광업용 AI 시장은 예측 기간 중(2024-2031년) 복합 연간 성장률(CAGR) 14.8%의 대폭적인 성장이 예상됩니다. 시장의 성장은 최전선에서 일하는 노동자의 건강과 안전에 관한 의사 결정을 촉구하고 개선하는 광업용 AI의 채용이 확대되고 있기 때문입니다. 위험한 상황에 노출되는 기회를 줄이고 전체 작업 프로세스를 보다 프로세스 지향으로 전환하면 광업용 AI 시장의 성장이 더욱 촉진되고 있습니다. Artificial Intelligence Index Report 2023에 따르면 패턴 인식의 논문 수는 약 2배로, 머신러닝의 논문 수는 약 4배로 증가하고 있습니다. 이 2개의 주제 분야에 이어 2021년에는 가장 논문수가 많은 AI 분야는 컴퓨터 비전(30,075건), 알고리즘(21,527건), 데이터 마이닝(19,181건)이 되었습니다.
시장 역학
자동화로 채굴 효율 향상
직장 생산성에 대한 노력에 전략적으로 초점을 맞추면 역동적 인 채굴 작업 부문에 극적인 변화가 생깁니다. 이 협조적인 노력은 혁신적인 전략과 기술을 사용하여 근로자의 생산성과 작업 절차를 극대화합니다. 중요한 고려사항에는 작업 중복을 방지하는 데 세심한 주의를 기울이면서 채굴 노동력의 생산량을 눈에 띄게 하는 것이 포함됩니다. 자원 낭비를 피할 뿐만 아니라 중복 작업 제거도 보장됩니다. 광부와 기계의 동기화를 간소화함으로써 보다 동기적이고 효율적인 작업 분위기를 창출합니다. 광산 근로자와 기계의 위치를 실시간으로 추적할 수 있으므로 최적의 리소스 할당과 사용이 용이해지고 적절한 리소스를 효과적으로 사용할 수 있습니다. 이 전략적 전략은 전반적인 생산성을 크게 향상시킵니다.
예측 분석과 효율성 향상을 위한 AI 채택 확대
비즈니스 효율성 향상을 위한 예측 분석의 활용을 목표로 하는 주요 이니셔티브는 광산업에 AI를 통합하는 것입니다. 정교한 AI 알고리즘은 전체 채굴 작업 개선, 자원 배분 최적화, 장비 고장 예측에 활용됩니다. 여기에는 지질 모델링과 탐사도 포함되어 AI는 귀중한 광물의 발생을 예측하고 탐사 전술을 강화하기 위한 데이터 분석에 필수적입니다. 과거의 안전 사건을 조사하고, 동향을 파악하고, 예방적 안전 대책을 위한 예측 분석을 실천하는 것은 모두 인원 안전 분석의 일부입니다. 실시간 위치추적 시스템(RTLS)은 정확한 실시간 데이터를 제공하므로 전체 분석 프레임워크에 필수적이며 이러한 분석의 정확성과 신뢰성을 향상시키고 궁극적으로 보다 정교한 환경으로 부드러운 채굴 기술을 실현합니다.
시장 세분화
데이터 분석이 최대 부문을 차지할 것으로 예측
데이터 분석 부문이 시장의 최대 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 성장을 지원하는 주요 요인으로는 지하 및 노천 채굴에 사용되는 다양한 시스템에서 데이터를 얻고 실시간 계획, 생산성, 노동력 관리, 비용 합리화를위한 실용적인 인사이트을 추출하기위한, 채굴에서 데이터 분석 수요 증가를 포함합니다. 컨텍스트 정보를 추출하고 추론하고 결과를 예측하기 위해 AI 기반 데이터 분석은 시계열, 장치/센서 데이터 및 비즈니스 특성을 캡처하고 평가합니다. 빅데이터 플랫폼, 분석 엔진, 수학적 알고리즘은 비즈니스 가능성과 문제를 발견하고 보다 신속한 반응을 위한 전략을 수립하고 실시간 데이터 스트림과 복잡한 이벤트를 처리합니다.
안전 및 위험 관리 부문이 큰 시장 점유율을 차지함
안전 및 위험 관리 부문은 상당한 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 부문의 성장을 지원하는 요인은 행동과 활동을 실시간으로 모니터링하고 분석하는 AI 기반의 정교한 도구입니다. 스마트 광산은 인력과 자산의 성능을 종합적이고 경제적으로 관리하기 위한 하이테크 솔루션을 채택하고 있습니다. 정교한 기업 소프트웨어는 자산 가동 중지 시간을 최소화하고 생산성을 최적화하고 운영 비용을 줄이고 관리자가 즉시 대응할 수 있도록 함으로써 안전 관리 모범 사례를 달성합니다. 에 필수적이 되고 있습니다. 예를 들어, 히타치 에너지는 클라우드 기반의 신기술로 스마트 마이닝을 제공하고 있으며, 백 오피스에서 현장 인력과 장비를 모니터링하고, 사고 방지를 위해 실시간 데이터에 액세스하고, 심지어 얼굴 인식 및 지오펜싱 알람을 사용하여 격리된 작업자를 보호하여 안전성과 예측 가능성을 향상시킵니다.
세계의 광업용 AI 시장은 북미(미국, 캐나다), 유럽(영국, 이탈리아, 스페인, 독일, 프랑스 및 기타 유럽), 아시아태평양의(인도의, 중국의, 일본, 한국의, 기타 아시아태평양의), 세계의 기타 지역(중동 및 아프리카의, 라틴아메리카의)을 포함한 지역별로 더욱 세분화되어 있습니다.
아시아태평양의 광업용 AI 수요 증가
북미가 큰 시장 점유율을 차지
북미는 Google LLC, IBM Corp., Microsoft Corp., Salesforce Inc. 등 많은 유명한 광업용 AI 기업과 공급업체가 존재하기 때문에 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 시장의 성장은 채굴 작업의 정확성과 일관성을 높이기 위해 프로그래머블 로직 디바이스와 디지털 제어 시스템을 강화하는 AI 주도 자동화의 채택이 증가하고 있기 때문입니다. 데이터 마이닝을 제공하는 이 지역 시장 기업은 효율적이고 투명한 예측 가능한 가격 설정, 적응 가능한 IaaS 기능, 모든 단계에서 고객을 지원하는 전문가를 제공함으로써 복잡한 데이터 프로젝트 성공을 보장합니다. 예를 들어, 클라우드 기반 e-디스커버리 및 소송 지원 소프트웨어인 Nextpoint는 2023년 1월 리스크 완화, 시간 및 비용 절감, e-디스커버리에서 계속 증가하는 데이터 양을 다루는 법무 팀을 위한 전술 ECA 도구의 데이터 마이닝 스위트를 출시했습니다. 데이터 마이닝은 최고 속도의 데이터 처리(30배속), 동급 최고의 데이터 보안, 실시간 분석 및 보고를 제공하며, 법무팀이 조사 범위를 줄이고 소송 초기에 전략적 의사 결정을 할 수 있습니다. 도와주세요.
Global AI in Mining Market Size, Share & Trends Analysis Report by Component (Hardware, Software, and Service), by Technology (Machine Learning, Computer Vision, Natural Language Processing, Robotics, and Data Analytics), and by Application (Exploration, Geology, Ore Sorting, Equipment Maintenance, Safety and Risk Management, Autonomous Drilling, and Hauling) Forecast Period (2024-2031)
Artificial Intelligence (AI) in mining market is anticipated to grow at a significant CAGR of 14.8% during the forecast period (2024-2031). The market growth is attributed to the growing adoption of AI in the mining industry which prompts and improves decision-making about the health and safety of frontline workers. Reducing exposure to hazardous situations and changing the entire working process to be more process-oriented is further driving the growth of AI in mining market. According to the Artificial Intelligence Index Report 2023, the number of pattern recognition papers has roughly doubled while the number of machine learning papers has roughly quadrupled. Following those two topic areas, in 2021, the next most published AI fields of study were computer vision (30,075), algorithm (21,527), and data mining (19,181).
Market Dynamics
Increasing Amplification of Mining Efficiency with Automation
A strategic focus on workplace productivity efforts is creating dramatic changes in the dynamic mining operations sector. This coordinated effort uses innovative strategies and technologies to maximize worker productivity and operational procedures. Important considerations include keeping an eye on the output of the mining labor force, with careful attention paid to preventing task duplication. In addition to avoiding resource waste, this guarantees redundant work removal. An atmosphere for operations that is more synchronized and efficient is produced by streamlining the synchronization of miners and machinery. The location of miners and equipment can be tracked in real-time, which makes it easier to allocate and employ resources optimally and ensures that the proper resources are used effectively. The overall productivity is greatly increased by this strategic strategy.
Growing Adoption of AI for Predictive Analytics and Enhanced Efficiency
A major initiative aiming at utilizing predictive analytics for increased operational efficiency is AI integration into mining operations. Sophisticated AI algorithms are used to improve overall mining operations, optimize resource allocation, and forecast equipment faults. This includes geological modeling and exploration, in which AI is critical to data analysis to forecast the occurrence of precious minerals and enhance exploration tactics. Examining past safety events, seeing trends, and putting predictive analysis into practice for preventative safety measures are all part of personnel safety analysis. Real-time location systems (RTLS) are essential to this whole analytical framework as they offer accurate real-time data, which improves the precision and dependability of these analyses and eventually results in more sophisticated and environmentally friendly mining techniques.
Market Segmentation
Data Analytics is Projected to Hold the Largest Segment
The data analytics segment is expected to hold the largest share of the market. The primary factors supporting the growth include increasing demand for data analytics in mining to capture data from diverse systems used in underground and open cast mining, distill actionable insights for real-time planning, productivity and workforce management, and cost rationalization. To extract contextual information, make deductions, and forecast results, AI-based data analytics ingests and evaluates time series, device/sensor data, and business characteristics. Big data platforms, analytical engines, and mathematical algorithms uncover business possibilities and problems to shape strategies for faster reactions and process real-time data streams and complex events. For instance, Altair Engineering Inc. offers Altair RapidMiner data and machine learning pipelines with code-free to code-friendly experiences. The tool uses Altair RapidMiner to spot anomalies, trends, and outliers in seconds with real-time data, and share results across the organization using rich, powerful dashboards.
Safety and Risk Management Segment to Hold a Considerable Market Share
The safety and risk management segment are expected to hold a considerable market share. The factors supporting segment growth include AI-based sophisticated tools to monitor and analyze behavior and activities in real-time. Smart mines are adopting high-tech solutions to manage personnel and asset performance holistically and economically. Sophisticated enterprise software is growing indispensable for minimizing asset downtime, optimizing productivity, cutting operating costs, and attaining best practice safety management by enabling managers to respond instantly. For instance, Hitachi Energy Ltd. offers Smart mining with new cloud-based technology to improve safety and predictability by overseeing people and equipment on-site from back-office locations, accessing real-time data for incident prevention, and even using facial recognition and geo-fencing alarms to safeguard isolated workers.
Global AI in mining market is further segmented based on geography including North America (the US, and Canada), Europe (the UK, Italy, Spain, Germany, France, and the Rest of Europe), Asia-Pacific (India, China, Japan, South Korea, and Rest of Asia-Pacific), and the Rest of the World (the Middle East & Africa, and Latin America).
Growing Demand for AI in Mining in Asia-Pacific
North America Holds Major Market Share
North America holds a significant share owing to numerous prominent AI in mining companies and providers such as Google LLC, IBM Corp., and Microsoft Corp. Salesforce Inc. in the region. The market growth is attributed to the increasing adoption of AI-driven automation which enhances programmable logic devices and digital control systems to increase precision and consistency in mining operations. Market players in the region offering data mining ensure the success of complicated data projects by providing efficient, transparent, and predictable pricing, adaptable infrastructure-as-a-service capabilities, and professionals to assist clients at every stage. For instance, in January 2023, Nextpoint, in cloud-based e-discovery and litigation support software, released its data-mining suite of tactical ECA tools for legal teams looking to mitigate risk, save time and money, and tackle their ever-growing data volumes in eDiscovery. Data mining delivers the highest data processing speeds (30x faster), best-in-class data security, and real-time analytics and reporting that empower legal teams to reduce the scope of their review and make strategic decisions earlier in a case.
The major companies serving the AI in mining market include ABB Ltd., Google LLC, IBM Corp., Microsoft Corp., and Siemens AG among others. The market players are increasingly focusing on business expansion and product development by applying strategies such as collaborations, mergers, and acquisitions to stay competitive.
Recent Development