物流管理物流通物流规划实习生实习报告

物流管理物流通物流规划实习生实习报告一、摘要2023年6月5日至8月22日，我在XX物流企业担任物流规划实习生，负责区域配送路径优化及库存周转分析。通过运用Lingo软件对日均2000单订单数据进行建模，将传统配送路径平均耗时缩短12%，库存周转率提升8.7%。核心工作包括：建立动态路径调整模型，使运输成本降低15%；编制月度库存预警报告，准确预测缺货风险达92%。期间应用了运筹学中的线性规划算法和ABC分类法，掌握了需求预测的移动平均法和指数平滑法，验证了理论知识在实战中的可操作性，形成了可复用的“三段式”库存管理流程。二、实习内容及过程实习目的主要是想把学校学的那些物流规划理论用上，看看实际操作是啥样，顺便了解下行业现状。实习单位是家挺大的物流公司，在全国有好多分拨中心，主要做国内快递和电商件这块。我所在的部门是物流规划部，负责整个中西部区域的线路设计和库存分配。实习内容挺具体的。刚开始跟着师傅学，看他们怎么用系统做每周的线路规划，主要是看各个网点每天的派送量、距离、时效要求啥的。6月10号开始独立负责一个区域的线路优化，那片儿有30多个网点。我用了Lingo做了个模型，输入每天各点的订单量和距离，能自动算出最优的路线。之前那个老方法是手算，得花大半天，而且不一定准。我试了新方法后，发现同一天跑同样的路，油费能省下来，司机也少跑了不少冤枉路。那个月我算了大概5个区域的线路，把平均每单的运输成本降低了大概百分之一点五。还参与了库存分析这块，主要是用Excel做数据透视表，分析各品类的周转率。7月的时候发现有个品类的缺货率特别高，我就查了查，发现是预测数据太保守了。我就用了移动平均法重新预测了一下，跟销售部门沟通调整了采购计划。8月初做了个复盘，发现缺货问题改善了不少，准确率提到了92%。遇到的困难主要是刚开始对系统不熟，还有数据整理那会儿有点乱。系统操作那块，我就厚着脸皮天天问师傅，还找了个晚上回去自己对着电脑练。数据整理乱是因为原始数据太杂，我就琢磨着用ABC分类法先分个类，把重点品类的数据先理顺了，效率高不少。收获挺大的。最明显的是把理论知识用活了，知道怎么把运筹学里的模型用到实际里。还学了些行业里的东西，比如VMI（供应商管理库存）啥的，虽然没直接做，但心里有数了。思维上吧，以前觉得物流就是跑跑送送，现在知道背后是个复杂的系统，需要数据分析，需要不断优化。职业规划上，我发现自己对数据分析这块挺感兴趣的，以后想往供应链优化或者数据分析师方向发展。这八周让我看清了，光会理论不够，得懂工具，还得会跟人打交道，比如跟销售、司机沟通啥的。单位管理上吧，我觉得可以改进下新人的培训。我刚开始就是摸着石头过河，要是有个标准化的入职流程，教教系统操作，啥的可能会更快上手。还有就是培训资料可以更系统点，现在找东西得靠师傅指引。岗位匹配度我觉得还行，就是有时候会觉得接触到的实际操作细节还是不够多，比如仓库里的WMS系统具体怎么用，没机会深入了解。要是能安排去仓库待几天，看看实际操作流程，可能会更清楚行业全貌。三、总结与体会这八周，从2023年6月5号到8月22号，在物流规划部的经历，对我来说就是个价值闭环。刚去的时候，就是想看看课堂上学的那点东西，比如线性规划、网络优化，到底在实际工作里怎么落地。去了之后发现，跟我想象的差不多，但也多了好多我以前没接触过的东西。比如，做路径优化的时候，不仅要考虑距离和时间，还得考虑实际的交通状况，甚至天气影响，还得跟调度中心实时沟通。那个月负责的西北片区，我用了Lingo建模，结合历史数据和实时反馈，把整体配送路径的运输成本降低了百分之一点五，还缩短了平均派送时间9%。这让我真切感受到，理论结合实际，才能真正解决问题。这次实习也让我更清楚了自己的职业规划。以前吧，对物流管理这行挺模糊的，现在明确了，我挺喜欢数据分析这块，尤其是需求预测和库存优化。学校里学的那些基础统计方法，现在看来还不够用。接下来打算深挖一下，看看能不能把Python学得更扎实点，顺便考个供应链管理相关的证书，以后求职的时候能更有底气。看着每天系统里跳动的数据，从最初的陌生到后来的熟练运用，我明显感觉到自己的心态变了。以前做作业，错了就错了，现在不一样，知道每个数字背后代表的意义，也明白自己的决策可能会影响到整个区域的物流效率，那种责任感是以前没有的。遇到困难的时候，比如7月初那个库存预测的难题，刚开始挺急的，后来硬着头皮查资料、跟师傅请教，最后搞定了，感觉抗压能力也强了点。对行业趋势吧，也有了点自己的看法。现在大家都说数字化、智能化是物流未来的方向，像AI在路径优化、需求预测里的应用越来越多了。我在实习里接触到的那些系统，虽然不算顶尖，但也看到了大数据分析的力量。感觉以后要是想在这个行业里混，光懂点基础理论肯定不够，得不断学习新技术，适应变化。这次实习就像是个起点，让我明白，学习不能停，得跟上时代的步伐。以后不管是继续深造还是直接工作，都得把数据分析这块儿做扎实了，希望能成为以后求职的一个优势。致谢在这八周，从2023年6月5号到8月22号的实习期间，得到了很多帮助。感谢公司提供了这次实