BASF Agricultural Solutions implementó AlphaEvolve, un agente de codificación evolutiva desarrollado por Google DeepMind y ejecutado en Google Cloud, para construir un gemelo digital capaz de reproducir y evaluar el comportamiento de su compleja cadena de suministro. El objetivo del experimento fue entender mejor cómo las decisiones locales de planificación repercuten en la red global de producción y distribución, y ofrecer soporte avanzado para la toma de decisiones operativas sin sustituir a los planificadores humanos.
Para iniciar el proceso, el equipo suministró a AlphaEvolve un programa “semilla” que encapsulaba la lógica estándar de planificación — la traducción de previsiones a calendarios de producción— y alimentó el agente con tres años de datos históricos. Esos datos incluyeron niveles de inventario, demanda de mercado y producción real. A partir de esa base, AlphaEvolve generó versiones alternativas del código, aplicó mutaciones y seleccionó las variantes que mejor reprodujeran el comportamiento real observado en los registros históricos.
La cadena de suministro de BASF es extensa y presenta plazos largos y múltiples niveles de complejidad: hasta dos años desde el ingrediente activo hasta el producto final, más de 5.000 cadenas de valor distintas, 180 centros de producción y listas de materiales que pueden superar 30 niveles. En ese contexto, miles de decisiones locales diarias por parte de planificadores resultan difíciles de anticipar con modelos deterministas tradicionales, lo que hace crítica la capacidad de un gemelo digital para capturar interacciones y efectos en red.
La evaluación comparó cada variación de código generada por AlphaEvolve con la realidad histórica, midiendo la proximidad de las simulaciones a los niveles de inventario registrados y a las decisiones de producción reales. En las últimas ejecuciones del experimento, el algoritmo evolucionado alcanzó una mejora relativa de más del 80% en precisión respecto al modelo semilla y redujo la tasa de error en la simulación del comportamiento real, según las métricas internas utilizadas por el equipo para validar las réplicas del sistema.
Al ejecutar miles de experimentos, AlphaEvolve no solo optimizó métricas numéricas, sino que produjo una lógica legible por humanos que refleja reglas de dominio operativo. Entre las reglas identificadas se observó la consolidación de producción — agrupación de lotes para optimizar tiempos de planta—, el establecimiento dinámico de stocks de seguridad para acomodar demanda volátil o estacional, y mecanismos de coordinación a nivel de red entre distintos niveles productivos que permiten sincronizar decisiones locales con estrategias globales.
El valor operativo emergente del gemelo digital se traduce en dos capacidades complementarias: por un lado, ofrecer simulaciones más precisas que ayudan a anticipar faltantes y cuellos de botella; por otro, proporcionar reglas y recomendaciones transparentes que los equipos humanos pueden validar y aplicar. Según Dr. Goetz Krabbe, vicepresidente de cadena de suministro global en BASF, AlphaEvolve permitió mapear la red a partir de datos del sistema y entender las decisiones humanas que guían la operación diaria, generando un gemelo digital mantenible y orientado a la mejora continua de inventarios y respuesta a la volatilidad.
La intención explícita del proyecto fue siempre asistir a los planificadores, no reemplazarlos. El modelo evolucionado ofrece reglas operativas accionables y comprobables, lo que facilita que los equipos humanos validen, ajusten y adopten las recomendaciones en contextos reales. Esa transparencia en la lógica facilita la aceptación y reduce riesgos operativos asociados a modelos opacos que no permiten una verificación directa de las decisiones sugeridas.
Como siguientes pasos, BASF planea ampliar el alcance del gemelo digital para cubrir la totalidad de su red global, utilizarlo para simulaciones continuas y previsión de escenarios, identificar tempranamente cuellos de botella y optimizar la utilización de activos. El equipo espera además incrementar la precisión con ajustes adicionales al agente y con la integración progresiva de más datos operativos y de mercado, manteniendo una fase de validación humana antes de cualquier despliegue a gran escala. Técnicamente, la mejora reportada corresponde a ejecuciones sobre cadenas de valor de productos seleccionados para los ensayos iniciales, y la evaluación primaria midió la proximidad de las simulaciones a datos históricos. El proyecto combinó el trabajo de datos, la ingeniería de agentes y la validación humana antes de contemplar un uso operativo ampliado.
Semerdjian, Skandar Hannachi, Vishal Agarwal, Anant Nawalgaria y Christoph Titte.
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