top of page
  • sitiatarfa8

Menggali Lebih Dalam: Aplikasi Machine Learning dan AI dalam Pertambangan

Diperbarui: 7 Feb

Gambaran Singkat tentang Industri Pertambangan


Industri pertambangan di seluruh dunia telah menjadi komponen penting dalam perekonomian global selama berabad-abad, menyediakan bahan mentah yang sangat penting untuk pembangunan, manufaktur, dan produksi energi. Namun, industri yang penting ini menghadapi sejumlah kesulitan, seperti meningkatnya biaya operasional, masalah keselamatan, dan isu-isu lingkungan. Sebagai tanggapan, sektor pertambangan sedang mengalami transformasi yang signifikan, memanfaatkan teknologi mutakhir untuk merevolusi operasi, meningkatkan protokol keselamatan, dan mendukung inisiatif keberlanjutan. Dengan perkiraan McKinsey yang memperkirakan kemungkinan penghematan tahunan sebesar $290 miliar hingga $390 miliar untuk produsen bahan baku mineral secara global pada tahun 2035, transisi menuju "pertambangan cerdas" ini siap untuk menghasilkan pengurangan biaya yang signifikan.


Digging Deeper: Machine Learning and AI Applications in Mining

Pengantar Machine Learning dan AI


Machine Learning dan AI adalah subbidang ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan algoritme yang mampu belajar dari dan membuat keputusan berdasarkan data. Dalam konteks pertambangan, teknologi ini menawarkan peluang yang belum pernah ada sebelumnya untuk meningkatkan efisiensi, keselamatan, dan keberlanjutan. Mulai dari pemeliharaan prediktif mesin hingga pemantauan parameter lingkungan secara real-time, pembelajaran mesin dan AI akan merevolusi cara industri pertambangan beroperasi.


Jenis data dalam pertambangan mencakup info geologi, yang membantu ekstraksi sumber daya. Data kinerja peralatan meningkatkan pemeliharaan dan mengurangi biaya. Data lingkungan memastikan kepatuhan dan keberlanjutan. Data sumber daya manusia mengoptimalkan manajemen tenaga kerja, meningkatkan keselamatan dan produktivitas.


Mengapa Pertambangan Membutuhkan Pembelajaran Mesin dan AI


Ketidakefisienan dalam Metode Tradisional


Operasi pertambangan tradisional sering kali mengandalkan proses manual dan penilaian manusia. Meskipun metode ini efektif sampai batas tertentu, metode ini penuh dengan ketidakefisienan. Misalnya, menilai kualitas deposit bijih sering kali melibatkan teknik pengambilan sampel yang melelahkan yang mungkin tidak selalu akurat. Algoritme pembelajaran mesin dapat menganalisis data dalam jumlah besar untuk memprediksi kualitas bijih secara lebih andal dan cepat.


Masalah Keselamatan


Pertambangan dikenal dengan kondisi kerja yang berbahaya. Mulai dari risiko runtuhnya tambang hingga paparan debu dan bahan kimia secara terus-menerus, memastikan keselamatan pekerja merupakan tantangan yang terus-menerus. Sistem pengawasan dan pemantauan bertenaga AI dapat memprediksi dan mencegah kecelakaan, sehingga tambang menjadi lebih aman bagi para pekerja. Fitur-fitur seperti pemantauan dan peringatan waktu nyata dapat menyelamatkan nyawa dalam situasi darurat.


Dampak Lingkungan


Industri pertambangan telah lama dikritik karena dampak negatifnya terhadap lingkungan, termasuk penggundulan hutan, erosi tanah, dan polusi air. AI dan pembelajaran mesin menawarkan solusi untuk memantau dan meminimalkan kerusakan lingkungan. Misalnya, algoritme pembelajaran mesin dapat menganalisis citra satelit untuk memantau degradasi lahan dari waktu ke waktu, sehingga memungkinkan praktik pertambangan yang lebih bertanggung jawab.


Digging Deeper: Machine Learning and AI Applications in Mining

Studi Kasus


Berikut ini adalah beberapa studi kasus yang menunjukkan kekuatan transformatif pembelajaran mesin dan AI dalam industri pertambangan.


Pusat Data Canggih dan Energi Terbarukan Rio Tinto Mendorong Produksi Aluminium yang Berkelanjutan


Rio Tinto adalah perusahaan tambang internasional ternama yang mengkhususkan diri dalam menemukan, mengekstraksi, dan memproses sumber daya alam bumi. Pusat Operasi Aluminium (AOC) memainkan peran penting dalam operasi Rio Tinto. AOC menggunakan matematika prediktif, pembelajaran mesin, dan pemodelan data tingkat lanjut untuk mengoptimalkan keselamatan, produktivitas, dan keberlanjutan di berbagai lokasi perusahaan. Fungsi utama pusat ini adalah memproses volume data yang sangat besar, melebihi 5 juta titik data per jam, sepanjang waktu. Kekuatan nyata AOC terletak pada kemampuannya untuk mengkonsolidasikan dan mengintegrasikan sumber-sumber data yang berbeda ini, yang secara efektif menciptakan satu entitas operasional yang kohesif dari berbagai lokasi Rio Tinto.


Digging Deeper: Machine Learning and AI Applications in Mining

Sejalan dengan komitmen mereka terhadap keberlanjutan, Rio Tinto sangat bergantung pada sumber energi terbarukan, khususnya tenaga air yang bersih dan terbarukan. Perusahaan dengan bangga memperoleh 100% listrik yang dibutuhkan untuk operasi aluminiumnya dari sumber energi yang berkelanjutan ini. Pendekatan ini telah memungkinkan Rio Tinto untuk memproduksi aluminium rendah karbon, selaras dengan tujuan lingkungan global dan meningkatkan daya saingnya dalam industri. Dengan memanfaatkan energi terbarukan, Rio Tinto tidak hanya mengurangi jejak karbonnya, tetapi juga memastikan keberlangsungan jangka panjang produksi aluminiumnya, sekaligus tetap menjadi yang terdepan dalam praktik-praktik berkelanjutan.


Pusat Operasi Aluminium (AOC) Rio Tinto merupakan landasan teknologi dalam upaya perusahaan untuk meningkatkan keselamatan, produktivitas, dan keberlanjutan. Hal ini dicapai dengan memproses data dalam jumlah besar dan mengintegrasikan operasi dengan mulus. Selain itu, komitmen Rio Tinto terhadap tenaga air yang bersih dan terbarukan untuk pembangkit listrik menggarisbawahi dedikasi mereka terhadap produksi aluminium rendah karbon dan mempertahankan posisi terdepan dalam upaya keberlanjutan di industri ini.


Optimalisasi Bahan Bakar di Tambang Terbuka: Memanfaatkan Advanced Analysis dan Machine Learning


Sebuah studi kasus yang dilakukan oleh McKinsey mengungkap potensi optimalisasi bahan bakar yang signifikan di pertambangan terbuka, sehingga dapat mengurangi jejak emisi karbon industri ini, yang saat ini menyumbang 3-4% emisi CO2 global. Sekitar 45% emisi karbon di pertambangan terbuka biasanya merupakan emisi Cakupan 1, dengan sekitar 35% berasal dari bahan bakar yang dikonsumsi selama operasi pengangkutan.


Fuel Optimization in Open-Pit Mining: Leveraging Advanced Analytics and Machine Learning

Untuk mencapai optimalisasi ini, platform pembelajaran mesin yang telah terbukti digunakan, yang menganalisis data kinerja masa lalu dari armada truk, yang menggabungkan berbagai data operasional seperti tekanan ban, kondisi jalan, dan kualitas bahan bakar. Selain itu, penciptaan digital twin memungkinkan pemeliharaan produktivitas sekaligus meningkatkan efisiensi bahan bakar dan mengintegrasikan kumpulan data internal dan eksternal.


Wawasan utama dari pendekatan berbasis analitik ini meliputi:

  1. Temperatur gas buang antara 560-590 derajat Celcius menghasilkan efisiensi bahan bakar yang lebih baik.

  2. Menargetkan kisaran jumlah perpindahan gigi tertentu per siklus (pulang pergi) menghasilkan konsumsi bahan bakar yang optimal.

  3. Peningkatan keterampilan yang terfokus pada sekelompok kecil operator (20%) dapat merealisasikan sebagian besar peluang penghematan bahan bakar (80%).

  4. Memprioritaskan segmen tertentu dari jaringan jalan angkut dapat memberikan dampak yang paling signifikan terhadap penghematan bahan bakar.


Seiring dengan menurunnya kadar bijih dan semakin dalamnya lubang tambang, pentingnya mengoptimalkan operasi pengangkutan untuk menjaga biaya operasional tambang menjadi semakin penting. Pengalaman McKinsey menunjukkan bahwa penerapan solusi berbasis pembelajaran mesin, bersama dengan perubahan strategi manajemen, dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi pengangkutan dan mengurangi emisi karbon di tambang terbuka.


Tantangan dan Prospek Masa Depan


Tantangan dan Keterbatasan AI dalam Pertambangan:


  1. Privasi Data: Perusahaan pertambangan menangani data dalam jumlah yang sangat besar, beberapa di antaranya mungkin sensitif atau rahasia. Melindungi privasi dan keamanan data ini sangat penting untuk mencegah masalah hukum dan menjaga kepercayaan pemangku kepentingan.

  2. Implementasi yang kompleks: Mengintegrasikan AI dan pembelajaran mesin ke dalam operasi penambangan merupakan proses yang kompleks dan membutuhkan banyak sumber daya. Hal ini sering kali membutuhkan perombakan total terhadap sistem dan proses yang ada, yang dapat memakan waktu dan biaya. Keahlian khusus juga diperlukan, sehingga menjadi penghalang potensial bagi beberapa perusahaan tambang.

  3. Pertimbangan Etis: Otomatisasi melalui AI dan pembelajaran mesin dapat menyebabkan pemindahan pekerjaan, sehingga menimbulkan kekhawatiran etis tentang implikasi tenaga kerja. Meskipun teknologi ini dapat meningkatkan efisiensi, implikasi etis dari berkurangnya keterlibatan manusia dalam operasi pertambangan harus ditangani dengan hati-hati.

Prospek Masa Depan


  1. Kemajuan dalam Algoritme: Kemajuan yang sedang berlangsung dalam pembelajaran mesin dan AI kemungkinan besar akan menghasilkan algoritme yang lebih canggih yang mampu menangani tugas-tugas kompleks dengan akurasi yang lebih tinggi. Kemajuan ini akan memfasilitasi integrasi yang lebih mudah ke dalam operasi pertambangan, yang berpotensi mendorong inovasi lebih lanjut.

  2. Integrasi dengan Teknologi Baru: Masa depan terletak pada integrasi AI dan pembelajaran mesin dengan teknologi baru lainnya seperti Internet of Things (IoT), blockchain, dan augmented reality. Sebagai contoh, sensor IoT dapat menyediakan data real-time untuk meningkatkan akurasi prediksi pembelajaran mesin, sementara blockchain dapat memastikan integritas data.

  3. Kebijakan dan Peraturan: Dengan meningkatnya adopsi AI dan pembelajaran mesin di pertambangan, pengawasan regulasi diperkirakan akan meningkat. Pemerintah dan organisasi internasional dapat memperkenalkan kebijakan untuk memastikan penggunaan teknologi ini secara etis dan bertanggung jawab. Perusahaan pertambangan harus tetap mendapatkan informasi tentang peraturan yang berkembang untuk terus mendapatkan manfaat dari AI dan pembelajaran mesin.

Kesimpulan


Industri pertambangan berada di puncak revolusi teknologi, yang didorong oleh kemajuan dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Teknologi-teknologi ini menawarkan solusi bagi tantangan-tantangan yang telah berlangsung lama dalam hal efisiensi operasional, keselamatan, dan kelestarian lingkungan. Mulai dari pemeliharaan prediktif dan prediksi kualitas bijih hingga pemantauan lingkungan secara real-time, aplikasinya beragam dan transformatif.


Meskipun potensi manfaatnya sangat besar, keberhasilan penerapan pembelajaran mesin dan AI di bidang pertambangan bukannya tanpa tantangan. Hal ini membutuhkan upaya bersama dari semua pemangku kepentingan. Sekaranglah saatnya untuk berinvestasi dalam penelitian, pelatihan personel, dan peningkatan infrastruktur untuk memanfaatkan potensi penuh dari teknologi ini.


Buka potensi big data dan analitik untuk operasi pertambangan Anda! Para ahli kami siap memandu Anda menuju efisiensi, keberlanjutan, dan profitabilitas. Hubungi kami sekarang!




 

Kitameraki (www.kitameraki.com) adalah mitra terpercaya untuk Konsultasi IT dan layanan IT yang komprehensif di Indonesia. Dengan fokus yang kuat pada Solusi TI, Pengembangan Web, Pengembangan Aplikasi Seluler, dan Solusi Cloud, kami membantu bisnis menavigasi dunia digital yang terus berkembang. Keahlian kami meliputi Layanan Cloud, Migrasi Cloud, Analitik Data, Big Data, Business Intelligence, Data Science, dan Cybersecurity.


Commentaires


bottom of page