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Ingenieur/in - Rohstoffgewinnung und -aufbereitung

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NIEDRIGES RISIKO

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Experten im Berg- und Tagebau

Das übernimmt KI.

22 von 40 Tätigkeiten können KI-Systeme bereits übernehmen.

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Du bleibst relevant.

Ingenieure und Ingenieurinnen für Rohstoffgewinnung und-aufbereitung planen, leiten und überwachen den Abbau, die Aufbereitung, Weiterverarbeitung und Veredlung von mineralischen Rohstoffen. Sie entwickeln dafür technische Verfahren und sind daneben gutachterlich tätig.

Arbeitsmarkt & KI-Daten 2024 / 2026

1.577

Beschäftigte i

Arbeitslose i

74

KI-Automatisierungsrisiko — Entwicklung i

20132022

50%38%25%
20132022: 50%

Beschäftigte — Entwicklung i

20122024

1.577-30% seit 2012
2.2441.9111.577
20122024

Gehalt — Entwicklung i

20122024

Arbeitsmarkt-Trend i

StellenangeboteArbeitslose
12Stellen 2024
74Arbeitslose 2024
79424
20122024

Was sagt die KI dazu?

KI-Analyse — ersetzt-ki.de

Ersetzt KI Ingenieur/in - Rohstoffgewinnung und -aufbereitung?

KI generiert

KI-Einschätzung, kein Versprechen

KI und Automatisierung: Ingenieur/in - Rohstoffgewinnung und -aufbereitung

Stand: März 2026· 3 Min. Lesezeit

KI und der Beruf Ingenieur/in - Rohstoffgewinnung und -aufbereitung: Was sich gerade verändert

Die Rolle des Ingenieurs in der Rohstoffgewinnung und -aufbereitung befindet sich im Wandel. Mit einem KI-Risiko-Score von 35% (mittel) und einem Automatisierungspotenzial von 50% ist klar, dass Künstliche Intelligenz (KI) immer mehr Aufgaben in diesem Bereich übernehmen kann. Das bedeutet für dich als Ingenieur: Einige Tätigkeiten könnten durch Software unterstützt oder sogar ersetzt werden, was deinen Arbeitsalltag verändert. Beispielsweise wird die Planung und Optimierung von Bergbauprozessen zunehmend von KI-gestützten Tools wie MineRP übernommen. Dadurch gewinnst du Zeit für strategischere Aufgaben und kannst dich mehr auf kreative Lösungen konzentrieren.

Diese Aufgaben erledigt KI schon heute

KI findet bereits Anwendung in vielen Bereichen der Rohstoffgewinnung und -aufbereitung. Hier sind einige konkrete Tools, die im Alltag eingesetzt werden:

  • MineRP: Diese Software hilft bei der Planung und Optimierung von Bergbauprozessen durch KI-gestützte Analysen und Simulationen. Früher musste ein Ingenieur umfangreiche Daten manuell auswerten, heute gibt ein Klick in MineRP Aufschluss über die besten Abbaumethoden.
  • GEOVIA Surpac: Dieses Geoinformationssystem nutzt KI zur Analyse geologischer Daten und zur Erstellung optimaler Abbaupläne. Anstatt auf alte Karten und Schätzungen zurückzugreifen, kannst du mit Surpac präzisere Vorhersagen treffen.
  • Aspen Tech: Diese Plattform bietet KI-gesteuerte Lösungen zur Prozessoptimierung, die bei der Aufbereitung mineralischer Rohstoffe helfen. Sie zeigt dir, wie du bestehende Prozesse verbessern kannst, ohne sie komplett neu zu entwickeln.
  • Landsat 8: Satellitenbilder, die mit KI-Analysen kombiniert werden, ermöglichen eine präzisere Identifikation und Überwachung von Rohstoffvorkommen. Früher war dies ein langwieriger Prozess, heute lässt sich viel schneller eine fundierte Entscheidung treffen.
  • C3 AI: Diese Plattform analysiert Betriebsdaten im Rohstoffsektor und hilft dir, betriebliche Abläufe zu optimieren. Anstatt viele Datenquellen manuell auszuwerten, erhältst du in kürzester Zeit wertvolle Insights.

Das kann KI nicht — und das bleibt deine Stärke

Trotz des zunehmenden Einsatzes von KI gibt es Bereiche, in denen menschliche Fähigkeiten unersetzlich bleiben. Kreativität, Problemlösungsfähigkeiten und soziale Kompetenz sind Eigenschaften, die Maschinen nur schwer nachahmen können. Wenn es darum geht, innovative Lösungen für komplexe Herausforderungen zu entwickeln oder Teamdynamiken zu steuern, bist du gefragt. Ein Beispiel: Während KI Daten analysieren kann, ist es deine Aufgabe, die Ergebnisse zu interpretieren und in einem Team zu kommunizieren.

Was sich in der Branche gerade tut

Der Rohstoffsektor in Deutschland ist im Umbruch. Der Fokus liegt zunehmend auf Automatisierung, um Effizienz zu steigern. Gleichzeitig wird Nachhaltigkeit immer wichtiger, was neue Technologien und Verfahren zur Reduktion des ökologischen Fußabdrucks erfordert. Der Einsatz von Big Data in Kombination mit KI ist auf dem Vormarsch, um genauere Vorhersagen über Rohstoffvorkommen und deren Verarbeitung zu ermöglichen.

So entwickelt sich der Arbeitsmarkt in Deutschland

Wie sieht die Zukunft für Ingenieure in der Rohstoffgewinnung aus? Laut dem IAB Job-Futuromat wird die Zahl der Beschäftigten in diesem Bereich stabil bleiben, wenn auch mit einem wachsenden Automatisierungspotenzial. Derzeit arbeiten in Deutschland 1.577 Ingenieure in der Rohstoffgewinnung und -aufbereitung. Die Gehälter in diesem Sektor sind tendenziell stabil, jedoch wird erwartet, dass spezialisierte Kenntnisse in KI und Datenanalyse die Verdienstmöglichkeiten erhöhen.

Das kannst du jetzt tun — konkrete nächste Schritte

Um in der sich verändernden Landschaft der Rohstoffgewinnung wettbewerbsfähig zu bleiben, kannst du folgende Schritte unternehmen:

  1. Online-Kurse belegen: Nutze MOOC-Plattformen wie Coursera und edX, um kostenlose Kurse zu KI und Datenanalyse zu absolvieren. Diese Kenntnisse sind für Ingenieure heute unverzichtbar.
  1. Webinare besuchen: Die Industrie- und Handelskammer (IHK) bietet kostengünstige Webinare zu Digitalisierung und KI an. Halte Ausschau nach Veranstaltungen, die speziell auf deinen Bereich zugeschnitten sind.
  1. Technische Workshops: Informiere dich an technischen Universitäten über Workshops oder Seminare zu neuen Technologien im Ingenieurwesen. Oft sind diese kostengünstig oder sogar kostenlos.

Fazit: Deine Zukunft als Ingenieur/in - Rohstoffgewinnung und -aufbereitung

Die Zukunft für Ingenieure in der Rohstoffgewinnung und -aufbereitung bietet viele Chancen, aber auch Herausforderungen. KI wird einige Aufgaben übernehmen, doch deine Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten bleiben unersetzlich. Nutze die Möglichkeiten zur Weiterbildung und bleibe am Puls der Zeit, um in dieser dynamischen Branche erfolgreich zu sein.

Erwähnte KI-Tools

MineRPGEOVIA SurpacAspen TechLandsat 8C3 AIAutomatisierungNachhaltigkeitDatenanalyse

Datenquellen: IAB Job-Futuromat · Statistik der Bundesagentur für Arbeit · Microsoft Research Copilot-Studie 2025

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