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采礦業處正于拐點，數字技術有可能開啟管理變異性和提高生產率的新方法。大規模采用四種不同的技術集群正在加速：

數據，計算能力和連接性。將大量傳感器嵌入物理對象中,生成大量數據用于分析并實現機器之間的通信,越來越便宜且易于訪問。智能電網可以報告數百萬家庭的用電量; 當出現問題時，遠程深海油井上的傳感器會在中央控制中心發出警告信號。2015年，每天產生的數據總量超過2003年的總量。大量的傳感器數據這使礦工們能夠比以往更加準確，一致地了解現實情況。

分析和情報。分析的進步，從機器學習到改進的數據整合統計技術，有助于將大量數據集轉化為對未來事件發生概率的洞察力。例如，電信公司使用智能算法來預測客戶流失; 零售商使用它們來向客戶提供報價。復雜的挖掘任務（如地質建模，日常調度和預測性維護）越來越多地屬于智能統計和優化算法領域。

人機交互。消費者智能手機和其他移動設備已經改變了人們不僅彼此互動而且與機器互動的方式。消費者依靠智能手機來指導方向，預訂出租車和監控他們的健康狀況; 應用也在工業領域迅速普及。一個例子是“智能”眼鏡或護目鏡，它們向在裝配線上工作的工人或進行設備維修的工人提供指令，從而改善操作規程。另一種是工作服，其中包含傳感器，向管理人員傳達有關危險情況和工人自身身體狀況的數據，從而提高安全性。

數字到物理轉換。機器人技術的進步使得完全自主的設備更加經濟實惠。在制造業中，工業機器人的成本自1990年以來下降了50％，而同期勞動力成本上升了80％。與此同時，人工智能等領域的技術進步正在增加機器人技術的復雜性并擴展其生產應用。在采礦業中，遠程遙控和輔助控制設備的使用正變得越來越普遍，并且在運輸，鉆井和其他過程中部署完全自主設備。

總而言之，這些技術實現了采礦工作方式的根本轉變，通過利用信息流來減少決策的可變性以及通過部署更集中的機械化操作來減少執行的可變性。