全集成自动化采矿供应链的概念在未来可能不会得到全世界的认可，但它早已超出了采矿的科学范围——它是一系列技术部署的逻辑终点，而采矿企业只是发起者。

全球采矿业寻求突破寒冬

数字技术可能为提高采矿生产率带来新的想法

随着革命性的数字和技术创新，采矿业可能会取得突破。在本文中，我们将解释一些数字技术。对这些技术的分析研究已经进行了很长时间，但现在这些技术的成本终于低到足以使它们在采矿业大规模使用。它们的应用包括更全面地了解基础资源、优化原材料和设备流程、加强故障预防工作、提高机械自动化和实时监控性能。

就个人而言，每个条件都有足够的潜力。它们的结合意味着潜在安全性和采矿价值捕获的根本改变。我们将对这些机会进行概述，并提出一些值得矿商关注的关键问题。

提高生产率势在必行

分析表明，在过去10年中，全球矿物生产率以每年3.5%的速度下降。这种趋势在多种细分产品、区域和大多数矿山企业中都很明显。尽管人们对其衰落的原因争论不休，但他们在这一点上达成了共识:随着行业前景的恶化，大多数矿业企业都搁置或削减了扩张计划，甚至重新考虑是应该扩张还是收缩业务。因此，采矿业的生产率趋于平缓，甚至在某些地区或某些商品中，生产率也开始恢复。

然而，很明显，生产率有了巨大的提高。量化这种潜力的方法之一是将采矿业与其他行业进行比较，如上游石油、天然气、钢铁和炼油。根据我们设定的基准，可以观察到全球地下开采、露天开采和研磨的平均设备效率(oee)分别为27%、39%和69%。相比之下，上游油气的有效利用效率达到88%，钢铁行业为90%，炼油行业为92%。

当然，采矿业不同于其他行业。其不确定性相当高，资源可开发性评价从一开始就充满变数。矿产的开采环境往往极其恶劣，而且位置偏远。此外，仅仅是将工人运送到采矿地点(无论他们是到达矿井、将他们运送到地下还是将他们运送回地面)，就需要大量宝贵的时间。此外，由于矿石的大小和硬度是不可预测的，采矿设备有时会承受过大的压力，从而导致坍塌事故。

但这是关键。为了减少外部压力，智能规划和活动协调至关重要。严格的纪律可以消除矿工自身造成的不确定性。通过尽可能减少甚至消除采矿业特有的风险，矿物的生产率将提高到一个更高的水平。

采矿业的转折点

我们认为，采矿业正处于一个转折点，届时数字技术可能会带来控制不确定性和提高生产率的新想法。以下四种集群技术的大规模使用趋势日益显著。

数据、计算能力和连通性

通过在真实物体中嵌入大量的传感器，人们不仅可以获得大量的数据进行分析，还可以实现机器之间的通信。这项技术的成本更低，更可行；智能电网可以报告数百万家庭的用电量；当问题出现时，深海油井上的传感器会向控制中心发出警告信号。2015年，每天生成的数据比2003年多。采矿业已经能够获得大量的数据，他们对矿山的了解比以前更加准确和连续。

分析和情报

为了更好地整合数据，机器将“学习”改进统计技术。由于先进的分析能力，人们可以使用大量的数据集来预测未来事件的发生概率。地质建模、调度和维护预测等复杂的采矿任务将在智能统计和优化算法的应用中发挥重要作用。

人机对话

智能手机和其他移动设备已经将人类交互对象从同类扩展到机器。在导航、预订出租车和监控健康方面，消费者与智能手机密不可分；智能设备在工业领域的普及程度正在迅速提高，智能眼镜就是一个典型的例子。智能眼镜可以为生产线工人提供指导，或者指导他们修理有故障的设备并加强操作纪律。另一个例子是带有传感器的工作服。这种工作服可以使管理人员获得相关危害和工人身体状况的数据，从而提高工作安全性。

数字-物理转换

我们在机器人领域取得了一些进展，现在我们可以生产更便宜、更高效的自动化设备。在制造业，工业机器人的成本自1990年以来下降了50%，而同期美国的劳动力价格上升了80%。同时，随着人工智能等领域的技术进步，机器人得到了广泛的应用。在矿业中，远程通信和辅助控制设备越来越普遍。此外，人们还引进了全自动设备来进行牵引、钻孔等工作。

综上所述，这些技术可以从根本上改变矿产的经营方式。这种变化不仅体现在利用信息流降低决策风险，还体现在采用更加集中和机械化的运营模式来降低运营风险。

未来绩效

我们的观点是，当这些技术作为一个整体嵌入采矿产业链时，它们的最大价值就可以发挥出来。接下来，我们分析它能创造什么样的价值体。

对资源的基本理解

几乎没有任何问题能刺激矿业企业高管的神经:如果你能准确地知道地下矿石的成分和位置会怎么样？过去，从勘探到短期开采计划，资源开采过程常常被组织边界、数据源和地质模型分成几个小环节。但是现在，矿工们可以通过在线取样以及将矿体模型信息与钻孔数据相结合来更好地了解资源。

整合采矿数据的统计技术可以提高发现矿石的可能性，加深目标的钻探深度，并使信息收益最大化。通过将地质信息与更好和更普遍的规律相结合，人们可以优化钻孔和爆破模式，创建可执行的采矿计划，并在摇篮中解决质量问题。

材料和设备流程的优化

本质上，采矿业的供应链是一个固定和移动设备的互动系统。工具和指标，例如oee，是业务改进的基础，但是它们不能掌握系统的复杂性。实时数据和更好的分析工程加快了进度、设备和土地使用。例如，在矿井中，将传统调度与智能算法相结合可以最大化效率。另一个例子是，在加工厂，许多工厂操作员在理解输出驱动因素方面存在盲点。新的数学技术可以发现二阶和三阶变量之间的隐藏关系来解决这个问题。我们发现，在使用这种技术的工厂中，金、镍、磷酸盐和其他矿物的产量增加了3-10%。

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