هوش مصنوعی همچنین نقش مهمی در نگهداری پیشبینانه دارد. به جای تعمیر تجهیزات پس از خرابی، شرکتها دادههای عملکرد کامیونها، نوارنقالهها، ماشینآلات فرآوری و شبکه ریلی را تحلیل میکنند تا احتمال خرابی را زودتر تشخیص دهند. این روش توقفهای ناخواسته را کاهش میدهد و قابلیت اطمینان زنجیره عرضه مواد معدنی را افزایش میدهد. در بخش ایمنی نیز فناوریهای هوشمند کاربرد فزایندهای یافتهاند. کامیونهای خودران، نظارت تصویری، پهپادها و حسگرهای دیجیتال، نیاز به حضور کارکنان در مناطق پرریسک را کاهش میدهند. این موضوع به ویژه در زمینه مدیریت سدهای باطله، پایداری دیوارههای معدن و کنترل تردد ماشینآلات سنگین اهمیت دارد.
علاوه بر عملیات تولیدی، هوش مصنوعی در اکتشاف و نظارت محیط زیستی نیز استفاده میشود. ترکیب دادههای ماهوارهای، ژئوفیزیکی و زمینشناسی میتواند مناطق مستعد مواد معدنی را سریعتر شناسایی کند. همزمان، تصاویر ماهوارهای و مدلهای یادگیری ماشین برای رصد معدنکاری غیرقانونی و ارزیابی تغییرات محیطزیستی به کار گرفته میشوند. برای ایران، تجربه برزیل میتواند یک الگوی عملی باشد. ایران ذخایر قابلتوجهی از سنگ آهن، مس، سرب و روی، زغالسنگ و مواد معدنی صنعتی دارد، اما بخشی از زنجیره معدن و فرآوری همچنان با چالشهایی مانند نوسان کیفیت خوراک، فرسودگی تجهیزات، توقفهای عملیاتی، مصرف بالای انرژی و محدودیت دسترسی به فناوریهای پیشرفته مواجه است.
استفاده هدفمند از هوش مصنوعی میتواند در چند حوزه اثرگذار باشد: بهینهسازی عیار و بازیابی در کارخانههای کنسانتره، گندلهسازی و فولادسازی، پیشبینی … …
