【最新科技】人工智能在采矿业的十大应用

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。