矿业十大技术与战略

发布日期：2024-04-22 浏览次数：1768

矿业十大技术与战略

麦肯锡的一项新研究确定了新技术的部署如何提高生产效率、提高安全性和降低成本。研究显示，矿商应该从整体上考虑，牢记所有用例以及长期利益和能力，并加快技术部署，以提高产量，降低成本，扩大储量基础。

该公司对大宗商品和地区的100多家资产的研究发现，一种以执行为中心的综合方法可以帮助矿业公司实现5％~15％的息税折旧摊销前利润（EBITDA）增长。以下是公司应该采用的10项关键技术和策略。

01人工智能和分析

采矿业结合了物理和技术两个产业。数字化和分析可以通过降低平均现场成本、延长矿山寿命和增加NPV来提高安全性和增加储量基础。

麦肯锡估计，到2035年，通过使用数据分析和人工智能等数字技术的自动采矿实现的智能采矿时代，每年将为矿物原材料生产商节省2900亿至3900亿美元。

随着企业在疫情和之后努力保护员工并保持盈利能力，采用人工智能和敏捷方法的需求只会变得更加迫切。企业应该在日常管理和运营决策中从使用经验模型转向使用人工智能，并从使用长期预算的相对僵化的生产计划转向使用两周的短期计划，并提高整个价值链的灵活性。

他们还被建议从“单一配方、即插即用的工具”转向针对特定需求量身定制的多种价值驱动、为目的而构建的方法，并从严格的劳动力规划转向更灵活的模型，并拥有一个专注于最优先领域的多维团队。

02机器人和自动化

随着采矿业继续优先考虑安全和效率，机器人和自动化正在发挥越来越重要的作用。由人工智能驱动的机器人设备可以执行广泛的采矿作业，以及矿石取样和营救被困矿工。无论是在地下深处、太空还是海底，机器人的潜力似乎是无限的。

03机器学习

矿工可以使用传感器和机器学习在其车队中实现预测性维护。该模型能够预测组件何时会发生故障，从而使关键组件的生命周期增加50％以上。很明显，越来越多的矿业公司正在使用机器学习、人工智能和高级数据分析来解决预测、分类和优化方面的业务挑战。

04工业物联网传感器

在一个场景中，金属矿山使用工业物联网传感器（IIoT），结合集中数据存储库和先进的机器学习，将提取过程中的化学回收率提高了10％~15％。工业物联网传感器提供位置、设备健康、剩余寿命和其他有用参数的实时数据，这些数据在跟踪软件中更新，供管理人员从任何地方查看。

05自动驾驶卡车

一些矿工引入的自动驾驶卡车是技术驱动的采矿进步，它使工人更安全，同时减少了10％~15％的燃料使用量，从而改善了13％的环境性能，同时降低了工地和地区的危险。

根据全球数据（GlobalData）的数据，在截至2022年5月的一年中，全球运营的自动运输卡车数量从769辆增加到1068辆。澳大利亚拥有最多的自动运输卡车，在25个矿山中有706辆，而卡特彼勒和小松是自动驾驶汽车的两个主要供应商，占86.5％的市场份额。

06预测性资产维护

五种常见的维护方法是：反应性、预防性、基于情况性、预测性和规范性。预测性维护通过使用基于模型的异常检测，结合感知数据的在线整理和数据分析来预测机器可靠性，进一步推进了基于状态的方法。

从物联网传感器收集数据有助于矿业公司实时了解每个资产的状况，帮助预测故障时间，并使用基于状态的维护来降低成本，提高利用率并延长资产寿命。

07开发区块链

许多矿业公司正在率先部署新技术，例如用于记录来源和碳排放跟踪的区块链。

例如，最初由戴比尔斯(De Beers)推出的区块链平台Tracr，目标是有朝一日追踪从矿场到零售柜台的几乎每一颗天然钻石。

与此同时，矿山社区（MineHub）和美国国际商用机器公司（IBM）宣布建立合作伙伴关系，利用区块链技术帮助提高运营效率、物流和融资，并降低从矿山到最终买家的高价值精矿供应链中的成本。

08吸引和培养数字人才

世界各地都需要数字人才。随着企业发现他们需要部署更多的数字和分析解决方案，他们也需要寻找和留住数字人才。然而，众所周知，矿工通常不是数字原生代的首选雇主。因此，矿业公司应该考虑更新寻找和留住人才的传统方法，以支持他们对拥有新技能和新价值观的员工的需求。

09技术协作的重要性

与生态系统（初创企业和价值链）中的其他人合作，并成立合资企业，入股并建立伙伴关系。有三个优先领域：

10整体的技术方法

矿业公司应该从增加增量价值的零碎解决方案转向围绕下一代技术解决方案的整体思考，以更快、更低的成本和更低的环境足迹获取储量。大规模部署解决方案，提高生产力并降低成本。改进息税折旧摊销前利润可以通过改进关键业绩指标（KPI）来实现，以降低平均站点成本，减少燃料消耗，并提高生产效率。

来源：中国黄金报