التوأم الرقمي للمدن والبنية التحتية: من البيانات إلى التشغيل الذكي

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشارك قادرًا على:

1. فهم المفهوم الشامل للتوأم الرقمي المكاني للمدن والبنية التحتية – التمييز بين التوأم الرقمي (يعكس ديناميكيات النظام في الوقت الفعلي)، والمحاكاة (what-if scenarios)، ونموذج BIM/CIM الثابت، وفهم مستويات نضج التوأم الرقمي (المستوى 1: النموذج التصويري، المستوى 2: النموذج الإجرائي، المستوى 3: النموذج المعرفي (Cognitive Twin) (مثل منصة XVRS من نيوم التي تدعم النماذج المعرفية والواقع المختلط)).
2. تحديد وتطبيق الحالات الاستخدامية الرئيسية للتوائم الرقمية في المدن والبنية التحتية – أمثلة: إدارة الطاقة والمياه (نمذجة استهلاك المباني، شبكات التوزيع، محطات الطاقة الشمسية (Solar Analysis Models for PV)، تحسين كفاءة الإنارة العامة)؛ النقل الذكي (إدارة حركة المرور في الوقت الفعلي، التنبؤ بالازدحام، محاكاة سيناريوهات النقل العام (Public Transport Scenarios)، تخطيط مواقف السيارات الذكية)؛ الصيانة التنبؤية للبنية التحتية (الجسور، الطرق، السدود، الأنفاق، محطات الضخ)؛ الاستجابة للطوارئ (محاكاة انتشار الحرائق، الفيضانات، الزلازل، وتخطيط عمليات الإخلاء)؛ التخطيط الحضري السيناريو (محاكاة تأثير تغيير استخدامات الأراضي أو إضافة كثافة سكانية على حركة المرور، جودة الهواء، استهلاك الطاقة).
3. تصميم بنية تحتية للبيانات لتشغيل التوأم الرقمي – تحديد مصادر البيانات (IoT، أنظمة التشغيل BMS/SCADA، نماذج BIM/CIM، البيانات المفتوحة (Open Data) من الجهات الحكومية، وسائل التواصل الاجتماعي)، وضع خطة لجمع وتخزين ومعالجة وتحليل البيانات (بما في ذلك معالجة البيانات في الوقت الفعلي (Streaming Analytics)، تخزين البيانات الزمنية (Time-series Databases)，وإنشاء خطوط بيانات (Data Pipelines)) مع مراعاة خصوصية البيانات وأمن المعلومات (وفقًا لنظام حماية البيانات الشخصية PDPL السعودي).
4. تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) على بيانات التوأم الرقمي للتنبؤ والتحسين – استخدام نماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية (Time Series Forecasting) لتوقع الطلب على الطاقة أو المياه أو حركة المرور، واستخدام نماذج التصنيف (Classification) للكشف التلقائي عن الشذوذ (Anomaly Detection) في بيانات أجهزة الاستشعار (مثل اكتشاف تسرب المياه في خطوط الأنابيب أو أعطال المعدات مبكرًا)، واستخدام تقنيات التحسين (Optimization) لتعديل إعدادات أنظمة التشغيل تلقائيًا (مثل ضبط إعدادات التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC) في المباني لتقليل استهلاك الطاقة دون التأثير على الراحة).
5. تقييم العائد على الاستثمار (ROI) لمشاريع التوأم الرقمي – حساب التوفير في تكاليف الطاقة، الصيانة، التشغيل، وتحسين استخدام الأصول (Asset Utilization) مقابل تكاليف التطوير والتنفيذ والتشغيل. بناء نماذج أعمال (Business Case) مقنعة للإدارة العليا.

يستهدف هذا البرنامج التدريبي الفئات التالية:

1. مديرو ومخططو المدن الذكية في البلديات، هيئات تطوير المدن، ووزارة الشؤون البلدية والقروية والإسكان.
2. مهندسو إدارة البنية التحتية (الطاقة، المياه، النقل، الصرف الصحي، الاتصالات) في القطاعين العام والخاص.
3. مهندسو BIM، CIM، نظم المعلومات الجغرافية (GIS)، وأنظمة التشغيل (BMS، SCADA، DCS، PLC، RTU).
4. مهندسو IoT والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي العاملون في قطاع المدن الذكية والبنية التحتية.
5. مدراء ومحللو أنظمة إدارة المرافق (CAFM، CMMS، Enterprise Asset Management – EAM).
6. المستشارون الاستراتيجيون والمخططون الحضريون ومطورو العقارات.
7. باحثو وأكاديميو التخطيط الحضري والهندسة المدنية وأنظمة التحكم والذكاء الاصطناعي.
8. خريجو الهندسة المدنية وتقنية المعلومات وعلوم البيانات والتخطيط الحضري.