人工智能在采矿业的十大应用
人工智能正在通过改变日常运营的处理方式来颠覆采矿业。这些智能系统能够分析大量数据并为公司提供数字解决方案，该技术有助于提高采矿作业的速度和安全性。近期，就人工智能（AI）在采矿业的一些主要用途，以及智能采矿如何引领行业变革，采矿电子杂志以排名的方式，列举了人工智能在采矿业中的应用实例，以及采用这些技术的一些知名矿业公司。
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自动驾驶汽车
自动驾驶车辆可以使采矿的工作条件更加安全，因为它们不必尝试到达现场的潜在危险区域。小松（Komatsu）在自动化车辆方面，尤其在采矿业中排名靠前，因为其智能采矿方法旨在最大限度地提高运营效率，同时确保最大程度的安全性。
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决策支持系统
用人工智能支持决策有很多好处，包括更好的工人安全、改进以前冗长的流程及降低成本。特别是英美资源集团一直在其采矿业务中不断探索人工智能应用，以提高可持续性并减少废物产生。
该公司开发了用于矿产勘探和资源估算的人工智能解决方案，帮助工人更有效地识别潜在的矿点。人工智能工具使公司能够作出最佳决策，同时确保上述所有关键因素。
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矿石分选
基于人工智能的分选系统可以实时识别废石中有价值的矿物，最终提高回收率并降低加工成本。
全球知名的矿业公司淡水河谷（Vale）于2020年在圣埃斯皮里图州推出了首个人工智能中心。该公司致力于可持续发展和安全，利用该技术分析矿石样本，并就最佳分选方法作出决策，以最大限度地提高矿物回收率，从而改善现场的环境和安全。
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机器人技术
随着更多电动采矿工具的引入，自动化程度不断提高，这些工具有时可以到达矿业工人无法到达的地方。人工智能驱动的机器人平台制造商外星贸易公司（Offworld）于今年1月宣布，它正在接受订单，从2024年开始部署其人工智能工业群机器人采矿系统。
该系列自主机器人专为勘察地面和地下环境而设计，可进行挖掘、收集、运输和加工材料。其电池单元通过执行自主的原位电池交换和充电来延长每个机器人的运行时间。
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安全和风险评估
如前所述，人工智能有能力评估矿场可能存在的风险并发出警报。这可能会给采矿作业带来变革，因为它为劳动力创造了一个同样更高效、更安全的环境。
系统优化还有助于管理和理解风险评估。美国气象情报公司（Tomorrow.io）拥有天气预报顶尖技术，并能够利用人工智能预测天气，为矿业公司提供竞争优势。
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预测性维护
人工智能预测维护模型能够评估反映资产当前状态的变量，根据使用趋势进行预测，从而提前通知维护团队潜在的设备故障。这不仅可以确保员工的现场安全，还可以让公司更好地提前规划。
ABB Global通过其ABB能力预测维护服务将预测性维护用于采矿业。它为矿山运营商提供用户友好的实时仪表板和每项资产状况的报告。这样可以实现快速维修并消除可能存在安全风险的不必要的维护。
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探索
人工智能可以通过分析大量数据、识别现场目标并提供对两者的见解来帮助采矿勘探。它在时间和成本方面提供了更高的现场效率。
巴里克黄金公司是全球最大的金矿开采公司之一，多年来一直在矿山勘探中实施人工智能技术。该公司使用人工智能算法处理地质和地球物理数据，帮助识别潜在的采矿位置并优化钻井作业。
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环境数据
采矿业中的人工智能可以通过快速有效地分析数据来减少环境影响和现场风险。特别是人工智能可以识别可以优化操作的区域，并考虑对周围环境的影响。
矿业巨头必和必拓和科技巨头微软正在利用人工智能和机器学习（ML）来提高铜产量。这些公司通过使用铜选矿厂的实时数据和云计算服务进行每小时预测来实现这一目标。然后，这些信息被用来向运营团队提出建议。
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能源优化
使用人工智能和类似的先进技术来优化能源使用可以通过分析数据来识别节能机会并提高效率，从而使采矿业受益。
力拓进行了大规模开发，以确保其矿山的顺利运营和安全。特别是它一直致力于通过建立专注于分析、自动化、资产管理，以及能源和气候变化的卓越中心，为其智能矿山实现更大的创新。
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预测供应链中断
2021年，麦肯锡表示，基于人工智能转型的供应链管理解决方案，有望成为帮助组织应对行业挑战的“有力工具”。人工智能模型可用于预测未来的供应链信息，例如预测特定产品的需求和优化库存水平。
它还可以识别供应链中的中断并旨在简化流程。IBM拥有沃森供应链（Watson Supply Chain），它使用人工智能通过智能警报和矿业公司运营的实时洞察来实现主动中断管理。
