BASF 利用 AlphaEvolve 的代理算法管理数千项供应链决策
TL;DR · AI 摘要
BASF 利用 AlphaEvolve 的代理算法构建供应链数字孪生，优化数千项决策。
核心要点
- AlphaEvolve 支持 BASF 构建农业供应链的数字孪生系统。
- 该系统处理超过 5,000 条独立价值链，覆盖 180 个生产基地。
- 传统数学模型难以应对复杂动态，AlphaEvolve 可自主生成和优化算法。
标题：巴斯夫如何通过 AlphaEvolve 管理数千个供应链决策
URL 来源: http://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/how-basf-manages-thousands-of-supply-chain-decisions-with-alphaevolve/
发布时间: 2026-05-07
Markdown 内容: 农业和作物保护供应链是世界上最复杂的网络之一。将活性成分转化为农民所需的最终产品可能需要长达两年的时间，而天气或法规的单一变化就可能扰乱整个流程。巴斯夫农业解决方案的规划人员每天在全球180个生产基地中应对这一现实。为了了解局部决策如何在整个全球网络中产生涟漪效应，巴斯夫转向了 Google Cloud 上的 AlphaEvolve，以构建其供应链的数字孪生。
**跨越两年提前期的规划**
巴斯夫农业解决方案管理着一个包含超过5,000条独立价值链的网络。创建单一最终产品需要一份物料清单，该清单可能跨越30多个层级，并在不同的生产地点和区域之间移动。
目前，人类规划者每天要做出数千个局部决策。他们决定生产什么、何时生产以及持有多少安全库存。由于网络规模庞大，规划者很难轻易看到局部决策如何影响全球供应链的其余部分。
这种规模可能导致额外的营运资本和库存，或者引发生产失衡。传统的数学模型难以捕捉规划者基于多年经验所导航的网络动态现实。
**建立决策支持的基础**
AlphaEvolve 是一种进化编码代理，能够自主生成和优化算法。在与 Google Cloud 和 prognostica GmbH 的合作中，巴斯夫的目标不是取代人类决策，而是建立一种新的决策支持模型，帮助规划者处理生产网络的现实复杂性。
团队为 AlphaEvolve 提供了一个基础的“种子”程序。这段初始代码建立了一种标准的规划逻辑，将需求预测转化为生产计划，作为引入动态、全网络协调之前的功能性基线。在此基础上，他们向模型输入了三年的历史数据，包括库存水平、市场需求和实际生产输出。AlphaEvolve 随后生成了代码的变体，通过变异逻辑来判断是否可以模拟出与真实历史数据相匹配的供应链。
**衡量初始测试中的良好表现**
为了让 AlphaEvolve 改进，它需要一个具体目标。评估函数对每段新生成的代码进行评分，主要指标是模拟的库存水平和生产决策与巴斯夫记录的实际历史现实之间的接近程度。
最新的 AlphaEvolve 运行结果相比初始种子模型准确度提高了80%以上。经过进一步调整，团队预计将进一步提升性能，使模型达到其他方法无法实现的精度，并使其适用于运营使用。
**结果**
进化后的规划逻辑在初始种子模型的基础上实现了即时且可量化的改进。最终算法成功地反映了供应链的实际历史表现，显著降低了相对于初始种子的误差率。
“我们尝试过使用确定性模型为我们的复杂供应网络构建数字孪生，但所有的尝试都失败了，”巴斯夫全球供应链副总裁 Dr. Goetz Krabbe 表示。“通过使用 AlphaEvolve，我们不仅可以根据系统数据映射复杂的网络，同时还能理解和复制驱动我们日常运营的人类决策。这为我们提供了一个高度精确且易于维护的数据驱动型数字孪生，涵盖了整个网络。利用它，我们可以优化库存水平，自信地应对市场波动，同时避免缺货。”
**进化算法的实际作用**
通过运行数千次实验，AlphaEvolve 开发出了一个清晰、人类可读的算法，解释了巴斯夫网络的真实运作方式。它自动发现了事实正确的、特定领域的供应链规则，这些规则解释了测试产品价值链中的生产输出和库存水平：
- 生产整合： 算法学会了将生产数量分组，准确映射规划者如何优化工厂时间。
- 动态安全库存： 它引入了安全库存参数，以应对波动性和季节性需求模式，帮助严格管理资本成本，同时防止缺货情况。
- 全网络协调： 模型成功映射了不同生产层级之间的依赖关系，为全球优化资产利用率提供了明确的基础。
**下一步**
初步模拟表明，进化 AI 可以准确建模大规模、动态的供应链。巴斯夫的目标是为其整个全球生产网络创建一个数字孪生，作为仿真、决策支持、情景预测和优化的新基础。这将使团队能够持续模拟操作，提前识别隐藏的瓶颈，并优化全球所有设施的资产利用率。
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该项目是 BASF SE 团队（包括 Benjamin Priese、Michael Arlt、Debora Morgenstern 和 Tobias Hausen）与 Prognostica GmbH Würzburg 的 Manuel Doerr 和 Thomas Christ，以及 Google Cloud 的 AI for Science 团队（包括但不限于：Kartik Sanu、Laurynas Tamulevičius、Nicolas Stroppa、Chris Page、Srikanth Soma、John Semerdjian、Skandar Hannachi、Vishal Agarwal 和 Anant Nawalgaria）之间的合作。此外，Google 账户团队的 Christoph Tittelbach 和 Google DeepMind 的合作伙伴也参与其中。
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