AI für den Bergbau: Marktausblick, operative Use Cases und Umsetzungsstrategie

• Einige Studien schätzen 0,4 Mrd. USD im Jahr 2024, wachsend auf 2,1 Mrd. USD bis 2032 (22,4 % CAGR).
• Andere Prognosen gehen von 28,9 Mrd. USD im Jahr 2024 aus, steigend auf 478 Mrd. USD bis 2032, etwa 42 % CAGR.
• Precedence Research prognostiziert 35,47 Mrd. USD im Jahr 2025 und 828 Mrd. USD bis 2034, etwa 41,9 % CAGR.

• Effizienz und Kosten: autonome Förderfahrzeuge und Automatisierung haben Produktivitätssteigerungen bei Lkw von rund 20 % gemeldet.
• Predictive Maintenance: KI kann Ausfallzeiten durch Gerätestörungen um 25–50 % reduzieren und Wartungskosten senken.
• Sicherheit: autonome/ferngesteuerte Ausrüstung reduziert die Präsenz von Mitarbeitern in Hochrisikobereichen; einige Standorte melden null Ausfallunfälle.
• Nachhaltigkeit: Optimierung von Energie und Belüftung senkt Verbrauch und Umweltbelastung.

• Spherical Insights schätzt den globalen Bergbaumarkt 2024 auf rund 1,10 Bio. USD, der bis 2035 auf 1,90 Bio. USD wächst, mit 5,07 % CAGR (2025–2035).
• Andere Studien schätzen den Markt für Bergbaimetalle auf 1,13 Bio. USD im Jahr 2024, wachsend auf 1,86 Bio. USD bis 2034 (5,13 % CAGR).
• Infosys prognostiziert den breiteren Bergbaumarkt von rund 2 Bio. USD im Jahr 2022 auf rund 3,5 Bio. USD bis 2032 (5,8 % CAGR).
• Zusammen zeigen diese Daten einen stabilen, grundlegenden Sektor, der etwa 2–3 % des globalen BIP ausmacht.

• Asien-Pazifik (China, Australien, Indien usw.) ist der größte Markt nach Volumen und Wert; Metalle, Kohle und kritische Mineralien dominieren.
• Nord- und Lateinamerika sind strategisch wichtig für Kupfer, Gold und Lithium im Zusammenhang mit der Energiewende.

• Energiewende: Bis 2030 wird erwartet, dass die Nachfrage nach Lithium und Kobalt die aktuelle Kapazität etwa verdoppelt; die Kupfernachfrage könnte die heutige Produktion um rund 20 % übersteigen.
• ESG- und Genehmigungsdruck: Netto-Null-Ziele, Wasserverbrauch, Flächenwirkung und Erwartungen der Gemeinden machen ESG‑Leistung entscheidend.
• Produktivitätsdruck: sinkende Erzgrade, tiefere Minen und Arbeitskosten treiben die Stückkosten nach oben und beschleunigen Automatisierung und KI.

• Congruence Market Insights: 418,1 Mio. USD im Jahr 2024 → 2,10 Mrd. USD bis 2032 (22,4 % CAGR).
• Market.us und ähnliche: breitere Definitionen deuten auf über 7 Mrd. USD bis 2033 hin (~22–23 % CAGR).
• Precedence und aggressive Szenarien: 35,5 Mrd. USD im Jahr 2025 → 828 Mrd. USD bis 2034 (41,9 % CAGR).
• Ein weiteres aggressives Szenario: 28,9 Mrd. USD im Jahr 2024 → 478 Mrd. USD bis 2032 (42,15 % CAGR).

• Exploration und Geologie: ML für Satelliten-/geophysikalische/geochemische Daten, Erkennung von Erzpotenzial, 3D-Modellierung.
• Produktion und Instandhaltung: vorausschauende Wartung, autonome Lkw und Bohrer, Optimierung von Betriebsparametern.
• Sicherheit und Umwelt: Kollisionsvermeidung, Gasüberwachung, Hangstabilität, Bildanalyse.
• Planung und Versorgung: Produktionsplanung, Flottenoptimierung, Nachfrage- und Preisszenarien.
• Precedence berichtet Exploration als größtes Segment 2024 (~25 %), vorausschauende Wartung als am schnellsten wachsendes Segment und Metallbergbau als führenden Endanwender (~40 %).

Geologische Exploration ist datenintensiv, teuer und riskant; Satellitenbilder, geophysikalische Profile, Bohrdaten und geochemische Ergebnisse werden oft manuell analysiert.

Machine Learning erkennt Erzsignaturen, erstellt probabilitätsbasierte Zielkarten und beschleunigt die 3D-geologische Modellierung.

• Mehr Informationen mit weniger Bohrungen.
• Höhere Erfolgsquoten bei Entdeckungen.
• Kürzere Explorationszyklen und schnellere bankfähige Projekte.

Bagger, Muldenkipper, Förderer, Brecher und Mühlen verursachen hohe CAPEX/OPEX; ungeplante Ausfälle erhöhen die Stückkosten.

Sensordaten (Vibration, Temperatur, Druck, Strom, Ölanalyse) ermöglichen es KI-Modellen, Ausfälle Wochen im Voraus vorherzusagen.

• 25–50% weniger Ausfallzeit durch Geräteausfälle.
• Optimierte Wartungsbudgets und geringerer Ersatzteilverbrauch.
• Höhere Verfügbarkeit und längere Lebensdauer der Geräte.
• Edge-Gateways in Gruben/Anlagen; gepufferte Synchronisierung mit Cloud/VPC für Training.
• Codebeispiel (Pseudocode): `anomaly_score = detect_anomaly(sensor_window)`.

AHS nutzt AI, GPS, LiDAR und Radar zur Routenplanung, Kollisionsvermeidung und für einen durchgängigen 24/7-Betrieb.

Autonome Bohrer und Lader optimieren zusammen mit AI-Flottenmanagement Routen und Beladung.

• Rund 20% Produktivitätssteigerung bei Lkw in Westaustralien gemeldet.
• Einige Standorte berichten von bis zu 15% geringeren Stückkosten und höherer Verfügbarkeit.
• Weniger Leerlaufzeit sowie reduzierter Kraftstoff- und Reifenverbrauch.
• Latenzziele <250 ms für Näherungswarnungen; Redundanz über Edge-Failover.

Bergbau ist historisch risikoreich mit geringer Sicht, Sprengarbeiten, Gas- und Staubbelastungen sowie schweren mobilen Maschinen.

AI-gestützte Bildverarbeitung und Sensoren ermöglichen Echtzeitüberwachung von Gas, Staub, Hitze, Bodenbewegungen, PSA-Konformität und gefährlicher Nähe.

• Weniger schwere Zwischenfälle und Todesfälle.
• Verbesserte Einhaltung von Vorschriften.
• Niedrigere Versicherungs- und Entschädigungskosten.
• Edge-Inferenz in Tunneln für PSA-/Näherungsalarme unter 200 ms.

Zerkleinerung, Mahlen, Flotation und Magnetabscheidung sind energieintensiv und entscheidend für die Ausbeute.

AI modelliert Variablen wie Aufgabegutshärte, Partikelgrößenverteilung, Kreislaufbelastung und Energieverbrauch, um Einstellungen zu optimieren.

• Weniger Energie pro Tonne und geringerer Verschleiß.
• Höhere Ausbeute und bessere Konzentratqualität.
• Einsparungen beim Reagenzienverbrauch.
• Digitale Zwillinge für Mahlkreisläufe und Flotationszellen zur sicheren Prüfung von Sollwerten.

Im Untertagebau zählt die Belüftung zu den größten Energieverbrauchern.

Ventilation-on-Demand (VoD) nutzt AI, um den Luftstrom basierend auf Personen, Geräten und Gaswerten anzupassen.

• 20–30% energiebezogene Einsparungen speziell bei der Belüftung.
• Niedrigere Gesamtkosten für Energie und verbesserter CO2-Fußabdruck.
• Resilienzpläne bei Telemetrieverlust; sichere Standardwerte bei Ausfall.

• Digitale und Automatisierungstechnologien erhöhten die globale Bergbauproduktivität zwischen 2014–2016 jährlich um ca. 2,8%.
• Autonome Transportstandorte melden etwa 20% Produktivitätssteigerung bei Muldenkippern.
• Inline‑Latenzziele <250 ms für Sicherheits- und Dispatch‑Ereignisse.

• AHS‑Implementierungen berichten von bis zu 15% geringeren Stückkosten.
• KI‑gestützte vorausschauende Wartung kann ausfallbedingte Stillstände um 25–50% reduzieren.
• Wartungskostenreduktion von 10–25% durch zustandsbasierte Arbeiten.

• Einige Betriebe berichten von null Ausfallzeiten durch Verletzungen, nachdem Personal aus Hochrisikozonen entfernt wurde.
• KI‑Sicherheitslösungen können ermüdungsbedingte Vorfälle um ca. 15% reduzieren und Kollisionsraten um bis zu 30% senken.
• Proximity-/PSA‑Warnungen <200–250 ms unterstützen sichere Interventionen.

• „Ventilation‑on‑Demand“ ermöglicht 20–30% Energieeinsparungen bei Belüftungssystemen.
• Optimierung von Anlagen und Fuhrpark führt zu ein- bis zweistelligen Reduktionen der Energieintensität.

• Daten- und Infrastrukturdefizite: nicht sensorbestückte Ausrüstung und schwache Konnektivität im Untergrund.
• Kultureller und organisatorischer Widerstand: Festhalten an traditionellen Methoden und Sorgen um Arbeitsplatzverlust.
• Investitions- und ROI‑Unsicherheit: autonome Flotten und integrierte Leitstellen erfordern hohe CAPEX.
• Fachkräftemangel: zu wenige hybride Profile Bergbau + Daten/Automatisierung.

• Modellfehler (False Positives/Negatives).
• Cyberrisiken für autonome Fahrzeuge und Leitsysteme.
• Komplexität bei regulatorischer und sicherheitsrelevanter Compliance.

• Zentrale Schmerzpunkte klären: ungeplante Ausfälle, Sicherheitsvorfälle, Energiekosten.
• Dateninventur und Gap-Analyse durchführen; fehlende Sensoren identifizieren.
• Kritische Sensoren ergänzen und zuverlässige Konnektivität unter Tage bereitstellen.
• Dashboards für OEE, Ausfallzeiten, Sicherheits- und Energie-KPIs erstellen.
• Defekt-/Vorfalltaxonomien definieren; SOPs für Labeling im Bereich Safety Vision festlegen.

• Pilotprojekt vorausschauende Wartung: Fokus auf Brecher, Mühlen, Förderer und 5–10 Muldenkipper.
• Flotten- und Produktionsoptimierung: Routen, Zykluszeiten, Leerlauf und Wartezeiten analysieren.
• PoC zur Sicherheitsüberwachung: Kamera + Vision-Analytics für PSA und gefährliche Annäherung.
• Einen internen Business Owner und eine Leitung für digitale Transformation benennen.
• Shadow Mode für Sicherheits- und Dispatch-Entscheidungen; HITL-Freigabeschwellen.

• Modelle zur vorausschauenden Wartung auf den gesamten kritischen Anlagenbestand ausrollen.
• Erweitertes Dispatching und gestufte AHS-Tests dort einführen, wo möglich.
• Ventilation-on-Demand im Untertagebetrieb einsetzen.
• Echtzeitoptimierung für Zerkleinerung und Flotation aufbauen.
• Betrieb in einem integrierten Kontrollzentrum zusammenführen.
• Blue/Green-Releases mit Rollback für Flotten-/QC-Modelle implementieren.

• Precedence Research | Mining Metal Market Size to Hit Around USD 1.86 Tn by 2034 (2025)https://www.precedenceresearch.com/mining-metal-market
• GlobeNewswire / The Business Research Company | Mining Global Market Report 2024https://www.globenewswire.com/news-release/2024/03/07/2841994/28124/en/Mining-Global-Market-Report-2024.html
• Infosys Knowledge Institute | Mining Industry Outlook 2024 (2024)https://www.infosys.com/iki/research/mining-industry-outlook2024.html
• Spherical Insights | Top 20 Companies in Mining Market (2024–2035)https://www.sphericalinsights.com/blogs/top-20-companies-in-mining-market-2024-2035
• Statista | Thema: Bergbau (globaler Statistiküberblick)https://www.statista.com/topics/1143/mining/

• Congruence Market Insights | AI in Mining Market – Region-Wise Market Insights (2025)https://www.congruencemarketinsights.com/report/ai-in-mining-market
• Technavio | AI In Mining Market Analysis, Size, and Forecast 2025–2029 (2025)https://www.technavio.com/report/ai-in-mining-market-industry-analysis
• Precedence Research | AI in Mining Market Size to Hit USD 828.33 Billion by 2034 (2025)https://www.precedenceresearch.com/ai-in-mining-market
• Market.us | AI in Mining Market Size, Statistics, Share | CAGR von 22,7 % (2024)https://market.us/report/ai-in-mining-market/
• Yahoo Finance | AI in Mining Market to Hit USD 478.29 Billion by 2032 (2025)https://finance.yahoo.com/news/ai-mining-market-hit-usd-140000270.html

• SymX.ai | Revolutionierung der prädiktiven Wartung in der Bergbauindustrie mit KI (2025)https://symx.ai/revolutionizing-predictive-maintenance-in-the-mining-industry-with-ai
• Mining-Technology.com | Prädiktive Wartung und der Aufstieg von KI im Bergbau (2024)https://www.mining-technology.com/features/predictive-maintenance-and-the-rise-of-ai-in-mining/
• Oracle | Einsatz von KI in der prädiktiven Wartung: Was Sie wissen müssen (2024)https://www.oracle.com/tr/scm/ai-predictive-maintenance/
• SmartDev | KI im Bergbau: Die wichtigsten Anwendungsfälle, die Sie kennen sollten (2025)https://smartdev.com/ai-use-cases-in-mining/
• Omdena | KI im Bergbau: Leitfaden für Nachhaltigkeit und Kostenoptimierung (2025)https://www.omdena.com/blog/ai-in-mining-guide
• Omdena | KI-Anwendungsfälle im Bergbau – Verarbeitung & Anlagen (2025)https://www.omdena.com/blog/ai-use-cases-in-mining
• McKinsey & Company | Hinter dem Produktivitätsschub im Bergbau: Technologiegestützte Transformation (2018)
• McKinsey & Company | Wie digitale Innovation die Produktivität im Bergbau steigern kann (PDF, mckinsey.de)
• SNC Technologies | McKinsey hebt die Rolle von KI in der Bergbauindustrie hervor (2025)https://snctechnologies.com/mckinsey-highlights-the-role-of-ai-in-the-mining-industry/

• Deloitte | Verbesserung von Gesundheit und Sicherheit im Bergbau durch Automatisierung, KI und IoT (2025)https://www.deloitte.com/us/en/Industries/energy/articles/mining-ai-automation-for-health-safety.html
• Global Mining Review | KI: Ein Gamechanger für die Sicherheit im Bergbau (2024)https://www.globalminingreview.com/mining/09082024/ai-a-game-changer-for-mine-safety/
• MiningDoc.tech (Q&A) | Wie verbessern KI-gestützte autonome Muldenkipper Effizienz und Sicherheit im Bergbau? (2025)https://www.miningdoc.tech/question/how-are-ai-powered-autonomous-haul-trucks-improving-efficiency-and-safety-in-mining/
• MiningDoc.tech (Q&A) | Wie verbessert Technologie die Sicherheit im Bergbaubetrieb? (2025)https://www.miningdoc.tech/question/how-is-technology-improving-safety-in-mining-operations/
• Journal WJAETS | Einführung autonomer Transportfahrzeuge im Bergbau: Sicherheitsvorteile und Managementherausforderungen (2025)https://journalwjaets.com/content/implementing-autonomous-haulage-trucks-mining-safety-benefits-and-management-challenges
• MiningDoc.tech (Blog) | Die Rolle der Robotik bei der Verbesserung von Sicherheit und Effizienz im Bergbaubetrieb (2025)https://www.miningdoc.tech/2025/06/04/the-role-of-robotics-in-improving-safety-and-efficiency-in-mining-operations/
• LinkedIn – Andy Miller | Unter der Erde: KI definiert die Bergbauindustrie neu (2024)https://www.linkedin.com/pulse/under-earth-ai-redefines-mining-industry-andy-miller-s8hzc
• LinkedIn – David Alonso | KI-Einführung zielt darauf ab, die Sicherheit im Bergbau zu erhöhen (2024)https://www.linkedin.com/posts/davidalonso_ai-adoption-aims-to-lift-mine-safety-activity-7200616694002704384-DtoC

• Ereignis-/Vorfalltaxonomien für PSA, Annäherung und Gerätefehler; Dual-Review-Labeling für sicherheitskritische Daten.
• Dataset-Versionierung verknüpft mit Grube/Level, Geräte-ID, Lichtverhältnissen und Umweltfaktoren; prüfbereite Metadaten.

• Shadow-Modus für Sicherheits- und Dispatch-Entscheidungen vor der Automatisierung; Bedienerbestätigungsschwellen nach Schweregrad.
• Rollback-Pläne pro Flotte und Anlage; FP/FN-Schutzmechanismen für autonome Aktionen.

• Latenz-/Uptime-SLOs (<200–250 ms; 99%+) mit Watchdogs und Fail-safe-Defaults.
• Drift-Monitoring für Staub-/Licht-/Wetteränderungen; Retrain-Trigger verknüpft mit Saison und Höhenstufe.
• Edge-Buffering bei Verbindungsverlust; wiederaufnehmbare Synchronisation zu VPC/Cloud.

• Edge-Inferenz an Baggern, Trucks, Brechern; Cloud/VPC-Training mit PrivateLink; keine Roh-PII außerhalb der VPC.
• Blue/Green-Releases mit Rollback für Dispatch- und Sicherheitsmodelle der Flotte; Version-Pinning für Audits.

• OT-Netzwerkisolation, signierte Binärdateien, Verschlüsselung bei Übertragung/at rest.
• Rollenbasierter Zugriff und Audit-Trails für Modell-/Parameteränderungen und Sicherheitsüberschreibungen.

• Predictive-Maintenance- und Flottenoptimierungs-Pipelines mit Edge-Gateways und CMMS/Dispatch-Integration.
• Safety-Vision-Stacks für PSA/Annäherung mit <200–250 ms Latenz und Health-Checks.
• Anlagenoptimierung (Brechen, Mahlen, Flotation) mit Digital Twins und rückrollbaren Releases.

• Shadow-Mode-Launch, HITL-Freigaben, Rollback/Versionierung fest in Releases verankert.
• Monitoring von Drift, Anomalien, Latenz und Uptime; Alerts an Leitwarte, Wartung und Sicherheitsverantwortliche.

• 8–12‑wöchige PoCs (Predictive Maintenance, Safety Vision); 6–12‑monatige Skalierung über Flotten und Anlagen mit Change Management und Bedienerschulung.
• Sichere Konnektivität (VPC, PrivateLink/VPN), OT-Isolation, keine Secrets in Logs.