تحولات اخیر قرن ۲۱ همچون ظهور «صنعت ۴» (انقلاب چهارم صنعتی)، معدن‌کاری را نیز مانند سایر صنایع، تحت‌تاثیر تحولات حوزه فناوری و ورود روندهای بزرگ (megatrends) قرار داده است. با این حال این صنعت نسبت به صنایع دیگر همچون آی‌تی، ارتباطات، پزشکی و مالی دیرتر از روندهای تکنولوژیکی متاثر شده است و از کاربرد تکنولوژی در بخش‌های مختلف همچون ICT، سلامت و اقتصاد پیروی کرده است.

به منظور ایجاد شناخت کارآمد در این حوزه، برای این مطالعه ابتدا اکوسیستم نوآوری و اجزای آن به خوبی مورد بررسی قرار گرفت و سازمان‌هایی که بیشترین تاثیر در ورود این تحولات به صنعت معدن را داشتند از مراکز تحقیقاتی، شتاب‌دهنده‌ها و... تا خریداران سهام شرکت‌های کوچک و متخصصان و حامیان ایده‌ها مشخص شدند.

همان‌طور که پیش‌تر بیان شد، اجزای اصلی این تحولات شامل تکنولوژی‌ها و روندهایی است که طی سال‌های اخیر وارد علوم مختلف شده است. بنابراین نیاز است تا این روندهای دیجیتال که در دو دهه اخیر معرفی شده‌اند، مطالعه شود. از اصلی‌ترین روندهای راه یافته به صنعت معدن می‌توان به هوش مصنوعی، کلان‌داده‌ها، اتوماسیون، مدل‌سازی سه‌بعدی، اینترنت اشیا، رایانش و ذخیره‌سازی ابری، پردازش تصویر، واقعیت مجازی، بلاک‌چین و... اشاره کرد.

به منظور شناخت هر روند، در ابتدا تعریف پایه و کاربرد در بخش‌های مختلف معدنی و غیرمعدنی بررسی و مثال‌های موفق پیاده‌سازی در صنایع مختلف و صنعت معدن مطالعه شد. به علاوه شرکت‌های پیشرو و فعال با تجربه توسعه و پیاده‌سازی این تکنولوژی‌ها به عنوان مثال بررسی شد و نحوه به کارگیری و دیجیتالی شدن بخش‌های مختلف معدن‌کاری مورد واکاوی قرار گرفت.

علاوه بر مزایای بسیاری که پیاده‌سازی چالش‌های تکنولوژی‌های دیجیتال به همراه دارد، شرکت‌ها با چالش‌های فراوانی نیز هنگام به‌کارگیری آن روبه‌رو خواهند بود. شروع این روندها بیشتر مربوط به صنعت ICT است، به همین علت استفاده و بازاریابی برای آن راحت‌تر است همچنین سود و کاربرد آنها طی سالیان در علومی همچون پزشکی مطالعه و ارزیابی شده است؛ با این حال گسترش آن در صنعت معدن قابل لمس نبوده است. در چند سال اخیر با ورود شرکت‌های بزرگی همچون Rio Tinto، BHP billiton، sandvik و... شرکت‌های معدنی مایل به بهره‌گیری از این روش‌ها شده‌اند.

از سوی دیگر به کارگیری این تکنولوژی‌ها با تغییرات قابل‌توجهی در سیستم کار و ساختار آن همراه خواهد بود. برای مثال در یک مطالعه در شیلی مشخص شده که با اتوماسیون حدود ۸۰ درصد مشاغل معدنی تغییر خواهد یافت و حدود ۴۰ درصد با ماشین‌آلات جایگزین خواهد شد. بنابراین ورود به دنیای دیجیتال بدون در نظرگیری و ارزیابی این تغییرات ممکن نخواهد بود. ساختار جدید باید طراحی شده و به کارکنان معرفی شود. همچنین ‌نیروی کار با مهارت‌های جدید آشنا و به تبع آن آموزش‌های لازم فراهم شود.

از دیگر مشکلات اصلی می‌توان به این موضوع اشاره کرد که صنعت معدن، صنعتی محافظه‌کار است و ورود تکنولوژی از اولویت‌های شرکت‌های معدنی نیست.

با این حال، مشکلات بسیاری همچون کاهش کارآیی عملیات معدنی، کاهش عیار ذخایر و عمیق شدن آن، همچنین توجه بیشتر جامعه به مسائل محیط‌زیستی باعث شده تا شرکت‌های معدنی به منظور حفظ جایگاه خود در بازار رقابتی امروز این تکنولوژی‌ها را وارد فرآیند کار خود کنند.

فرآیند انجام شده توسط تیم شامل سه بخش تعیین روندهای کلی خارج از سیستم معدن و سپس تعمیم آن در داخل اکوسیستم معدنی و در نهایت بررسی مثال‌های واقعی در خردترین سطح بوده است. علاوه بر این، تلاش شده تا ظرف یک سال آینده این پژوهش به‌روز شده و در فاصله‌های زمانی مشخصی به همه مخاطبان عرضه شود. این نتایج شامل تعاریف عام و خاص و مثال‌ها و هدف آن زمینه‌سازی به منظور استفاده همه بازیگران و ذی‌نفعان این صنعت است. در ادامه به معرفی اجمالی یکی از روندهای برتر تحولات دیجیتال حوزه معدن یعنی کلان داده (Big Data) می‌پردازیم.

کلان داده: آنالیز داده‌‌های بزرگ یک تکنولوژی جدید برای داده‌هایی است که دارای سه خصوصیت اصلی حجم، تنوع، سرعت هستند. به این معنا که حجم بالایی دارند، همچنین به سرعت در شکل‌های متنوع (همچون عکس، فیلم، عدد و... ) تولید می‌شوند. با وجود این ویژگی‌ها، تفسیر این نوع داده‌ها برای انسان ممکن نیست و همچنین روش‌های قدیمی نیز قادر به تجزیه و تحلیل این حجم از اطلاعات نیستند و برای آنالیز آنها نیازمند تکنیک‌های پیشرفته‌ای هستیم که توان تجزیه‌ این داده‌ها را داشته باشد.

امروزه با پیشرفت سنسورها در بخش‌های مختلف معدن‌کاری از زمین‌‌شناسی، اکتشاف و حفاری تا استخراج، فرآوری و تولید، در صنایع پایین‌دست معدنی و کارخانه نیز روزانه تعداد داده‌های زیادی تولید می‌شود. از این داده‌ها در پردازش اطلاعات ژئوفیزیکی (هوابرد و زمینی)، مدل‌سازی و ارزیابی ذخیره و شبیه‌سازی، کاهش زمان و بالا بردن امنیت عملیات حفاری، کنترل تجهیزات معدن‌کاری، بهینه‌سازی عملیات کارخانه و حمل و انتقال محصولات و... استفاده می‌شوند. استفاده از داده‌ها و استخراج دانش از آن پیوستگی در عملیات معدنی را ممکن ساخته، زمان ناکارآمد در عملیات را کمینه کرده، باعث شناخت نقاط صعف فرآیند شده و به مدیران در تصمیم‌گیری‌های آنی کمک می‌کند.

در یکی از مطالعات صورت گرفته توسط Mining journal در میان 20 شرکت بزرگ معدنی، 10 شرکت به اهمیت در افزایش کارآیی در فرآیند استخراج، آنالیز، انتقال و فرآوری با ایجاد بستری مناسب برای تصمیم‌گیری سریع‌تر با بهره‌گیری از کلان داده در تمامی مراحل اشاره داشته‌اند.

به طور کلی آنالیز کلان داده به دو بخش مدیریت داده و پردازش داده تقسیم می‌شود. قسمت مدیریت داده خود شامل بخش‌های برداشت و ذخیره داده، پایش و طبقه‌بندی، نمایش و تلفیق داده‌هاست. بخش پردازش نیز شامل آنالیز داده‌ها و استخراج دانش است.