InMi硬米：人工智能如何解决矿业生产力挑战

人工智能（AI）在矿业中的应用已经相当显著，并将继续增长，其中预测性维护和自动化对于提高生产力至关重要，帮助企业在未来几年应对各种行业挑战。

虽然许多行业仍在试验AI，但矿业已经通过使用自动驾驶车辆、自动化设备和先进数据分析获得了实质性收益。在矿业的AI应用中，提高生产力是最有前景的领域之一，尤其是在矿业运营面临矿产稀缺、需求增加、运输距离延长以及材料和劳动力成本上升等挑战时，AI将成为克服这些障碍的关键。

AI提升生产力

预测性维护是AI在矿业中提高生产力的最具影响力的应用之一。当一台机器即将发生故障时，它会表现出各种迹象，如振动增加、过热和功率损失。机器学习可以实时处理和理解这些数据，预测机器何时即将失效，并在其失效前停止运行，从而提高生产力。2024年西门子的一份报告显示，全球500家最大公司每年因计划外停机损失近1.4万亿美元，相当于其收入的11%。预测性维护系统可以最大限度地减少矿业公司的此类成本，同时防止在资产无法修复的情况下对设备进行昂贵的资本支出。

AI在优化矿业运营方面也发挥着关键作用。AI算法可以持续监控各种指标下的设备，进行实时调整以提高效率。必和必拓（BHP）和微软已合作优化智利埃斯康迪达铜矿的矿石处理和品位回收。埃斯康迪达的选矿厂操作员通过结合选矿厂的实时数据和微软Azure平台基于AI的建议，调整影响矿石处理和品位回收的操作变量。AI系统还能比传统方法更准确、更高效地识别各种金属，从而提高生产力。

有人员操作的机器必须因换班和休息而停止工作，但自动驾驶车辆只需因加油或维护而停止，可以根据需要长时间运行。在执行重复任务时，不存在驾驶员因无聊或疲劳而导致的人为错误风险，因此机器可以全天以峰值性能运行。截至2024年7月，GlobalData追踪到全球有2080辆自动驾驶矿用卡车在露天矿场运营，其中必和必拓和力拓在部署方面处于领先地位。虽然自动化矿业设备和车辆提高了生产力，但矿业运营中数字化程度的提高也增加了遭受网络攻击的风险。因此，矿业公司必须投资于强大的网络安全措施，以防范破坏性攻击。

责任编辑：Yaodl