交通网络优化器可以使用比当前一代离散工具大十倍的数据集，使交通工程师能够评估八个价值杠杆上的战略变化的影响，并在单一工具内改进解决方案策略。
——货运、车队、往返和联营点——可以独立或顺序运行，以优化出发地、目的地、装运日期、交货日期或设备尺寸。
例如，将 Fleet 模块与 Round Trip 模块结合使用，运输工程师可以快速调整专用车队的规模并减少空载里程。同样，Freight 模块与 Pool Point 模块配合使用，可以发现将货物整合到成本较低的货车运输路线中并在最后一英里进行分拨的机会。二氧化碳优化是该工具的价值杠杆之一，使工程师能够快速了解运输变化对二氧化碳排放的影响，从而帮助托运人实现其可持续发展目标。
无需经过多个优化周期即可完善策略，这大大简化了流程，使使用以前的方法需要数周才能完成的项目在几天内即可完成。它还可以实现使用以前的方法无法实现的更全面、更优化的解决方案。当我们使用该解决方案分析现有交通网络时，我们通常会发现成本节省了 5-15%。
这款新解决方案的一项关键功能是能够根据发货或交货日期以及原产地 亚美尼亚电子邮件列表 或目的地进行优化。这使得该解决方案可用于快速执行假设计算，以确定特定变化对产品运输方式的影响。
例如，我们最近为一家制造商进行了分析，以确定哪些货物应使用其专用车队，哪些可以转用其他承运商。分析发现，通过优化发货日期和减少对专用车队的依赖，可以将运输成本降低 12%。在另一个案例中，我们通过货运和车队优化节省了 200 万美元。我们还利用一家大型制造商的数据确定了其整个网络中的优化机会，从而节省了 350 万美元。
在几乎所有情况下，大数据和针对多个变量进行优化的能力的结合都在发现重大的成本节约机会，而且这些机会可以在不影响服务水平的情况下实现，在某些情况下还可以提高服务水平。
运输管理并没有变得更简单，控制运输成本上升的压力将继续增长。通过使用 DHL 运输网络优化器等新解决方案，我们可以使用大型数据集进行动态决策，帮助托运人确定其网络中存在的潜在节省，并更快、更有效地应对影响网络的市场变化。