AI για Σιτάρι και Αλεύρι: Προοπτικές Αγοράς, Περιπτώσεις Χρήσης στην Αλυσίδα Αξίας και Στρατηγική Υλοποίησης

• Χωράφι: ανίχνευση ασθενειών, πρόβλεψη απόδοσης, βελτιστοποίηση στοχευμένων εισροών.
• Αποθήκευση & εμπόριο: παρακολούθηση αποθηκών, πρόβλεψη τιμών/ζήτησης, βελτιστοποίηση αποθεμάτων.
• Αλευρόμυλοι: ταξινόμηση ποιότητας σιταριού, βελτιστοποίηση άλεσης/μειγμάτων, έλεγχος ποιότητας.
• Σχεδιασμός χαρτοφυλακίου: αποφάσεις προμήθειας και αντιστάθμισης βάσει σημάτων ζήτησης.

• Ανίχνευση ασθενειών με ακρίβεια 90–97%+· η έγκαιρη διάγνωση επιτρέπει μείωση απωλειών διψήφιου ποσοστού.
• Η πρόβλεψη απόδοσης μειώνει το σφάλμα έναντι των παραδοσιακών μεθόδων και βελτιώνει τον προγραμματισμό.
• Η προγνωστική συντήρηση σε μύλους αυξάνει την παραγωγικότητα κατά ~25% και μειώνει τον χρόνο διακοπών έως 50%.

• Το σιτάρι είναι από τα πιο παραγόμενα και καταναλισκόμενα δημητριακά παγκοσμίως.
• Η Κίνα, η Ινδία, η Ρωσία, οι ΗΠΑ, ο Καναδάς, η ΕΕ και η Αυστραλία είναι σημαντικοί παραγωγοί.
• Τα παραγόμενα προϊόντα περιλαμβάνουν αλεύρι, σιμιγδάλι, πίτουρο, γλουτένη και άμυλο, που χρησιμοποιούνται στη διατροφή και τη βιομηχανία.

• Οι προβλέψεις του OECD–FAO δείχνουν σταθερή αύξηση της ζήτησης έως τη δεκαετία του 2030.
• Η κλιματική αλλαγή και η πίεση στις αποδόσεις επιταχύνουν την υιοθέτηση της AI στη γεωργία.
• Οι μύλοι αντιμετωπίζουν μεταβλητότητα στην ποιότητα εισροών, στο ενεργειακό κόστος και στη συνέπεια ποιότητας.

• Επιλογή ποικιλίας, χρονισμός σποράς, βελτιστοποίηση λιπασμάτων και άρδευσης.
• Ανίχνευση ασθενειών και παρασίτων.
• Πρόβλεψη απόδοσης και διαχείριση κινδύνου.

• Παρακολούθηση υγρασίας, θερμοκρασίας και παρασίτων για μείωση απωλειών ποιότητας.
• Πρόβλεψη τιμών/ζήτησης και διαχείριση συμβολαίων.
• Βελτιστοποίηση εφοδιαστικής και αποθεμάτων.

• Αυτοματοποιημένη ταξινόμηση ποιότητας σιταριού.
• Βελτιστοποίηση παραμέτρων άλεσης και μειγμάτων.
• Έλεγχος ποιότητας, ιχνηλασιμότητα, συντήρηση και βελτιστοποίηση ενέργειας.

Μοντέλα βασισμένα σε CNN επιτυγχάνουν υψηλή ακρίβεια για ασθένειες των φύλλων σιταριού.

Πολυτροπικές προσεγγίσεις (εικόνα + περιβαλλοντικοί αισθητήρες) αναφέρουν 96.5% ακρίβεια και 97.2% recall.

• Το transfer learning επιταχύνει την υιοθέτηση με περιορισμένα σύνολα δεδομένων.
• YOLOv5/v8 και Faster R‑CNN για ανίχνευση βλαβών.
• Η έγκαιρη διάγνωση μειώνει τη χρήση χημικών και την απώλεια απόδοσης.

Ο συνδυασμός δεδομένων κλίματος, εδάφους και τηλεπισκόπησης μειώνει το σφάλμα πρόβλεψης.

Τα μοντέλα καταγράφουν χωροχρονικά μοτίβα καλύτερα από τις παραδοσιακές μεθόδους.

• LSTM, GRU, TCN και time-series transformers.
• XGBoost/LightGBM ως ισχυρές βάσεις για πίνακες δεδομένων.
• Βελτιωμένος προγραμματισμός για συμβόλαια και ασφάλιση.

• Δορυφορικά/μη επανδρωμένα συστήματα + αισθητήρες εδάφους για NDVI, υγρασία και ανίχνευση έλλειψης θρεπτικών στοιχείων.
• U‑Net, DeepLab, SegFormer για τμηματοποίηση και χαρτογράφηση χωραφιών.
• Μειωμένο κόστος εισροών και περιβαλλοντικό αποτύπωμα.

• Παρακολούθηση υγρασίας, θερμοκρασίας, CO₂ και δραστηριότητας παρασίτων που μειώνει την αλλοίωση.
• Εντοπισμός ανωμαλιών που επισημαίνει έγκαιρα κινδύνους μούχλας και προσβολών.

• Μοντέλα χρονοσειρών (XGBoost, LSTM, Prophet, transformers).
• Υποστήριξη αποφάσεων για συμβόλαια και πολιτική αποθεμάτων.

• Βελτιστοποίηση σχεδιασμού δρομολογίων και φόρτωσης.
• Ευθυγράμμιση δυναμικότητας τερματικών με τον σχεδιασμό προμηθειών.

• NIR και απεικόνιση για πρωτεΐνη, γλουτένη, υγρασία, σκληρότητα.
• XGBoost/Random Forest για ταξινόμηση και προτάσεις ανάμειξης.
• Ταξινόμηση εικόνων με βάση CNN για υαλώδη υφή και ελαττώματα σπόρων.

• Κενά κυλίνδρων, ταχύτητες, συνδυασμοί κόσκινων και ρυθμοί ροής βελτιστοποιημένα από AI.
• Μοντελοποίηση και ρύθμιση συμβιβασμών ποιότητας–απόδοσης–ενέργειας.
• GBM + optimization + (μακροπρόθεσμα) έλεγχος RL.

• Βελτιστοποίηση πολλαπλών στόχων: ποιότητα + κόστος + απόδοση.
• Η προσομοίωση μειώνει τον κίνδυνο κατά τη δοκιμή νέων συνταγών.
• Μειωμένη εξάρτηση από ακριβό σιτάρι υψηλής πρωτεΐνης.

• Inline NIR παρακολουθεί πρωτεΐνη, τέφρα, χρώμα.
• Έγκαιρες προειδοποιήσεις για απόκλιση ποιότητας και ομοιογένεια παρτίδας.
• Ιχνηλασιμότητα από το χωράφι στο τραπέζι με ενσωμάτωση δεδομένων.

• Ανάλυση εισροής σιτηρών έως και 30× ταχύτερα.
• Παραγωγικότητα +25%, διάρκεια ζωής εξοπλισμού +20%, χρόνος διακοπής έως −50%.
• Αναφέρονται ουσιαστικές εξοικονόμησεις ενέργειας.

• ResNet, EfficientNet, MobileNet, DenseNet (transfer learning).
• YOLOv5/v8, Faster R‑CNN, RetinaNet (detection).
• U‑Net, DeepLab, SegFormer (segmentation).

• XGBoost, LightGBM, Random Forest.
• LSTM, GRU, TCN, time-series transformers.
• Παράδειγμα κώδικα (Python): `forecast = prophet_model.fit(df).predict(future_df)`.

• XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest.
• MLP μοντέλα για μη γραμμικές σχέσεις.

• LP/QP με ML predictors.
• Γενετικοί αλγόριθμοι και Bayesian optimization.
• Έλεγχος διεργασιών με βάση RL (DDPG, PPO).

• Συνδυασμός εικόνας + αισθητήρων.
• Ενσωμάτωση Imaging + NIR + παραμέτρων διεργασίας σε μύλους.

• 90–97%+ ακρίβεια ανίχνευσης.
• Δυνατότητα διψήφιου ποσοστού μείωσης απωλειών απόδοσης μέσω έγκαιρης ανίχνευσης.

• 10–30% βελτίωση στο σφάλμα πρόβλεψης.
• Μειωμένη αβεβαιότητα για συμβόλαια και προγραμματισμό.

• Έως και 30× ταχύτερη ανάλυση εισερχόμενου σιτηρού.
• Προγνωστική συντήρηση: +25% παραγωγικότητα και έως −50% χρόνος εκτός λειτουργίας.
• Σημαντική εξοικονόμηση ενέργειας.

• Εντοπισμός προκλήσεων: μεταβλητότητα απόδοσης, απώλειες αποθήκευσης, απόδοση/ενέργεια/ποιότητα άλεσης.
• Δημιουργία απογραφής δεδομένων σε συστήματα πεδίου, αποθήκευσης και μύλου.
• Δημιουργία βασικών dashboards για απόδοση, απώλειες και ενέργεια.

• Πιλοτικό έργο ανίχνευσης ασθενειών με μοντέλα CNN.
• Πιλοτικά έργα ποιότητας μύλου + προγνωστικής συντήρησης με διευρυμένα δεδομένα αισθητήρων.
• PoC παρακολούθησης αποθήκευσης με ανίχνευση ανωμαλιών.

• Επέκταση της ανίχνευσης ασθενειών σε ευρύτερο δίκτυο παραγωγών.
• Εφαρμογή βελτιστοποίησης μείγματος και αποφάσεων ποιότητας με υποστήριξη AI.
• Βελτιστοποίηση εφοδιαστικής αλυσίδας και εμπορίας με χρήση μοντέλων πρόβλεψης + αποθεμάτων.

• Renub | Global Wheat Market Size, Share & Forecast 2025–2033https://www.renub.com/global-wheat-market-p.php
• TowardsFNB | Wheat Market Size, Growth, and Trends 2025 to 2035https://www.towardsfnb.com/insights/wheat-market
• Mordor Intelligence | Wheat Market Size, Share & Industry Growth Analysis, 2031https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/global-wheat-market-growth-and-trends
• OECD–FAO | Agricultural Outlook 2024–2033 (ενότητα για το σιτάρι)https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/07/oecd-fao-agricultural-outlook-2024-2033_e173f332/...
• FAO | Wheat (Market Summary)https://www.fao.org/markets-and-trade/do-not-touch/all-widgets/wheat-(market-summary)-nov-2025/en

• IJISRT | Ανίχνευση ασθενειών σιταριού με deep learning: ανασκόπηση βιβλιογραφίας (2024)https://www.ijisrt.com/assets/upload/files/IJISRT24NOV810.pdf
• Frontiers in Plant Science | Πολυτροπική ενοποίηση δεδομένων για ανίχνευση παρασίτων και ασθενειών στα φύλλα σιταριού (2025)https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12417405/
• PLoS One | Εφαρμογή smartphone για ανίχνευση ασθενειών καλλιέργειας σιταριού (2025)https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11709305/
• Nature Scientific Reports | Διάγνωση ασθενειών σε φυτά σε πραγματικό χρόνο με AI (2026)https://www.nature.com/articles/s41598-025-34681-1

• Frontiers | Βελτιωμένη πρόβλεψη απόδοσης σιταριού μέσω συνδυασμένων κλιματικών και τηλεπισκοπικών δεδομένων (2025)https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12103530/

• Miller Magazine | Από τον σπόρο στο αλεύρι: AI στην άλεση σιταριού (2024)https://millermagazine.com/blog/from-grain-to-flour-unleashing-the-power-of-artificial-intelligence-in-wheat-milling-5585
• Depart | Milling of the Future: AI Applications from Wheat to Flour (2026)https://www.departspares.com/milling-of-the-future-artificial-intelligence-applications-from-wheat-to-flour/?lang=en
• AIMS Agriculture and Food | Μελλοντικές τάσεις στην άλεση βιολογικού αλευριού: ο ρόλος του AI (2023)https://www.aimspress.com/article/id/63928861ba35de77c348d2d5
• EasyODM | Αλευρόμυλοι: 7 αλλαγές με χρήση AI για καλύτερη λειτουργία (2024)https://easyodm.tech/flour-mills/
• Tridge | Το AI διαμορφώνει το μέλλον της βιομηχανίας άλεσης αλευριού (2025)https://www.tridge.com/news/artificial-intelligence-is-shaping-the-futur-usojbk

• Golden datasets με αξιολόγηση από αγρονόμους και αλευρόμυλους· SOPs για ετικέτες ασθενειών, στόχους πρωτεΐνης/τέφρας και ταξινομίες ελαττωμάτων.
• Έκδοση δεδομένων με ιχνηλασιμότητα σε σεζόν, αγροτεμάχιο, παρτίδα αποθήκευσης και παρτίδα μύλου· metadata έτοιμα για audit.

• Shadow mode για ανίχνευση ασθενειών και QC πριν ενεργοποιηθούν παρεμβάσεις· όρια επιβεβαίωσης από χειριστές.
• Βρόχοι ανασκόπησης HITL για λανθασμένες ταξινομήσεις· κλιμάκωση για edge cases και σπάνιες ασθένειες ή ελαττώματα.

• SLOs πραγματικού χρόνου για latency/uptime σε inline vision (<200 ms) με watchdogs και fail-closed συμπεριφορά.
• Παρακολούθηση concept drift σε κατανομές εικόνας + NIR· triggers επαναεκπαίδευσης συνδεδεμένα με περιόδους συγκομιδής και ποικιλίες σιταριού.

• Edge inference για χωράφια και εργαστήρια εισόδου· cloud/VPC για εκπαίδευση και προβλέψεις με PrivateLink και χωρίς εξαγωγή ακατέργαστου PII.
• Έκδοση rollbacks για μοντέλα και recipes· blue/green deployments για υπηρεσίες βελτιστοποίησης μύλου.

• Απομόνωση δικτύου για mill OT· signed binaries για edge devices· κρυπτογραφημένα δεδομένα σε μεταφορά/αποθήκευση.
• Έλεγχος πρόσβασης και audit logs για QC overrides και αλλαγές σε recipes.

• End-to-end: pipelines δεδομένων, labeling QA, evaluation harnesses και dashboards έτοιμα για χειριστές σε χωράφι, αποθήκευση και μύλους.
• Inline vision + NIR stacks ρυθμισμένα για inference χαμηλής καθυστέρησης στο edge με fallback και health checks.
• Playbook από pilot σε κλίμακα: PoCs 8–12 εβδομάδων· rollout 6–9 μηνών με change management και εκπαίδευση χειριστών.

• Shadow-mode εκκίνηση, HITL εγκρίσεις και rollback/versioning ενσωματωμένα στις εκδόσεις.
• Συνεχής παρακολούθηση για drift, ανωμαλίες, latency και uptime· ειδοποιήσεις σε OT και υπεύθυνους ποιότητας.

• Ασφαλής συνδεσιμότητα (VPC, PrivateLink, VPN) και απομόνωση OT· χωρίς έκθεση secrets ή PII.
• Σχεδιασμοί edge/cloud hybrid ώστε η παραγωγή να συνεχίζεται ακόμη και με υποβαθμισμένη συνδεσιμότητα.