人工智能如何重塑饲料制造业的未来

人工智能不仅可以提升工作效率、实现预测性维护和实时优化，还能凸显人类专业知识的持续性。

在2025年亚特兰大举行的国际生产与加工博览会（IPPE）期间举办的“未来饲料厂大会”上，与会专家指出，人工智能（AI）技术的飞速发展正为饲料制造商带来前所未有的机遇，助力其提升生产效率与盈利能力。

虽然人工智能技术在饲料厂的应用尚处于起步阶段，但行业领军者们已经勾勒出一系列应用场景，并描绘了未来几年内人工智能如何重塑饲料厂运营的美好蓝图。

                                      饲料制造领域的人工智能发展现状

CPM自动化公司的销售区域经理马修·博兰德（Matthew Boland）指出，尽管人工智能受到广泛关注，但饲料行业目前仍处于技术应用的初级阶段。

不过，这一早期阶段也为饲料制造商带来了机遇，使其能够为人工智能的实施做好运营准备。目前的应用主要集中在监控关键设备以及开展预测性维护，尤其是针对电机和制粒机等设备。

“目前配备人工智能的软件在监控关键资产方面表现出色，尤其是电机，如泵、传送带、大功率电机、制粒机电机等。”博兰德说道，“它能够精准地评估那些细微且难以察觉的变量，从而判断设备是否出现了轴承故障、转子错位，或者其他潜在问题。”

                                    基础设施需求

对于有意引入人工智能系统的饲料厂而言，升级基础设施至关重要。博兰德详细阐述了几项关键要点，包括配备最新操作系统的服务器与网络设施、智能交换机以及可管理的网络基础设施，同时还需在厂房内进行传感器布局，并配备与人工智能系统兼容的现代化工艺设备。

“倘若未能配备合适的传感器，造成数量不足，或者传感器的位置安装不当，那么你的人工智能系统就无法获取到用于优化流程所必需的准确数据。”博兰德说道。

                              打造竞争优势

BinSentry公司首席执行官本·艾伦（Ben Allen）强调，率先采用人工智能技术的企业将赢得显著的竞争优势。

“那些能够创造运营优势，并借助这项相关技术的企业，将比那些未能使用的企业拥有更光明的未来，事实就是如此简单。”他说道。艾伦着重阐述了人工智能如何借助更精准的需求预测和库存管理来显著提升运营效率。

“凭借传感器……你可以提前数天精准预知每个料仓何时会耗尽，因为人工智能会基于每日实际消耗情况，对未来的消耗进行精准预测。”据艾伦介绍，这些改进所带来的财务效益相当可观。

“如果你的税息折旧及摊销前利润（EBITDA）仅为5%，那么每1个百分点，就意味着20%的差异。如果你在运营中消耗了过多的柴油，安排了过多的加班，以及因为无法实时掌握现场情况而频繁调整工厂生产计划，那么你就是在浪费大量资源。”他说道。

                                              实际应用

艾伦分享了一个极具说服力的案例，展示了人工智能驱动的传感器如何揭示饲料厂运营中此前未曾察觉的效率问题。

“当我们每天的数据涵盖10000个动物样本时，我们发现了一个令人惊讶的现象：80%的情况下，动物没有进食，饲料明明就在现场，但有人忘了打开饲料仓底部的机械滑块。”他说道，“我们与美国一家最大的生猪生产商开展了一项为期15个月的研究。在涉及23万头生猪的研究中，饲料转化率（FCR）的差异达到了7.7%。”

                                   人类与人工智能的协同合作

Knobelsdorff公司自动化部门高级执行董事利亚姆·卡西迪（Liam Cassidy）指出，尽管人工智能技术发展迅猛，但人类专业知识依然不可或缺。“人们总是更愿意与人合作，不是吗？这正是我们今天齐聚一堂、参加这类活动的原因所在。

他说道，“我刚才提到的那些工具，只是你工具箱里的一种工具罢了。但归根结底，人与人之间的协作才是关键。”

卡西迪从一个独特的视角回应了人们对人工智能取代工作岗位的担忧。“人工智能不会取代你的工作，真正会取代你的是那些懂得运用人工智能的人。”他补充说，“培训员工使用新技术非常重要。”

                                              未来应用

展望未来，与会专家们描绘了人工智能在饲料制造领域的一些潜在应用场景。

● 实时优化：人工智能系统将能够依据多种变量，包括设备性能、库存水平以及需求模式等，自动调整生产计划和流程。

● 全面整合：卡西迪描绘了一个未来图景，在这个图景中，人工智能系统将整合饲料厂运营的各个环节，实现全方位的互联互通。“你可以将所有数据整合到一个统一的计划中，并将其转化为文档，这些文档将反馈到标准操作程序（SOP）和维护工作流程中。如此一来，整个系统便具备了自我学习的能力。”他说道。

● 自主运营：尽管完全自主的“无人化”设施尚未成为现实，但借助自我学习算法和能够自我纠正的机器设备，行业正朝着更高的自动化水平迈进。

                                         基于数据的决策

博兰德解释了人工智能如何帮助现代饲料厂解析其所产生的海量数据。

“如今，我们的数据库和历史记录中积累了海量数据，要从中筛选出真正值得关注的数据，对我们来说是一项艰巨的挑战。”他说道，“然而，人工智能能够快速浏览这些海量数据，并迅速提炼出有价值的见解。”

                                        未来前景

与会专家指出，尽管人工智能技术正飞速发展，但饲料制造商应将其视为一种增强而非替代人类专业知识的工具。

归根结底，我仍然坚信，员工始终是你最宝贵的财富。“

这种平衡的策略—将先进技术与人类的专业知识和经验相结合—对于饲料行业在持续发展过程中逐步采用人工智能解决方案至关重要。关键在于，企业应从现在开始，着手在基础设施建设和人才培养方面做好准备，以便充分把握这些新兴机遇。                                                      文章摘自：2025《国际家禽》5/6月 第123期