Bergbau
Use cases: Machine Learning Solutions
Mineralienexploration und Satellitenbilder erzeugen große Datenmengen, die Machine Learning-Modellen helfen können, große Landflächen zu analysieren und wertvolle Mineralien zu entdecken, wodurch die Kosten gesenkt werden. Die automatische Wartung von Standorten und Ausrüstung kann die allgemeinen Sicherheitsbedingungen für Arbeiter und die Umwelt verbessern, während eine höhere Präzision weniger Operationen im Allgemeinen bedeuten wird, was die Umweltbelastung reduziert.
Konsolidierung und Analyse von Explorationsdaten wie geologischen Karten, Berichten und Fernerkundungsdaten
Für jede Art von Daten, einschließlich Karten oder Fernerkundungsdaten, gibt es ein passendes Machine-Learning-Modell. Durch den Einsatz von Computer-Vision-Modellen für deren Analyse können die vorbereitenden Phasen des Bergbauprozesses mit hoher Genauigkeit beschleunigt werden.
Kontinuierliche Überwachung der Abbaubetriebe mit Hilfe von Satelliten- oder Drohnenbildern
Satellitendaten sind leicht verfügbar und trotz ihrer Komplexität können Machine-Learning-Modelle diese schnell analysieren. Indem sie mit Mustern aus historischen Daten verglichen werden, kann das Modell Bergbaustätten überwachen und Experten im Falle unerwarteter Ereignisse benachrichtigen, wodurch Risiken minimiert werden.
Unterstützung der Nachhaltigkeits- und Sicherheitsabteilungen bei Überwachung und Meldung von Risiken
Die Gewährleistung der Sicherheit von Standorten, Mitarbeitern und Ausrüstung ist von entscheidender Bedeutung. Jede Verzögerung bei der Entdeckung eines Sicherheitsverstoßes kann großen Schaden verursachen, einschließlich des Verlusts von Menschenleben. Kontinuierliche Überwachung kann dabei helfen, menschliche Experten über jede geringfügige Abweichung von der Norm zu warnen, während vorausschauende Wartung den optimalen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten vorhersagen kann, um die Sicherheit und Nachhaltigkeit weiter zu unterstützen.
