية للاكتشاف والرؤية

يجب أن يتمكن المشاركون من فهم البيانات الموجودة وكيف يمكن استخدامها وما إذا كانت جديرة بالثقة.

ويتيح فهرس مشترك للبيانات الوصفية للمشاركين اكتشاف أصول البيانات ذات الصلة وتقييمها وطلب الوصول إليها من دون كشف البيانات الأصلية نفسها.

كما يقلل الوقت اللازم لاكتشاف البيانات، ويعزز الثقة من خلال الشفافية بشأن الجودة ومصدر البيانات ومسارها، ويدعم المشاركة المتوافقة مع القواعد.

وفي الممارسة، يمكن تحقيق ذلك من خلال بوابات للمطورين توفر وصولاً منظماً إلى منتجات البيانات وواجهات برمجة التطبيقات، إلى جانب البيانات الوصفية المرتبطة بها.

تصنيف البيانات: الجاهزية للوصول والتحكم

يجب أن يتفق المشاركون على كيفية تصنيف مجموعات البيانات وفق حساسيتها والاستخدامات المسموح بها.

ويحدد التصنيف البيانات التي يمكن مشاركتها بصورة مفتوحة، والبيانات التي ينبغي تجميعها أو إخفاء هويتها، والبيانات التي يجب أن تبقى مقيدة.

وتُدمج قواعد التصنيف في دورة حياة البيانات، بحيث تحمل مجموعات البيانات بيانات وصفية تحدد تصنيفها، وتتوافق متطلبات التعامل معها وصلاحيات الوصول مع المستوى المخصص لها.

وتشمل فئات التصنيف: مفتوحة، مشتركة، مقيدة، سرية.

جودة البيانات وإدارة دورة حياتها: الجاهزية للثقة

يجب أن تظل البيانات المشتركة جديرة بالثقة بمرور الوقت.

وتضمن قواعد التحقق من الجودة، وعمليات المراقبة، وإدارة الإصدارات، وضوابط دورة الحياة استمرار موثوقية البيانات مع تطور الأنظمة وانضمام مشاركين جدد.

وجودة البيانات ليست مؤشراً ثابتاً، بل يجب تتبعها مع مرور الوقت، مع الاحتفاظ بسجلات وصفية واضحة تبين كيف ومتى تم قياسها وفق قواعد وحدود متفق عليها للأعمال.

وتشمل أبعاد الجودة الخمسة: الدقة، والاكتمال، والاتساق، والتفرد، والصلاحية.

المواءمة الدلالية: الجاهزية للتفسير

غالباً ما تستخدم المؤسسات مصطلحات ومعرفات وهياكل مختلفة للمفاهيم الأساسية نفسها.

فما تسميه شركة «الموقع أ» قد تسميه أخرى «المحطة 3».

ويؤدي تحديد تعريفات مشتركة للبيانات الرئيسية ونماذج مرجعية ومفردات خاضعة للرقابة إلى إنشاء أساس دلالي مشترك من دون فرض بنية داخلية موحدة على جميع المؤسسات.

وهناك بالفعل الكثير من المعايير القائمة، ويتمثل التحدي في تطبيقها وربطها ومواءمتها بصورة متسقة.

البناء على المعايير القائمة

لا تحتاج التجمعات الصناعية إلى إنشاء معايير جديدة لتمكين التعاون في مجال البيانات.

فهناك بالفعل معايير كثيرة خاصة بكل مجال، مثل «نموذج المعلومات المشترك» لأنظمة الطاقة، الذي يوفر نموذجاً دلالياً مشتركاً لتبادل البيانات بين شركات المرافق ومشغلي الشبكات والمشاركين الصناعيين.

ولا يتمثل التحدي في غياب المعايير، بل في عدم اتساق تطبيقها بين المؤسسات.

وبالتالي، تعتمد جاهزية البيانات بدرجة أقل على إنشاء معايير جديدة، وبدرجة أكبر على تطبيق المعايير الموجودة مع الحفاظ على استقلالية المؤسسات.

الذكاء الاصطناعي كأداة لتمكين التعاون في البيانات

يمكن للأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي دعم تكامل البيانات من خلال مطابقة المخططات والكيانات عبر الأنظمة غير المتجانسة، وربط المصطلحات التجارية والمعرفات بمفردات مشتركة.

كما تستطيع دعم جودة البيانات وإثرائها عبر وضع علامات على البيانات الوصفية وتوثيقها تلقائياً، واكتشاف الحالات الشاذة مثل القيم المفقودة والتكرار وعدم الاتساق، واستخراج المعلومات المنظمة من التقارير والسجلات والوثائق التقنية.

جاهزية البيانات عبر نماذج التعاون

في النموذج المركزي، توجد تعريفات وهياكل مشتركة للبيانات، وتُحل الاختلافات في المعاني والبنية مركزياً، كما تشرف عادة وظيفة حوكمة مركزية على جودة البيانات.

وفي النموذج الاتحادي، يمكن أن تختلف نماذج البيانات، لكنها تُواءم من خلال عمليات الربط لدى كل مؤسسة مشاركة.

كما توجد متطلبات دنيا للتشغيل البيني، مثل المفردات المشتركة، ويتحمل كل مشارك مسؤولية جودة ما ينشره.

أما النموذج الهجين فيجمع بين النهجين بحسب نوع البيانات التي تتم مشاركتها.

دراسة حالة 11: Catena-X – تحقيق التشغيل البيني من خلال نماذج ومعايير بيانات مشتركة

يعد التشغيل البيني عنصراً أساسياً في جاهزية البيانات، ويعني ضمان إمكانية فهم البيانات واستخدامها بصورة متسقة عبر حدود المؤسسات.

ويوضح Catena-X كيف يمكن تحقيق التشغيل البيني داخل منظومة صناعية كبيرة وغير متجانسة.

ويصف Catena-X نفسه بأنه أول منظومة بيانات موثوقة متعددة المستويات لصناعة السيارات، ويشير إلى أنه يستطيع، من خلال مراكزه المحلية في الصين وفرنسا وألمانيا والولايات المتحدة وأسواق أخرى، الوصول إلى نحو 7,000 شركة.

وتعمل صناعة السيارات من خلال سلاسل إمداد عالمية شديدة التجزؤ، حيث تنتج آلاف الشركات البيانات وتتبادلها باستخدام أنظمة وصيغ وتعريفات مختلفة.

ويحد هذا التجزؤ من الرؤية الشاملة ويجعل من الصعب دعم حالات استخدام مشتركة بين الشركات مثل التتبع، والإبلاغ عن البصمة الكربونية للمنتجات، وجواز المنتج الرقمي، وإدارة الجودة.

وبدلاً من محاولة توحيد الأنظمة الداخلية أو فرض مخطط عالمي واحد، يستخدم Catena-X مزيجاً من نماذج البيانات المشتركة والدلالات الموحدة والواجهات المتفق عليها.

وتحدد هذه العناصر كيفية تنظيم البيانات ووصفها وتبادلها، بحيث تستطيع كل مؤسسة تفسيرها بشكل متسق مع الحفاظ على بنيتها الداخلية الخاصة.

ويعرض Catena-X البيانات من خلال موصلات موحدة ويصفها باستخدام نماذج دلالية مشتركة، بما يضمن إمكانية استخدامها بين المؤسسات.

كما تحدد عقود البيانات كيفية الوصول إليها، فتربط التشغيل البيني التقني بمتطلبات الحوكمة.

ويخلق هذا النهج «لغة مشتركة» متسقة داخل المنظومة.

فالتشغيل البيني لا يتطلب أنظمة موحدة بقدر ما يتطلب المواءمة، بما يسمح لبيئات تكنولوجيا المعلومات غير المتجانسة بالتفاعل مع الحفاظ على استقلالية المؤسسات.

ومن أمثلة قيمة البيانات الموحدة تحسين إدارة الجودة.

ففي حالة استخدام قادتها BMW، مكّن Catena-X من اكتشاف الأخطاء قبل موعدها بنحو أربعة أشهر في المتوسط، كما أدى تحسين قابلية التتبع إلى خفض النطاق المحتمل لعمليات الاستدعاء من 1.4 مليون مركبة إلى 14 مركبة فقط.

وتشير دراسة أُجريت عام 2025 إلى أنه إذا تم توسيع نطاق إدارة الجودة المدعومة بمساحات البيانات لتشمل شركات السيارات الألمانية الثلاث الرئيسية، فقد تحقق زيادة إجمالية في الأرباح قبل الفوائد والضرائب تبلغ نحو 1.2 مليار يورو في سيناريو استدعاء للمركبات، ونحو 450 مليون يورو في سيناريو اضطراب الإنتاج.

4.4 التكنولوجيا

تحدد الحوكمة القواعد، وتجعل جاهزية البيانات البيانات قابلة للاستخدام، لكن لا يخلق أي منهما قيمة من دون التكنولوجيا التي تنفذ هذه القواعد وتنقل البيانات على نطاق تشغيلي.

وتوفر التكنولوجيا آلية التنفيذ للتعاون الصناعي في مجال البيانات، فلا تقتصر على ربط الأنظمة، بل تدمج الثقة والتحكم والتشغيل البيني في الطريقة التي تُتبادل بها البيانات وتُستخدم بين المؤسسات.

وبغض النظر عن نموذج التعاون، يمكن تقسيم البنية التقنية الأساسية إلى خمس طبقات تنتقل عبرها البيانات من الإشارات التشغيلية الخام إلى ذكاء محكوم يمكن استخدامه في اتخاذ القرار.

الطبقة الأولى: مصادر البيانات

تكشف بصورة انتقائية البيانات ذات الصلة من بيئة كل شركة.

وتشمل المصادر:

تقنيات التشغيل والقياس عن بعد وإنترنت الأشياء.

أنظمة تنفيذ التصنيع.

أنظمة تخطيط موارد المؤسسات.

منصات إدارة أصول المؤسسة.

النماذج الهندسية.

أنظمة الاستدامة.

مصادر البيانات الخارجية.

ويتيح الذكاء الاصطناعي على نحو متزايد استيعاب المزيد من البيانات الخام وغير المنظمة.

الطبقة الثانية: طبقة البيانات

تستوعب البيانات وتحولها وتخزنها وتشاركها عبر منظومة التجمع.

وتشمل:

خطوط استيعاب البيانات ومنصات التدفق.

أطر التحويل لمواءمة الصيغ والمخططات.

أنظمة التخزين، بما فيها بحيرات البيانات ومنصات «ليك هاوس».

خدمات الاستعلام والتنسيق.

الطبقة الثالثة: الدلالات والتشغيل البيني

تضمن تفسير البيانات بصورة متسقة وإمكانية دمجها بصورة موثوقة بين المؤسسات.

وتشمل:

نماذج البيانات المشتركة وتصنيفاتها.

فهارس البيانات الوصفية التي تتيح اكتشاف مجموعات البيانات.

تعريفات منتجات البيانات، بما في ذلك الملكية واتفاقيات مستوى الخدمة ومقاييس الجودة.

تتبع أصل البيانات ومسارها لأغراض التتبع والتدقيق.

الطبقة الرابعة: التطبيقات

هي الطبقة التي تتحول فيها البيانات المشتركة إلى قيمة تشغيلية واستراتيجية.

وتشمل:

لوحات المتابعة وأدوات التقارير بين الشركات.

نماذج الذكاء الاصطناعي والتحسين.

التوائم الرقمية لصنع القرار المنسق على مستوى المنظومة.

حلول التقارير التنظيمية وتقارير الامتثال.

الطبقة الخامسة: التحكم

تحول قرارات الحوكمة إلى تنفيذ تقني.

وتشمل:

إدارة الهوية والوصول عبر حدود المؤسسات.

التحكم في الوصول القائم على الأدوار والتحكم القائم على السمات.

إنفاذ السياسات، بما يشمل تحديد من يستطيع الوصول إلى البيانات ولأي غرض وتحت أي شروط.

ضوابط استخدام البيانات والمراقبة والتسجيل والتدقيق.

التكنولوجيا عبر نماذج التعاون

في النموذج المركزي، تكون طبقة البيانات والدلالات والتطبيقات والتحكم كلها مركزية ضمن منصة البيانات المركزية.

وفي النموذج الاتحادي، تشغل كل مؤسسة مشاركة طبقة بيانات خاصة بها، وتعمل على مواءمة بياناتها محلياً وتنشر بيانات وصفية موحدة.

كما يكون التحكم موزعاً بين المشاركين، وهو ما يتطلب تنسيقاً قوياً.

وفي النموذج الهجين، توجد خدمات دلالية مشتركة وتعريف مركزي للسياسات إلى جانب تطبيق محلي لها.

دراسة حالة 12: ميناء سنغافورة – تمكين التبادل السلس للبيانات عبر المنظومة البحرية

يوضح ميناء سنغافورة كيف يمكن لمنصة مشتركة قائمة على المعايير لتبادل البيانات وواجهات برمجة التطبيقات أن تحول الاتصال الرقمي عبر منظومة بحرية معقدة متعددة أصحاب المصلحة.

تاريخياً، اعتمد تبادل البيانات بين خطوط الشحن وسلطات الموانئ والوكلاء والجهات التنظيمية ومقدمي التكنولوجيا على عمليات تكامل ثنائية من نقطة إلى نقطة.

وكان كل اتصال يحتاج إلى تطوير مخصص وعقود منفصلة وصيانة خاصة به، مما أدى إلى هيكل تكامل يزداد تعقيداً مع كل مشارك جديد.

ومع توسع الخدمات الرقمية وتشدد متطلبات التقارير العابرة للحدود، أصبحت تكاليف التكامل والوقت اللازم له عائقين هيكليين أمام التعاون في القطاع.

ولمعالجة ذلك، أطلقت هيئة الملاحة والموانئ في سنغافورة منصة OCEANS-X في أبريل 2026، باعتبارها منصة رقمية للتعاملات بين الحكومات وكذلك بين الحكومة والشركات.

وبدلاً من توسيع شبكة الاتصالات الثنائية، تسمح OCEANS-X لشركاء المنظومة باكتشاف البيانات والوصول إليها ومشاركتها بسلاسة داخل بيئة مشتركة.

ويمكن للمشاركين ربط أنظمتهم بالمنصة وإرسال البيانات مباشرة إلى الأنظمة الرقمية للهيئة، مما يلغي الحاجة إلى عمليات الإرسال اليدوية عبر البوابات.

وتعمل OCEANS-X من خلال قدرات مترابطة عدة.

وتُتاح البيانات التشغيلية والمرجعية من مختلف أجزاء المنظومة البحرية، بما فيها جداول السفن ومواقعها ومعلومات الموانئ وبيانات الجمارك ومبيعات الوقود البحري، عبر واجهات برمجة تطبيقات موحدة.

وتستضيف المنصة حالياً أكثر من 100 واجهة برمجة تطبيقات ومجموعة بيانات، تشمل بيانات مرجعية ثابتة وتدفقات تشغيلية ديناميكية.

وإلى جانب مشاركة البيانات، تدعم OCEANS-X أيضاً تدفق المعاملات بين الأنظمة.

فعلى سبيل المثال، يمكن لمزودي الحلول التقنية والشركات، من خلال مجموعة واجهات «التخليص المينائي كخدمة»، دمج أنظمتهم مع الخدمات الرقمية للهيئة لتقديم طلبات التخليص عند دخول ميناء سنغافورة.

كما يمكن للشركات الناشئة والعاملين في القطاع تطوير خدمات جديدة ودمجها ونشرها عبر المنصة، بما في ذلك التحليلات والأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

وتدير المنصة الوصول عبر ضوابط تفويض تحدد المشاركين المسموح لهم باكتشاف كل واجهة برمجة تطبيقات واستخدامها.

وتعكس المؤشرات المبكرة للقيمة أثر هذه البنية.

إذ يُتوقع أن تقلل واجهة التخليص المينائي وقت المعالجة بما يصل إلى 100 ألف ساعة عمل سنوياً.

ويشير ذلك إلى نمط أوسع: فالمنصة المنظمة جيداً والقابلة للتشغيل البيني تستطيع خفض تكلفة إضافة مشاركين وخدمات جديدة مع مرور الوقت، وتحويل التعاون في مجال البيانات من مشروع منفرد إلى بنية تحتية مشتركة.

لا يستطيع ناقل أو ميناء أو مشغل محطة واحد تحسين سلاسل الإمداد العالمية بمفرده. فعندما تتبادل خطوط الشحن والموانئ وشركاء الخدمات اللوجستية والأطراف الصناعية البيانات المناسبة بالمستوى المناسب من الثقة، يصبح تخطيط الجميع أفضل: تأخيرات أقل، وهدر أقل للوقود، ومسارات أكثر مرونة. وهذه هي الفرصة المقبلة أمام صناعتنا.

تاكيشي هاشيموتو، رئيس مجلس إدارة MOL

4.5 المرونة السيبرانية

وفقاً لمسح «التوقعات العالمية للأمن السيبراني 2026»، يرى 78% من الرؤساء التنفيذيين في المؤسسات ذات المرونة العالية أن الاعتماد على سلاسل الإمداد والأطراف الثالثة يمثل أكبر تحدٍ للأمن السيبراني.

وفي التجمعات الصناعية المترابطة، حيث توجد الشركات في مواقع متقاربة مادياً وتتشارك البنية التحتية وغالباً ما تكون ضمن سلاسل الإمداد نفسها، تكون هذه الاعتماديات أكثر تركّزاً.

ويمكن لضعف لدى أحد المشاركين أن ينتشر عبر المنظومة، فيؤثر في العمليات المشتركة وسلامة البيانات والثقة.

ولا يتمثل المطلوب فقط في حماية التجمعات من الهجمات السيبرانية، بل أيضاً في ضمان قدرتها على الصمود عندما تنجح الهجمات.

والمرونة السيبرانية هي قدرة النظام الصناعي على تقليل الأثر الشامل للحوادث السيبرانية والاستمرار في العمل في الظروف المعاكسة.

وكما يحمي الجهاز المناعي جسم الإنسان ويعمل على استقراره، تعزز المرونة السيبرانية المنظومة كلها من خلال ضمان قدرة الوظائف الحيوية على تحمل الاضطراب والتعافي بسرعة والتكيف بمرور الوقت.

وبينما يركز الأمن السيبراني على منع الهجمات وحماية الأنظمة، تنطلق المرونة السيبرانية من افتراض أن الاختراقات أمر لا يمكن تجنبه بالكامل في البيئات المعقدة والمترابطة.

ويكتسب هذا التحول أهمية خاصة في التجمعات والمنظومات الصناعية.

فمع تقارب الأنظمة الرقمية والمادية، وازدياد اعتماد المؤسسات بعضها على بعض، تصبح الحماية المطلقة غير واقعية.

وما يهم بدلاً من ذلك هو قدرة التجمع على الحفاظ على العمليات الحيوية، وتنسيق الاستجابة بين المشاركين، وتعزيز دفاعاته مع مرور الوقت.

المرونة السيبرانية عبر دورة حياة الحادث

تتطلب المرونة السيبرانية في التجمعات الصناعية عملاً منسقاً عبر دورة حياة الحادث بأكملها: قبل الحوادث وأثناءها وبعدها.

وتؤدي البنية التقنية المصممة جيداً إلى خفض التكلفة الهامشية لإضافة مشاركين وحالات استخدام جديدة.

لكن كل مشارك واتصال بيانات جديد يوسع مساحة الهجوم في المنظومة.

ومع ازدياد ترابط البنية التحتية للبيانات وأهميتها التشغيلية، يصبح السؤال عن كيفية حمايتها والحفاظ على عملها عند تعرضها للاختراق جزءاً لا ينفصل عن سؤال كيفية بنائها.

وهذا هو المجال الذي تعالجه المرونة السيبرانية.

قبل الحادث: الاستعداد

ينصب التركيز على خفض التعرض للمخاطر ومواءمة القدرات الأساسية بين المشاركين.

ويتضمن ذلك تحديد الأصول الحيوية المشتركة والاعتماديات المتبادلة، ووضع حد أدنى مشترك لمعايير الأمن السيبراني، ووضع قواعد موحدة لأنظمة الأطراف الثالثة وعمليات التكامل.

كما يتطلب دمج الأمن منذ مرحلة التصميم في الأنظمة الجديدة وآليات مشاركة البيانات لتقليل المخاطر.

أثناء الحادث: الاستجابة

ينصب التركيز على السرعة والتنسيق والاحتواء.

ويتشارك المشاركون إشارات التهديد في الوقت الحقيقي، ويفعّلون خطط استجابة منسقة، ويصعدون الحوادث بسرعة واتساق بين المؤسسات.

ويؤدي ذلك إلى احتواء أسرع للحوادث وتقليل احتمال انتشار الاضطرابات عبر الأنظمة المترابطة.

بعد الحادث: التعافي والتعلم

ينصب التركيز على استعادة العمليات وتعزيز المرونة.

وتُستعاد الخدمات الحيوية بصورة منسقة، بينما تُشارك الأسباب الجذرية والدروس المستفادة بين المشاركين.

ثم تُستخدم هذه الرؤى لتحديث المعايير وتحسين آليات الاستجابة وتعزيز المرونة الجماعية بمرور الوقت.

ويؤدي الذكاء الاصطناعي دوراً دفاعياً مهماً في المراحل الثلاث جميعها.

فهو يدعم نمذجة التهديدات وفحص الثغرات قبل الحادث، ويعزز الاكتشاف والاحتواء والفرز أثناء الاستجابة، ويسرع تحليل الأسباب الجذرية وتقوية الدفاعات المشتركة بعد الحادث.

تفعيل الأمن السيبراني على مستوى التجمع

تكون المرونة السيبرانية أقوى عندما يُدمج الأمن في نموذج التشغيل نفسه بدلاً من إضافته لاحقاً.

وبالنسبة إلى التجمعات والمنظومات الصناعية، يعني ذلك دمج الأمن منذ مرحلة التصميم في الأبعاد نفسها التي تمكّن التعاون في مجال البيانات.

ففي حوكمة البيانات، تتطلب المرونة السيبرانية تحديداً صريحاً للمساءلة عن المخاطر السيبرانية المرتبطة بالبنية الرقمية المشتركة، على أن تتعامل هيئات حوكمة التجمع مع الأمن باعتباره بنداً أساسياً إلى جانب قرارات القيمة والتكنولوجيا، لأن آثار الحوادث تمتد بطبيعتها إلى المنظومة بأكملها.

كما ينبغي لقرارات الحوكمة المتعلقة بإضافة اتصالات جديدة أن توازن بين الفوائد المتوقعة وتكلفة زيادة التعرض للمخاطر السيبرانية.

أما في جاهزية البيانات، فينبغي دمج متطلبات الأمن السيبراني في المعايير المشتركة بحيث لا تؤدي المشاركة إلى تفاوت في مستويات التعرض للمخاطر داخل المنظومة.

وفي مجال التكنولوجيا، يجب تطبيق الأمن منذ التصميم مباشرة في المكدس التقني.

ويعني ذلك أيضاً تطبيق مبدأ تقليل البيانات على بيانات القياس الصادرة عن الأجهزة، بحيث لا تساهم المؤسسات في مجمعات البيانات إلا بالبيانات التي تغذي مباشرة حالة استخدام نشطة يجري تتبعها.

دراسة حالة 13: ميناء لوس أنجلوس – بناء مرونة سيبرانية على مستوى المنظومة من خلال تبادل معلومات التهديدات

مع تزايد رقمنة منظومات الموانئ، تتجاوز مخاطر الأمن السيبراني حدود المؤسسات الفردية لتشمل سلسلة الإمداد بأكملها.

وفي ميناء لوس أنجلوس، أدى الاعتماد المتزايد على الأنظمة الخاضعة للتحكم الرقمي، وترابط أنظمة تكنولوجيا المعلومات والتكنولوجيا التشغيلية، وتبادل البيانات في الوقت الحقيقي إلى زيادة كبيرة في تعرض الميناء للتهديدات السيبرانية.

وقد ارتفع حجم محاولات الهجوم بسرعة من نحو 10 ملايين إلى أكثر من 100 مليون محاولة شهرياً، مما يؤكد حجم المخاطر وطابعها النظامي.

ورغم أن الميناء كان قد أنشأ بالفعل مركزاً لعمليات الأمن السيبراني لحماية بنيته التحتية الداخلية، اتضح أن هذا النهج غير كاف في بيئة شديدة الترابط.

فالعديد من العمليات الحيوية، مثل مناولة البضائع والتنسيق اللوجستي، تعتمد على أطراف خارجية تشمل مشغلي المحطات وشركات النقل بالشاحنات والسكك الحديدية وخطوط الشحن وشركات المرافق.

وقد يؤدي حادث سيبراني يصيب أي طرف منها إلى تعطيل منظومة الميناء بأكملها.

ولمعالجة ذلك، أنشأ ميناء لوس أنجلوس عام 2022 «مركز المرونة السيبرانية»، وهو منصة مخصصة للتعاون في مجال الأمن السيبراني على مستوى المنظومة.

ويعمل المركز كشراكة بين القطاعين العام والخاص، ويجمع أكثر من 1,000 من أصحاب المصلحة لتبادل معلومات التهديدات وتنسيق الاستجابة عبر مجتمع الميناء.

وتتمثل وظيفته الأساسية في تقديم رؤية تشغيلية للمخاطر السيبرانية والعمل كنظام إنذار مبكر يحسن سرعة وجودة ومدى تبادل المعلومات عبر المنظومة.

ويعمل المركز كطبقة تنسيق غير متدخلة، تكمل أنظمة الأمن السيبراني القائمة لدى المؤسسات المشاركة بدلاً من استبدالها.

وتحتفظ الشركات بالسيطرة على بنيتها التحتية وبياناتها، مع المساهمة بمعلومات مختارة عبر قنوات تتراوح من الواجهات الآلية إلى التقارير اليدوية.

ويتيح هذا النهج المرن للمؤسسات ذات المستويات المختلفة من النضج الرقمي المشاركة من دون كشف بيانات حساسة أو تعطيل عملياتها.

وعلى المستوى التشغيلي، يراقب المركز الأحداث السيبرانية ويربط بينها عبر المنظومة، ويُعد تقارير وتنبيهات عن التهديدات ويشاركها مع المشاركين.

ومن خلال تجميع الإشارات من مصادر متعددة، يستطيع اكتشاف التهديدات الناشئة بصورة أسرع، وتقديم إرشادات قابلة للتنفيذ مصممة بما يتناسب مع عمليات الميناء.

كما يدعم التدريب والتوعية وأنشطة التنسيق، بما يساعد على بناء فهم مشترك للمخاطر واستراتيجيات الاستجابة بين أصحاب المصلحة.

وتكمن قيمة هذا النهج في قدرته على تحويل ممارسات الأمن السيبراني المجزأة إلى قدرة منسقة على مستوى المنظومة.

ويتيح المركز دفاعاً جماعياً، حيث يمكن لرؤية أو معلومة يقدمها مشارك واحد أن تعزز مرونة الجميع.

وينعكس أثر المبادرة في تقليل التعرض للاضطرابات النظامية، وتحسين الاستعداد، وتعزيز استمرارية العمليات الحيوية في الميناء.

لم يعد الأمن السيبراني تحدياً يخص شركة واحدة، بل أصبح تحدياً لسلسلة الإمداد. ويمنح مركز المرونة السيبرانية مجتمع الميناء صورة تشغيلية مشتركة للتهديدات الناشئة، بما يساعد أصحاب المصلحة على تبادل المعلومات والاستجابة بصورة أسرع وتعزيز مرونة الأنظمة الحيوية التي تضمن استمرار حركة البضائع.

جين سيروكا، المدير التنفيذي لميناء لوس أنجلوس

الخاتمة

يُعد التعاون في مجال البيانات عاملاً أساسياً لخلق القيمة في عصر الذكاء.

فإطلاق الإمكانات الكاملة للتقنيات الرقمية المتقدمة يعتمد على القدرة على مشاركة البيانات واستخدامها عبر حدود المؤسسات بطريقة موثوقة وقابلة للتوسع وآمنة.

ومع ذلك، لا تزال العوائق الهيكلية والتنظيمية والتقنية تحد من التقدم.

وتوفر التجمعات الصناعية بيئة فريدة لمعالجة هذه التحديات وإطلاق قيمة ملموسة.

فالتركيز المكاني للأطراف المترابطة، والبنية التحتية المشتركة، والاعتماديات التشغيلية المتبادلة يخلق فرصاً قوية للتحسين على مستوى المنظومة، بدءاً من كفاءة الطاقة والموارد وصولاً إلى الخدمات اللوجستية والمرونة ونماذج الأعمال الجديدة.

وبهذا المعنى، يمكن للتجمعات أن تعمل كبيئات اختبار عملية لتطوير مناهج التعاون في مجال البيانات والتحقق منها وتوسيعها، ثم تطبيقها لاحقاً في منظومات صناعية أخرى.

ومن المهم أن التعاون في مجال البيانات ليس جهداً يُنفذ مرة واحدة، بل عملية مستمرة.

فمع دخول حالات الاستخدام الأولية حيز التشغيل وإثباتها للقيمة، تنشئ أساساً لمشاركة أوسع وتطبيقات إضافية وابتكار مستمر.

ويقلل هذا النهج المرحلي التعقيد، ويبني الثقة تدريجياً، ويمكّن المنظومات من التوسع بمرور الوقت.

والحاجة إلى العمل واضحة:

ينبغي لقادة قطاع الأعمال والحكومات البدء الآن بمبادرات تقودها القيمة وتعالج تحديات تشغيلية أو تجارية ملموسة، وتبني الثقة بين المشاركين، وتُظهر مساراً موثوقاً للتوسع. وينبغي ألا يكون الهدف تكديس مشروعات تجريبية، بل إنشاء نماذج قابلة للتوسع ومجدية تجارياً وقادرة على الحفاظ على المشاركة والابتكار على المدى الطويل.

ينبغي للتجمعات الصناعية أن تشارك بنشاط في تشكيل البيئة التنظيمية والسياسات التي تمكّن التعاون. ويكتسب ذلك أهمية خاصة عندما تخدم مشاركة البيانات مصلحة عامة أوسع، إذ تتمتع التجمعات بموقع مناسب للمساهمة في النقاشات المتعلقة بإتاحة البيانات، ومعايير التشغيل البيني، ومتطلبات الأمن السيبراني، والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في البيئات الصناعية، بما يساعد على تحويل الخبرة الميدانية إلى أطر تسرع التبني على نطاق أوسع.

ينبغي للمؤسسات تبادل الدروس المستفادة وأفضل الممارسات. فمشاركة نماذج الحوكمة ودروس التنفيذ والخبرات العملية عبر مجتمع التجمعات الأوسع يمكن أن تساعد على تكرار ما ينجح، وتجنب العقبات المتكررة، وتسريع الانتقال من التجارب المعزولة إلى الأثر النظامي.

ويتيح المنتدى الاقتصادي العالمي لقادة قطاع الأعمال والحكومات فرصة العمل مع مجتمع «التجمعات الصناعية المتحولة» لتحويل الدروس الواردة في هذا التقرير إلى نماذج مشتركة للحوكمة، وأطر للسياسات، وبنى تعاون قابلة للتوسع، يمكنها دفع التحول الصناعي الذكي عبر المنظومات.

المصدر