问题
Estafeta是墨西哥三大包裹货运公司之一，拥有130个供应链设施。公司每月用飞机、卡车和最后一英里的车辆运送600-800万个包裹。
他们希望了解如何最有效地利用预算内的资本支出，以适应全国各地对包裹递送服务日益增长的需求，并提高网络吞吐量。
解决方案
Estafeta 聘请了VP Consulting 公司，这是一家墨西哥咨询公司，主要从事价值网络工作，并将数字孪生应用于解决物流难题。他们为 Estafeta 开发了物流数字孪生系统，以分析其包裹配送网络中发生的情况，提高网络吞吐量，并进行瓶颈分析。
系统是基于AnyLogic创建的，包含了软件原有的一些功能，如内置数据库、基于智能体的建模, 离散事件仿真, and GIS地图。
内置数据库用于将数字孪生连接到现实世界，利用历史需求和每分钟、每包裹的预测需求来了解客户行为。基于智能体的建模有助于安排时间表，并与飞机、卡车和枢纽进行交互。通过离散事件仿真，该公司在考虑分拣和交付过程中的资源和能力时，对每个中心进行了建模。最后，GIS地图允许开发人员缩放模型并仿真运输行为。
使用数字孪生模型，VP咨询能够看到和分析复杂的动态系统及配送网络的物流。
在模型中，UI允许显示所有的卡车和飞机，甚至可以看到每架飞机着陆的确切时间。
在不同的图形中可以看到不同的输出。这些例子是总需求和个人客户需求，这两者都可以在模型中随时显示。这意味着可以迅速做出有关客户、产品和服务的决策。
在模型中的每个配送中心，可以查看和分析高峰、低谷和运营的统计数据，以确定是否有足够的可用资源。还可以观察和评估分拣和需求情况。
因此，在仿真运行时，所有图表都是可见的，并能提供深入的见解。还可以将这些图表合并到 Excel 电子表格中，以便事后进行分析，得出结论。
结果
顾问们发现，使用物流数字孪生模型，在实际操作中，有两个流程是重叠的但他们并不了解这对其他操作产生了怎样的影响。通过使用数字孪生中可用的图表，可以按分钟进行分析，他们可以确定重叠发生的确切时间以及它如何影响一个多小时的操作。之后，他们可以通过减少瓶颈来制定解决这个问题的方案。
这一将网络吞吐量提高了21%。此外，还确定了积压事项，并根据历史数据了解到，有些积压事项是日常的一部分，而另一些则需要注意。
通过更好的同步、收集、排序、连接和交付操作的组合，识别并克服了整个网络的容量限制。
一开始，Estafeta 公司想知道如何更好地利用资本投资促进增长。最后，他们通过物流数字孪生系统了解到，他们不需要投入任何资金，只需要对特定地点的流程进行排序，并更好地同步运营。因此，他们将2500万美元的投资计划推迟了两年，并保持盈利持续增长。将2500万美元的投资计划推迟了两年，并保持盈利持续增长。
这个物流数字孪生系统目前被用于特定的旺季，以确定要实施的最佳配送模式。它还用于一些大客户，以仿真实现 Estafeta 与其签订的服务协议目标的最佳方式。
该案例研究由VP咨询的Claudia Vazquez del Mercado和Alejandro Nila以及Estafeta公司的Jesus Garcia在2022年AnyLogic 会议上发表。
幻灯片以PDF格式提供。
