유형별(광학 분류기, X선 분류기, 레이저 분류기, 금속 탐지기), 애플리케이션, 용량, 최종 사용자별 광업 시장 규모를 위한 센서 기반 분류 기계 - 성장 추세, 지역 점유율, 경쟁 정보, 예측 보고서(2025~2037년)

광업 시장을 위한 센서 기반 분류 기계: 성장 동인 및 과제

성장 동인:

• 고급 및 멀티 센서 기술 통합: 인공 지능(AI), 머신러닝(ML), 사물 인터넷(IoT), X선 형광 기술, 근적외선(NIR) 분광학, 레이저 유도 분해 분광학(LIBS) 기술과 같은 고급 기술의 통합은 채굴 목적에서 센서 기반 선별 기계의 전반적인 성능을 향상시킵니다. 이러한 기술은 알고리즘을 사용하여 이전 분류 작업으로부터 학습하고 재료 특성을 예측하며 실시간으로 분류 매개변수를 최적화합니다. LIBS 및 NIR과 같은 다중 센서 기술은 분류 프로세스의 유연성과 다양성을 향상시킵니다.
  
  예를 들어, 2023년 6월 TOMRA는 동적 레이저 유도 분해 분광법(LIBS) 기술이 적용된 분류 기계인 AUTOSTART PULSE 출시를 발표했습니다. 이 기계는 최고의 정밀도, 대용량 처리, 데이터 기반 & 순도 높은 정렬 결과.
• 도시 광업 & 재활용: 도시 광산 및 재활용의 중요성이 커짐에 따라 센서 기반 선별 기계 제조업체에 상당한 기회가 창출되고 있습니다. 이러한 기술은 전자 폐기물에서 금, 은, 구리와 같은 유가 금속을 정확하게 회수하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 리튬이온 배터리 수요는 2030년까지 7배 이상 증가할 것으로 예상된다. 이들 배터리에는 코발트, 니켈, 리튬, 흑연, 코발트, 망간 등의 소재가 사용된다. 리튬 이온 배터리 폐기물의 증가로 인해 앞으로 센서 기반 분류 기계의 사용이 늘어날 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 2024년 2월 ZenRobotics는 4세대 폐기물 분류 로봇 출시를 발표했습니다. ZenRobotics 4.0은 인공지능과 통합되어 폐기물 분류 작업의 효율성을 높입니다.

도전과제:

• 높은 자본 투자: 광산 시장 성장을 위해 센서 기반 선별 기계가 어려운 주요 요인은 고급 기술에 대한 높은 초기 투자입니다.  많은 소규모 기업과 신생 기업에서는 제한된 예산으로 인해 이러한 시스템을 설치하는 데 비용이 많이 든다고 생각합니다. 따라서 장기적으로 투자 수익이 상당히 높더라도 막대한 초기 투자로 인해 일부 광산 회사는 센서 기반 분류기를 채택하지 못하고 있습니다.
• 기술적 과제: 광산 환경에서 작업하면 혹독하고 극한의 온도, 습도, 먼지를 자주 목격해야 합니다. 이로 인해 센서 기반 분류 시스템을 포함한 다양한 기계의 성능, 신뢰성 및 내구성이 저하됩니다. 이러한 조건에서 복잡한 센서 장비를 유지관리하려면 숙련된 노동력과 기술자가 필요하므로 운영 비용이 증가합니다.