ユニオン・パシフィックは最適化によって空貨車を割り当て、コストを35%削減しROIを実現した。

鉄道会社は、貨車がどこにあるか、需要がどれほど緊急か、ある貨車の種類が別の種類で代替できるかどうかのバランスを取りながら、顧客が必要とする場所へ空貨車を送らなければならない。

ユニオン・パシフィックはパデュー大学の研究者と協力し、これらの要因をすべて同時に考慮し、貨車管理システム全体の中でリアルタイムの割り当てを生成する最適化モデルに取り組んだ。

このモデルはシミュレーションが予測した通りに輸送コストを削減し、需要充足に必要な人員を減らし、35%の投資収益率を生み出した。

空貨車を手作業ではなくモデルによって割り当てる

空貨車の選択は多くの相互に作用する要因に依存していた

モデルは場所、緊急性、代替性を同時に考慮できる

最適化により、割り当ての決定をリアルタイムに間に合うほど迅速に行えた

測定結果：コストと人員を削減し、35%のROIを達成

日々の運用上の選択が多くの相互に作用する要因に依存する場合、経験則を最適化モデルに置き換えることで、リアルタイムであってもサービスを改善しながらコストと人員を削減できる。

このモデルはユニオン・パシフィックのリアルタイム貨車管理プロセスの一部となり、このアプローチはネットワーク全体に拡張された。これは、かつて多くの専門家を要した運用上の意思決定を、共有された最適化の中核が実行できることを示している。