礦區是劃分良好且高度可控的區域，使其成為自動駕駛車輛和設備早期商業使用的理想試驗場。採礦車輛不會遇到酒駕或分心行人穿越道路等意外事件。絕緣的採礦環境有助於加速採用全自動駕駛，而商業部門則持續為更動態的環境訓練自動駕駛車輛。
人工智慧 (AI) 迅速被採礦業採用，以在資源日益減少的情況下提高效率。EARTH AI 一直在使用機器學習演算法，根據過去的發現來識別礦石分佈模式。他們能夠以極高的細節標記礦體並繪製硬岩，以增加識別有前景採礦區域的機會。將 AI 用於自動駕駛在這些營運收益的基礎上，同時提供了新的安全水準。Caterpillar 等公司率先推出了全自動採礦車輛，在全球採礦作業中測試自動駕駛推土機和自卸車。先進的機器學習和 AI 是採礦業全車輛自動駕駛的未來。
效率
自動採礦車輛可以不間斷地運作，無需休息或換班。這些自動駕駛車輛依賴軟體而非操作員來執行可預測的任務，例如定位鑽探設備和運輸物料。使用 Caterpillar 生產的自動駕駛車輛的公司報告指出，與有人駕駛作業相比，生產率提高了 30%。這些自動駕駛車輛使用機器學習和 AI 演算法來協助決策過程並提高效率。
例如，障礙物偵測軟體中的機器學習可以將感測數據流轉換為控制系統中可用的資訊。然後，它會規劃出最安全、最有效率的繞過障礙物的路徑。AI 演算法透過一個系統協助公司自動化其決策，該系統選擇了特定工作應使用的車輛類型。此外，5G 技術允許這些車輛透過穩定的高速連接快速處理數據。這是採礦作業中不可或缺的功能，因為開採地點通常位於遠離文明的地方。
維護
在採礦作業環境嚴苛、溫度極高或極低的情況下，這些龐大的車輛需要能夠持續運作。透過自動化作業，車輛維護變得可預測，因為這些機器被編程為以受控方式運作。Vale 一直使用 AI 演算法來預測車輛故障、監測引擎健康狀況並節省燃料消耗。這些車輛已配備雷達、雷射感測器和 GPS，以避免障礙物並減少事故。此 AI 還可以分析數據並確定系統何時會故障，確保在故障發生前進行維修，並消除浪費的停機時間。
安全
採礦車輛的一個固有障礙是許多車輛在地下運作，GPS 無法使用。因此，像Sandvisk 這樣的公司已經創建了一個智慧系統，該系統由雷射引導，為自動駕駛車輛繪製並記錄路徑。該系統使用高動態範圍 (HDR) 技術捕捉詳細的影像幀。它的功能類似於人眼收集資訊的方式。這使得車輛能夠看到轉角周圍，並透過紅外線成像提高駕駛在黑暗中的感知。該系統準確地引導車輛沿著確定的路線行駛，監測速度並控制轉向、煞車、牽引和傾倒。它還降低了事故發生的可能性，並防止對操作員造成不必要的危險。此外，全自動採礦車輛允許操作員在地面上或在更安全的現場位置工作，而不是在危險的環境中。
降低成本
可預測的維護和提高的效率降低了礦業公司的營運成本。使用機器學習進行預測性維護可減少可能有效中止整個採礦作業的過載事件的數量。
用於分類的 AI 可最大限度地提高效率，並且比傳統分類方法快得多。篩選無用的泥土和岩石既費時又低效。因此，TOMRA 採用機器學習和紅外線感測器來檢查通過設備的每件材料，並根據多種標準（顏色、尺寸、硬度）進行分類。這種高效的分離技術增加了礦床的總價值，並減少了加工過程中消耗的能量。
Premio：透過工業 PC 成為採礦自動化的核心
Premio 的工業級堅固運算解決方案為採礦自動化提供了基礎。強大的處理能力、I/O 彈性和可靠的連接性都封裝在耐用、專為目的打造的硬體中。
堅固的邊緣電腦將豐富的 IoT 多功能性帶入充滿挑戰或危險的環境。強大的處理能力支援更接近資料來源和附屬設備系統的先進採礦應用。無風扇、無纜線設計消除了派往惡劣地區的硬體的主要故障點。豐富的 I/O 選項無縫整合了傳統採礦技術以及領先的網路實體系統。
Premio 的解決方案經過增強，可支援密集的 GPU 處理，執行複雜的機器視覺應用程式，以及對大量且多樣化的數據進行進階推論分析，以實現即時決策，為自動化系統和車輛提供資訊。
防水觸控螢幕電腦在礦場操作員和自動化系統之間提供直觀的人機介面互動。WIO 系列採用高實用性的不銹鋼強化，以實現輕巧的耐用性和對腐蝕性物質的抵抗力。IP66 等級的機箱可防止水和灰塵的侵入，而 7H 硬度玻璃可抵抗尖銳物體和砂礫的刮擦。
Premio 的堅固邊緣和嵌入式運算解決方案構成了自動採礦系統的硬體骨幹。從勘探到破土動工再到場地關閉，每個透過 AI 決策和獨立回應改進的流程都需要穩定、多功能的傳輸設備。