الذكاء الاصطناعي في التعدين: آفاق السوق، حالات الاستخدام التشغيلية، واستراتيجية التنفيذ

• بعض الدراسات تقدّر 0.4 مليار دولار في 2024 مع نمو يصل إلى 2.1 مليار دولار بحلول 2032 (معدل نمو سنوي مركب 22.4%).
• توقعات أخرى تشير إلى 28.9 مليار دولار في 2024 ترتفع إلى 478 مليار دولار بحلول 2032، مع معدل نمو سنوي مركب يقارب 42%.
• تشير Precedence Research إلى 35.47 مليار دولار في 2025 وصولاً إلى 828 مليار دولار بحلول 2034، بمعدل نمو سنوي مركب نحو 41.9%.

• الكفاءة والتكلفة: أنظمة النقل الذاتية والأتمتة حققت زيادات بنحو 20% في إنتاجية الشاحنات.
• الصيانة التنبؤية: يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل التوقف الناتج عن أعطال المعدات بنسبة 25–50% وخفض تكاليف الصيانة.
• السلامة: المعدات الذاتية أو المُشغّلة عن بُعد تبعد العاملين عن المناطق عالية الخطورة؛ بعض المواقع أبلغت عن صفر حوادث مؤدية لفقدان وقت العمل.
• الاستدامة: تحسين الطاقة والتهوية يقلل الاستهلاك والبصمة البيئية.

• تقدّر Spherical Insights السوق العالمي للتعدين بنحو 1.10 تريليون دولار في 2024، ليصل إلى 1.90 تريليون دولار بحلول 2035 بمعدل نمو سنوي مركب 5.07% (2025–2035).
• أبحاث أخرى تقدّر سوق معادن التعدين بـ 1.13 تريليون دولار في 2024 مع نمو إلى 1.86 تريليون دولار بحلول 2034 (معدل نمو سنوي مركب 5.13%).
• تشير Infosys إلى أن السوق الأوسع للتعدين سينمو من نحو 2 تريليون دولار في 2022 إلى نحو 3.5 تريليون دولار بحلول 2032 (معدل نمو سنوي مركب 5.8%).
• تشير هذه التقديرات مجتمعة إلى قطاع مستقر وأساسي يمثل نحو 2–3% من الناتج المحلي الإجمالي العالمي.

• منطقة آسيا والمحيط الهادئ (الصين، أستراليا، الهند، وغيرها) هي الأكبر من حيث الحجم والقيمة؛ المعادن والفحم والمعادن الحرجة تقود هذا النمو.
• الأمريكتان الشمالية والجنوبية لهما أهمية استراتيجية في النحاس والذهب والليثيوم المرتبط بالتحول في قطاع الطاقة.

• التحول في قطاع الطاقة: بحلول 2030، يُتوقع أن يتضاعف تقريباً الطلب على الليثيوم والكوبالت مقارنة بالقدرة الحالية؛ وقد يتجاوز الطلب على النحاس الإنتاج الحالي بنحو 20%.
• ضغوط ESG والتراخيص: أهداف صافي الانبعاثات، واستخدام المياه، والأثر على الأراضي، وتوقعات المجتمع تجعل أداء ESG أمراً حاسماً.
• ضغوط الإنتاجية: انخفاض درجات الخام، وازدياد عمق المناجم، وتكاليف العمالة تدفع التكاليف للوحدة إلى الارتفاع، ما يُسرّع الأتمتة والذكاء الاصطناعي.

• Congruence Market Insights: ‏418.1M$ في 2024 → ‏2.10B$ بحلول 2032 (بنمو سنوي مركب 22.4%).
• Market.us ومصادر مشابهة: تعريفات أوسع تشير إلى أكثر من 7B$ بحلول 2033 (~22–23% نمو سنوي مركب).
• Precedence وسيناريوهات متقدمة: ‏35.5B$ في 2025 → ‏828B$ بحلول 2034 (نمو سنوي مركب 41.9%).
• سيناريو متقدّم آخر: ‏28.9B$ في 2024 → ‏478B$ بحلول 2032 (نمو سنوي مركب 42.15%).

• الاستكشاف والجيولوجيا: تعلم الآلة على بيانات الأقمار الصناعية/الجيوفيزيائية/الجيوكيميائية، كشف إمكانات الخام، النمذجة ثلاثية الأبعاد.
• الإنتاج والصيانة: الصيانة التنبؤية، الشاحنات والآبار ذاتية التشغيل، تحسين معايير التشغيل.
• السلامة والبيئة: منع الاصطدام، مراقبة الغازات، استقرار المنحدرات، تحليلات الرؤية.
• التخطيط والإمداد: تخطيط الإنتاج، تحسين الأسطول، سيناريوهات الطلب والأسعار.
• تشير تقارير Precedence إلى أن الاستكشاف هو أكبر قطاع في 2024 (~25%)، الصيانة التنبؤية الأسرع نمواً، وتعدين المعادن أكبر فئة مستخدم نهائي (~40%).

الاستكشاف الجيولوجي يعتمد على بيانات كثيفة ومكلف ومحفوف بالمخاطر؛ تُحلَّل الصور الفضائية والمقاطع الجيوفيزيائية وبيانات الحفر والنتائج الجيوكيميائية غالبًا يدويًا.

تكتشف خوارزميات التعلم الآلي بصمات الخام، وتولد خرائط أهداف مبنية على الاحتمالات، وتسرّع النمذجة الجيولوجية ثلاثية الأبعاد.

• معلومات أكثر مع عدد أقل من آبار الحفر.
• معدلات أعلى لنجاح الاكتشاف.
• دورات استكشاف أقصر ومشاريع أسرع للوصول إلى جاهزية التمويل.

تحمل الحفارات وشاحنات النقل والناقلات والكسارات والطواحين تكاليف CAPEX/OPEX عالية؛ وتزيد الأعطال غير المخططة من تكلفة الوحدة.

تمكّن بيانات المستشعرات (الاهتزاز، الحرارة، الضغط، التيار، تحليل الزيت) نماذج الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بالأعطال قبل أسابيع.

• خفض وقت التوقف الناتج عن أعطال المعدات بنسبة 25–50%.
• تحسين ميزانيات الصيانة وتقليل استخدام قطع الغيار.
• زمن تشغيل أعلى وعمر أطول للمعدات.
• بوابات Edge قرب الحفر/المصانع؛ مزامنة مؤجلة إلى السحابة/VPC لأغراض التدريب.
• مثال كود (Pseudocode): `anomaly_score = detect_anomaly(sensor_window)`.

تستخدم أنظمة AHS الذكاء الاصطناعي وGPS وLiDAR والرادار لتخطيط المسارات ومنع التصادم والعمل على مدار الساعة.

تحقق الحفارات واللودرات الذاتية، مع إدارة أسطول مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تحسينًا للمسارات والأحمال.

• تحسين إنتاجية الشاحنات بحوالي 20% في غرب أستراليا.
• بعض المواقع تسجل خفضًا يصل إلى 15% في تكلفة الوحدة وزمن تشغيل أعلى.
• خفض زمن الخمول وتقليل استهلاك الوقود والإطارات.
• أهداف زمَن استجابة أقل من 250 مللي ثانية لتنبيهات القرب؛ مع التكرار عبر Edge failover.

التعدين تاريخيًا عالي المخاطر بسبب ضعف الرؤية والتفجيرات ومخاطر الغازات والغبار والمعدات الثقيلة المتحركة.

تمكّن الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمستشعرات من المراقبة اللحظية للغاز والغبار والحرارة وحركة الأرض والالتزام بمعدات الوقاية والقرب الخطير.

• حوادث جسيمة ووفيات أقل.
• تحسين الامتثال التنظيمي.
• خفض تكاليف التأمين والتعويض.
• استدلال Edge في الأنفاق لتنبيهات معدات الوقاية/القرب بزمن أقل من 200 مللي ثانية.

يعد التكسير والطحن والتعويم والفصل المغناطيسي عمليات كثيفة الطاقة وحرجة لنسب الاستخلاص.

يدرس الذكاء الاصطناعي متغيرات مثل صلابة التغذية، توزيع حجم الجسيمات، حمل الدائرة، واستهلاك الطاقة لتحسين الإعدادات.

• خفض الطاقة لكل طن وتقليل التآكل.
• زيادة الاستخلاص وجودة المركز.
• توفير في استهلاك الكواشف.
• نماذج Digital twins لدوائر الطواحين وخلايا التعويم لاختبار نقاط الضبط بأمان.

في التعدين تحت الأرض، تعد التهوية من أكبر مستهلكي الطاقة.

يستخدم نظام Ventilation-on-Demand (VoD) الذكاء الاصطناعي لضبط تدفق الهواء وفق وجود الأشخاص والمعدات وقراءات الغاز.

• توفير 20–30% من الطاقة الخاصة بالتهوية.
• خفض إجمالي تكاليف الطاقة وتحسين البصمة الكربونية.
• خطط مرونة لفقدان التليمترية؛ إعدادات آمنة عند الفشل.

• التقنيات الرقمية وتقنيات الأتمتة رفعت إنتاجية التعدين العالمية بحوالي 2.8% سنوياً بين 2014–2016.
• مواقع النقل المستقل تسجل زيادات في إنتاجية الشاحنات بحوالي 20%.
• أهداف زمن الاستجابة الفورية أقل من 250 مللي ثانية لسيناريوهات السلامة/التوجيه.

• تسجيل خفض في التكلفة الوحدوية يصل إلى 15% في تطبيقات AHS.
• الصيانة التنبؤية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن تقلل التوقفات المرتبطة بالأعطال بنسبة 25–50%.
• خفض تكاليف الصيانة بنسبة 10–25% بالاعتماد على الصيانة القائمة على الحالة.

• بعض العمليات أفادت بعدم وجود أي حوادث مؤدية لفقدان وقت العمل بعد إبعاد العاملين عن المناطق عالية المخاطر.
• حلول السلامة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن تقلل الحوادث المرتبطة بالإرهاق بنحو 15% وتخفض معدلات التصادم بما يصل إلى 30%.
• تنبيهات القرب/معدات الوقاية أقل من 200–250 مللي ثانية تدعم التدخلات الآمنة.

• التهوية حسب الطلب توفر وفراً في الطاقة بنسبة 20–30% لأنظمة التهوية.
• تحسين أداء المعامل والأساطيل يحقق خفضاً أحاديًا إلى ثنائي الرقم في كثافة استهلاك الطاقة.

• فجوات البيانات والبنية التحتية: معدات دون حساسات وضعف الاتصال تحت الأرض.
• المقاومة الثقافية والتنظيمية: التمسك بالأساليب التقليدية ومخاوف فقدان الوظائف.
• عدم اليقين في الاستثمار والعائد: الأساطيل المستقلة ومراكز التحكم المدمجة تتطلب نفقات رأسمالية كبيرة.
• نقص المواهب: ندرة الخبرات الهجينة في التعدين + البيانات/الأتمتة.

• أخطاء النماذج (إيجابيات/سلبيات كاذبة).
• مخاطر الأمن السيبراني للمركبات المستقلة وأنظمة التحكم.
• تعقيدات الامتثال التنظيمي ومتطلبات السلامة.

• تحديد أبرز نقاط الألم: التوقف غير المخطط، حوادث السلامة، تكاليف الطاقة.
• تنفيذ جرد للبيانات وتحليل الفجوات؛ تحديد المستشعرات المفقودة.
• إضافة المستشعرات الحرجة ونشر اتصال موثوق تحت الأرض.
• بناء لوحات معلومات لـ OEE والتوقف وحوادث السلامة ومؤشرات الطاقة.
• تحديد تصنيفات العيوب/الحوادث؛ إنشاء إجراءات قياسية لوضع العلامات لرؤية السلامة.

• تجربة صيانة تنبؤية: استهداف الكسارة والطاحونة والناقل و5–10 شاحنات نقل.
• تحسين الأسطول والإنتاج: تحليل المسارات، أزمنة الدورات، فترات الخمول، وفترات الانتظار.
• إثبات مفهوم لمراقبة السلامة: كاميرا + تحليلات الرؤية لمعدات الحماية والمسافات الخطرة.
• تعيين مسؤول أعمال داخلي وقائد للتحول الرقمي.
• وضع الظل لقرارات السلامة والتوجيه؛ حدود موافقة HITL.

• تعميم نماذج الصيانة التنبؤية على أسطول المعدات الحرجة.
• إدخال التوجيه المتقدم وتجارب AHS المرحلية حيثما كان ذلك ممكناً.
• نشر نظام التهوية حسب الطلب في العمليات تحت الأرض.
• بناء تحسين لحظي لعمليات السحق والتعويم.
• دمج العمليات ضمن مركز تحكم موحد.
• تنفيذ إصدارات blue/green مع إمكانية التراجع لنماذج الأسطول/ضبط الجودة.

• Precedence Research | حجم سوق معادن التعدين سيصل إلى حوالي 1.86 تريليون دولار أمريكي بحلول 2034 (2025)https://www.precedenceresearch.com/mining-metal-market
• GlobeNewswire / The Business Research Company | التقرير العالمي لسوق التعدين 2024https://www.globenewswire.com/news-release/2024/03/07/2841994/28124/en/Mining-Global-Market-Report-2024.html
• Infosys Knowledge Institute | توقعات قطاع التعدين 2024 (2024)https://www.infosys.com/iki/research/mining-industry-outlook2024.html
• Spherical Insights | أفضل 20 شركة في سوق التعدين (2024–2035)https://www.sphericalinsights.com/blogs/top-20-companies-in-mining-market-2024-2035
• Statista | الموضوع: التعدين (نظرة عامة على الإحصاءات العالمية)https://www.statista.com/topics/1143/mining/

• Congruence Market Insights | سوق الذكاء الاصطناعي في التعدين – تحليلات السوق حسب المناطق (2025)https://www.congruencemarketinsights.com/report/ai-in-mining-market
• Technavio | تحليل سوق الذكاء الاصطناعي في التعدين، الحجم، والتوقعات 2025–2029 (2025)https://www.technavio.com/report/ai-in-mining-market-industry-analysis
• Precedence Research | حجم سوق الذكاء الاصطناعي في التعدين سيصل إلى 828.33 مليار دولار أمريكي بحلول 2034 (2025)https://www.precedenceresearch.com/ai-in-mining-market
• Market.us | حجم سوق الذكاء الاصطناعي في التعدين، الإحصاءات، الحصة | معدل نمو سنوي مركب 22.7% (2024)https://market.us/report/ai-in-mining-market/
• Yahoo Finance | سوق الذكاء الاصطناعي في التعدين سيصل إلى 478.29 مليار دولار أمريكي بحلول 2032 (2025)https://finance.yahoo.com/news/ai-mining-market-hit-usd-140000270.html

• SymX.ai | إحداث ثورة في الصيانة التنبؤية في صناعة التعدين باستخدام الذكاء الاصطناعي (2025)https://symx.ai/revolutionizing-predictive-maintenance-in-the-mining-industry-with-ai
• Mining-Technology.com | الصيانة التنبؤية وصعود الذكاء الاصطناعي في التعدين (2024)https://www.mining-technology.com/features/predictive-maintenance-and-the-rise-of-ai-in-mining/
• Oracle | استخدام الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية: ما الذي تحتاج لمعرفته (2024)https://www.oracle.com/tr/scm/ai-predictive-maintenance/
• SmartDev | الذكاء الاصطناعي في التعدين: أهم حالات الاستخدام التي تحتاج لمعرفتها (2025)https://smartdev.com/ai-use-cases-in-mining/
• Omdena | الذكاء الاصطناعي في التعدين: دليل للاستدامة وتحسين التكاليف (2025)https://www.omdena.com/blog/ai-in-mining-guide
• Omdena | حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في التعدين – المعالجة والمنشآت (2025)https://www.omdena.com/blog/ai-use-cases-in-mining
• McKinsey & Company | خلف ارتفاع إنتاجية التعدين: التحول المدعوم بالتقنية (2018)
• McKinsey & Company | كيف يمكن للابتكار الرقمي تحسين إنتاجية التعدين (PDF, mckinsey.de)
• SNC Technologies | ماكينزي تبرز دور الذكاء الاصطناعي في صناعة التعدين (2025)https://snctechnologies.com/mckinsey-highlights-the-role-of-ai-in-the-mining-industry/

• Deloitte | تحسين الصحة والسلامة في التعدين عبر الأتمتة والذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (2025)https://www.deloitte.com/us/en/Industries/energy/articles/mining-ai-automation-for-health-safety.html
• Global Mining Review | الذكاء الاصطناعي: عنصر يغير قواعد اللعبة لسلامة المناجم (2024)https://www.globalminingreview.com/mining/09082024/ai-a-game-changer-for-mine-safety/
• MiningDoc.tech (أسئلة وأجوبة) | كيف تعمل شاحنات النقل الذاتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين الكفاءة والسلامة في التعدين؟ (2025)https://www.miningdoc.tech/question/how-are-ai-powered-autonomous-haul-trucks-improving-efficiency-and-safety-in-mining/
• MiningDoc.tech (أسئلة وأجوبة) | كيف تُحسّن التقنية السلامة في عمليات التعدين؟ (2025)https://www.miningdoc.tech/question/how-is-technology-improving-safety-in-mining-operations/
• Journal WJAETS | تنفيذ شاحنات النقل الذاتي في التعدين: فوائد السلامة وتحديات الإدارة (2025)https://journalwjaets.com/content/implementing-autonomous-haulage-trucks-mining-safety-benefits-and-management-challenges
• MiningDoc.tech (مدونة) | دور الروبوتات في تحسين السلامة والكفاءة في عمليات التعدين (2025)https://www.miningdoc.tech/2025/06/04/the-role-of-robotics-in-improving-safety-and-efficiency-in-mining-operations/
• LinkedIn – Andy Miller | تحت الأرض: كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تعريف صناعة التعدين (2024)https://www.linkedin.com/pulse/under-earth-ai-redefines-mining-industry-andy-miller-s8hzc
• LinkedIn – David Alonso | تبني الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تعزيز سلامة المناجم (2024)https://www.linkedin.com/posts/davidalonso_ai-adoption-aims-to-lift-mine-safety-activity-7200616694002704384-DtoC

• تصنيفات الأحداث/الحوادث لمعدات الحماية الشخصية، والقرب، وأعطال المعدات؛ مراجعة مزدوجة لوضع العلامات على البيانات الحساسة للسلامة.
• إصدار مجموعات البيانات مرتبط بالمستوى/الحفرة، ومعرّف المعدات، وظروف الإضاءة، والعوامل البيئية؛ بيانات وصفية جاهزة للتدقيق.

• وضع التشغيل الصامت لاتخاذ قرارات السلامة والتوجيه قبل الأتمتة؛ حدود تأكيد المشغل حسب درجة الخطورة.
• خطط تراجع لكل أسطول ولكل مصنع؛ ضوابط FP/FN للإجراءات الذاتية.

• اتفاقيات مستوى الخدمة لزمن الاستجابة/الجاهزية (<200–250 ms؛ %99+) مع أنظمة مراقبة وإعدادات افتراضية آمنة.
• مراقبة الانجراف لتغيرات الغبار/الإضاءة/الطقس؛ مشغلات إعادة التدريب مرتبطة بالمواسم وارتفاع المصطبة.
• تخزين مؤقت على الحافة للتعامل مع فقدان الاتصال؛ مزامنة قابلة للاستئناف مع VPC/السحابة.

• الاستدلال على الحافة في المجارف، الشاحنات، والكسارات؛ التدريب في السحابة/VPC مع PrivateLink؛ دون خروج أي بيانات PII خام من الـVPC.
• إصدارات blue/green مع إمكانية التراجع لنماذج التوجيه والسلامة للأسطول؛ تثبيت الإصدارات لأغراض التدقيق.

• عزل شبكة OT، ثنائيات موقعة، وتشفير أثناء النقل وفي حالة السكون.
• وصول قائم على الأدوار ومسارات تدقيق لتغييرات النماذج/المعاملات وتجاوزات السلامة.

• مسارات الصيانة التنبؤية وتحسين الأسطول مع بوابات الحافة وتكامل CMMS/أنظمة التوجيه.
• حزم رؤية السلامة لمعدات الحماية الشخصية/القرب بزمن استجابة <200–250 ms وفحوصات صحة النظام.
• تحسين أداء المصنع (السحق، الطحن، التعويم) باستخدام التوائم الرقمية وإصدارات قابلة للتراجع.

• إطلاق بوضع التشغيل الصامت، موافقات HITL، والتراجع/إدارة الإصدارات مدمجة في النشر.
• مراقبة الانجراف والشذوذ وزمن الاستجابة والجاهزية؛ تنبيهات للمركز التحكمي والصيانة وقادة السلامة.

• نماذج PoC لمدة 8–12 أسبوعًا (الصيانة التنبؤية، رؤية السلامة)؛ وتوسّع لمدة 6–12 شهرًا عبر الأساطيل والمصانع مع إدارة التغيير وتدريب المشغلين.
• اتصال آمن (VPC، PrivateLink/VPN)، عزل OT، وعدم وجود أسرار في السجلات.