秘鲁塞罗贝尔德铜矿通过机器学习产量提升6.5%

矿业增长正从依赖新项目和大型资本决策，转向对已投产运营资产的效率挖掘。地质条件和资本获取已不再是主要限制，取而代之的是许可审批、水资源、能源供应和社会许可等约束条件，这一变化在拉丁美洲各国的表现并不相同。

具体来看，墨西哥2025年新开发项目下降49.2%，且自2023年矿业改革以来不再授予新特许权，增长空间被迫转向存量运营。智利国家铜业委员会（Cochilco）预测十年期项目组合投资额为1045.49亿美元，其中81%用于现有矿山的更新和扩建。秘鲁2026年项目组合涵盖66个项目，总投资额640.75亿美元，其中36个为棕地项目、投资额234.71亿美元，但实际推进建设的大多是已获许可的项目。阿根廷的情况则相反，其项目组合中约70%为新项目。

这意味着矿业并未整体转向存量开发，但在增长越来越依赖已获批运营的地区，生产率的提升与现有产能的优化紧密相关。多项指标显示，已投入运营的资产中仍有可挖掘的额外价值。罗克韦尔自动化（Rockwell Automation）拉丁美洲软件业务经理 Sergio Campana 表示，矿业项目已投入大量资金，但生产率并未同步提升，机会在于缩小模型建议与实际轮班情况之间的差距。

这一差距在区域内有实例可循。公开数据显示，秘鲁 Cerro Verde 铜矿通过机器学习模型使铜产量（以磅计）提高6.5%，且未牺牲精矿质量，在吨位与回收率之间实现了更优平衡。英美资源集团（Anglo American）将预测性智能应用于尾矿处理，使铜回收率提高2%至4%。在人工智能应用方面，巴西在区域内处于领先位置，秘鲁紧随其后。

全球范围内同样存在类似空间。麦肯锡公司（McKinsey & Company）数据显示，北美和南美的铜生产商面对品位下降和成本上升，率先应用深度学习和数字孪生技术来提高选矿厂的处理能力和回收率。不过这一潜力并非自动兑现。Campana 指出，部分先进控制项目失败并非因为算法本身，而是支撑算法的仪表和数据库层被忽视；基础未建立时，先进控制只会承接问题而非解决问题，两者需要汇合且存在先后顺序。

优化的范围同样关键。选矿厂不能孤立优化，其限制因素多数来自前置工序，即矿物破碎和地质冶金可变性，因此覆盖整个价值链的整合视角能捕获更大的改进机会。此外，扩建正在运营的采矿作业还面临一项新项目没有的要求：必须在不中断生产连续性的前提下实施大型工程，这显著提高了技术复杂性。

在这样的背景下，运营连续性和工业网络安全从辅助问题转变为项目先决条件。一个在建设期间仍产生生产成本的扩建计划并未创造价值，而是在推迟价值。罗克韦尔自动化与地区运营企业的合作集中在三个方向：构建使先进控制可行的数据库和仪表基础，整合从矿山到工厂的决策流程而非优化孤立的节点，以及在作业扩张期间维持运营的连续性和安全性。Campana 总结道，工作并非在系统安装完成后结束，而是在运营改变了决策方式时才结束，其具体体现就在轮班之中；如果能力没有深入到矿山员工层面，团队变动后成果就会流失。

罗克韦尔自动化有限公司（Rockwell Automation, Inc.）主营工业自动化和数字化转型，总部位于威斯康星州密尔沃基。截至2025财年结束，公司拥有约26,000名问题解决者，为100多个国家的客户提供服务，其“互联企业”（The Connected Enterprise）理念旨在将人的想象力与技术潜力结合，实现更具生产力和可持续性的运营。