聯合太平洋鐵路透過優化模型指派空貨運車廂，節省成本並達成 35% 投資報酬率。

鐵路公司必須將空貨運車廂送往客戶需要的地點，同時權衡車廂所在位置、需求急迫程度，以及某種車型能否替代另一種車型。

聯合太平洋鐵路與普渡大學研究人員合作，開發出一套優化模型，能同時衡量上述所有因素，並在整體車廂管理系統中即時產生指派結果。

該模型的表現與其模擬預測相符，降低了運輸成本，也減少了滿足需求所需的人力，並創造 35% 的投資報酬率。

以模型而非人工指派空車廂

空車廂的選擇取決於許多相互作用的因素

模型能同時權衡位置、急迫性與替代性

優化讓指派決策快到足以即時執行

實測結果：降低成本與人力，投資報酬率達 35%

當日常營運決策取決於許多相互作用的因素時，以優化模型取代經驗法則，能在改善服務的同時降低成本與人力，即使需要即時決策亦然。

該模型成為聯合太平洋鐵路即時車廂管理流程的一部分，此做法並推廣至整個路網，顯示共享的優化核心可支撐原本需要許多專家才能完成的營運決策。