鉱業 / 銅
BHP：Escondida鉱山での鉱石特性の分析と発破、配合の判断支援
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業務課題
BHPが2026年3月25日に公式ウェブサイトで公開した記事で、デジタル責任者のMikko Tepponen氏は、BHPは鉱山から生産できる量を最大限に引き出そうとしており、探査、開発、処理、保守が互いに結びついているため処理段階の制約が鉱山の成果に影響すると書いた。Escondidaでは鉱石の性質のばらつきが半自生粉砕機(SAGミル)での生産ロスにつながっていた。
使った技術とデータ
Escondidaのチームは、デジタルツインとAIモデルを使って鉱石の特性が処理性能にどのような影響を与えるかを把握している。この分析は、鉱石が処理工場に入る前に、発破と配合(ブレンディング)の判断をより根拠のある形で下すのに役立つ。BHPは、こうした技術は人の専門性に取って代わるものではなく、人が判断と経験をより効果的に生かすのを助けるものだとしている。
成果
記事によると、この方法によってSAGミルでの鉱石のばらつきに伴うロスが減り、対象となった適用では粒度に関連する一部の生産ロスが約70%減った。BHPは、過去4会計年度にデジタルと分析の取り組みが探査から操業、物流までバリューチェーン全体で20億米ドルを超える価値を生んだとしている。
限界と残る課題
記事は、適用を始めた時期、使用したAIモデル、約70%を測った期間と範囲、生産量やコストに換算した効果を明らかにしていない。20億米ドルはBHPのデジタルと分析の取り組み全体の値である。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。