L’intelligence artificielle passe rapidement de l’expérimentation à la mise en œuvre dans l’industrie minière, et son utilisation se généralise rapidement. Les entreprises minières investissent dans l’IA pour améliorer la fiabilité des équipements, optimiser la production, renforcer la sécurité, réduire les coûts et faciliter la prise de décisions opérationnelles.
Les possibilités sont immenses. L’IA peut aider à prédire les pannes d’équipement avant qu’elles ne surviennent, à optimiser les performances de la mine à l’usine de traitement grâce à une optimisation ciblée, à améliorer le traitement du minerai, à rationaliser la planification de la maintenance, à renforcer les opérations de la chaîne d’approvisionnement et à fournir aux opérateurs une aide à la décision en temps réel.
Pourtant, de nombreuses organisations constatent que les initiatives en matière d’IA peinent à dépasser le stade des projets pilotes.
La raison n’est généralement pas la technologie elle-même, mais l’environnement opérationnel qui l’entoure.
Les entreprises minières ne manquent généralement pas de données opérationnelles. Ce qui leur fait défaut, c’est une infrastructure opérationnelle intégrée permettant à l’IA de générer une valeur commerciale fiable et évolutive.
Le problème du minage n’est pas lié aux données, mais à la connectivité.
La plupart des exploitations minières génèrent déjà d’énormes quantités d’informations. Les systèmes de répartition suivent les engins mobiles. Les historiens collectent les données de processus. Les systèmes de maintenance gèrent les ordres de travail. Les plateformes ERP gèrent les stocks et les approvisionnements. Les systèmes géologiques enregistrent les caractéristiques du minerai. Les systèmes de laboratoire génèrent des données de qualité.
Le problème n’est pas que ces systèmes n’existent pas. Le problème, c’est qu’ils fonctionnent rarement ensemble.
Une récente évaluation des opportunités offertes par l’IA a révélé que nombre des opportunités les plus intéressantes ne résidaient pas dans de nouveaux modèles d’IA, mais dans la possibilité de connecter des systèmes opérationnels existants. Les projets visaient à intégrer les codes de retard opérationnel aux ordres de travail de maintenance, à connecter les systèmes d’approvisionnement et de maintenance, à améliorer les données de référence et à relier les informations relatives à la qualité de la production et à la logistique tout au long de la chaîne de valeur.
Lorsque des informations opérationnelles critiques restent isolées, l’IA n’a qu’une vision partielle du fonctionnement de l’entreprise.
L’IA ne remplace pas la prise de décision opérationnelle, elle la renforce.
On croit souvent que l’IA va automatiser les opérations minières. En réalité, nombre de ses applications les plus utiles aident les individus à prendre de meilleures décisions.
Dans le domaine de l’IA appliquée aux opérations minières, l’IA contribue de plus en plus à la prise de décisions telles que :
- Quels équipements nécessitent une maintenance avant la panne ?
- Comment optimiser les performances de la mine à l’usine de traitement
- Quel mélange de minerais permettra de maximiser la récupération en aval ?
- Comment améliorer les calendriers de production
- Là où des goulets d’étranglement logistiques se développent
- Quelles conditions de qualité nécessitent l’intervention d’un opérateur ? Quelles sont les conditions de qualité qui requièrent l’intervention d’un opérateur ?
Plutôt que de remplacer les opérateurs, les ingénieurs, les planificateurs ou les équipes de maintenance, l’IA fournit de meilleures informations au moment même où les décisions sont prises.
La maintenance prédictive n’est qu’une pièce du puzzle.
La maintenance prédictive bénéficie d’une attention considérable dans le secteur minier, et ce à juste titre. Les gros engins mobiles, les concasseurs, les broyeurs, les convoyeurs, les équipements de traitement et les infrastructures ferroviaires génèrent tous des données opérationnelles qui peuvent être analysées afin d’identifier les défaillances naissantes avant qu’elles n’interrompent la production, constituant ainsi le fondement de la maintenance prédictive dans le secteur minier.
Cependant, les programmes de maintenance performants ne se limitent pas à la simple prédiction des pannes. Les gretes entreprises minières utilisent également l’IA pour capitaliser sur le savoir-faire des techniciens grâce à des assistants de maintenance vocaux, accélérer l’analyse des causes profondes en identifiant les tendances dans l’historique des pannes, améliorer la planification et l’ordonnancement de la maintenance, évaluer la fiabilité des performances sur l’ensemble des sites et offrir aux techniciens un accès instantané aux procédures de maintenance et à l’historique des équipements.
Ces applications aident les organisations à préserver leur expertise tout en améliorant l’exécution de la maintenance, notamment lorsque les travailleurs expérimentés prennent leur retraite et que la main-d’œuvre qualifiée devient plus difficile à remplacer.
Les plus gretes opportunités s’étendent sur l’ensemble de la chaîne de valeur.
L’IA crée de la valeur lorsqu’elle améliore le flux de l’ensemble des opérations minières, et non seulement celui de chaque actif individuellement. Des opportunités existent tout au long de la chaîne de valeur.
Dans les processus d’extraction et de première transformation, l’IA peut optimiser le mélange de matériaux, concevoir le tir de mine, prendre des décisions concernant le transport et gérer les matières premières. Lors des opérations de transformation, l’IA peut améliorer les performances des fours, optimiser la chimie, prédire la qualité, réduire les défauts et faciliter la prise de décision des opérateurs. Au niveau de la logistique et de la chaîne d’approvisionnement, l’IA peut optimiser les stocks, améliorer la gestion des entrepôts, automatiser les achats et mieux aligner les plannings de production sur la demete d’expédition.
Une évaluation récente a identifié des opportunités allant de l’optimisation des hauts fourneaux et de la planification des laminoirs à chaud aux jumeaux numériques d’entrepôt, à l’automatisation des achats, à l’intelligence des stocks et à la planification inter-étapes qui relient la demete de production, la capacité et les contraintes opérationnelles dans l’ensemble de l’entreprise.
La leçon est claire : l’IA dans les opérations minières ne doit pas être considérée comme une application isolée, mais comme un système opérationnel.
Le savoir est peut-être l’atout le plus précieux du secteur minier.
De nombreuses entreprises minières sont confrontées à un défi tout aussi important. Les opérateurs, techniciens de maintenance et ingénieurs expérimentés possèdent des décennies de connaissances pratiques qui, souvent, ne subsistent que dans leur mémoire. Avec l’augmentation des départs à la retraite, les entreprises risquent de perdre cette expertise.
L’IA offre la possibilité de préserver et de partager les connaissances opérationnelles. Les agents de connaissances, les copilotes de maintenance, la documentation technique consultable et le dépannage assisté par l’IA permettent aux organisations de rendre l’expertise disponible pour tous les services, tous les départements et tous les sites, quel que soit le service ou le poste.
Plutôt que de remplacer les employés expérimentés, l’IA contribue à transmettre leurs connaissances à la prochaine génération de travailleurs.
De meilleures données permettent de prendre de meilleures décisions.
L’intelligence artificielle n’est efficace que si les informations qu’elle reçoit le sont également. Les organisations qui obtiennent les meilleurs résultats investissent d’abord dans le renforcement des fondements opérationnels qui sous-tendent l’IA.
Cela comprend :
- Intégration des systèmes opérationnels
- Amélioration de la qualité des données de référence
- Stetardisation des processus opérationnels
- Lien entre les informations de maintenance et de production
- Élimination des données en double
- Création de mesures de performance cohérentes
Sans ces principes fondamentaux, l’IA se contente d’automatiser des informations fragmentées. Avec eux, elle devient un puissant outil d’aide à la décision qui renforce son rôle dans les opérations minières.
Le succès de l’IA dépend de la préparation opérationnelle.
De nombreuses sociétés minières entament leur transition vers l’IA en évaluant les plateformes logicielles. Celles qui obtiennent les meilleurs résultats commencent ailleurs : elles évaluent leur capacité opérationnelle.
Des questions comme celles-ci déterminent le succès à long terme :
- Les données opérationnelles sont-elles connectées à l’échelle de l’entreprise ?
- Les services d’ingénierie des opérations de maintenance et de la chaîne d’approvisionnement peuvent-ils partager des informations fiables ?
- Les processus de production sont-ils stetardisés ?
- Les connaissances sont-elles documentées et accessibles ?
- Les équipes sont-elles prêtes à intégrer l’IA dans leur processus décisionnel quotidien ?
De nombreuses organisations s’associent à un consultant minier expérimenté ou à un cabinet de conseil spécialisé dans le secteur minier afin d’accélérer les évaluations de préparation, l’intégration des données et la gestion du changement.
La mise en œuvre technologique n’est qu’une étape. L’intégration opérationnelle est ce qui détermine si l’IA devient partie intégrante des opérations minières quotidiennes.
Réflexions finales
L’intelligence artificielle crée d’énormes opportunités dans l’ensemble du secteur minier, mais sa mise en œuvre réussie dépend de bien plus que de simples algorithmes avancés.
Les organisations qui obtiennent une valeur mesurable mettent en place des systèmes opérationnels intégrés où les informations relatives à la production, à la maintenance, à l’ingénierie, à la logistique et à la chaîne d’approvisionnement collaborent pour permettre des décisions plus rapides et plus efficaces.
L’avenir de l’IA dans le secteur minier ne se résume pas à l’automatisation. Il s’agit de créer des opérations connectées où les opérateurs disposent des informations nécessaires pour améliorer la sécurité, accroître la fiabilité, optimiser la production et prendre de meilleures décisions au quotidien.
Les entreprises qui s’attachent à bâtir cette infrastructure opérationnelle, souvent avec l’aide d’un consultant minier expérimenté, seront celles qui tireront le meilleur parti de l’IA au cours de la prochaine décennie. La maintenance prédictive dans le secteur minier restera l’une des applications les plus marquantes reposant sur cette infrastructure.
FAQ
Pourquoi de nombreuses initiatives en matière d’IA dans le secteur minier stagnent-elles après les projets pilotes ?
Le principal obstacle réside dans la préparation opérationnelle. L’IA amplifie l’environnement dans lequel elle intervient. Lorsque les processus sont fragmentés et les données incohérentes, l’IA met en lumière des problèmes de longue date au lieu d’apporter de la valeur ajoutée.
Qu’est-ce qu’une base de données pour l’IA et pourquoi plus de données ne suffisent-elles pas ?
Une base de données commune repose sur des schémas partagés, une traçabilité claire, une gouvernance et une intégration efficaces, garantissant ainsi la fiabilité et la réutilisation des informations. Le problème ne réside pas dans le manque de données, mais dans l’incohérence des formats et des droits de propriété, ce qui rend les données difficiles à exploiter.
Où l’IA apporte-t-elle la valeur ajoutée la plus immédiate dans le secteur minier aujourd’hui ?
Rendre le savoir accessible. La recherche par IA permet aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel et d’obtenir des réponses citées en quelques secondes, réduisant ainsi le temps passé à parcourir des documents et des carnets de notes.
La maintenance prédictive est-elle suffisante ou que devraient faire d’autre les équipes de maintenance avec l’IA ?
La maintenance prédictive est importante, mais ne représente qu’une partie de l’expérience. Les équipes performantes utilisent également l’IA pour capitaliser sur le savoir-faire des techniciens, accélérer l’analyse des causes profondes, améliorer la planification et accéder instantanément aux procédures et à l’historique.
Quelle séquence les entreprises minières doivent-elles suivre pour réussir en matière d’IA ?
Commencez par mettre en place l’environnement opérationnel que l’IA prendra en charge, notamment des données structurées, des processus stetardisés, une gouvernance, une intégration système et une feuille de route progressive. De nombreuses organisations font appel à des consultants spécialisés dans le secteur minier pour accélérer ce processus.