2018年，WipWare创始人Tom Palangio将其行业经验贡献给了 人工智能助力采矿业的未来：迈向洞察驱动型组织的第一步, 一份由……编写的报告 德勤 和 北猫 探讨人工智能在采矿业带来的机遇和挑战。.
该报告探讨了采矿作业如何引入新兴技术、克服采用障碍以及更有效地利用运营数据。.
帕兰吉奥凭借其在爆炸工程和碎片测量领域数十年的经验，探讨了采矿业历来不愿采用陌生技术的现状。新的解决方案不仅要展现技术实力，还要解决运营风险、实施成本以及使用者的实际需求。.
行业文化 – Tom Palangio
采矿传统上被视为具有不确定等级、投资波动性和可变金属价格的风险事业，因此鼓励利用一切机会降低风险并坚持采用行之有效的操作方法。这种风险规避扼杀了创新机会，许多主要业务都避免带头证明新技术的实证性能，因为前沿创新所涉及的前期成本和潜在失败或风险被认为是不明智的。 WipWare 的方法是专注于改善一线工人的日常体验——包括改变过去完全反复试验的做法，在过去，员工试图预测破碎机间隙通常会增加设备停机时间。依靠神经网络，WipWare 在整个采矿过程中提供实时材料尺寸数据，从而实现自动化过程控制，从而提高工人预测运营中断的能力，并通过减少停机时间和延长设备寿命来降低成本。” （第 7 页）
他的贡献凸显了一个重要的区别：收集更多数据并不一定等同于做出更好的决策。只有当信息能够传递给有能力采取行动的人员和系统时，测量结果才真正具有价值。.
该报告还讨论了自动化材料尺寸测量和其他技术如何通过帮助操作人员识别变化的情况并做出相应的反应来支持更明智的过程控制。.
阅读德勤和NORCAT的报告
读 人工智能挖矿的未来 通过德勤的研究资料库。.
要了解材料测量如何为采矿作业中的决策提供信息，请探索以下实际示例。 从爆破到选矿：利用破碎数据提高采矿效率.
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