광업을 위한 AI: 시장 전망, 운영 활용 사례, 실행 전략

• 일부 연구는 2024년 4억 달러 규모가 2032년 21억 달러로 성장할 것으로 추정하며(CAGR 22.4%).
• 다른 전망에서는 2024년 289억 달러에서 2032년 4,780억 달러로 성장하며 약 CAGR 42%로 예상합니다.
• Precedence Research는 2025년 354.7억 달러에서 2034년 8,280억 달러로 증가할 것으로 전망하며 CAGR 약 41.9%로 분석합니다.

• 효율 및 비용: 자율 운송과 자동화는 트럭 생산성을 약 20% 향상시킨 사례가 있습니다.
• 예지 정비: AI는 장비 고장으로 인한 다운타임을 25–50% 줄이고 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.
• 안전: 자율/원격 장비는 인력을 고위험 지역에서 멀어지게 하며, 일부 광산에서는 LTI(작업손실사고) 0건을 보고했습니다.
• 지속가능성: 에너지 및 환기 최적화를 통해 소비와 환경 영향을 줄일 수 있습니다.

• Spherical Insights는 글로벌 광업 시장을 2024년 약 1.10조 달러로 추정하며, 2035년에는 CAGR 5.07%(2025–2035)로 1.90조 달러에 이를 것으로 전망합니다.
• 다른 연구는 2024년 광물·금속 시장을 1.13조 달러로 추정하며 2034년 1.86조 달러까지 성장(CAGR 5.13%)할 것으로 봅니다.
• Infosys는 광업 전체 시장이 2022년 약 2조 달러에서 2032년 약 3.5조 달러로 성장할 것으로 예상하며 CAGR 5.8%로 분석합니다.
• 전체적으로 이는 글로벌 GDP의 약 2–3%를 차지하는 안정적이고 기반이 되는 산업임을 보여줍니다.

• 아시아태평양(중국, 호주, 인도 등)은 금속, 석탄, 핵심 광물 분야를 중심으로 물량 및 가치 면에서 가장 큰 시장입니다.
• 북미와 중남미는 에너지 전환과 연계된 구리, 금, 리튬에서 전략적 중요성을 갖습니다.

• 에너지 전환: 2030년까지 리튬과 코발트 수요는 현재 생산능력의 약 두 배에 이를 것으로 예상되며, 구리 수요는 현재 공급량을 약 20% 초과할 수 있습니다.
• ESG 및 인허가 압력: 탄소중립 목표, 수자원 사용, 토지 영향, 지역사회 요구로 인해 ESG 성과가 더욱 중요해지고 있습니다.
• 생산성 압박: 광석 품위 하락, 광산 심도 증가, 노동 비용 상승은 단위 비용을 높이며 자동화와 AI 도입을 가속합니다.

• Congruence Market Insights: 2024년 4억1810만 달러 → 2032년 21억 달러 (CAGR 22.4%).
• Market.us 등: 더 넓은 정의 적용 시 2033년 70억 달러 이상 (CAGR 약 22–23%).
• Precedence 및 공격적 시나리오: 2025년 355억 달러 → 2034년 8280억 달러 (CAGR 41.9%).
• 또 다른 공격적 시나리오: 2024년 289억 달러 → 2032년 4780억 달러 (CAGR 42.15%).

• 탐사 및 지질: 위성/지구물리/지구화학 데이터 기반 ML, 광체 잠재성 탐지, 3D 모델링.
• 생산 및 유지보수: 예지 정비, 자율주행 트럭 및 드릴, 운영 파라미터 최적화.
• 안전 및 환경: 충돌 방지, 가스 모니터링, 사면 안정성, 비전 분석.
• 계획 및 공급망: 생산 계획, 장비 운영 최적화, 수요 및 가격 시나리오.
• Precedence는 2024년 탐사 부문이 가장 큰 비중(~25%), 예지 정비가 가장 빠른 성장세, 금속 광업이 주요 최종 사용자(~40%)라고 보고한다.

지질 탐사는 방대한 데이터와 높은 비용, 높은 위험이 수반되며 위성영상, 지구물리 단면, 시추 데이터, 지구화학 결과 등이 종종 수작업으로 분석된다.

머신러닝은 광체 신호를 감지하고 확률 기반 목표 지도를 생성하며 3D 지질 모델링을 가속화한다.

• 적은 시추공으로 더 많은 정보를 확보.
• 발견 성공률 향상.
• 탐사 기간 단축 및 은행성 프로젝트의 신속한 실행.

굴착기, 운반 트럭, 컨베이어, 크러셔, 밀은 높은 CAPEX/OPEX가 발생하며 계획되지 않은 고장은 단위 비용을 증가시킨다.

센서 데이터(진동, 온도, 압력, 전류, 오일 분석)는 고장을 수 주 전에 예측하는 AI 모델을 가능하게 한다.

• 장비 고장으로 인한 다운타임 25–50% 감소.
• 정비 예산 최적화 및 예비 부품 사용 감소.
• 가동률 증가 및 장비 수명 연장.
• 피트/플랜트 근처 엣지 게이트웨이; 학습을 위한 클라우드/VPC로 버퍼 동기화.
• 코드 예시(Pseudocode): `anomaly_score = detect_anomaly(sensor_window)`.

AHS는 AI, GPS, LiDAR, 레이더를 활용해 경로를 계획하고 충돌을 방지하며 24/7 운용된다.

자율 시추기와 로더는 AI 기반 플릿 관리와 결합해 경로와 적재량을 최적화한다.

• 서호주에서 트럭 생산성이 약 20% 향상된 사례 보고.
• 일부 사이트에서는 단위 비용 최대 15% 절감 및 가동률 향상을 보고.
• 공회전 시간 감소 및 연료·타이어 비용 절감.
• 근접 경보를 위한 지연 목표 <250 ms; 엣지 페일오버로 이중화.

광산업은 역사적으로 가시성 저하, 발파, 가스·분진 위험, 대형 장비 등으로 인해 고위험 산업이다.

AI 비전과 센서는 가스, 분진, 열, 지반 움직임, PPE 착용 여부, 위험한 근접 상황을 실시간 모니터링할 수 있게 한다.

• 중대 사고 및 사망 사고 감소.
• 규제 준수 수준 향상.
• 보험 및 보상 비용 절감.
• 터널 내 엣지 추론으로 200 ms 이하 PPE/근접 경보 지원.

파쇄, 분쇄, 부유선광, 자력선별은 에너지 집약적이며 회수율에 핵심적이다.

AI는 공급 경도, 입도 분포, 회로 부하, 에너지 사용량 등의 변수를 모델링해 설정값을 최적화한다.

• 톤당 에너지 절감 및 마모 감소.
• 회수율 및 정광 품질 향상.
• 시약 소비 절감.
• 밀 회로 및 부유셀의 디지털 트윈으로 안전한 설정값 테스트 가능.

지하광산에서는 환기가 가장 큰 에너지 소비 요인 중 하나다.

VoD(Ventilation-on-Demand)는 인원, 장비, 가스 측정값에 따라 공기 흐름을 AI로 조정한다.

• 환기 관련 에너지 20–30% 절감.
• 총 에너지 비용 절감 및 탄소 배출 개선.
• 텔레메트리 손실 대비 복원 계획; 장애 시 안전 기본값 유지.

• 디지털 및 자동화 기술은 2014–2016년 사이 전 세계 광업 생산성을 연평균 약 2.8% 향상시켰습니다.
• 자율 운반 현장은 트럭 생산성이 약 20% 향상되었다고 보고합니다.
• 안전/디스패치 이벤트에 대한 인라인 지연 목표 <250 ms.

• AHS 구축은 단위 비용을 최대 15%까지 절감한 것으로 보고됩니다.
• AI 기반 예지 정비는 고장 관련 가동 중단 시간을 25–50% 줄일 수 있습니다.
• 상태 기반 작업을 통해 유지보수 비용 10–25% 절감.

• 일부 작업장은 고위험 구역에서 인력을 이동시킨 후 작업 손실 사고가 0건이라고 보고합니다.
• AI 안전 솔루션은 피로 관련 사고를 약 15% 줄이고 충돌률을 최대 30% 낮출 수 있습니다.
• 근접/PPE 알림 <200–250 ms는 안전한 개입을 지원합니다.

• 수요 기반 환기(Ventilation-on-Demand)는 환기 시스템 에너지를 20–30% 절감합니다.
• 플랜트 및 장비 최적화는 에너지 집약도를 한 자릿수에서 두 자릿수까지 낮추는 효과를 제공합니다.

• 데이터 및 인프라 격차: 센서가 없는 장비와 취약한 지하 연결성.
• 문화적 및 조직적 저항: 전통적 방식 고수와 일자리 감소 우려.
• 투자 및 ROI 불확실성: 자율 주행 장비와 통합 관제센터는 대규모 CAPEX가 필요함.
• 인재 부족: 광업 + 데이터/자동화 융합 역량 보유 인력 부족.

• 모델 오류(거짓 양성/거짓 음성).
• 자율 차량 및 제어 시스템의 사이버 보안 위험.
• 규제 및 안전 준수의 복잡성.

• 가장 큰 문제 지점을 명확히 파악: 계획되지 않은 다운타임, 안전 사고, 에너지 비용.
• 데이터 인벤토리 및 갭 분석 수행; 누락된 센서를 식별.
• 중요 센서를 추가하고 신뢰할 수 있는 지하 통신망 구축.
• OEE, 다운타임, 안전, 에너지 KPI를 위한 대시보드 구축.
• 결함/사고 분류 체계를 정의하고 안전 비전을 위한 라벨링 SOP를 확립.

• 예지 정비 파일럿: 분쇄기, 제분기, 컨베이어, 5–10대의 운반 트럭을 대상으로 설정.
• 장비 및 생산 최적화: 이동 경로, 사이클 타임, 유휴 시간, 대기 시간 분석.
• 안전 모니터링 PoC: PPE 및 위험 근접 감지를 위한 카메라 + 비전 분석.
• 내부 비즈니스 오너와 디지털 전환 책임자 지정.
• 안전 및 디스패치 의사결정을 위한 섀도 모드 운영; HITL 승인 임계값 설정.

• 예지 정비 모델을 주요 장비 전체로 확대 적용.
• 고급 디스패칭 도입 및 가능한 구역에서 단계적 AHS 시험 운영.
• 지하 작업에 Ventilation-on-Demand 도입.
• 분쇄 및 부유 공정의 실시간 최적화 구축.
• 운영을 통합 관제 센터로 통합.
• 장비/품질관리 모델에 대한 블루/그린 릴리스 및 롤백 적용.

• 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 | Topic: Mining (global statistics overview)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 of 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 | AI로 광업 분야의 예지 정비 혁신 (2025)https://symx.ai/revolutionizing-predictive-maintenance-in-the-mining-industry-with-ai
• Mining-Technology.com | 예지 정비와 광업에서의 AI 확산 (2024)https://www.mining-technology.com/features/predictive-maintenance-and-the-rise-of-ai-in-mining/
• Oracle | 예지 정비에서의 AI 활용: 반드시 알아야 할 사항 (2024)https://www.oracle.com/tr/scm/ai-predictive-maintenance/
• SmartDev | 광업 분야의 AI: 꼭 알아야 할 핵심 활용 사례 (2025)https://smartdev.com/ai-use-cases-in-mining/
• Omdena | 광업 분야에서의 AI: 지속 가능성과 비용 최적화를 위한 가이드 (2025)https://www.omdena.com/blog/ai-in-mining-guide
• Omdena | 광업의 AI 활용 사례 – 공정 및 플랜트 (2025)https://www.omdena.com/blog/ai-use-cases-in-mining
• McKinsey & Company | 광업 생산성 향상의 배경: 기술 기반 전환 (2018)
• McKinsey & Company | 디지털 혁신이 광업 생산성을 향상시키는 방법 (PDF, mckinsey.de)
• SNC Technologies | McKinsey, 광업 산업에서 AI의 역할 강조 (2025)https://snctechnologies.com/mckinsey-highlights-the-role-of-ai-in-the-mining-industry/

• Deloitte | 자동화·AI·IoT를 통한 광업의 보건 및 안전 개선 (2025)https://www.deloitte.com/us/en/Industries/energy/articles/mining-ai-automation-for-health-safety.html
• Global Mining Review | AI: 광산 안전을 바꾸는 게임체인저 (2024)https://www.globalminingreview.com/mining/09082024/ai-a-game-changer-for-mine-safety/
• MiningDoc.tech (Q&A) | AI 기반 자율 운반 트럭이 광업의 효율성과 안전성을 어떻게 높이는가? (2025)https://www.miningdoc.tech/question/how-are-ai-powered-autonomous-haul-trucks-improving-efficiency-and-safety-in-mining/
• MiningDoc.tech (Q&A) | 기술이 광산 운영의 안전성을 어떻게 향상시키는가? (2025)https://www.miningdoc.tech/question/how-is-technology-improving-safety-in-mining-operations/
• Journal WJAETS | 광업에서 자율 운반 트럭 도입: 안전성 향상 및 관리 도전과제 (2025)https://journalwjaets.com/content/implementing-autonomous-haulage-trucks-mining-safety-benefits-and-management-challenges
• MiningDoc.tech (blog) | 광산 운영의 안전성과 효율성을 높이는 로보틱스의 역할 (2025)https://www.miningdoc.tech/2025/06/04/the-role-of-robotics-in-improving-safety-and-efficiency-in-mining-operations/
• LinkedIn – Andy Miller | 지반 아래에서: AI가 재정의하는 광업 산업 (2024)https://www.linkedin.com/pulse/under-earth-ai-redefines-mining-industry-andy-miller-s8hzc
• LinkedIn – David Alonso | AI 도입, 광산 안전성 향상 목표 (2024)https://www.linkedin.com/posts/davidalonso_ai-adoption-aims-to-lift-mine-safety-activity-7200616694002704384-DtoC

• PPE, 접근 거리, 장비 결함에 대한 이벤트/사고 분류 체계; 안전 중요 데이터에 대한 이중 검수 라벨링.
• 갱도/레벨, 장비 ID, 조명 조건, 환경 요인에 연동된 데이터셋 버전 관리; 감사 대응 메타데이터.

• 자동화 전 안전 및 디스패치 결정을 위한 섀도 모드; 심각도 기반 작업자 확인 임계값.
• 차량군 및 플랜트 단위 롤백 계획; 자율 작업을 위한 FP/FN 보호 장치.

• 감시 장치와 페일세이프 기본값을 갖춘 지연/가동 시간 SLO (<200–250 ms; 99%+).
• 먼지/조명/날씨 변화에 대한 드리프트 모니터링; 계절 및 벤치 고도 기반 재학습 트리거.
• 연결 끊김 대응을 위한 엣지 버퍼링; VPC/클라우드로의 재개 가능한 동기화.

• 굴삭기, 트럭, 크러셔에서의 엣지 추론; PrivateLink을 활용한 클라우드/VPC 학습; 원본 PII의 VPC 외부 반출 금지.
• 차량군 디스패치 및 안전 모델에 대한 블루/그린 배포 및 롤백; 감사를 위한 버전 고정.

• OT 네트워크 격리, 서명된 바이너리, 전송/저장 시 암호화.
• 모델/파라미터 변경 및 안전 무시 작업에 대한 역할 기반 접근과 감사 로그.

• 엣지 게이트웨이 및 CMMS/디스패치 통합을 갖춘 예지 정비 및 차량군 최적화 파이프라인.
• PPE/접근 거리 안전 비전을 위한 <200–250 ms 지연 및 상태 점검 포함 스택.
• 디지털 트윈 및 롤백 가능한 릴리스를 갖춘 플랜트 최적화(파쇄, 분쇄, 부유).

• 섀도 모드 런치, HITL 승인, 릴리스에 내재된 롤백/버전 관리.
• 드리프트·이상·지연·가동 시간 모니터링; 관제센터·정비·안전 책임자에게 라우팅되는 알림.

• 8–12주 PoC(예지 정비, 안전 비전); 변경 관리 및 작업자 교육을 포함한 차량군·플랜트 전반 6–12개월 스케일링.
• 보안 연결(VPC, PrivateLink/VPN), OT 격리, 로그 내 비밀값 제로.