AlphaEvolve повысил точность цифрового двойника цепочки поставок BASF более чем на 80%

BASF Agricultural Solutions применило эволюционный агент AlphaEvolve (Google DeepMind) на Google Cloud совместно с prognostica GmbH, загрузив три года исторических данных для создания data‑driven цифрового двойника глобальной цепочки поставок.

BASF Agricultural Solutions использовала эволюционный агент AlphaEvolve на Google Cloud, чтобы создать data‑driven цифровой двойник своей глобальной цепочки поставок, и добилась более чем 80% относительного улучшения точности по сравнению с исходной «seed» моделью — результат, который может существенно облегчить управление тысячами локальных решений, влияющих на глобальный баланс производства и запасов. производство конечных продуктов может занимать до двух лет, а bill of materials превышает 30 уровней, из‑за чего планировщики ежедневно принимают тысячи локальных решений.

Ключевой метрикой служил показатель соответствия: насколько точно смоделированные уровни запасов и решения по производству воспроизводят историческую реальность BASF. В текущих запусках новые версии кода показали свыше 80% относительного улучшения точности по сравнению с исходной моделью, что команда считает существенным прогрессом по отношению к предыдущим попыткам. До применения AlphaEvolve компания предпринимала несколько попыток строить цифрового двойника с детерминистскими моделями, которые, по её словам, не давали приемлемой точности.

По наблюдениям команды, эволюционированная логика не только моделирует системные данные, но и фиксирует эвристики человеческих планировщиков — то есть «копирует» решения, раньше формировавшиеся на основе опыта. Итоговый алгоритм продемонстрировал немедленные измеримые улучшения: снизил скорость ошибок в моделировании запасов и производства и позволил зеркально воспроизвести историческую производственную динамику, что должно помочь оптимизировать уровни запасов, лучше реагировать на волатильность рынка и минимизировать риск дефицитов. Технически подход основан на автоматическом мутационном поиске решений при жёсткой оценке функции качества; цель проекта подчёркнута как создание инструмента поддержки принятия решений для планировщиков, а не замена людей. Команда ожидает дальнейших улучшений при дополнительных настройках и видит потенциал довести модель до уровня, пригодного для оперативного использования по всей глобальной сети BASF.