物流管理XX物流物流规划实习报告

物流管理XX物流物流规划实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX物流担任物流规划实习生，负责仓储布局优化与运输路径规划。通过运用线性规划模型，完成A区域3000平方米仓库货架布局调整，使拣货效率提升18%；运用Dijkstra算法优化50条运输路线，降低配送成本12%。核心工作包括数据采集分析、模型建立与方案实施，应用了Excel数据分析、Python编程及Lingo软件求解。提炼出“动态库存分区管理”与“多目标路径加权评分”方法论，可推广至类似场景。二、实习内容及过程2023年7月1日到8月31日，我在XX物流实习，岗位是物流规划。公司规模不大，但业务挺杂，仓储和配送都有涉猎。实习初期，主要帮忙整理仓库出入库数据，发现A区拣货效率特别低，平均单次拣货时间超过8分钟。7月15号开始参与项目，主管让我用Excel分析过去三个月的订单数据，找出高频商品和动线规律。数据量有点吓人，大概有15万条记录，用VLOOKUP和透视表花了两天才处理完。7月20号，我第一次接触仿真软件，用FlexSim模拟现有货架布局，发现空间利用率只有65%，很多拣货员要跑远路。主管教我用线性规划做优化，我第一次搞这种模型，对着教材和网上案例看了三天，最后把货架调整成U型布局，模拟结果拣货距离缩短了20%，效率直接提升到6分钟以内。这个项目让我把课堂学的ABC分类法和波次拣选法用上了，但实际操作比书里复杂，得考虑设备限制和员工习惯。实习中期遇到个麻烦，运输路线规划太耗时。系统用的是遗传算法，但参数调不好容易陷入局部最优。8月初，我花了整整一周试不同编码方式和交叉变异率，最后找到一组参数，把50条固定路线的配送成本从1200元降到1050元，节约了12%。期间跟调度部老大沟通过几次，他说他们老用经验值，我给做了个评分表，结合时效和成本，他们觉得挺好用。唯一不顺的是8月那会儿，公司新上系统，数据接口没对好，我整理的库存数据全乱码。折腾了两天才找到问题，是对方没按约定的格式上传。这事让我明白跨部门协作得留痕，邮件里啥时候说了啥得记清楚。另外，公司培训挺基础的，就发了些操作手册，很多高级功能没人教。我私下看了一些Coursera上的课程，比如运筹学那门，感觉挺受用。最大的收获是学会用数据说话。以前觉得物流规划挺玄的，现在知道优化仓储布局得看坪效，算配送路线得算动态权重。比如那个U型货架，就是通过减少横向移动距离，把员工惯用手边的库存密度提高了30%。不过现在回头看，公司管理有点乱，开会经常跑题，可能是流程不成熟。建议他们搞个共享文档，项目进度和问题别全靠邮件，效率能高不少。岗位匹配度还行，就是觉得实践机会可以更多，比如能接触更多运输调度现场会更好。这段经历让我确定想往仓储优化方向发展，但知道得学更多，比如怎么用机器学习预测爆单，这得持续充电了。三、总结与体会这8周在XX物流的实习，像把书本知识掰开了揉碎了看。7月刚上手时，对着堆积如山的出入库单据有点懵，完全不知道从哪儿下手。后来参与A区仓库布局优化项目，从整理15万条订单数据开始，到用FlexSim做仿真模拟，再到用线性规划模型最终把拣货效率提升18%，每一步都挺实的。原来理论里的ABC分类法、波次拣选法，真用到实践中，还得结合设备限制、员工习惯这些现实因素。比如U型布局的调整，就是通过减少横向移动距离，把高频库存动线优化了，最后坪效提高了30%，这个数据是跟主管反复核对才确认的。最大的感受是，做物流规划得既懂数据又懂业务。8月初那个运输路线优化项目就让我印象深刻，系统用的是遗传算法，但参数调不好容易跑偏。我试了至少20组参数组合，每次跑仿真都要等一晚上，最后找到最优解把50条固定路线的成本降了12%，这个数字是跟调度部老大对表才核实的。这让我明白，理论模型要落地，得跟实际场景不断碰撞。这段经历也让我心态变了，以前觉得做个方案挺简单的，现在知道得考虑更多细节，比如数据接口问题、跨部门沟通这些，责任感明显重了。对职业规划来说，这次实习把我的方向定死了就想做仓储优化。现在回去会把实习做的项目复盘，特别是那个动态库存分区方法，打算找个时间深入研究下，看看能不能跟机器学习结合。还打算下学期考个供应链相关证书，把短板补齐。行业现在都在搞智能化，像仓储自动化、路径优化这些，感觉机会挺多的。但我也意识到，学校教的还太基础，比如高级仿真软件操作、大数据分析这些，都得靠自己额外学。这次实习就像打开了一扇门，看到物流行业的真实生态，后续学习肯定得更有针对性了。以后找工作，肯定要把这段经历亮出来，重点是具体做了什么、解决了什么问题、数据效果怎么样，这种实在的东西最吸引人。致谢感谢XX物流给我这次实习机会，让我能把学到的东西用在