（1）节点处理能力：
节点的处理能力主要受单位时间处理能力的约束。当邮件到达量超过节点设计处理能力时，无法及时处理的邮件会造成输入队列长度增加，或引发溢出告警。同理，如果车辆不能及时将所有邮件运走，则会造成邮件积压，超过阈值触发输出队列溢出告警。通过对每个节点进行梳理，仿真系统分析得到全网的问题节点和瓶颈节点。
下图展示单个节点上邮件到达量。看出在晚上8：00左右的到达量形成峰值，并超过设计处理能力（红线标出）。基于此结果，研究人员分析是否符合预期，是否需要扩容或者优化路由进行分流，或者调整调度计划实行邮车错峰到达。
图4 节点处理能力
（2）邮路运输能力：
邮路运输能力即在给定邮路计划下邮车的运输能力。系统记录每辆邮车的运行时间、运行轨迹、承载邮件数量。在此基础上分析统计车辆装载率和运输成本。车型超大，邮车数量多或开行时刻不合理会导致装载率过低，反之会导致装载率过高。
下图给出某次仿真中装载率过高和过低产生的逾限或空载线路。逾限线路会造成途经邮件无法按时到达用户手中。优化路由、调整邮路计划或更换车型是解决此类问题的有效途径。
图5 逾限和空载邮路
（3）邮件时效水平：
仿真平台会记录每个邮件的物流轨迹，包括运输过程中所途经节点和到达离开时间。基于这些关键信息，分析统计端到端全程时效水平，对超限邮件进行具体分析，找出造成积压的原因，顺藤摸瓜，找出问题所在。
下图展示了邮件N日达分布。可以看到绝大多数邮件在1到3天内寄达。长尾数据越多表明网络时效越不稳定。平台支持仿真后对单件进行轨迹分析。对于时效问题邮件，根据单件轨迹分析可查询瓶颈节点和瓶颈邮路。
图6 邮件时限分析
四、数据可视化
仿真平台在数据可视化方面也做了充分的考虑。通过可视化以及灵活的交互，平台可方便直观展示网络或物流轨迹。