物流工程物流科技公司物流系统分析实习生实习报告

物流工程物流科技公司物流系统分析实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家物流科技公司担任物流系统分析实习生。核心工作成果包括完成3个仓库的货位优化方案，将平均拣货路径缩短15%，拣货效率提升12%；参与搭建1个配送路径仿真模型，通过算法调整使车辆周转率提高8%。专业技能应用方面，运用Lingo软件求解运输优化问题，累计处理数据量达1.2万条，输出5份可视化分析报告。提炼出基于ABC分类法的库存分区策略，可复用于类似场景，验证了理论模型在真实业务中的适配性。二、实习内容及过程实习目的主要是把学校学的物流系统理论知识跟实际工作对接上，看看怎么用专业的东西解决真实场景里的物流难题。实习单位是家挺大的物流科技公司，主要做国内外的仓储配送一体化服务，客户类型挺多，有零售也有制造行业的。我在的部门是系统优化部，平时就是搞物流信息化系统，帮客户提效降本。实习内容刚开始主要是熟悉公司用的WMS系统，跟着师傅看他们怎么操作货位管理、波次拆分这些。7月10号左右开始独立接触项目，第一个是帮一家服装厂做货位优化。他们仓库快到年底了，库存积压严重，拣货路径都跟迷宫似的。我拿他们的出入库数据，用ABC分类法先划分了畅销款和滞销品，然后根据SKU的尺寸、周转率做了动态货位规划。前后跑了5趟仓库，跟仓库主管和操作员聊了20多次，最后把货位图重新排了1.8版，实际应用后测试了3周，拣货总时长从原来的48分钟降到了41分钟，最远的拣货距离减少了大概23%。第二个挑战是8月5号接到的配送路径问题。一家医药客户突然要调整配送网络，他们在全国有30多个站点，每天要跑500多单。客户要求在保证时效的前提下降低油耗，我接手的时候方案草案直接把配送成本提高了35%。当时挺懵的，因为客户给的路线点特别零散，不像书上说的案例那么规整。我花了3天时间把他们的客户分布图在GIS系统上反复模拟，发现几个关键配送点的覆盖范围严重重叠，就建议把其中一个站点合并，同时调整了车辆装载模型，把满载率从65%提到78%。调整后的方案跑了两周，客户反馈油耗确实降了18%，虽然不是特别夸张，但总比直接加钱强。为了搞定这个项目，我还自学了Python写了个简单的路径规划小工具，效率高了不少。实习过程里最常干的活就是数据分析，每天要对上万个订单数据做处理，用Excel做透视表、用PowerBI画可视化图表，这些在学校都接触过，但实际业务里数据量太大了，有时候跑个模型要等一两个小时。师傅教了我不少Excel的高级技巧，比如用PowerQuery清洗数据，用动态数组函数简化公式，这些对处理海量数据特别有用。遇到的困难有1个是关于部门内部协作。8月15号有个冷链物流项目，客户特别急，但研发和实施那边人手都不够，导致需求沟通反复修改，我夹在中间跑了好几趟协调会，最后方案延期了两天。另一个是软件使用问题，公司用的某个仿真软件我完全不会，有好几次需要做路径仿真分析时，都得师傅手把手教，感觉自己在这块儿还是个小白。为了补课，我晚上去B站找教程看，还买了个云服务器跑仿真模型，算是把FlexSim摸了个大概。实习成果主要是做了3份完整的优化方案报告，其中货位优化方案客户用了3个月，拣货效率稳定在12%以上。配送路径优化方案虽然客户没全盘采纳，但提的那个合并站点的建议被采纳了，后续还在推广。个人能力上，最明显的进步是数据处理能力，以前做表容易出错，现在能快速处理几千行的数据，对数据敏感度也高了不少。这段经历让我意识到，理论知识和实际应用还是有差距的。学校里学的东西是基础，但真遇到问题，还得靠不断试错和跟人沟通。比如货位优化，理论上是科学的，但实际还要考虑人因工程，比如操作员的视线范围、搬运设备的路径等，这些细节都不能忽略。职业规划上，我更想往供应链优化方向发展，特别是路径规划和仓储智能化这块，感觉未来机会挺大的。不过也发现，现在物流行业的技术更新太快了，得持续学习才能跟上节奏。实习单位的问题主要是管理上有点混乱，部门之间职责边界不清晰，有时候我接的项目需要研发支持，但研发那边又忙别的，导致项目推进效率不高。建议可以搞个项目管理系统，把需求、进度、责任人都明确下来，至少我这段时间接手的项目肯定能少跑不少弯路。另外培训机制也有点欠缺，新来的实习生基本靠师傅带，没有成体系的培训，像我这种连仿真软件都不会的，就得自己瞎摸索。可以搞点线上培训课程，或者定期组织技术分享会，至少能让大家快速上手。岗位匹配度上，我觉得我的工作内容跟专业结合挺紧密的，但有时候会被安排做些行政类的事务性工作，时间上有点浪费。建议可以根据专业背景分配任务，比如擅长数据分析的做优化项目，这样效率会高很多。三、总结与体会这8周实习，感觉像是把书本里那些抽象的模型和公式，真真切切地用在了跑马圈地的商业战场上。从7月1号刚开始时面对实际业务数据的茫然，到8月31号能独立跑通一个配送仿真模型，过程挺磨人的，但也收获巨大。最大的价值闭环，就是发现学校学的设施布局理论，真到了仓库现场，还得结合人的操作习惯、设备的运行轨迹，甚至水电管线的位置，才能做出既合理又高效的方案。比如7月15号参与的货位优化项目，我套用经典的经济订货批量模型去分析库存周转，发现跟仓库老员工的经验判断不太一致，后来调整了参数，并结合了ABC分类的实际需求，方案才最终被客户认可，拣货效率提升了12%，这个数据不是随便写的，是跟他们系统后台原始数据对比出来的，那一刻感觉挺有成就感的。这次经历让我对职业规划有了更具体的想法。之前对物流系统分析的理解有点模糊，现在清楚了想往哪个方向深耕。比如仓储智能化这块，我实习中接触到的自动化立体仓库AS/RS，感觉特别有意思，但学校课程里涉及得不多，接下来打算系统自学相关的PLC编程和机器人路径规划知识，看看有没有机会考个相关的职业资格证书，比如那个什么物流工程师认证，感觉对求职有帮助。配送路径优化也是，这次做的虽然简单，但客户反馈说比他们以前的方式省油不少，这说明这块儿确实大有可为，未来要是能深入研究动态路径规划，结合大数据搞出更智能的算法，应该挺有前景。行业趋势上，感觉现在物流行业变化太快了，特别是数字化和智能化。7月底我参加公司内部的技术分享会，有人讲他们正在搞的AI视觉分拣系统，效率比人快不少，而且错误率低。还有那个新能源物流车，听说续航里程和充电效率都在突飞猛进。这让我意识到，以前觉得挺先进的RFID技术，现在好像都快被更便宜的NFC替代了，技术迭代的速度真是让人跟不上的节奏。所以感觉作为学生，光学好理论远远不够，还得时刻关注行业动态，培养自己的学习能力。最核心的体会还是心态上的转变。以前做课程设计，遇到问题可以翻翻书，或者直接问老师，但实习就不一样了，8月20号有个项目突然要加需求，时间又紧，我硬是通宵熬了两个晚上才弄出来，第二天去给师傅看，他也没多说什么，就指出了几个可以优化的地方。这种压力是学校里感受不到的，但确实锻炼了我的抗压能力和责任感。现在看问题，会不自觉地带上一种“主人翁”的心态，觉得这个方案好不好，能不能落地，不光是技术问题，还得考虑成本、效率、风险，这种思考深度是实习前完全没体会过的。未来无论是继续深造还是直接工作，这段经历都将成为我简历上亮闪闪的一笔，因为它证明了我不仅能把理论用出来，还能在实际工作中解决问题。四、致谢8周的实习时光说长不长，说短不短，期间得到了不少人的帮助。感谢那家物流科技公司给我这个实习机会，让我能接触到真实的物流系统分析工作。特别感谢