互联网物流物流科技公司物流规划助理实习报告

互联网物流物流科技公司物流规划助理实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家互联网物流科技公司担任物流规划助理实习生。通过参与仓储网络优化项目，我负责分析全国30个仓库的实时库存数据，运用线性规划模型完成路径优化方案，使配送效率提升12%。具体工作包括：运用Python处理日均10万条物流订单数据，生成动态配送计划；设计自动化盘点流程，将人工盘点时间缩短40%。期间，我应用了运筹学中的整数规划算法和SQL查询技术，并形成了可复用的“需求预测库存分配路径规划”三阶决策模型。这些实践验证了课堂所学的物流数学模型在真实场景中的可行性，为后续算法优化提供了数据支撑。

二、实习内容及过程

1.实习目的

我想通过实习了解互联网物流公司的实际运作，把学校学的仓储管理和运输优化理论用到具体项目上，看看数据分析和模型怎么帮公司解决实际问题。

2.实习单位简介

我在一家做电商仓配服务的公司实习，他们主要用大数据做智能路径规划和库存调度，客户都是线上零售商。公司不大，但物流技术团队挺有活力，每周都有技术分享会。

3.实习内容与过程

开头两周跟着导师熟悉业务，看他们怎么用BI工具监控全国仓库的库存周转率，学他们用Python脚本自动抓取ERP系统数据。第三周开始接手一个项目优化某个区域配送站的次日达方案。

具体是分析过去60天每个订单的重量、体积、时效要求，发现有三个小区的订单量特别大但距离配送点超远，导致配送成本占整个区域的30%。我尝试用Dijkstra算法跑不同的路径组合，发现合并两个站点后，满载率从65%提高到78%，单均配送成本降了9块。导师让我用SQL把优化后的路线重新写入WMS系统，我花了两天把查询语句写对，跑完数据发现司机投诉率确实少了。

4.实习成果与收获

最明显的成果是那个区域的总配送费用从每天5万降到4万5，虽然比例不大但客户反馈挺好。我还整理出个模板，以后新区域上线可以直接套用数据清洗流程。个人上，以前觉得数学建模就是纸上谈兵，现在知道怎么用线性规划解决实际约束问题，比如车辆载重、时效窗口这些。团队里有个老哥教我用PowerBI做可视化，以前只会看Excel，现在能做动态看板了。

5.问题与建议

最大的困难是初期数据口径不一，有些仓库的入库记录和出库记录对不上，花了一周时间才弄明白是系统对接时字段映射错了。我当时就想办法用Python写了个数据清洗脚本，自动匹配关键字段，效率比手动查快多了。不过公司培训机制确实一般，没人系统地讲过他们的核心系统怎么用，很多操作都是摸索着学的。建议可以搞个新人工具手册，把关键流程和常见问题都写清楚，省得我们这些实习生瞎转悠。另外，岗位匹配度上有点遗憾，我希望能接触更多算法开发，但实际工作偏执行和数据分析，可能是我对业务理解还不到位。如果能有更多接触核心算法工程师的机会就好了。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这八周像把理论装进了实践。7月15号我第一次调试路径优化模型时，运行结果总不对，导师让我重跑三次才找到是权重参数设错了。当时特别烦，但第二天重写代码时突然懂了，原来约束条件的微小偏差会导致方案失真。后来做库存预警报告，用ARIMA模型预测的8月1日到3日某品类的需求量误差只有5%，比我上学时作业里跑出来的结果准多了。这让我真切感受到，物流规划不是单纯套公式，而是要结合业务场景反复迭代。

2.职业规划联结

实习前想当算法工程师，但接触后发现更爱做数据解读。比如7月25号协助做配送时效分析时，我整理了1200条异常订单，发现超时80%是因为路线规划没考虑小区电梯等待时间。这个细节直接让我调整了测试区的仿真参数。现在考虑秋招，可能会往供应链数据分析师方向发展。导师说可以推荐我去参加下个月那个行业的数据挖掘竞赛，我想试试用机器学习做需求预测，把实习里积累的品类关联数据用起来。

3.行业趋势展望

8月最后一周看公司给客户做的年报，发现他们今年新上的人工智能分拣系统，分拣错误率从0.08%降到0.003%，单小时处理量翻了1.8倍。这让我想起学校学的"智能物流"课，老师总说技术会改变游戏规则。现在看确实，像无人机巡检仓库、无人车送件这些，都在改变传统操作模式。我存了些项目案例，准备下学期选《智能物流系统》课的时候用。

4.心态转变

刚来时觉得物流不就是送货吗，来了发现远不止。8月10号凌晨3点，我还在改那个紧急的跨区调拨方案，因为系统突然报错。以前遇到难题就想找老师，这次主动排查了4小时，最后发现是供应商数据同步晚了。第二天汇报时领导夸我能扛事，虽然其实只是运气好找到问题点。现在写实习报告，突然觉得这些加班、改方案的日子挺带劲的。原来职场人说的"责任感"，就是这种"我的方案出了问题就得自己搞定"的感觉。

5.未来计划

把实习里用到的Python库整理成笔记，下学期想考个PMP证书，听说对做项目特别有帮助。导师还给了我一些行业报告，说得等我论文选题时再发我，看来明年毕业找方向时，这些资源能帮大忙。

四、致谢

感谢实习期间给予指导的导师，他让我明白物流规划不只是建模，更需要理解业务细节。比如7月20号讨论区域划分方案时，他提醒我考虑客户投诉率的历史数据，这个细节直接让我调整了算法的优先级权重。

感谢带我的几位同事，他们帮我弄懂了系统里那些复杂的接口逻辑，记得第一次调试数据接口时，