Madencilikte Büyük Veri, IoT cihazları tarafından oluşturulan büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Bu veriler, tümü farklı formatlarda ve protokollerde gelen çok çeşitli bulut ve kurumsal uygulamalar, üretim alanında gelen veriler, maden makinelerinde gelen veriler, bilgisayarlar, sensörler, kameralar ve çok daha fazlasından gelir.
Maden İmalat endüstrisinde, ERP, CRM ve MES sistemlerinden sensörler ve veritabanları ile donatılmış üretim ekipmanından gelen veriler de dahil olmak üzere dikkate alınması gereken birçok farklı veri türü oluşmaktadır. Ancak madenciler toplanan verileri eyleme geçirilebilir iş içgörülerine ve somut faydalara Veri analizi ile dönüştürebilir. Veri analizi için ise veri analitiğinin kullanılması çok önemlidir.
Makine öğrenimi modelleri ve veri görselleştirme, veri analitiği süreçlerine yardımcı olur. Genel olarak makine öğrenimi teknikleri, büyük veri kümelerini işlemek için güçlü hesaplama algoritmaları uygularken, veri görselleştirme araçları, madencilerin verilerin anlattığı iyileştirmeleri kolay anlamasını sağlar.
Madencilik sektörü, önceden izole edilmiş veri setlerini alarak, toplayarak ve analiz ederek, artık verim üzerinde en büyük etkiye sahip olan süreçleri optimize etmenin yeni yollarını bulmak zorunda kalacaklardır.
Madencilikte büyük veri mevcut işletmede elde edilen verilerin toplanması ile sağlanacağı gibi, aynı işi yapan ve tecrübe sağlamış başka işletmelerde de elde edilmiş verileri değerlendirerek üretime ve süreçlere iyileştirme sağlayacaktır. Bu bir ihtiyaç haline gelecektir. Geleceğin mesleklerinde yer alacak konulardan bir tanesi de madencilikte büyük veri işidir. Madencilikte büyük veririn toplanması, havuz oluşturulması ve satılması sektörü oluşacaktır.
Gelişmiş veri analizi araçları, toplandıktan sonra verileri gerçek zamanlı olarak işlenir ve üretim operasyonlarında herhangi bir darboğaz tespit edildiğinde çalışanları uyarır. Bu veriler ekipman arızalarını tahmin etmeye yardımcı olarak fabrikanın bakım işlemlerini herhangi bir arıza meydana gelmeden çok önce planlamasını sağlar. Madencilik makinelerini daha uzun süre çalışır durumda tutabilir. Madencilik tesisin operasyonlarına ilişkin daha büyük bir iç görü, tüm süreçlerde daha iyi ve daha hızlı karar vermeyi destekler, ekipmanın arıza süresini azaltmasını ve üretim süreçlerini optimize etmesini sağlar.
