由 Simon 矿业巨头必和必拓如何用AI颠覆传统采矿？两年节水30亿升、节能11.8亿千瓦时的突破性成果，竟源自将AI嵌入日常决策！
矿业巨头必和必拓（BHP）将人工智能视为将运营数据转化为日常决策的关键工具。该公司在一篇博客中强调，通过分析传感器与监控系统的数据来识别模式、预警设备问题，为决策者提供提升效率、保障安全并减少环境影响的选项。
对必和必拓的管理层而言，核心问题并非“我们能在何处应用AI？”，而是“我们反复做出哪些决策？哪些信息能优化这些决策？”公司描述了AI对运营的端到端影响，即“从矿物开采到客户交付”。管理层决定超越试点阶段，将AI视为一项运营能力，首先针对影响公司绩效、且变革效果可量化的问题展开。
公司发现，AI能避免意外停机，并优化能源与水资源使用。每个针对具体但关键问题的应用案例均设有负责人及配套关键绩效指标（KPI），其成效与其他运营绩效一样接受定期评估。
除聚焦预测性维护和能源优化外，必和必拓还探索在自动驾驶设备、员工健康实时监测等高风险高价值领域应用AI。这类实践可广泛移植至物流、制造业等重资产行业。
预测性维护通过规划定期检修减少意外故障与停产损失。AI模型分析设备传感器数据以预判维护需求，从而降低故障率与安全事故。必和必拓在多数装载运输车队及物料处理系统中运行预测分析，中央维护中心实时监测设备健康状况与潜在风险。
预测技术已成为其重型机械运营的核心环节——过去类似信息仅作为“又一份报告”淹没于行政流程中，如今系统通过建模设定阈值，直接向维护团队触发行动指令。在智利埃斯康迪达矿区推行该模式后，公司两年内节约超30亿升水与11.8亿千瓦时能源，并将成果直接归功于AI。该技术为操作员提供实时数据分析，在选矿厂、海水淡化厂等多设施中自动识别异常并执行纠正措施。
关键经验在于将AI嵌入决策场景：当操作与控制团队能实时响应建议时，改进效果将产生复合效应；反之，周期性报告仅能在员工查看数据并认定必要时触发决策。数据分析的实时性与行动触发机制使成效差异立竿见影。
必和必拓同时应用AI自动驾驶车辆等先进技术，这些高风险领域的实践已证明能降低员工暴露风险、减少人为失误。公司通过区域中心处理远程设施的复杂运营数据，若缺乏AI与分析工具，人员将无法像软件那样优化每个决策。
AI集成可穿戴设备在工程、公用事业、制造业及采矿领域日益普及。必和必拓率先在艰苦作业环境中保护员工，通过监测心率、疲劳指数等生理指标并向管理员实时预警。例如埃斯康迪达矿区采用的智能安全帽传感器技术，可通过分析脑电波监测卡车驾驶员疲劳状态。
无论身处何种行业，决策者皆可从必和必拓的AI前沿部署中汲取经验。以下规划框架或有助于制定运营难题的AI赋能策略：
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延伸思考
1. 重工业领域AI应用常聚焦效率提升，如何平衡技术优化与传统岗位技能转型之间的张力？
2. 当企业将生理监测等深度数据采集技术用于保障安全时，应如何建立员工数据隐私与安全管理效益的伦理边界？
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*图片来源：rbglasson 依据 CC BY-NC-SA 2.0 许可发布的“露天煤矿铲车视角”*
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