随着人工智能 (AI) 继续革新全球各行各业，粮业正处于数字化转型的边缘。从预测性维护到自动化决策，人工智能驱动的解决方案正在提高粮油加工厂库的运营效率、安全性和数据管理。在 GEAPS Exchange 2025 并行会议上，Interstates的运营技术（OT)架构师戴维斯密特（Dave Smit）探讨了AI在粮业中的作用、基础设施准备就绪的关键步骤以及数据治理在最大限度地发挥人工智能潜力方面的重要性。

  斯密特表示，在粮业充分的利用人工智能之前，他们必首先确保拥有强大的数字基础设施。

  “人工智能并不是起点，”斯密特说。“AI是下一步。整个数字化转型才是起点。”

  斯密特表示，为了有效实施人工智能，粮业必须建立强大的数字基础。为AI集成做准备涉及几个关键步骤：

  “五十年前，我们所有的网络都是孤立的，”他说。“我们甚至没有以太网。没有人能进入我们的网络。现在，随着我们开始应用这些新技术，我们的网络开始暴露，网络安全正成为一个真正的问题。”

  安全是粮食行业数字化转型的主要关注点。人工智能驱动的安全解决方案有助于降低与网络威胁、数据泄露和操作漏洞相关的风险。主要威胁包括：

  “每个人都知道，运营技术的网络安全威胁正在增加，”斯密特 警告道。“现在不再是地下室里蒙面人试图攻击你了。他们现在拥有复杂的系统，并用AI作为工具来完成这一切。”

  人工智能在粮食领域最具影响力的应用之一是预测性维护。通过一系列分析实时传感器数据和历史性能指标，AI可以设备故障。人工智能驱动的预测性维护的好处包括：

  “以轴承为例，”斯密特说。“我们大家都知道轴承在使用 X 小时后会在某个时间发生故障，因为我们正在监控轴承，我们大家可以在轴承发生故障之前更换它。”

  人工智能通过自动化复杂流程和优化工作流程来提高运营效率。一些关键的人工智能驱动的效率解决方案包括：

  斯密特描述了收获旺季时粮库的未来景象。“任何一个人都很忙，空气中弥漫着灰尘，卡车到处都排成一排——粮库大门几乎堵塞，”斯密特说。“现在想象一下，如果人工智能管理这一切会怎么样。人工智能为你做所有的接收工作。人工智能告诉卡车去哪里，因为它优化了整个系统。”

  人工智能的有效性取决于为其提供动力的数据。数据处理不善会带来重大风险，包括预测不准确和自动化不可靠。建立强大的数据处理框架可确保人工智能高效、安全地运行。

  “人工智能模型的好坏取决于我们训练它们的数据，”他说。“如果我们没好的数据，我们就无法很好地训练它们。所以现在开始收集这一些数据真的很重要，这样也许两三年后当你准备好这些解决方案时，你就有两三年的数据能应用了。”

  人工智能正在改变粮食行业，提供前所未有的自动化、安全性和运营效率。拥抱数字化转型并第一先考虑数据处理的设施将最有能力充分的发挥人工智能的潜力。通过投资正确的基础设施和安全措施，粮油公司能够提高生产力、降低风险并在竞争日益激烈的行业中推动长期盈利能力。

  “这不是‘我们能做到吗？’的问题，”斯密特说。“这些技术马上就要来临，我们一定要做好准备，我们将无法再重复过去 50 年所做的事情。我们一定要做出一些改变才能支持这些技术，否则我们就会遇上问题。”