交通运输运输公司运输规划实习报告

交通运输运输公司运输规划实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX交通运输公司运输规划岗位实习，参与制定并优化了三条城市干线运输方案。通过分析历史运营数据，将高峰时段车辆周转率从72%提升至86%，日均节约燃油消耗约1.2吨。运用线性规划模型，实现运输成本降低18%。熟练应用GIS系统进行路径规划，结合实时交通流数据动态调整配送计划，使整体配送效率提升23%。总结出基于数据驱动的运输调度优化流程，可应用于类似场景，通过量化指标评估方案效果，为运输决策提供精准依据。

二、实习内容及过程

2023年7月1日至8月31日，我在XX交通运输公司运输规划部门实习。实习目标是为城市干线运输方案优化提供数据支持，提升运营效率。

公司主要负责区域内干线货运和部分公共交通线路规划，年处理运输数据超千万条，使用的是TMS和GIS系统做基础管理。我参与的项目是调整三条主要货运路线的车辆调度方案。

7月第二周，开始接触实际业务，整理三条线路2023年16月的出车记录和客户订单。发现某条线早晚高峰时段车辆空驶率高，达45%，成本损失明显。

7月10日到15日，学习公司内部使用的线性规划软件，结合历史数据和实时路况做方案模拟。用线性规划模型排班，把那条线的高峰期空驶率降到28%，但第二天发现下午时段有延误问题。

7月16日到20日，调整模型加入时间窗约束，比如客户收货时间必须8点到18点，车辆在途时间不能超过4小时。重新优化后，高峰期空驶率稳定在25%，整体周转率从72%提升到86%。

8月第一周，独立负责另一条线路的方案调整，用GIS分析发现某段路段拥堵严重，就建议增加早晚各一个班次，避开高峰。方案通过后，那段路段的配送成功率从62%提高到71%。

8月15日到31日，参与年度运输计划的前期调研，整理不同货主的运输需求，用ABC分类法把客户分为三类，为年底制定差异化方案做准备。

实习中遇到的最大困难是初期不熟悉业务逻辑，对运输成本构成理解不清。比如某个订单看起来单价低，但实际需要加急配送，时间价值没算进去。后来跟资深同事多跑现场，看他们怎么核对油耗、过路费和人力成本，慢慢摸清了门道。

学会了用Excel做敏感性分析，比如改变油价对成本的影响，还有用Python脚本自动抓取部分数据。最大的收获是认识到运输规划不是单纯找最优路径，要平衡成本、时效、客户满意度。

公司管理上，感觉新人培训不够系统，很多业务细节靠师傅带。建议可以开发一个线上知识库，把常见问题、操作流程整理成文档，减少重复指导的时间。岗位匹配度方面，虽然接触了核心业务，但感觉对大数据分析这块用得不够深，希望以后能有更多机会用上机器学习算法。这段经历让我更确定想往运输优化方向发展，但知道自己现在懂得还太少，得继续补数据分析和模型应用方面的课。

三、总结与体会

2023年8月31日结束的这次实习，让我对交通运输规划的理解从书本概念落地到了真实场景。最初目标是学会用理论解决实际问题，现在看不仅实现了，还摸清了行业真实运作的肌理。

8周里，参与优化的三条线路数据最有说服力。某条线通过引入时间窗约束和动态调整，空驶率从45%压到25%，日均节约燃油超1.2吨，这个数字直接体现在成本报表里。这让我明白，规划不是空想，是能带来真金白银的。

职业规划上更清晰了。以前觉得做规划就是调调地图，现在知道要懂数据分析、懂成本构成、还得懂客户需求背后的商业逻辑。公司用线性规划做排班，但遇到突发情况还是靠人工经验调整，这让我意识到，未来要重点深化机器学习在运输优化中的应用，可能得去考个相关方向的证书，比如CPRE认证。

行业趋势上感受到数字化是绕不开的坎。现在很多公司还在用传统方式处理运输数据，效率低还容易出错。比如我整理数据时发现，某系统导出的订单地址格式不统一，导致GIS定位耗时翻倍。这提醒我，后续学习要补足数据治理这块短板，学学Python怎么批量处理和清洗数据。

心态转变最明显的是责任感。以前做作业对错对错都无所谓，现在看到自己做的方案直接影响公司几十辆车的运营，压力完全不一样。为了不拖后腿，加班加点研究模型参数都是常事，但每次方案被采纳时，成就感也特别足。这种从学生到职场人的角色转换，让我更快成长了。

唯一遗憾是实习时间太短，没能完整跟一个年度规划项目走下来。希望以后机会能多接触些复杂场景，比如多式联运的方案设计，现在对铁路、水路这块了解还太浅。这次经历最大的收获，是知道自己想往哪走，也知道该怎么一步步往前挪。

四、致谢

感谢XX交通运输公司给我实习的机会