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人工智能（AI）在礦業中的應用已經相當顯著，并將繼續增長，其中預測性維護和自動化對于提高生產力至關重要，幫助企業在未來幾年應對各種行業挑戰。

雖然許多行業仍在試驗AI，但礦業已經通過使用自動駕駛車輛、自動化設備和先進數據分析獲得了實質性收益。在礦業的AI應用中，提高生產力是最有前景的領域之一，尤其是在礦業運營面臨礦產稀缺、需求增加、運輸距離延長以及材料和勞動力成本上升等挑戰時，AI將成為克服這些障礙的關鍵。

預測性維護是AI在礦業中提高生產力的最具影響力的應用之一。當一臺機器即將發生故障時，它會表現出各種跡象，如振動增加、過熱和功率損失。機器學習可以實時處理和理解這些數據，預測機器何時即將失效，并在其失效前停止運行，從而提高生產力。2024年西門子的一份報告顯示，全球500家最大公司每年因計劃外停機損失近1.4萬億美元，相當于其收入的11%。預測性維護系統可以最大限度地減少礦業公司的此類成本，同時防止在資產無法修復的情況下對設備進行昂貴的資本支出。

AI在優化礦業運營方面也發揮著關鍵作用。AI算法可以持續監控各種指標下的設備，進行實時調整以提高效率。必和必拓（BHP）和微軟已合作優化智利埃斯康迪達銅礦的礦石處理和品位回收。埃斯康迪達的選礦廠操作員通過結合選礦廠的實時數據和微軟Azure平臺基于AI的建議，調整影響礦石處理和品位回收的操作變量。AI系統還能比傳統方法更準確、更高效地識別各種金屬，從而提高生產力。

有人員操作的機器必須因換班和休息而停止工作，但自動駕駛車輛只需因加油或維護而停止，可以根據需要長時間運行。在執行重復任務時，不存在駕駛員因無聊或疲勞而導致的人為錯誤風險，因此機器可以全天以峰值性能運行。截至2024年7月，GlobalData追蹤到全球有2080輛自動駕駛礦用卡車在露天礦場運營，其中必和必拓和力拓在部署方面處于領先地位。雖然自動化礦業設備和車輛提高了生產力，但礦業運營中數字化程度的提高也增加了遭受網絡攻擊的風險。因此，礦業公司必須投資于強大的網絡安全措施，以防范破壞性攻擊。