ميناء الملك عبدالعزيز بالدمام يستقبل 80 شاحنة كهربائية صديقة للبيئة
تاريخ النشر: 30th, October 2024 GMT
الرياض : البلاد
استقبل ميناء الملك عبدالعزيز بالدمام 80 شاحنة كهربائية صديقة للبيئة ليصبح أكبر ميناء بالشرق الأوسط يمتلك هذا العدد من الشاحنات الكهربائية، وذلك ضمن عقود الإسناد التجاري التي أبرمتها الهيئة العامة للموانئ مع الشركة السعودية العالمية للموانئ البالغ قيمتها الاستثمارية 7 مليارات ريال.
وتهدف هذه الخطوة للإسهام في تطوير ميناء الملك عبدالعزيز ليكون مركزًا لوجستيًا مرنًا ومستدامًا، كما يعكس ذلك الدور المحوري للميناء في دعم الحركة التجارية، تماشيًا مع مستهدفات الإستراتيجية الوطنية للنقل والخدمات اللوجستية؛ بترسيخ مكانة المملكة كمركز لوجستي عالمي، ومحور ربط القارات الثلاث.
وتتميز الشاحنات الكهربائية بدورها في الحفاظ على سلامة البيئة بالموانئ، كونها تنتج انبعاثات صفرية من العوادم، مما يقلل من تلوث الهواء وانبعاثات الغازات الدفيئة، كما تتمتع بكفاءة أعلى في استخدام الطاقة، إضافة إلى توفير الكثير من تكاليف التشغيل والصيانة، كما أنها تُعد صديقة للبيئة وأكثر استدامة على المدى الطويل، حيث تسهم في تقليل انبعاثات الكربون ومكافحة تغير المناخ بما يتسق مع مبادرة الشرق الأوسط الأخضر، ومبادرة السعودية الخضراء، ضمن رؤية 2030.
يذكر أن هذه الشاحنات تأتي استنادًا للعقد الذي تم توقيعه في يونيو الماضي، بين الشركة السعودية العالمية للموانئ وشركة ساني الصينية الرائدة في تصنيع المعدات الثقيلة؛ لتزويد ميناء الملك عبدالعزيز بالدمام بـ 80 شاحنة كهربائية، بما يمثل أكبر عقد منفرد عالميًا توقعه شركة “SANY” لتصنيع وتوريد الشاحنات الكهربائية.
المصدر: صحيفة البلاد
كلمات دلالية: شاحنات كهربائية ميناء الملك عبدالعزيز بالدمام میناء الملک عبدالعزیز
إقرأ أيضاً:
“السعودية للكهرباء” تستضيف ورشة عمل حول الذكاء الاصطناعي التوليدي لاستكشاف تطبيقات أنظمة الطاقة الكهربائية
البلاد (الرياض) استضافت الشركة السعودية للكهرباء ورشة عمل متخصصة في الرياض؛ لدراسة الدور المحتمل للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في دعم عمليات المنظومة الكهربائية (التوليد، والنقل، والتوزيع)، وإدارة الأصول، والتخطيط طويل المدى. جمعت هذه الفعالية عددًا من القياديين والخبراء في الشركة السعودية للكهرباء، إلى جانب خبراء مختصين من معهد أبحاث الطاقة الكهربائية (EPRI)، وشركتَي مايكروسوفت وإنفيديا. تُعد هذه الورشة التفاعلية، التي حملت عنوان “استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الشركة السعودية للكهرباء”، جزءًا من جهود الشركة لتقييم التقنيات الرقمية الناشئة التي يمكن أن تعزز وضوح الأنظمة، وكفاءة القوى العاملة، ومرونة البنية التحتية. وقد تضمن جدول الأعمال جلسات توعوية فنية حول الذكاء الاصطناعي في أنظمة الطاقة الكهربائية، بالإضافة إلى جلسات نقاش لتطوير تطبيقات GenAI مصممة خصيصًا للشركة. وأوضح المهندس فهد بن عبدالرحمن العتيبي، رئيس قطاع الأبحاث والتطوير والابتكار في الشركة: “تتطور تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة، ومن المهم لنا أن نفهم إمكاناتها بطريقة منهجية وعملية.”
وأضاف: “أتاحت هذه الورشة فرصة للتواصل المباشر مع خبراء دوليين، ودراسة كيفية دعم هذه الأدوات لفرقنا، وتكاملها مع الأنظمة الحالية. ونقدّر الدور الذي قام به معهد أبحاث الطاقة الكهربائية (EPRI) في تنظيم هذه المناقشات، كما نشيد باتحاد الذكاء الاصطناعي للطاقة (OPAI) كمنصة فعالة لتبادل الخبرات وتسريع عملية التعلم في قطاع خدمات الطاقة الكهربائية العالمي.”
وقد لعب معهد أبحاث الطاقة الكهربائية (EPRI) دورًا محوريًا في إعداد محتوى الورشة وإدارة جلساتها، مستفيدًا من مشاركته في اتحاد الذكاء الاصطناعي للطاقة المفتوحة (OPAI)، وهو تعاون عالمي بين مزوّدي خدمات الطاقة الكهربائية، ومؤسسات الأبحاث، وشركات التكنولوجيا، يركّز على تطوير ذكاء اصطناعي آمن ومُخصص لقطاع الطاقة. كما قدمت شركة مايكروسوفت أمثلة تطبيقية على دمج Copilot وأدوات GenAI الأخرى في مسارات العمل الرئيسة لمزودي خدمات الطاقة، بما يشمل إدارة الانقطاعات، وذكاء المستندات، ومساعدة المشغّل. فيما استعرضت شركة NVIDIA رؤيتها حول منصات الحوسبة عالية الأداء، وقدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي التي تدعم التحسين الفوري، ونمذجة الشبكة، والتحليل التنبئي في أنظمة الطاقة. وستُسهم نتائج هذه الورشة في توجيه الخطوات المستقبلية للشركة السعودية للكهرباء في تجربة تقنيات GenAI، مع التركيز على القيمة التشغيلية الواضحة، ومواءمة القوى العاملة، وتعزيز الأمن السيبراني. وقد شملت حالات الاستخدام التي نوقشت خلال الورشة الصيانة التنبؤية للأصول، فرز الإنذارات، تشخيص الانقطاعات، أدوات دعم المعرفة المعززة بالذكاء الاصطناعي لموظفي الميدان وغرف التحكم.
كم عمر الدرع وأبناء درع السودان وهل لديهم ثقافة حرب عمرها يتجاوز العشرين عام