物流工程物流企业物流规划实习报告

物流工程物流企业物流规划实习报告一、摘要

2023年7月10日至2023年8月26日，我在一家中型第三方物流企业担任物流规划助理实习生。核心工作成果包括优化某区域配送路径，通过引入动态路由算法，将日均配送时长缩短12%，累计节省燃油成本约3.2万元。参与编制月度库存周转报告，运用ABC分类法对5000SKU进行分级管理，提升库存周转率5.3%。专业技能应用方面，熟练运用Lingo软件解决运输配送中的车辆路径问题，求解规模达200节点的模型，误差率控制在1.5%以内。提炼出的动态需求预测模型，结合历史销售数据与天气API数据，预测准确率提升至82%。这些实践验证了课堂所学网络流优化理论在真实场景中的可操作性，为后续工作提供了可复用的数据化决策框架。

二、实习内容及过程

实习目的主要是把学校学的那些物流网络设计、仓储优化理论跟实际工作对接上，看看理论在真金白银的物流项目里怎么落地。

实习单位是家做区域配送和仓储服务的中型公司，业务覆盖全国十几个省份，每天处理量大概在五万单左右，仓库管理系统用的是WMS，运输这块儿倾向于TMS平台。我被分到规划组，跟着一位老规划师做辅助工作。

实习内容开始是熟悉公司的业务流程，从订单录入到出库的整个链条，特别是看他们怎么用网络流模型做初步的路径规划。后来接手一个项目，负责优化某个省的配送网络。那段时间主要是在地图软件上跑数据，结合客户分布、时效要求还有车辆载重这些条件，用Excel做敏感性分析。最花时间的是调参数，同一个问题调了快两周，有时候一个参数变动0.1%，整个方案的配送成本就会差不少。为了搞懂，我晚上回去专门查了网络流优化的算法，还把Lingo软件又重新过了一遍。

遇到的第一个困难是初期对业务理解不深，给出的方案跟实际操作脱节。比如一开始没注意到某个城市交通管制特别严，导致规划的路线有时候根本开不过去，被老同事指出来后才意识到要考虑合规性。第二个是数据整合太乱，不同系统的数据标准不一样，做分析的时候得手动匹配好几天。后来我就琢磨着是不是可以用Python写个小脚本自动对接一下，试了两个星期终于弄出了个初步版本，虽然不完美但能省不少事。

最后那个省的配送网络调整后，日均配送成本降了大概8%，虽然不算惊天动地但确实帮到业务了。客户那边反馈说时效也稳定了些，投诉率下降了近两成。这八周里感觉最大的收获是学会了怎么把理论模型跟实际约束条件结合，以前觉得抽象的算法突然有了具象的应用场景。

这次实习让我更清楚自己喜欢物流哪个环节，可能是规划这块儿吧。不过也发现公司培训机制有点欠缺，新人进来基本靠师傅带，系统性的培训课程几乎没有。建议能不能搞个新人项目库，把经典案例做成模板，新来的可以直接上手修改，师傅也能有更多时间教些深层次的技巧。还有就是岗位匹配度问题，我来了之后发现实际工作跟简历上写的“参与物流系统设计”有点偏差，更多是执行层面的辅助工作。要是前期能跟单位沟通得更细，明确我要学的东西，可能效率会高些。这事儿也提醒我自己，以后找实习得把想学的东西列得更具体。

三、总结与体会

这八周在物流企业的经历，感觉像是从书本理论掉进了一个真实的搅拌机，虽然有点晃，但确实被捶打出了形状。7月10号刚来的时候，满脑子都是课堂上学到的最短路径算法、重心选址模型，觉得只要把公式套对就行。但实际操作完全不是那么回事，比如8月15号负责的那个配送优化项目，光是对客户实际收货时间的调研就花了两三天，发现很多线上填的期望时间根本不靠谱，得结合历史数据和销售同事沟通才知道真实情况。这时候才明白，规划不是单纯画网络图，更重要的是跟业务死磕，把那些看不见摸不着的隐性需求给抠出来。

实习最大的价值在于把“学”和“用”连接了起来。以前觉得成本函数就是个数学表达，现在清楚每项参数背后都代表着一堆油钱、人工费和客户满意度。比如通过调整某个区域的配送频次，我们最终把那个月的燃油成本从原来的12万降到了11万2，虽然只降了8%，但那是真金白银的节省，而且还是通过优化模型直接得出来的。这种把理论转化为实际效益的感觉，比单纯做作业要有成就感得多。

这段经历也让我更清楚自己想干嘛了。原来在学校觉得哪个方向都挺有意思，现在实习完发现还是对仓储布局和路径优化这块最上心。公司那个老旧的选址模型每次处理超过300个节点的数据就特别卡，回去之后我就想，能不能用深度学习搞个更好的版本，这事儿已经列入下个学期的计划了，打算先去啃啃强化学习相关的论文。另外，实习里用的Lingo和Python脚本，之前只是随便用过，现在看来是硬通货，下学期争取把相关的专业证书考了，免得到时候工作需要手忙脚乱。

行业那块儿变化挺快的，现在看新闻说好多公司都在搞无人配送、智能仓储，虽然这次实习接触不多，但感觉未来几年物流的智能化会是个大趋势。我们单位还在用的WMS系统，很多功能都显得有点旧了，比如库存预警的算法还是基于简单的移动平均，要是能结合机器学习预测一下需求波动，估计库存周转率能再提点。这让我觉得，以后做物流规划不能光会画图，还得懂点算法、懂点数据，不然很快就会淘汰。

从学生到职场人的转变挺大的。以前做项目觉得对就是对错就是错，现在明白很多问题都是妥协的结果。比如那个配送优化项目，虽然成本降了，但司机师傅抱怨路线太绕，最后又得稍微调整。这种在理想模型和现实条件之间找到平衡点的经验，可能比单纯会做题更有价值。压力这块儿也大了，7月底那个月正好赶着旺季，每天晚上都在改方案，有时候为了一个参数的微小变动就能跟师傅讨论半天，虽然累，但确实能感觉到肩上有点责任了。这种感觉挺好的，至少知道自己以后要干点啥了。

四、致谢

在这家企业实习的八周时间里，得到了很多帮助。指导我的那位规划师，在我刚接触实际项目时给了我很多启发，特别是怎么把理论模型里的假设条件跟现实情况对上。带我的几位同事也耐心解答了我很多关于系统操作和业务细节的问题，