隨著人工智能 (AI) 繼續革新全球各行各業，糧業正處于數字化轉型的邊緣。從預測性維護到自動化決策，人工智能驅動的解決方案正在提高糧油加工廠庫的運營效率、安全性和數據管理。在 GEAPS Exchange 2025 并行會議上，Interstates的運營技術（OT)架構師戴維斯密特（Dave Smit）探討了AI在糧業中的作用、基礎設施準備就緒的關鍵步驟以及數據治理在最大限度地發揮人工智能潛力方面的重要性。
斯密特表示，在糧業充分的利用人工智能之前，他們必首先確保擁有強大的數字基礎設施。
“人工智能并不是起點，”斯密特說。“AI是下一步。整個數字化轉型才是起點。”
斯密特表示，為了有效實施人工智能，糧業必須建立強大的數字基礎。為AI集成做準備涉及幾個關鍵步驟：
“五十年前，我們所有的網絡都是孤立的，”他說。“我們甚至沒有以太網。沒有人能進入我們的網絡。現在，隨著我們開始應用這些新技術，我們的網絡開始暴露，網絡安全正成為一個真正的問題。”
安全是糧食行業數字化轉型的主要關注點。人工智能驅動的安全解決方案有助于降低與網絡威脅、數據泄露和操作漏洞相關的風險。主要威脅包括：
“每個人都知道，運營技術的網絡安全威脅正在增加，”斯密特 警告道。“現在不再是地下室里蒙面人試圖攻擊你了。他們現在擁有復雜的系統，并用AI作為工具來完成這一切。”
人工智能在糧食領域最具影響力的應用之一是預測性維護。通過一系列分析實時傳感器數據和歷史性能指標，AI可以設備故障。人工智能驅動的預測性維護的好處包括：
“以軸承為例，”斯密特說。“我們大家都知道軸承在使用 X 小時后會在某個時間發生故障，因為我們正在監控軸承，我們大家可以在軸承發生故障之前更換它。”
人工智能通過自動化復雜流程和優化工作流程來提高運營效率。一些關鍵的人工智能驅動的效率解決方案包括：
斯密特描述了收獲旺季時糧庫的未來景象。“任何一個人都很忙，空氣中彌漫著灰塵，卡車到處都排成一排——糧庫大門幾乎堵塞，”斯密特說。“現在想象一下，如果人工智能管理這一切會怎么樣。人工智能為你做所有的接收工作。人工智能告訴卡車去哪里，因為它優化了整個系統。”
人工智能的有效性取決于為其提供動力的數據。數據處理不善會帶來重大風險，包括預測不準確和自動化不可靠。建立強大的數據處理框架可確保人工智能高效、安全地運行。
“人工智能模型的好壞取決于我們訓練它們的數據，”他說。“如果我們沒好的數據，我們就無法很好地訓練它們。所以現在開始收集這一些數據真的很重要，這樣也許兩三年后當你準備好這些解決方案時，你就有兩三年的數據能應用了。”
人工智能正在改變糧食行業，提供前所未有的自動化、安全性和運營效率。擁抱數字化轉型并第一先考慮數據處理的設施將最有能力充分的發揮人工智能的潛力。通過投資正確的基礎設施和安全措施，糧油公司能夠提高生產力、降低風險并在競爭日益激烈的行業中推動長期盈利能力。
“這不是‘我們能做到嗎？’的問題，”斯密特說。“這些技術馬上就要來臨，我們一定要做好準備，我們將無法再重復過去 50 年所做的事情。我們一定要做出一些改變才能支持這些技術，否則我們就會遇上問題。”