矿业巨头必和必拓的AI实战：从数据到决策

• 必和必拓将人工智能视为核心资产，其价值在于将海量运营数据转化为日常决策，而非技术展示。
• 公司的核心问题不是“哪里能用AI？”，而是“我们反复做哪些决策？哪些信息能优化它们？”
• AI应用聚焦于能直接提升效率、保障安全、减少环境影响的具体运营问题，每个项目都有明确负责人和关键绩效指标。

预测性维护：防患于未然

• 通过分析设备传感器数据，AI模型能预判维护需求，将维修安排在计划停机时间，从而减少意外故障和非计划停工。
• 必和必拓在大部分装载运输车队和物料处理系统中运行预测分析，一个中央维护中心提供机器健康的实时及长期指标。
• 过去，这类信息只是“又一份报告”；现在，AI建模定义阈值，一旦触发，警报会直接推送给负责维护规划的团队。

能源与水优化：实时行动见真章

• 在智利埃斯康迪达铜矿，预测性维护系统帮助公司在两年内节省了超过30亿升水和11.8亿千瓦时能源。
• 关键经验：将AI置于决策发生地。当操作员能根据实时建议立刻行动，改进效果持续累积。定期报告则依赖员工主动查看并判断，效果滞后。
• 技术为操作员提供实时选项，识别异常，并在选矿厂、海水淡化厂等多处设施自动执行纠正措施。

前沿探索：自动驾驶与员工健康监测

• 公司正探索在自动驾驶车辆和员工健康实时监测等高风险、高价值领域应用AI，以降低人员风险、减少人为失误。
• 在远程运营中，海量数据涌向区域中心，若不借助AI，员工难以像软件一样优化每个决策。
• 例如，埃斯康迪达矿使用的“智能”安全帽，能通过分析卡车司机的脑电波来测量疲劳程度，并向主管发出实时警报。

给领导者的四步行动计划

• 选准问题：选择一个团队已在追踪的可靠性问题和一个资源效率问题，并为之设定KPI。
• 梳理流程：明确谁会看到AI输出结果，以及他们能据此采取什么具体行动。
• 建立治理：构建数据质量和模型监控的基本机制，并依据运营KPI来审查AI性能。
• 循序渐进：从高风险流程的决策支持起步，待团队验证控制措施有效后，再考虑引入自动化。