交通运输交通运输企业物流管理实习生实习报告

交通运输交通运输企业物流管理实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家交通运输企业物流管理部门担任实习生。核心工作包括参与仓储管理系统优化，通过分析历史数据，将货物盘点准确率从92%提升至98%；协助运输调度部门制定月度路线计划，覆盖区域日均运输量达1200吨，较原方案降低油耗8%；运用企业资源计划（ERP）系统处理订单数据，月均处理量达5000单，错误率控制在0.5%以内。期间，我应用了数据分析工具对物流时效性进行建模，建立了基于距离和路况的运输时间预测模型，使配送准时率提高12%。通过实践，掌握了物流信息系统操作流程及成本控制方法，验证了课堂所学运输管理理论在企业运营中的可行性。

二、实习内容及过程

2023年7月1日至8月31日，我在一家交通运输企业物流管理部门实习。主要目标是熟悉仓储及运输环节的实际运作，了解行业标准化流程。

这家公司规模中等，年货运量约50万吨，业务覆盖全国，以整车运输和仓储服务为主。我所在的部门负责区域内的货物调度和库存管理，系统以WMS为主，辅以ERP进行订单协同。

实习初期，我跟着导师学习日常作业流程。重点是货物入库的质检和上架环节。7月5日至10日，我参与了一次滞留货物的盘点项目。仓库面积8000平米，SKU种类2000余种，初期准确率只有88%。我提出用ABC分类法优化盘点顺序，将高频周转品优先处理，导师采纳后，准确率一周内提升至95%。

7月15日，我被分配到运输调度组，负责区域线路的时效性分析。8月2日完成的首个项目是优化某条连接三个主要枢纽的运输路径。原路线单程120公里，耗时5小时，油耗成本占比23%。我用Lingo软件建立线性规划模型，考虑坡度、限速等12个变量，调整后路线缩短至98公里，时间缩短到4.5小时，油耗降低至18%，客户投诉率下降40%。过程中遇到的问题是系统数据接口不稳定，导致部分历史运力数据缺失。我自学了Python的pandas库，手动整理了三年内的5000条运单记录，为模型补充了缺失维度。

8月10日参与了一个智能化仓储项目。由于系统升级，原有的RFID读取错误率高达15%。我协助技术部排查发现是标签间距不足导致的信号干扰。提出调整货架布局增加读取距离，并建议分批次更换老旧天线，方案实施后错误率控制在2%以内。期间，我也注意到部门在动态路径规划方面依赖人工经验，缺乏实时数据反馈机制，导致高峰期车辆空驶率超过10%。

实习最后两周，我开始独立处理异常订单。例如8月25日一起跨省冷藏车温度异常事件，我通过系统追溯到具体路段，协调司机调整制冷参数，最终避免货物报废。这个过程中我学会了如何用运输指数（TI）评估风险。

这段经历让我意识到，理论模型在现实中需要不断调整。比如课本上均匀分布的货物，实际仓储中常因周转率差异形成“蜂巢效应”。我意识到自己还需要补足供应链金融方面的知识，比如运费保理这类业务对信用评估的要求。公司培训以部门内部为主，缺乏跨领域的知识普及，特别是对新能源运输工具的法规更新这块儿更新不及时。如果单位能组织更多行业交流，或者引入外部讲师讲解政策变化，效率可能会更高。岗位匹配上，初期我主要做执行层面的事务，对战略层面的运输网络规划接触较少，希望能有机会参与更宏观的项目。这段经历让我更清楚自己想往多式联运方向发展，特别是铁水联运这块儿，需要继续学习港口调度和铁路专用线的操作规范。

三、总结与体会

2023年8月31日结束的这八周实习，像把课本里的运输网络图和成本曲线，变成了每天盯着屏幕跳动的实时数据。一开始觉得课本里讲的ABC分类法、运输指数这些，跟实际操作有距离，但参与完7月5日那次盘点优化后就不一样了。当时仓库8000平，SKU2000多种，初期准确率88%，我建议用ABC法调整盘点顺序，优先处理周转率高的商品，导师采纳后一周内准确率蹦到了95%。这让我明白，理论落地不是照搬，得结合具体场景。

实际操作中最大的挑战是8月2日那个线路优化项目。原路线120公里单程要5小时，油耗成本占比23%，客户投诉率居高不下。我用了Lingo做线性规划模型，考虑了12个变量，包括坡度、限速、天气影响，最终把路线缩到98公里，时间缩短到4.5小时，油耗降了18%，客户投诉直接降了40%。过程中系统数据接口不稳定，5000条运单记录有缺失，我就自学用Python的pandas库手动整理，虽然加班到晚上十点，但把运力预测的误差从15%降到5%，这种啃硬骨头的感觉，比单纯做题有成就感多了。

这段经历让我对职业规划有了更具体的想法。之前觉得运输管理就是调调车、管管库，现在清楚了很多细节直接影响整个供应链的效率。比如8月25日处理的那起冷藏车温度异常事件，我通过系统回溯到具体路段，协调司机调整制冷参数，最终保住了货物。这个过程让我意识到，未来想做好多式联运项目，光懂理论不够，还得熟悉铁路专用线操作、港口调度规则这些实际细节。行业趋势上，看到公司开始试点新能源运输车，我意识到自己得赶紧补上这块知识。后续学习里，我打算重点深化智能物流系统应用，可能明年就考个高级物流师证书，争取把在学校学的路径优化算法，跟企业实际需求更紧密地结合起来。

最重要的是，心态真的变了。以前觉得实习就是打杂，现在明白每个环节都可能出问题，责任重大。比如一次调度失误可能导致几百吨货物延迟，这种压力会让你把每个数据都盯紧。抗压能力确实提升了，而且发现团队合作特别重要，技术部、调度组、司机之间信息同步不畅时，问题会放大，但大家合力解决后效率又很高。这种从学生到职场人的转变，是学校里学不到的。未来无论是继续深造还是直接工作，这段经历都让我更清楚自己的短板和优势，也更有底气去面对挑战。

四、致谢

感谢在实习期间给予指导的部门领导，让我有机会接触实际的物流运作流程。特别感谢我的实习导师，在项目推进中提供了具体建议，比如在7月15日负责的运输路径优化项目中，关于如何整合历史运力数据给出的指导很有帮助。感谢运输调度组的同事，和他们一起处理异常订单，比如8月25日冷藏车温度异常事件，让我学到了如何快速响应。感谢仓储管理组的同事，在7月5日盘点