智能采矿是一个利用信息、自主性和技术来提高安全性、降低运营成本并为矿山提供更好生产力的过程。矿业公司强调通过提供最先进的软件和解决方案来提高生产力。这些解决方案主要旨在实现机器和智能数据的融合，以满足能源业务的运营效率要求。此外，互联解决方案通过使用有效的工具和方法来减少市场威胁和漏洞，从而改进基于分析的决策。这导致全球矿业运营商越来越多地采用智能采矿解决方案。此外，新时代的矿业公司对物联网 (IoT) 传感器和设备产生的数据进行分析。这有助于降低成本、提高生产力并提高安全性。物联网正被用于采矿业，以克服许多矿业企业面临的一些安全和生产难题。
预计全球智能采矿市场在 2021-2027 年期间将以约 15% 的复合年增长率增长。这主要是由于矿山运营商日益关注通过集成物联网 (IoT) 来实现成本和生产力优化、改善安全措施以及开发其人工智能需求。
思科系统公司、国际商业机器公司 (IBM)、埃森哲公司、卡特彼勒公司、ABB 有限公司、SAP SE、施耐德电气 SE、小松株式会社、Hexagon AB 和罗克韦尔自动化有限公司是市场中的一些主要参与者。这些参与者已进行多项并购和合作，以向客户提供高科技和创新产品/技术。
报告中呈现的见解
“在组件方面，解决方案类别在 2020 年占据了市场的大部分份额”
根据组件，市场分为解决方案和服务。在组件方面，解决方案类别占据了市场的重要份额。这主要是由于主要参与者在该行业的持续发展以及推出新的解决方案和服务以简化采矿的各种流程。例如，2021 年 11 月，Hexagon 推出了 Power of One，这是一个统一的技术平台和合作伙伴关系，它连接了矿山的所有部分。Power of One 是 Hexagon 的一套解决方案，它通过一个平台连接矿山的所有流程，该平台将所有传感器和软件与智能监控系统连接起来，该系统可以从现场访问到云端。此外，资产跟踪解决方案等解决方案确实可以跟踪采矿资产并持续监控采矿环境的质量和安全性。因此，确保矿工的效率、生产力和安全。它主要涉及实时跟踪采矿车辆，包括 GPS 位置、发动机小时数和地理围栏等。
“在采矿类型方面，预计地下采矿在预测期内将见证最高的复合年增长率”
根据采矿类型，市场分为地下采矿和露天采矿。其中，预计地下采矿在预测期内将见证最高的复合年增长率。智能采矿解决方案用于跟踪地下采矿资产，同时通过使用实时定位系统 (RTLS)、RFID 跟踪、Wi-Fi、传感器、移动设备、软件和其他技术来降低成本，从而全面了解地下采矿运营。该解决方案通过跟踪矿工、监控入口/出口和疏散状态以及接收警报来提高工人的安全性。此外，正在使用先进的物联网系统和数字化开发新的矿山。例如，位于马里的 Syama 地下金矿是由 Resolute Mining 建造的世界首个全自动化金矿。该地下项目包括一个光纤网络，作为自动化流程的一部分安装。Resolute 借助 SES Networks 的类光纤服务将光纤网络连接到云数据。全自动地下矿山采用 AutoMine 和 OptiMine 自动化控制系统以及自动化车队。
“在部署方面，基于云的部署将在预测期内见证更快的增长率”
根据部署，市场分为本地部署和云端部署。2020 年，云部署模式预计将在预测期内引领市场增长。云计算是当今最有效的技术之一，提供可扩展性、速度、24x7 服务、增强的 IT 安全性和运营效率等优势。此外，系统和数据日益数字化，以降低成本、提高业务生产力并改变采矿实践，这进一步推动了基于云的解决方案的采用，确保参与采矿运营的主要利益相关者在全球范围内都可以访问。尽管采矿业在数字化转型方面面临独特的挑战，但云计算和采矿物联网的采用将使该行业走上更具可持续性和生产力的道路。云计算是采矿物联网的关键推动因素，它通过提供连接和监控采矿运营、数据驱动的实时决策、在虚拟世界中模拟场景，然后再在现实世界中实施来实现。因此，云类别将在预测期内见证显着的增长。
“亚太地区将在预测期内见证显着增长”
预计亚太地区将在智能采矿市场中呈现最高的复合年增长率。中国、印度和澳大利亚是该市场增长的主要贡献者。新兴经济体的基础设施建设增加以及采矿业务的扩张，促进了亚太市场的增长。亚太地区是最大的煤炭采矿市场，其中近 75% 在该地区完成。中国、澳大利亚和印度是全球煤炭生产的领导者，煤炭用于发电和钢铁生产等许多基本活动。因此，这些地区需要高强度的采矿活动，这推动了该地区对智能采矿解决方案和服务的需求。此外，该地区发展中国家（如印度和中国）的矿山勘探点数量不断增加，预计将进一步推动市场发展。例如，ABB 推出了 ABB Ability MineOptimize，以连接所有电气化、自动化和数字化产品，从而推动印度政府在矿山中的数字化转型，此前宣布了新的 2019 年国家矿产政策。根据该公司，ABB Ability MineOptimize 组合提供开放的、数字化连接的采矿应用程序，以实现无与伦比的运营、维护、流程和生产性能。
购买此报告的原因：
- 该研究包括经过验证的经过身份验证的行业主要专家验证的市场规模和预测分析。
- 该报告快速概览了整个行业的表现。
- 该报告深入分析了主要行业同业，主要关注关键业务财务、产品组合、扩张战略和近期发展。
- 对行业中普遍存在的驱动因素、限制因素、关键趋势和机遇的详细考察。
- 该研究全面涵盖了不同细分市场的市场。
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定制选项：
全球智能采矿市场可根据需求或任何其他细分市场进行进一步定制。除此之外，UMI 理解您可能有自己的业务需求，因此请随时与我们联系以获得完全适合您需求的报告。
目录
全球智能采矿市场分析的研究方法 (2021-2027)
分析历史市场、估算当前市场以及预测全球智能采矿市场的未来市场，是创建和分析智能采矿在全球主要地区采用情况的三个主要步骤。进行了详尽的二手研究，以收集历史市场数据并估算当前市场规模。其次，为了验证这些见解，考虑了无数的发现和假设。此外，还对全球智能采矿市场价值链中的行业专家进行了详尽的一手访谈。在通过一手访谈进行市场数据假设和验证后，我们采用了自上而下/自下而上的方法来预测完整的市场规模。此后，采用了市场细分和数据三角测量方法来估算和分析行业所属的细分市场和子细分市场的市场规模。详细的方法如下：
历史市场规模分析
第 1 步：深入研究二手资料：
进行了详细的二手研究，以通过公司内部来源（如）获得智能采矿市场的历史市场规模年度报告和财务报表、业绩展示、新闻稿等，以及包括的外部来源期刊、新闻和文章、政府出版物、竞争对手出版物、行业报告、第三方数据库和其他可信出版物。
第 2 步：市场细分：
在获得智能采矿市场的历史市场规模后，我们进行了详细的二手分析，以收集主要地区的各个细分市场和子细分市场的历史市场见解和份额。报告中包含的主要细分市场包括组件、采矿类型和部署。进一步进行了国家级分析，以评估该地区测试模型的整体采用情况。
第 3 步：因素分析：
在获得不同细分市场和子细分市场的历史市场规模后，我们进行了详细的因素分析以估算智能采矿市场的当前市场规模。此外，我们使用各种组件、采矿类型和智能采矿的部署等自变量和因变量进行了因素分析。对需求和供给侧情景进行了全面分析，考虑了全球智能采矿市场领域的顶级合作伙伴关系、并购、业务扩张和产品发布。
当前市场规模估算与预测
当前市场规模调整：基于上述 3 个步骤中的可行见解，我们得出了当前的市场规模、全球智能采矿市场的主要参与者以及细分市场的市场份额。所有必需的百分比份额拆分和市场细分均使用上述二手方法确定，并通过一手访谈进行了验证。
估算与预测：为了进行市场估算和预测，将权重分配给不同的因素，包括驱动因素和趋势、限制因素以及利益相关者可用的机会。在分析了这些因素之后，应用了相关的预测技术，例如，自上而下/自下而上的方法，以得出关于 2027 年不同细分市场和子细分市场在全球主要市场的市场预测。用于估算市场规模的研究方法包括：
- 就收入（美元）而言的行业市场规模，以及智能采矿市场在主要国内市场的采用率
- 市场细分和子细分的百分比份额、拆分和细分
- 全球智能采矿市场中主要参与者的解决方案。此外，这些参与者为在快速增长的市场中竞争而采取的增长战略
市场规模和份额验证
初步研究：对主要意见领袖 (KOL) 进行了深入访谈，包括高管 (CXO/VP、销售主管、市场营销主管、运营主管和地区主管、国家主管等) 在主要地区。然后对初步研究结果进行总结，并进行统计分析以证明所陈述的假设。初步研究的输入与次要调查结果合并，从而将信息转化为可操作的见解。
不同地区的主要参与者拆分
市场工程
采用数据三角剖分技术来完成整体市场估算，并得出全球智能采矿市场每个细分市场和子细分市场的精确统计数字。在研究了组件、采矿类型和部署等各个领域的各种参数和趋势后，数据被拆分为几个细分市场和子细分市场。
全球智能采矿市场研究的主要目标
本研究确定了全球智能采矿市场的当前和未来市场趋势。投资者可以从研究中进行的定性和定量分析中获得战略见解，从而为他们的投资做出决定。当前和未来的市场趋势决定了区域层面上市场的整体吸引力，为行业参与者提供了一个平台，以利用未开发市场，从而获得先动优势。研究的其他定量目标包括：
- 按价值（美元）分析智能采矿市场的当前和预测市场规模。此外，分析不同细分市场和子细分市场的当前和预测市场规模
- 研究中的细分市场包括组件、采矿类型和部署。
- 定义和分析智能采矿市场行业的监管框架。
- 分析涉及各种中介机构的价值链，同时分析行业的客户和竞争对手行为。
- 分析主要区域的智能采矿市场的当前和预测市场规模。
- 报告中研究的主要区域包括亚太地区、欧洲、北美和世界其他地区。
- 智能采矿市场的公司概况以及市场参与者为在快速增长的市场中生存而采取的增长战略
- 对该行业的深入区域层面分析
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