自動駕駛汽車

自動駕駛車輛可以使采礦的工作條件更加安全，因為它們不必嘗試到達現場的潛在危險區域。小松（Komatsu）在自動化車輛方面，尤其在采礦業中排名靠前，因為其智能采礦方法旨在最大限度地提高運營效率，同時確保最大程度的安全性。

決策支持系統

用人工智能支持決策有很多好處，包括更好的工人安全、改進以前冗長的流程及降低成本。特別是英美資源集團一直在其采礦業務中不斷探索人工智能應用，以提高可持續性并減少廢物產生。

礦石分選

基于人工智能的分選系統可以實時識別廢石中有價值的礦物，最終提高回收率并降低加工成本。

機器人技術

隨著更多電動采礦工具的引入，自動化程度不斷提高，這些工具有時可以到達礦業工人無法到達的地方。人工智能驅動的機器人平臺制造商外星貿易公司（Offworld）于今年1月宣布，它正在接受訂單，從2024年開始部署其人工智能工業群機器人采礦系統。

安全和風險評估

如前所述，人工智能有能力評估礦場可能存在的風險并發出警報。這可能會給采礦作業帶來變革，因為它為勞動力創造了一個同樣更高效、更安全的環境。

系統優化還有助于管理和理解風險評估。美國氣象情報公司（Tomorrow.io）擁有天氣預報頂尖技術，并能夠利用人工智能預測天氣，為礦業公司提供競爭優勢。

預測性維護

人工智能預測維護模型能夠評估反映資產當前狀態的變量，根據使用趨勢進行預測，從而提前通知維護團隊潛在的設備故障。這不僅可以確保員工的現場安全，還可以讓公司更好地提前規劃。

探索

人工智能可以通過分析大量數據、識別現場目標并提供對兩者的見解來幫助采礦勘探。它在時間和成本方面提供了更高的現場效率。

環境數據

采礦業中的人工智能可以通過快速有效地分析數據來減少環境影響和現場風險。特別是人工智能可以識別可以優化操作的區域，并考慮對周圍環境的影響。

能源優化

使用人工智能和類似的先進技術來優化能源使用可以通過分析數據來識別節能機會并提高效率，從而使采礦業受益。

預測供應鏈中斷

2021年，麥肯錫表示，基于人工智能轉型的供應鏈管理解決方案，有望成為幫助組織應對行業挑戰的“有力工具”。人工智能模型可用于預測未來的供應鏈信息，例如預測特定產品的需求和優化庫存水平。