實時監控調度

立足于露天礦山生產車輛的優化調度，利用礦業系統工程、排隊論等相關理論，將新一代物聯網技術等高新技術和露天礦車鏟調度進行有機結合，對露天礦車輛運輸進行動態車流規劃，對露天礦卡車和挖機進行實時科學調度，避免了車輛亂拉亂跑、長時間空等排隊等現象，改變傳統調度方式，使設備作業效率能夠顯著提高10%-15%。

自動計量統計

利用先進的遠距離RFID無線射頻識別技術與高精度定位設備相結合，將自動化識別與車輛裝載軌跡相結合，提出了自動計量算法，全程無需人工干預，實現了露天礦車輛運輸礦巖量自動、快速、準確計量，消除了單靠歷史軌跡的計量誤差，撤銷了計量員崗位，避免了傳統的礦巖運輸量人工計量的弊端，大大提高了露天礦車輛運輸效率。

裝載量圖像智能識別

利用圖像采集技術實時采集車輛的裝車情況，利用AI圖像智能識別算法，動態分析車輛礦石或礦渣的滿載情況，將滿載率情況實時反饋調度管理人員，并定期進行車輛滿載率狀況的智能分析，為優化車輛運輸提供決策依據，實現了車輛運輸的精細化管理。

設備健康智能分析

利用車輛數據采集接口和GPS定位跟蹤技術，實時采集車輛運行的水溫、油耗、發動機運行時間、電瓶電壓等關鍵參數，利用作業設備故障診斷技術對異常情況及時進行智能分析和提醒。

生產車輛無人駕駛

實現了井下電機車無人駕駛運行、自動放礦、軌道障礙物識別、防碰撞預警等無人駕駛系統的核心功能。減少井下作業人員，改善了一線工人勞動環境、增加了設備運行時間、提升了礦山管理水平、實現了本質安全。

礦業大數據智能分析

通過建立中心數據庫等方式，強化了智慧礦山管理資源共享功能，實現數據更新及時化、集中化、高效化、構成完善的礦業大數據智能分析體系，實現數據化決策和信息化管理。