روند شماره ۱: اتوماسیون ماشین‌آلات معدنی با قابلیت مکان‌‌‌‌‌یابی و رهگیری : به لطف استفاده از فناوری استخراج هوشمند، قرار است عملیات استخراج در سال‌های آینده کارآمدتر شود. فناوری نوآورانه استخراج از آگاهی از موقعیت مکانی، یادگیری ماشین، هوش‌مصنوعی و سایر فناوری‌ها استفاده می‌کند که به شرکت‌های معدنی اجازه می‌دهد بسیاری از فرآیندهای خود را خودکار کرده و عملیات نیمه‌‌‌‌‌مستقل را به حالت کاملا مستقل تغییر دهند. این امر نه‌‌‌‌‌تنها هزینه‌‌‌‌‌ها را کاهش می‌دهد؛ بلکه ایمنی را نیز افزایش می‌دهد. با استفاده از کامیون‌‌‌‌‌های معدنی، بیل مکانیکی و تجهیزات معدنی کنترل از راه دور یا خودمختار، گاهی اوقات می‌توان انسان را از کارهای خطرناک دور کرد و از حوادث جلوگیری کرد.

یکی از نمونه‌‌‌‌‌های فناوری که امکان اتوماسیون بیشتر در استخراج را فراهم می‌کند، چریپ است. Chirp یک فناوری ارتباطی بی‌‌‌‌‌سیم است که GPS و LiDAR را برای تبادل داده‌ها (پیام‌‌‌‌‌ها، داده‌های حسگر)، تعیین مکان و اندازه‌‌‌‌‌گیری فاصله تکمیل می‌کند. این فناوری اپراتورهای معدن را قادر می‌سازد تا با بهبود ارتباطات و هماهنگی، عملیات را بهینه کرده و خطر حوادث را کاهش دهند.  انتظار می‌رود این فناوری‌ها در ترکیب با یک پلتفرم اینترنت اشیا که داده‌های جمع‌‌‌‌‌آوری‌‌‌‌‌شده را در یک معدن خاص تنظیم می‌کند (به‌عنوان ‌‌‌‌‌مثال، تهویه خودکار در صورت تقاضا، برنامه‌های شیفت، کنترل ترافیک، کنترل دسترسی و اولویت‌های حمل‌ونقل) عملیات استخراج را با کاهش مصرف انرژی و افزایش کیفیت مدیریت پایدارتر کنند.

روند شماره ۲: نظارت پیوسته (از نظر زمانی) بر کنش‌‌‌‌‌های عملیاتی باعث افزایش ایمنی و بهره‌‌‌‌‌وری می‌شود: استفاده از فناوری برای اطمینان از افزایش ایمنی و کارآیی در صنعت معدن اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند، به‌ویژه با پیچیده‌‌‌‌‌تر‌شدن عملیات معدنی در سراسر دنیا این اهمیت دوچندان شده‌است. پیش‌بینی می‌شود که در سال‌۲۰۲۳، عملیات استخراج به‌‌‌‌‌شدت بر فناوری‌های نوآورانه‌‌‌‌‌ای مانند فناوری‌های پیشرفته ارتباطات بی‌سیم، سنسورها و برچسب‌‌‌‌‌های سیستم مکان‌‌‌‌‌یابی سریع (RTLS) و سیستم‌‌‌‌‌های اتوماسیون برای کاهش خطرات و افزایش بهره‌‌‌‌‌وری تکیه خواهد داشت.

صنعت معدن به‌طور فزاینده‌ای از قدرت حسگرهای اینترنت اشیا صنعتی (IIoT) برای بهبود عملیات استخراج بهره می‌برد. حسگرهای IIoT ابزارهای دیجیتالی هستند که داده‌ها را از تجهیزات و ماشین‌آلات معدنی به سیستم‌‌‌‌‌های مدیریت و نظارت بالادستی که ممکن است در داخل یا خارج از سایت معدنی قرار داشته باشند، انتقال دهند. ادغام فناوری‌های فرکانس رادیویی (RF) داده‌های دریافت شده از حسگرها را به‌‌‌‌‌صورت ۲۴ساعته و ۷ روز هفته برای ایجاد دوقلوی دیجیتالی از معادن و فعالیت‌های معدنی می‌تواند نتایج مثبت چشمگیری را به ارمغان آورد.

روند شماره ۳: افزایش تمرکز بر فناوری مشارکتی: ازآنجاکه عملیات استخراج به‌طور فزاینده‌ای پیچیده و رقابتی می‌شود، شرکت‌های معدنی می‌توانند به‌دنبال ترکیب‌‌‌‌‌های فناوری باشند. تمرکز فزاینده‌ای بر روی فناوری‌های مشارکتی برای بهبود هماهنگی بین افراد و ماشین‌‌‌‌‌ها وجود دارد. با استفاده از فناوری‌های مختلف، می‌توان این چالش‌ها را به روش‌های زیر بهتر برطرف کرد:

* استفاده از حسگرها و فناوری‌های اینترنت اشیا برای نظارت بر ماشین‌‌‌‌‌ها و تجهیزات: با اتصال وسایل نقلیه و تجهیزات با حسگرها، شرکت‌ها می‌توانند ماشین‌‌‌‌‌ها و تجهیزات را در هر لحظه کنترل کنند و در صورت لزوم به‌طور دستی آنها را متوقف کنند تا از حوادث جلوگیری کنند.

* استفاده از فناوری‌های هوش‌مصنوعی برای تجزیه‌‌‌‌‌وتحلیل داده‌ها و پیش‌بینی نیازها: با استفاده از سیستم‌‌‌‌‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت‌ها قادر به تجزیه‌‌‌‌‌وتحلیل داده‌ها و پیش‌بینی خواهند بود که به نوبه خود منجر به تصمیم‌گیری بهتر خواهد شد. برنامه‌های تامین‌مالی و پیش‌بینی نیازهای مواد نیز با فناوری‌های هوش‌مصنوعی ساده می‌شود.

* استفاده از طیف پخش صدای چریپ (CSS)، به‌عنوان یک فناوری فرکانس رادیویی قوی برای:۱) تقویت موقعیت‌‌‌‌‌یابی دقیق GPS در مناطق دورافتاده، ۲) برای ردیابی تجهیزات زیرزمینی و اندازه‌‌‌‌‌گیری فاصله بین ماشین‌‌‌‌‌ها.

به‌‌‌‌‌طورکلی، استفاده از فناوری‌های مشارکتی در استخراج از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا افراد و ماشین‌‌‌‌‌ها را قادر می‌سازد تا بهتر با هم کار کنند و در نتیجه ایمنی، کارآیی و بهره‌‌‌‌‌وری را در صنعت معدن بهبود بخشند.

روند شماره ۴: پذیرش هوش‌مصنوعی و تجزیه‌‌‌‌‌وتحلیل هوشمند: استفاده از هوش‌مصنوعی (AI) و تجزیه‌‌‌‌‌وتحلیل در استخراج در سال‌های اخیر به‌طور قابل‌‌‌‌‌توجهی افزایش‌‌‌‌‌یافته است و همچنان نقش مهمی ایفا خواهد کرد. با استفاده از فناوری‌های هوش‌مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را تجزیه‌‌‌‌‌وتحلیل کرده و پیش‌بینی کنند که به نوبه خود می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری بهتر شود. نمونه‌‌‌‌‌ای از استفاده از هوش‌مصنوعی در استخراج، پیش‌بینی مواد مورد نیاز است. با تجزیه‌‌‌‌‌وتحلیل داده‌های مربوط به حجم استخراج و مصرف مواد، شرکت‌ها می‌توانند بادقت بیشتری میزان مواد موردنیاز خود را پیش‌بینی کنند. این می‌تواند به‌دستیابی معادن به‌‌‌‌‌صرفه‌جویی در مواد و افزایش کارآیی کمک کند. تجزیه‌‌‌‌‌وتحلیل، حتی بدون هوش‌مصنوعی نیز نقش مهمی در استخراج دارد. با تجزیه‌‌‌‌‌وتحلیل داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند الگوها را شناسایی کرده و در نتیجه تصمیمات بهتری بگیرند. به‌عنوان‌‌‌‌‌مثال، با تجزیه‌‌‌‌‌وتحلیل داده‌های عملیاتی، شرکت‌ها می‌توانند مشکلات را زودتر شناسایی کنند و در نتیجه از خرابی جلوگیری کنند.  

به‌عنوان یک مثال در آینده‌‌‌‌‌ای نه‌‌‌‌‌چندان دور، سیستم‌‌‌‌‌های نظارت بر تونل از راه دور مبتنی بر هوش مصنوعی، به‌طور فزاینده‌ای برای نظارت بر معادن زیرزمینی ضروری می‌شوند. دانستن وضعیت و موقعیت کارگران و ماشین‌آلات دررابطه‌‌‌‌‌با پارامترهای محیطی برای اجرای موثر، ایمن و سازنده معادن بسیار مهم است.