هنگامی که مفهوم معدنکاری هوشمند مطرح می‌شود، ناخودآگاه تصویرسازی ذهنی، ما را به‌سمت ماشین‌آلات معدنی با سیستم‌های کنترل از راه دور می‌برد که در این تصویر، افراد به دور از خطرات و ریسک‌های ناشی از معدنکاری سطحی یا زیرسطحی، مشغول به هدایت ماشین‌آلات و تجهیزات از راه دور به‌وسیله کنترلگرهای دیجیتال هستند. حقیقت این است که این تصویر ذهنی از واقعیت معدنکاری هوشمند، فاصله زیادی دارد.

در جهان امروز، معدنکاری هوشمند به فرآیندهایی اطلاق می‌شود که طی آنها، داده‌ها از تمامی بخش‌های ممکن جمع‌آوری شده و به یک سیستم هوش‌مصنوعی تشخیص، تصمیم‌گیری و اعلام فرستاده می‌شود. جمع‌آوری داده از بخش‌های مختلف یک سایت معدنکاری شامل پیت معدن روباز، معادن زیرزمینی، دپوی ماده‌معدنی، کارخانه‌های فرآوری ماده‌معدنی و تمامی تجهیزات و ماشین‌آلات درگیر در این بخش‌هاست.

فرآیند معدنکاری یک فرآیند بسیار پیچیده است. پس از طی مرحله اکتشاف شامل پی‌جویی، زمین‌شناسی، تکتونیک، ژئوشیمی، ژئوفیزیک، حفاری‌های اکتشافی و مدل‌سازی ماده‌معدنی و تخمین ذخیره، نوبت به استخراج ماده‌معدنی می‌رسد. سودآوری معدنکاری به طول بلند زنجیره فرآیند استخراج تا استحصال محصول نهایی گره خورده ‌است. در هنگام پیمایش این زنجیره، اطلاعات فراوانی استخراج ‌شده و در اختیار مدیریت قرار می‌گیرد.

توانایی شناخت دقیق ارتباط بین این اطلاعات عموما از عهده مغز انسان خارج بوده و در برخی موارد نیز زمان زیادی برای تصمیم‌گیری وجود ندارد. در معدنکاری هوشمند، وظیفه جمع‌آوری، تفسیر و در موارد خاص، تصمیم‌گیری برعهده یک سیستم که دارای ارتباط درونی بین تکنولوژی‌های مختلفی مانند اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین (ML) است که نیاز به حضور ناظران و مدیریت در محل را به مقدار بسیار زیادی تقلیل می‌دهد.

این سیستم متصل به حسگرهای حرارتی، حرکتی، شیمیایی و دوربین‌ها با توانایی ثبت طیف‌های مختلف طول موج بوده و تمامی اطلاعات را به یک الگوریتم مرکزی هوش‌مصنوعی انتقال می‌دهد. کنترل ماشین‌آلات خودکار در اختیار این سیستم قرار داشته که تحت‌نظارت تیمی کوچک از متخصصان آموزش‌دیده در دفتر اصلی رفتارنگاری می‌شود.

هوشمندسازی معادن دارای دو مولفه فیزیکی (سنسورها و حسگرها) و غیرفیزیکی (الگوریتم‌ها و برنامه‌های هوش‌مصنوعی) است. حسگرها می‌توانند انواع تجهیزات ثابت (مانند سیستم‌های هیدرولیکی نگهداری، ایستگاه‌های برق و سوخت و تعمیرگاه‌های زیرزمینی) را از تجهیزات متحرک مانند ماشین‌آلات حفاری و حمل مواد معدنی متمایز کرده و برنامه جامعی را توسط شبکه‌های موبایل به کامپیوترهای موجود در هریک از تجهیزات ذکرشده ارسال کنند، بنابراین مانند معدنکاری سنتی نیازی به استفاده از یک ناوگان بزرگ از رانندگان و توجیه کردن تمامی آنها در ابتدای هر شیفت کاری نخواهد بود.

بروز حوادث مانند رانش زمین در سطح و ریزش در معادن زیرسطحی، یکی از بزرگ‌تری عوامل تهدیدکننده سلامت پرسنل معدن و همچنین افرادی است که در نزدیکی محوطه سایت‌های معدنی زندگی می‌کنند. یک معدن هوشمند می‌تواند با استفاده از اطلاعات به‌دست‌آمده از تحلیل داده‌ها توسط یک سیستم هوش‌مصنوعی، از بروز بسیاری از حوادث جلوگیری و حوادث غیرقابل‌اجتناب را پیش‌بینی کند.

استفاده از هوش اجرایی (OI) در این زمینه بسیار کمک‌کننده خواهد بود. افراد می‌توانند با استفاده از گجت‌هایی مانند موبایل یا ساعت‌های هوشمند، به سیستم مرکزی متصل شوند که در هنگام رویداد چنین حوادثی، زودتر از موعد آنها را آگاه کرده و راهنمایی‌های لازم را به آنها ارائه کند. این راهنمایی‌ها شامل محل وقوع یا امکان وقوع حادثه، محل تخلیه و پیشنهاد نزدیک‌ترین موقعیت‌های امن خواهد بود. با این رویکرد، می‌توان تعداد حوادث را تا حد زیادی کاهش داد و تلفات ناشی از اتفاقات غیرقابل‌اجتناب را تا مقادیر بسیار مطلوبی پایین آورد.

بسیاری از تجهیزات موجود در معادن مانند ماشین‌آلات سنگین، جزئی از سرمایه‌گذاری شرکت‌های معدنی است که هزینه‌های مربوط به تعمیرات و نگهداری آنها درصد زیادی از هزینه‌های اجرایی را به خود اختصاص می‌دهد. نظارت کامل بر صحت و سلامت این تجهیزات، از وظایف اصلی واحدهای ماشین‌آلات و پشتیبانی است.

در یک معدن هوشمند، سنسورها به‌صورت مداوم و پیوسته اطلاعات مربوط به هریک از ماشین‌آلات را به سیستم مرکزی مخابره می‌کنند. این اطلاعات می‌توانند شامل دمای موتور، دمای مایع خنک‌کننده، چسبندگی و ویسکوزیته روغن موجود در موتور و میزان بار مورد حمل باشند.

طی سالیان اخیر، پیشرفت‌های بسیار بزرگی در زمینه ماشین‌آلات و تجهیزات مورداستفاده در معدنکاری حاصل شده، اما هسته درونی این صنعت، همچنان بسیار سنتی است. یکی از جملاتی که توسط بسیاری از افراد باسابقه در صنعت معدن تکرار می‌شود، به این شرح است که: «فرآیند معدنکاری بسیار ساده است، این افراد هستند که این فرآیند را پیچیده می‌کنند»، این تفکر سنتی، کماکان در بسیاری از زمینه‌های این صنعت وجود دارد.