在多功能港口的设计阶段，建造商必须保证该系统能够满足所需出货技术要求。
由于资源限制以及其他的，如维护、天气延误、标准箱货运等影响出货量的因素，最终让这个问题变得很复杂。
因此，需要做出的关键决策是：我们提出的操作参数能否满足所需的吞吐量？如果无法满足，我们还需要什么额外的资源来优化瓶颈问题？
Evans & Peck公司利用离散事件仿真建模的方法来模拟货物的运输、仓储、船舶装载过程。
最终开发的建模工具的核心优势包含：
本模型由澳大利亚的Evans & Peck开发和发布
意大利热那亚的圣乔治航站楼计划对其设施的布局和运营进行重组，旨在提高吞吐量，使航站楼更加安全。他们需要一个港口模拟器——码头的数字孪生模型作为集装箱堆场规划的试验台，并帮助预测这些变化将如何影响当前的运营。
法国勒阿弗尔市港口需要建设新多模式码头的支持。这个问题需要模拟支持集装箱通过铁路火车/河道船舶和其它已有码头之间的运输，它们和海上运输之间转运这些集装箱。
加利福尼亚州计划投资1亿美元用于长滩港Pier B码头的铁路设施建设。TranSystems，一家运输与供应链领域的权威咨询公司，有超过25年的项目经验，为满足项目需求并获得决策人员的共识，长滩港选择与TranSystems合作对港口铁路系统需求进行量化。为向决策人员展示所需进行的变更，对港口的铁路系统进行建模是非常必要的。
BNSF铁路公司运营北美洲最大的铁路之一, 拥有32500英里的运营网络, 遍及美国的28个州和加拿大的3个省。BNSF每年运送超过500万个集装箱和拖车，亦被公认为世界最大的铁路多式联运承运公司。为扩展公司现有设备，并在多式联运领域开发新设备，需要进行大量资本投资。为了帮助评估主要设备的各种扩容方案，并根据数据做出决策，BNSF开发了Corwith和Hobart集装箱码头设备仿真模型。
BCMEA与SimWell及西蒙弗雷泽大学比迪商学院合作，创建了温哥华码头沿岸劳务派遣的数字孪生模型。数字孪生支持中长期战略，预测人口趋势、技术趋势并进行场景建模建模，以实现更明智的决策。查看案例了解更多信息。
Port Botany is the second largest container port in Australia. Port management wanted to assess infrastructure and operational changes by using simulation modeling. GHD expanded the existing rail strategy simulation model developed by NSW Ports. This enabled them to optimize rail operations and maximize rail capacity.
Cementos Argos是一家哥伦比亚的水泥生产商。Argos打算优化调度，以避免轮转延误及产生滞期费，并使船舶容量利用率达到100%。该案例显示了仿真建模如何帮助达到84%的供应计划完成率和99%的船舶容量利用率。
汉堡港是世界集装箱运输量前20的港口之一，德国达姆施塔特工业大学的研究员希望验明引入集装箱预计到达时间的概念对于改善港口情况有无帮助。
据预测，某煤炭装运港的需求将不断增长，终会超过装运港的运营能力。为了满足预期中增长的需求，运营商必须确定当前港口的最大容量，确定主要瓶颈，并使用仿真建模在数字环境中测试不同的扩建场景。
Evans & Peck公司利用离散事件仿真建模的方法来最大化港口集装箱终端的吞吐量，同时最大化减少换装程序。
