AI dla górnictwa: perspektywy rynkowe, operacyjne przypadki użycia i strategia wdrożenia

• Niektóre analizy szacują 0,4 mld USD w 2024 r. z wzrostem do 2,1 mld USD do 2032 r. (CAGR 22,4%).
• Inne prognozy przewidują wzrost z 28,9 mld USD w 2024 r. do 478 mld USD w 2032 r., około 42% CAGR.
• Precedence Research prognozuje 35,47 mld USD w 2025 r. i 828 mld USD do 2034 r., około 41,9% CAGR.

• Efektywność i koszty: autonomiczny transport i automatyzacja przyniosły około 20% wzrostu produktywności ciężarówek.
• Predykcyjne utrzymanie ruchu: AI może ograniczyć przestoje wynikające z awarii sprzętu o 25–50% i obniżyć koszty utrzymania.
• Bezpieczeństwo: autonomiczny/zdalny sprzęt oddala ludzi od stref wysokiego ryzyka; niektóre zakłady raportują zerowe wypadki skutkujące utratą czasu pracy.
• Zrównoważony rozwój: optymalizacja energii i wentylacji zmniejsza zużycie oraz wpływ na środowisko.

• Spherical Insights szacuje globalny rynek górniczy na około 1,10 bln USD w 2024 r., z prognozą wzrostu do 1,90 bln USD do 2035 r. przy CAGR 5,07% (2025–2035).
• Inne badania szacują rynek metali górniczych na 1,13 bln USD w 2024 r. z wzrostem do 1,86 bln USD do 2034 r. (CAGR 5,13%).
• Infosys prognozuje wzrost szerszego rynku górniczego z około 2 bln USD w 2022 r. do około 3,5 bln USD w 2032 r. (CAGR 5,8%).
• Razem wskazuje to na stabilny, fundamentalny sektor stanowiący około 2–3% globalnego PKB.

• Region Azji i Pacyfiku (Chiny, Australia, Indie itd.) jest największym rynkiem pod względem wolumenu i wartości; dominują metale, węgiel i surowce krytyczne.
• Ameryka Północna i Łacińska mają strategiczne znaczenie dla miedzi, złota i litu powiązanych z transformacją energetyczną.

• Transformacja energetyczna: do 2030 r. popyt na lit i kobalt ma mniej więcej podwoić obecną podaż; popyt na miedź może przekroczyć obecny poziom produkcji o około 20%.
• Presja ESG i licencyjna: cele net‑zero, zużycie wody, wpływ na tereny i oczekiwania społeczności czynią wyniki ESG kluczowymi.
• Presja produktywności: spadające zawartości rud, głębsze kopalnie i koszty pracy podnoszą koszty jednostkowe, przyspieszając automatyzację i AI.

• Congruence Market Insights: 418.1 mln USD w 2024 → 2.10 mld USD do 2032 (CAGR 22.4%).
• Market.us i podobne: szersze definicje wskazują ponad 7 mld USD do 2033 (~22–23% CAGR).
• Precedence i scenariusze agresywne: 35.5 mld USD w 2025 → 828 mld USD do 2034 (CAGR 41.9%).
• Inny agresywny scenariusz: 28.9 mld USD w 2024 → 478 mld USD do 2032 (CAGR 42.15%).

• Poszukiwania i geologia: ML na danych satelitarnych/geofizycznych/geochemicznych, wykrywanie potencjału rud, modelowanie 3D.
• Produkcja i utrzymanie ruchu: predykcyjne utrzymanie ruchu, autonomiczne ciężarówki i wiertnice, optymalizacja parametrów operacyjnych.
• Bezpieczeństwo i środowisko: zapobieganie kolizjom, monitoring gazów, stabilność skarp, analityka wizyjna.
• Planowanie i łańcuch dostaw: planowanie produkcji, optymalizacja floty, scenariusze popytu i cen.
• Precedence raportuje poszukiwania jako największy segment w 2024 (~25%), predykcyjne utrzymanie ruchu jako najszybciej rosnące oraz górnictwo metali jako wiodącego odbiorcę (~40%).

Prace poszukiwawcze są silnie zależne od danych, kosztowne i ryzykowne; zdjęcia satelitarne, przekroje geofizyczne, dane z odwiertów i wyniki geochemiczne są często analizowane ręcznie.

Uczenie maszynowe wykrywa sygnatury rud, tworzy mapy celów oparte na prawdopodobieństwie i przyspiesza modelowanie geologiczne 3D.

• Więcej informacji przy mniejszej liczbie odwiertów.
• Wyższe wskaźniki sukcesu odkryć.
• Krótsze cykle poszukiwawcze i szybsze projekty bankowalne.

Koparki, wozidła, przenośniki, kruszarki i młyny generują wysokie koszty CAPEX/OPEX; nieplanowane awarie zwiększają koszty jednostkowe.

Dane z czujników (wibracje, temperatura, ciśnienie, prąd, analiza oleju) umożliwiają modelom AI przewidywanie awarii z wyprzedzeniem liczonym w tygodniach.

• 25–50% redukcji przestojów spowodowanych awariami sprzętu.
• Optymalizacja budżetów utrzymaniowych i mniejsze zużycie części zamiennych.
• Wyższa dostępność operacyjna i dłuższa żywotność sprzętu.
• Bramki edge w pobliżu wyrobisk/zakładów; buforowana synchronizacja z chmurą/VPC do trenowania.
• Przykład kodu (Pseudokod): `anomaly_score = detect_anomaly(sensor_window)`.

AHS wykorzystuje AI, GPS, LiDAR i radar do planowania tras, zapobiegania kolizjom oraz pracy w trybie 24/7.

Autonomiczne wiertnice i ładowarki, połączone z AI do zarządzania flotą, optymalizują trasy i obciążenia.

• Około 20% wzrostu produktywności wozideł raportowany w Australii Zachodniej.
• Niektóre lokalizacje raportują do 15% redukcji kosztów jednostkowych i wyższą dostępność.
• Mniej czasu jałowego oraz niższe koszty paliwa i opon.
• Cele opóźnień <250 ms dla alertów bliskości; redundancja dzięki przełączaniu awaryjnemu edge.

Górnictwo historycznie charakteryzuje się wysokim ryzykiem ze względu na ograniczoną widoczność, strzały, zagrożenia gazowe i pyłowe oraz ciężki sprzęt mobilny.

Systemy wizyjne AI i czujniki umożliwiają monitoring w czasie rzeczywistym: gazów, pyłu, temperatury, ruchów górotworu, zgodności z PPE oraz niebezpiecznych zbliżeń.

• Mniej poważnych incydentów i wypadków śmiertelnych.
• Lepsza zgodność z przepisami.
• Niższe koszty ubezpieczeń i odszkodowań.
• Wnioskowanie edge w tunelach dla alarmów PPE/bliskości poniżej 200 ms.

Kruszenie, mielenie, flotacja i separacja magnetyczna są energochłonne i kluczowe dla uzysku.

Modele AI uwzględniają zmienne, takie jak twardość nadawy, rozkład wielkości cząstek, obciążenie obwodu i pobór energii, aby optymalizować ustawienia.

• Niższe zużycie energii na tonę i mniejsze zużycie elementów.
• Wyższy uzysk i lepsza jakość koncentratu.
• Oszczędności w zużyciu odczynników.
• Cyfrowe bliźniaki obwodów młynów i komór flotacyjnych do bezpiecznego testowania nastaw.

W górnictwie podziemnym wentylacja jest jednym z największych konsumentów energii.

Ventilation-on-Demand (VoD) wykorzystuje AI do dostosowywania przepływu powietrza na podstawie obecności ludzi, sprzętu i odczytów gazów.

• 20–30% oszczędności energii specyficznie w wentylacji.
• Niższe całkowite koszty energii i lepszy ślad węglowy.
• Plany odpornościowe na utratę telemetrii; bezpieczne ustawienia domyślne w razie awarii.

• Technologie cyfrowe i automatyzacja zwiększyły globalną produktywność górnictwa o ~2,8% rocznie w latach 2014–2016.
• Zakłady korzystające z autonomicznego transportu raportują ~20% wzrost produktywności ciężarówek.
• Cele opóźnień inline <250 ms dla zdarzeń związanych z bezpieczeństwem/dispatch.

• Wdrożenia AHS przynoszą do 15% redukcji kosztu jednostkowego.
• Predykcyjne utrzymanie ruchu oparte na AI może ograniczyć przestoje związane z awariami o 25–50%.
• Redukcja kosztów utrzymania ruchu o 10–25% dzięki pracom opartym na stanie technicznym.

• Niektóre operacje raportują zerową liczbę incydentów powodujących utratę czasu pracy po odsunięciu ludzi od stref wysokiego ryzyka.
• Rozwiązania bezpieczeństwa oparte na AI mogą zmniejszyć incydenty związane ze zmęczeniem o ~15% i ograniczyć kolizje nawet o 30%.
• Alerty zbliżeniowe/PPE <200–250 ms wspierają bezpieczne reakcje.

• Ventilation-on-Demand zapewnia 20–30% oszczędności energii dla systemów wentylacyjnych.
• Optymalizacja zakładu i floty przynosi jedno- do dwucyfrowe redukcje energochłonności.

• Luki w danych i infrastrukturze: brak czujników na sprzęcie i słaba łączność pod ziemią.
• Opór kulturowy i organizacyjny: przywiązanie do tradycyjnych metod i obawy o utratę pracy.
• Niepewność inwestycji i ROI: autonomiczne floty i zintegrowane centra kontroli wymagają dużego CAPEX.
• Niedobór talentów: brak profili łączących górnictwo z danymi/automatyzacją.

• Błędy modeli (fałszywe alarmy/negatywy).
• Ryzyka cyberbezpieczeństwa dla pojazdów autonomicznych i systemów sterowania.
• Złożoność zgodności regulacyjnej i bezpieczeństwa.

• Zidentyfikuj kluczowe problemy: nieplanowane przestoje, incydenty bezpieczeństwa, koszty energii.
• Przeprowadź inwentaryzację danych i analizę luk; określ brakujące czujniki.
• Dodaj kluczowe czujniki i wdroż niezawodną łączność podziemną.
• Zbuduj pulpity dla OEE, przestojów, bezpieczeństwa i wskaźników energii.
• Zdefiniuj taksonomie wad/incydentów; ustanów procedury etykietowania dla wizji bezpieczeństwa.

• Pilotaż predykcyjnego utrzymania ruchu: celuj w kruszarkę, młyn, przenośnik i 5–10 wozideł.
• Optymalizacja floty i produkcji: analizuj trasy, czasy cykli, czas postoju i oczekiwania.
• PoC monitoringu bezpieczeństwa: kamera + analityka wizyjna dla PPE i niebezpiecznej bliskości.
• Przydziel wewnętrznego właściciela biznesowego i lidera transformacji cyfrowej.
• Tryb shadow dla decyzji bezpieczeństwa i dyspozytorskich; progi akceptacji HITL.

• Wdroż modele predykcyjnego utrzymania ruchu w całej flocie kluczowego sprzętu.
• Wprowadź zaawansowane systemy dyspozytorskie i etapowe testy AHS tam, gdzie to możliwe.
• Wdroż wentylację na żądanie w operacjach podziemnych.
• Zbuduj optymalizację w czasie rzeczywistym dla kruszenia i flotacji.
• Skonsoliduj operacje w zintegrowanym centrum kontroli.
• Wprowadź wdrożenia blue/green z możliwością wycofania dla modeli floty/kontroli jakości.

• 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 | Temat: górnictwo (globalny przegląd statystyk)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 at 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 | Rewolucjonizowanie konserwacji predykcyjnej w branży wydobywczej dzięki AI (2025)https://symx.ai/revolutionizing-predictive-maintenance-in-the-mining-industry-with-ai
• Mining-Technology.com | Konserwacja predykcyjna i wzrost znaczenia AI w górnictwie (2024)https://www.mining-technology.com/features/predictive-maintenance-and-the-rise-of-ai-in-mining/
• Oracle | Wykorzystanie AI w konserwacji predykcyjnej: co musisz wiedzieć (2024)https://www.oracle.com/tr/scm/ai-predictive-maintenance/
• SmartDev | AI w górnictwie: najważniejsze przypadki użycia, które musisz znać (2025)https://smartdev.com/ai-use-cases-in-mining/
• Omdena | AI w górnictwie: przewodnik po zrównoważonym rozwoju i optymalizacji kosztów (2025)https://www.omdena.com/blog/ai-in-mining-guide
• Omdena | Przypadki użycia AI w górnictwie – przetwarzanie i zakłady (2025)https://www.omdena.com/blog/ai-use-cases-in-mining
• McKinsey & Company | Co stoi za wzrostem produktywności w górnictwie: transformacja wspierana technologią (2018)
• McKinsey & Company | Jak innowacje cyfrowe mogą poprawić produktywność w górnictwie (PDF, mckinsey.de)
• SNC Technologies | McKinsey podkreśla rolę AI w branży wydobywczej (2025)https://snctechnologies.com/mckinsey-highlights-the-role-of-ai-in-the-mining-industry/

• Deloitte | Poprawa zdrowia i bezpieczeństwa w górnictwie dzięki automatyzacji, AI i IoT (2025)https://www.deloitte.com/us/en/Industries/energy/articles/mining-ai-automation-for-health-safety.html
• Global Mining Review | AI: przełom dla bezpieczeństwa w kopalniach (2024)https://www.globalminingreview.com/mining/09082024/ai-a-game-changer-for-mine-safety/
• MiningDoc.tech (Q&A) | W jaki sposób autonomiczne wozidła napędzane AI poprawiają efektywność i bezpieczeństwo w górnictwie? (2025)https://www.miningdoc.tech/question/how-are-ai-powered-autonomous-haul-trucks-improving-efficiency-and-safety-in-mining/
• MiningDoc.tech (Q&A) | Jak technologia poprawia bezpieczeństwo w operacjach górniczych? (2025)https://www.miningdoc.tech/question/how-is-technology-improving-safety-in-mining-operations/
• Journal WJAETS | Wdrażanie autonomicznych wozideł w górnictwie: korzyści bezpieczeństwa i wyzwania zarządcze (2025)https://journalwjaets.com/content/implementing-autonomous-haulage-trucks-mining-safety-benefits-and-management-challenges
• MiningDoc.tech (blog) | Rola robotyki w poprawie bezpieczeństwa i efektywności operacji górniczych (2025)https://www.miningdoc.tech/2025/06/04/the-role-of-robotics-in-improving-safety-and-efficiency-in-mining-operations/
• LinkedIn – Andy Miller | Pod powierzchnią: AI redefiniuje branżę wydobywczą (2024)https://www.linkedin.com/pulse/under-earth-ai-redefines-mining-industry-andy-miller-s8hzc
• LinkedIn – David Alonso | Wdrażanie AI ma na celu poprawę bezpieczeństwa w kopalniach (2024)https://www.linkedin.com/posts/davidalonso_ai-adoption-aims-to-lift-mine-safety-activity-7200616694002704384-DtoC

• Taksonomie zdarzeń/incydentów dla ŚOI, bliskości i usterek sprzętu; podwójna weryfikacja etykiet dla danych krytycznych dla bezpieczeństwa.
• Wersjonowanie zestawów danych powiązane z wyrobiskiem/poziomem, ID sprzętu, warunkami oświetlenia i czynnikami środowiskowymi; metadane gotowe do audytu.

• Tryb shadow dla decyzji dotyczących bezpieczeństwa i dyspozytury przed automatyzacją; progi potwierdzeń operatora według wagi zdarzenia.
• Plany wycofania na poziomie floty i zakładu; ograniczenia FP/FN dla działań autonomicznych.

• SLO dla opóźnień/dostępności (<200–250 ms; 99%+) z watchdogami i domyślnymi trybami fail-safe.
• Monitoring dryfu wynikającego ze zmian pyłu/oświetlenia/warunków pogodowych; wyzwalacze ponownego trenowania powiązane z sezonem i wysokością poziomu roboczego.
• Buforowanie na brzegu na wypadek utraty łączności; wznawialna synchronizacja z VPC/chmurą.

• Wnioskowanie na brzegu przy koparkach, ciężarówkach, kruszarkach; trenowanie w chmurze/VPC z PrivateLink; brak surowych danych PII opuszczających VPC.
• Wydania blue/green z możliwością wycofania dla modeli dyspozytury i bezpieczeństwa floty; przypinanie wersji na potrzeby audytów.

• Izolacja sieci OT, podpisane binaria, szyfrowanie w tranzycie i w spoczynku.
• Dostęp oparty na rolach i ścieżki audytu dla zmian modeli/parametrów oraz nadpisywania funkcji bezpieczeństwa.

• Pipelines do predykcyjnego utrzymania ruchu i optymalizacji floty z brzegowymi gatewayami oraz integracją z CMMS/dyspozyturą.
• Stosy wizji bezpieczeństwa dla ŚOI/bliskości z opóźnieniem <200–250 ms i kontrolą stanu.
• Optymalizacja zakładu (kruszenie, mielenie, flotacja) z cyfrowymi bliźniakami i wydaniami z możliwością wycofania.

• Uruchomienie w trybie shadow, zatwierdzenia HITL, wycofanie/wersjonowanie wbudowane w wydania.
• Monitoring dryfu, anomalii, opóźnień i dostępności; alerty kierowane do centrum sterowania, utrzymania ruchu i liderów ds. bezpieczeństwa.

• PoC trwające 8–12 tygodni (predykcyjne utrzymanie ruchu, wizja bezpieczeństwa); skalowanie 6–12 miesięcy w flotach i zakładach z zarządzaniem zmianą i szkoleniem operatorów.
• Bezpieczna łączność (VPC, PrivateLink/VPN), izolacja OT, brak sekretów w logach.