Syngenta optimierte die Sojazüchtung mit vier OR-Werkzeugen und vermied 287 Mio. US-Dollar an F&E-Kosten

Die Sojazüchtung bedeutete traditionell, riesige Versuchspopulationen anzupflanzen und Saisons abzuwarten, um zu erfahren, welche Kreuzungen funktionierten – langsam, flächenintensiv und teuer. Das Soja-F&E-Team von Syngenta unter Joseph Byrum definierte die Züchtung im Rahmen seines Programms „Good Growth Through Advanced Analytics“ als Entscheidungsproblem neu: Mathematik nutzen, um die beste Strategie zu wählen, bevor Ressourcen gebunden werden.

Das Team entwickelte vier Operations-Research-Werkzeuge, die den Phasen der Pipeline zugeordnet waren. Die Werkzeuge zur Merkmalsintrogression (TI) und zur Leitung von Züchtungsprojekten (BPL) ermöglichten es jedem Projektleiter, alternative Strategien für die Übertragung günstiger Merkmale zu vergleichen und zu iterieren, bis eine Strategie eine hohe Erfolgswahrscheinlichkeit bei minimalen Kosten und minimalem Zeitaufwand zeigte. Der Optimierer für Ertragsversuchsdesign (YTD) und die Werkzeuge des Data Quality Cart (DQC) verbesserten das Design von Feldversuchen sowie die Qualität der Sortenauswahl und der Weiterentwicklung in Richtung Kommerzialisierung.

Der Ansatz erhöhte den genetischen Gewinn – Genauigkeit, Selektionsintensität, genetische Variation und Generationszeit – ohne mehr Land, Wasser oder Betriebsmittel einzusetzen. Im Jahr 2015 gewann Syngenta den Franz-Edelman-Preis und besiegte Finalisten wie IBM, die Defense Logistics Agency, Ingram Micro und ein Team der US-Armee/Sandia – ein bemerkenswerter Sieg für ein Agrarunternehmen in einem Bereich, der üblicherweise von Verteidigung und Technologie dominiert wird.

Jede Züchtungsstrategie bewerten, bevor eine Reihe gepflanzt wird

Die Züchtung hat die Struktur, für die OR gemacht ist: aufeinanderfolgende Stufen, unsichere Ergebnisse und sehr kostspielige Versuche.

Jedes Werkzeug zielte auf eine bestimmte Phase der Pipeline, sodass sich die Gewinne über Design, Entwicklung und Bewertung hinweg verstärkten.

Projektleiter konnten Strategien in silico vergleichen, statt für gescheiterte Kreuzungen im Feld zu bezahlen.

Das Programm maß sich in Dollar: 287 Mio. US-Dollar vermiedene Kosten und ein Portfoliowert von 1,5 Mrd. US-Dollar machten die Sache unbestreitbar.

Jede Pipeline mit Stufen, Wahrscheinlichkeiten und teuren Versuchen ist ein Optimierungsproblem – selbst eine, die im Boden wächst. Modellieren Sie die Entscheidung, bevor Sie für das Experiment Geld ausgeben.

Die Werkzeuge erzeugten von 2012 bis 2016 mehr als 287 Millionen US-Dollar an vermiedenen Kosten für die Soja-F&E und verbesserten die Wahrscheinlichkeit, ein Portfolio im Wert von über 1,5 Milliarden US-Dollar zu liefern. Syngenta startete daraufhin eine mehrjährige Initiative, um die Soja-Werkzeuge auf alle seine Hauptkulturen zu übertragen, und lagerte die Syngenta Crop Challenge aus, um Analyse-Talente über Crowdsourcing in die Landwirtschaft zu holen.