必能宝公司（Pitney Bowes）的分析师想要一个包裹物流网络分析工具，以支持决策制定并帮助提高北美物流网络性能。

必能宝是一家总部位于康涅狄格州斯坦福德的科技公司，专门提供与邮寄和运输相关的服务。该公司每年为大约100万客户提供服务，帮助分类和处理150亿个包裹。

必能宝公司的创新部门是一家全球开发组织，支持基于敏捷设计和数据科学创建安全的一流产品。

由创新部门的工程师开发的基于仿真的物流建模软件已经帮助在关键指标上实现了显著的节约，如包裹周期时间、卡车利用率和日吞吐量。

问题

工程师们专注于其在美国业务的交付和退货服务，试图更好地理解物流网络分析的四个关键领域:

● 场地整合(开放和封闭场地)

● 网络客户端增加的影响

● 直接增加通道(站点之间的连接)

● 网络设计缺陷识别

这项工作以前是物流网络设计专家的工作，但随着配送网络的扩大，需要一个物流规划工具来支持决策。在包裹网络仿真模型的帮助下，网络设计专家将能够测试他们的初始设计，识别瓶颈，并生成更好的解决方案。

解决方案

建立了包裹网络仿真模型，为测试和分析提供了平台。模型可以配置历史数据进行预测，也可以配置测试场景进行风险分析和规划。

仿真模型结构

工程团队选择AnyLogic是因为其内置的库，这有助于加快模型开发，以及其可定制性，这允许对特定功能进行精确建模。此外，这种设计让模型更易于缩放。例如，只需使用一个数据库条目就可以添加或删除设施。在对设施数量进行更改后，模型会自动更新和调整。

选择AnyLogic的另一个因素是，开发工程师可以交付一个独立的应用程序供分析师和涉众使用。

仿真模型在六个不同的使用案例中效果显著:

包裹网络仿真模型使用案例概述

结果

目前，该工具用于网络设计评估。在网络整合的情况下，该工具如何帮助提高性能的一个指示性例子来自对三个设施合并为一个超级中心的分析。

该团队利用历史数据并进行参数变化实验，完成了稳健的分析。建模表明，新建超级中心只需要最初计划容量的70%，而且计划中的设施整合将在关键指标上实现显著节省。最重要的是，新中心的滚动将被取消，结转将减少70%。

设施整合分析结果

未来，必能宝计划将物流分析工具开发成实时警报和决策支持工具，以提供物流预测分析。每天或每小时的仿真运行将考虑当前的积压、容量预测和计划的资源调度，以确定近期的需求，如额外的劳动力、卡车运输和重选路线需求。