未來的谷物升降機-谷物儲存,糧油機械

自動化技術將繼續取代一系列職業的工人，包括由于部署機器人和自動駕駛汽車而替代制造業和運輸業的工人。人工智能將創造新的工作類型和機會，以彌補一些將失去的工作。在大多數谷物處理和加工設施所在的農村地區，以及谷物的生產地，勞動力的缺乏將繼續推動人們對自動化和自主運輸方案的興趣。

本文是關于未來糧倉系列的第一篇文章，將重點討論影響未來糧倉的兩項關鍵技術和創新：信息和通信技術（ICT），以及自主車輛和運輸。未來的文章將討論自動糧食接收、取樣和分級；庫存和質量的實時監測；以及熄燈和衛生操作。

糧食公司關心的是：他們能以多快的速度為創新技術做好準備以保持競爭力？未來將需要多少員工來操作他們的設施？未來的員工需要哪些知識和技能？員工需要什么樣的繼續教育和培訓？

誰也不知道無人駕駛汽車和卡車需要多長時間才能占領市場。自動駕駛汽車將會存在。人工智能正在快速發展并推動自動化技術。據估計，自動駕駛可能會改變美國現有的220-310萬個工作崗位。

專家指出，自動化的速度是18世紀末開始的工業革命的10倍，規模是其300倍。機器學習的進步和越來越多的大數據以及增強的計算能力正在為計算機提供前所未有的能力，如準確識別圖像的能力。

與基礎設施投資的需求類似，美國的農村地區也缺乏高速的寬帶接入。《紐約時報》最近的一篇文章指出，當富蘭克林-羅斯福總統在1936年創建農村電氣化管理局，向農村電力和電話公司提供貸款和贈款時，在20年內 "65%的農民有電話，96%的農民有電"。

2017年，30%的美國農村（或1900萬人）和21%的農場仍然缺乏基本的寬帶接入。這些速度 "遠遠低于目前對寬帶的要求"。這造成了農村和城市地區之間的數字鴻溝，需要加以克服，以使美國的谷物生產者和處理者能夠充分連接并具有競爭力，以利用信息和通信技術能力。

需要高速ICT來利用大數據科學，大學和公司都在為此做準備。例如，氣候田間觀察 "等工具旨在 "讓農民做出數據驅動的決策，使每一畝地的收益最大化。通過在田間飛行的無人機上的先進傳感技術，以及安裝在拖拉機、田間設備和聯合收割機上的傳感器，數據被收集、存儲、分析，然后可以被可視化。農藝決策的影響不僅可以逐田-行地監測和測量，而且可以逐株地監測和測量。田地和植物的變異性可以通過建立定制的肥力和播種計劃來管理，并通過特定地點的可變速率應用設備來實施，以優化產量和最大化回報。

因此，農民擁有的合作社應該處于戰略地位，幫助生產者將他們的田間應用和生產數據與他們內部各部門的糧食產地、質量和營銷數據結合起來。

民用無人機的商業化和快速采用提供了一個革命性的工具，這也取決于ICT。無人機使農民和相關服務供應商能夠獲得生產的所有方面的數據。無人機傳感器收集和傳輸的數據需要越來越快的數據傳輸速度。

相信自動駕駛在農村也會前景無限。農民采用自動駕駛汽車技術，將他們的運糧車從田間送到糧倉，而不需要依賴人類司機，這對農民來說是很有吸引力的。一家公司已經在實地測試自動駕駛的谷物班車，該班車停在聯合收割機旁邊，將收割的谷物送到停在田邊的谷物卡車上。

聯合收割機和自主運糧車將與當地谷物升降機的谷物接收業務聯網。這將允許卡車定時到達現場，卸貨，并以優化整個收割系統。這有可能使季節性谷物收割更加協調、預測和高效。

在淡季，農場儲存設施的按需交付可以由當地糧食公司協調，作為營銷計劃的一部分，實時儲存的糧食質量監測，并有機會更及時地裝載110車單位列車。可以派自動卡車到農場的存儲地點，從高架裝載倉中提取糧食，這些倉是由自動化和控制系統間歇性填充的，該系統將農場的存儲地點與始發糧倉的存儲地點聯網。這將是同一個自動化系統，它將允許該地點的經理從公司擁有的衛星設施中發起和提取糧食。對遠程過程的監控將通過攝像頭進行，不需要操作員在取糧現場。

可以想象，不僅是重力卸載筒倉可以自主清空，平底倉庫和室外谷物堆也可以，自主前端裝載機撿起谷物，并將其轉移到無人駕駛卡車上，然后將其裝載物送到指定的接收坑。這個循環將重復進行，直到任務完成或由負責的遠程操作員停止。

自主車輛已經在采礦業中得到利用，散裝材料處理和運輸技術通常是為糧食處理行業所采用，并由該行業所采用。據報道，巴西的一家礦業公司擁有容量為240噸的無人駕駛卡車。該公司預計，由于優化和減少濫用的使用，設備的壽命將增加約15%。燃料消耗和維護成本預計將減少10%，而卡車的平均速度預計將提高。燃油經濟性的提高預計也會導致溫室氣體和顆粒物排放的降低。

因此，在谷物收割、處理和運輸中使用自動駕駛車輛不是一個是否會發生的問題，而是一個如何快速被農民采納的問題。谷物處理行業面臨的挑戰是，他們是否會接受商業機會，成為農民客戶自主車輛技術的促進者和協調者，還是讓第三方服務供應商反而獲利。