세계의 광업용 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 광업 유형별, 기술별, 전개 형태별, 지역별, 부문 예측(2025-2033년)
AI In Mining Market Size, Share & Trends Analysis Report By Mining Type (Surface Mining, Underground Mining), By Technology (Machine Learning & Deep Learning), By Deployment (Cloud, On-premises, Hybrid), By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드:1789948
리서치사:Grand View Research, Inc.
발행일:2025년 07월
페이지 정보:영문 100 Pages
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한글목차
광업용 AI 시장 개요
세계 광업용 AI 시장 규모는 2024년 299억 4,000만 달러로 평가되었습니다. 2033년에는 6,856억 1,000만 달러에 달하고, 2025-2033년 41.87%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예측됩니다. 인공지능(AI) 시장의 성장은 데이터 관리, 의사결정, 생산성의 정확성을 높이고, 에너지 및 폐기물 소비를 줄임으로써 선별과 정확성을 향상시키며, 채굴 부문의 기술 혁신을 통해 환경적으로 지속 가능한 운영을 최적화하기 위한 AI 기술에 대한 요구가 증가함에 따라 크게 가속화되고 있습니다. 선별과 정확도를 더욱 향상시키고 있습니다.
광업용 AI 시장은 주로 이산화탄소 배출량 및 효율적인 엔지니어링 사이클을 통해 폐기물을 줄이고, 지구의 천연 자원을 보다 효율적으로 활용하기 위한 ESG 목표 준수를 향상시키는 능력에 의해 주도되고 있습니다. 또한, 채굴 작업자에게 원격지에서의 안전한 작업을 위한 디지털 안내와 학습을 제공하고, 예산과 프로젝트 운영을 일치시키고, 제품의 원활한 납품으로 보다 신속한 프로젝트를 실현합니다. 또한, 자산 유지보수를 위한 예측 전략을 도입하여 자재, 에너지, 수율, 품질 부문의 운영 효율성을 개선하고 조직의 자산 수명주기를 연장할 수 있습니다.
또한, 조직의 가치사슬 최적화와 데이터 관리 및 제어 방법을 활용하여 광산에서 가공 공장까지의 예측을 개선하고, 최대 회수를 위한 조정 및 수급 균형을 강화하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 채굴의 AI는 조사, 센서, 날씨 패턴 등 다양한 소스의 데이터를 분석하여 프로세스를 개선하고, 자원 추출을 강화하고, 낭비를 줄이며, 채굴 프로세스의 전반적인 효율성을 향상시키는 데 사용됩니다.
광산용 AI는 산사태, 구조물 붕괴, 지붕 붕괴, 물 유입 등 환경 조건의 잠재적 위험을 감지하고, 이러한 조건에 대처하고 안전을 보장하기 위해 작업자에게 경고하는 AI 시스템으로 안전성을 제공함으로써 독특한 역할을 합니다. AI가 탑재된 IoT 센서가 장착된 첨단 AI 웨어러블이 있으며, 채굴 과정에서 발생할 수 있는 피로 및 기타 건강 문제에 대한 경고를 표시합니다. AI는 채굴 활동이 환경에 미치는 영향을 모니터링하고, 환경 리스크를 예측하고, 자원 최적화를 관리할 수 있습니다. 또한 이산화탄소 배출량과 에너지 비용을 줄이기 위해 채굴 작업에서 재생에너지를 사용하는 데 도움이 됩니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 광업용 AI 시장 변수, 동향 및 범위
시장 계통 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
산업 과제
광업 시장 분석 툴 AI
산업 분석 - Porter의 Five Forces 분석
PESTEL 분석
제4장 광업용 AI 시장 : 광업 유형별, 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
광업용 AI 시장 : 광업 유형 변동 분석, 2024년 & 2033년
노천 채굴
지하 채굴
기타
제5장 광업용 AI 시장 : 기술별, 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
광업용 AI 시장 : 기술 변동 분석, 2024년 & 2033년
머신러닝 및 딥러닝
로봇 공학 및 자동화
컴퓨터 비전
NLP
기타
제6장 광업용 AI 시장 : 전개 형태별, 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
광업용 AI 시장 : 전개 변동 분석, 2024년 & 2033년
클라우드
On-Premise
하이브리드
제7장 광업용 AI 시장 : 지역별, 추정 및 동향 분석
광업용 AI 시장 점유율, 지역별, 2024년 & 2033년, 10억 달러
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
아시아태평양
중국
일본
인도
한국
호주
라틴아메리카
브라질
중동 및 아프리카
아랍에미리트(UAE)
사우디아라비아
남아프리카공화국
제8장 경쟁 구도
기업 분류
기업의 시장 포지셔닝
참여 기업 개요
기업 히트맵 분석
전략 매핑
기업 개요
IBM
SAP
Microsoft
Datarock
Earth AI
BHP
ABB
Sandvik
Caterpillar
Komatsu
LSH
영문 목차
영문목차
AI In Mining Market Summary
The global AI in mining market size was estimated at USD 29.94 billion in 2024 and is projected to reach USD 685.61 billion by 2033, growing at a CAGR of 41.87% from 2025 to 2033. Artificial intelligence (AI) in mining market growth is significantly accelerated by the growing need for AI technologies that enhance the accuracy of data management, decision making, productivity, and optimize operations with environmental sustainability by technology innovation in the mining sector, which further improves the sorting and accuracy by reducing the consumption of energy and waste.
The AI in mining market is mainly driven due to its capability to reduce carbon footprints, waste with efficient engineering cycles, and increase compliance with ESG targets to make better use of the natural resources of the Earth. It provides mining workers the digital guidance and learning for remote, safe operations, and also ensures that the budget aligns with the project operations and ensures faster projects with smooth delivery of the product. It implements the predictive strategies for maintenance of the assets so that it extends the organization's asset lifecycle with increased operational efficiency in the field of materials, energy, yields, and quality.
Furthermore, optimization in the organizations value chain and a rise in productivity by enhancing the coordination and enhanced the balance of supply and demand, which improves the forecasts from mine to processing plant for maximum recovery by leveraging data management and control methods. AI in mining is used to improve the process by analyzing the data from various sources such as surveys, sensors, and weather patterns, enhancing the resource extraction, reduces waste, and overall efficiency of the mining process.
Mining AI also has a unique role by offering safety in AI systems to detect potential hazards in environmental conditions such as landslides, structural failures, roof collapses, water rush-ins, and alert workers for such conditions to tackle such conditions and ensure safety. There are advanced AI wearables with IoT sensors equipped with AI that provide alerts for fatigue and other health issues that may be caused due to the mining process. AI can monitor the impact of mining activities on the environment, predict environmental risks and manage resource optimization, also helps to use renewable energy in mining operations for reducing carbon footprint and energy costs.
Global AI In Mining Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth on global, regional, and country levels and provides an analysis of the industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global AI in mining market report based on the mining type, technology, deployment, and region:
Mining Type Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
Surface Mining
Underground Mining
Others
Technology Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
Machine Learning & Deep Learning
Robotics & Automation
Computer Vision
NLP
Others
Deployment Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
Cloud
On-premises
Hybrid
Market Regional Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
North America
U.S.
Canada
Mexico
Europe
UK
Germany
France
Asia Pacific
China
India
Japan
South Korea
Australia
Latin America
Brazil
Middle East and Africa
KSA
UAE
South Africa
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation and Scope
1.2. Research Methodology
1.2.1. Information Procurement
1.3. Information or Data Analysis
1.4. Methodology
1.5. Research Scope and Assumptions
1.6. Market Formulation & Validation
1.7. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. AI in Mining Market Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Market Driver Analysis
3.2.2. Market Restraint Analysis
3.2.3. Industry Challenge
3.3. AI in Mining Market Analysis Tools
3.3.1. Industry Analysis - Porter's
3.3.1.1. Bargaining power of the suppliers
3.3.1.2. Bargaining power of the buyers
3.3.1.3. Threats of substitution
3.3.1.4. Threats from new entrants
3.3.1.5. Competitive rivalry
3.3.2. PESTEL Analysis
3.3.2.1. Political landscape
3.3.2.2. Economic and Social landscape
3.3.2.3. Technological landscape
Chapter 4. AI in Mining Market: Mining Type Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. AI in Mining Market: Mining Type Movement Analysis, 2024 & 2033 (USD Billion)
