交通运输运科物流规划师实习报告

交通运输运科物流规划师实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX物流公司担任运科物流规划师实习生。期间负责区域配送路径优化，通过算法调整，将单日配送总里程缩短12%，完成92次配送任务，平均配送时间减少8分钟。运用Dijkstra最短路径算法规划高密度订单区域路径，结合GIS数据分析节点效率，形成3套标准化配送模板。熟练应用Excel进行数据建模，SPSS处理分析配送时效性影响因素，提出动态调度策略，使满载率提升至89%。总结出基于历史数据的实时路径修正流程，可应用于类似场景的效率提升。

二、实习内容及过程

实习目的主要是把学校学的那些运输网络理论、配送中心规划的东西，放到实际工作里看看，感受下真实场景的运作逻辑。

实习单位是家区域性物流平台，主要做中小批量的仓储和配送，覆盖周边五个城市。他们那边的运力结构挺有意思，自营车和第三方合作车混用，信息平台和调度系统也新旧都有点杂。我被分到运科部，跟着一位资深规划师，主要负责一个区域的配送路径优化和资源调度支持。

第1到3周，主要是熟悉环境，学习他们用的TMS系统，了解订单从入库到派单的整个流程。我花了大概10天时间，把过去一个月所有订单的数据导出来，用Excel整理成基础表格，算出每个订单点的货量、时效要求，还有对应的配送员服务范围。过程中发现系统里有些客户地址标注不清，导致调度员手动调整路径浪费时间。我就提了个小建议，整理出一份常见地址错误修正清单，后来他们采纳了，说能省不少沟通成本。

第4到6周，开始接手具体项目。当时有个项目要求在一个月内，把某个区域的配送时效提升15%。这个区域特点是一线城市边缘，住宅区散布，商业点零星，交通拥堵时段特别明显。我首先用GIS工具，把区域内的人流密度、订单热力点都标出来，然后结合实时路况数据，重新划分了三个配送大区。之前老是一刀切按区域派单，现在根据不同时段的热力点分布，设计了动态的分区方案。比如工作日早上8点到10点，把靠近商业区的订单集中到一个区处理。实施后第一周数据有点波动，发现一个问题是配送员习惯老路线，不愿意临时接附近但跨区的单。我就组织了两次小范围的沟通会，用实际数据对比新旧方案的成本和时效，还展示了几个典型路段的延误分析图，最后他们同意按新方案试运行。

第7周主要做复盘和标准化输出。我把整个优化过程，包括数据模型、调整逻辑、结果对比，都写成操作手册，重点突出了几个可复用的模块，比如拥堵时段的应急路径修正模板，和基于历史数据的波峰波谷预测方法。这个波峰波谷预测，我是用SPSS做的聚类分析，把过去三个月的订单量按小时分段，最后得出每个区域大概的峰值时段和订单量占比。后来又遇到个挑战，就是部分偏远订单的配送成本居高不下。分析发现是车辆空驶率高，我就提出增加一个“回程带货”的智能匹配模块，不过因为实习时间短，没来得及完整实现，只是做了个概念验证，用Excel模拟了三种不同匹配算法的效果差异。

实习最后阶段，我也观察到了一些问题。比如单位内部各部门系统不太互通，运科部需要手动从销售部获取客户地址变更信息，有时候信息滞后导致派单错误。还有培训机制比较薄弱，新来的实习生基本靠老员工带，缺乏系统性的入职培训材料。我建议能不能建立个共享数据看板，关键信息实时同步，另外整理一套标准化的操作SOP，特别是针对地址异常处理、特殊时效订单这类常见问题。虽然听起来都是些基础建议，但感觉挺实际的。这段经历让我更清楚，理论落地需要考虑很多现实约束，比如系统兼容性、人员习惯这些。以后做规划不能光盯着模型和数据，也得懂怎么推动方案落地。这对我职业规划挺有启发的，现在更想往物流优化方向发展，但明白技术方案必须结合业务场景才有价值。

三、总结与体会

这八周在运科部的经历，感觉像是把书里那些抽象的运筹模型和物流理论，一个个具象化在了实际的订单和地图上。从7月1日拿到第一份数据集，面对那些杂乱无章的配送点和时效要求时，心里其实挺没底的，毕竟课堂作业里数据量小得多。但硬着头皮开始做，用Dijkstra算法跑路径，用Excel做数据透视分析订单分布，看着那些线条在地图上逐渐清晰，形成合理的配送圈，那种成就感挺直接的。到8月31日离开时，手里那套针对特定区域的动态调度建议方案，虽然只是概念验证阶段，但能实实在在看到它可能带来的效率提升，比如我测算过，如果完全按新方案执行，高峰时段的车辆空驶率能降低约9个百分点，这比单纯在课堂上讨论模型感觉扎实多了。这让我明白，运输规划的真正价值在于解决实际问题，而不仅仅是优化理论本身。

这次实习也让我对自己未来的职业方向有了更具体的想法。之前对物流行业的感觉比较宽泛，现在通过实践，深刻体会到精细化运营的重要性。比如在处理那个边缘区域的配送时效问题时，发现一个小小的路径微调，结合动态分区策略，就能显著改善整体表现。这让我意识到，我需要进一步深化对智能算法在物流场景中应用的理解，特别是机器学习预测订单波动、智能调度这些方向。我打算接下来用业余时间系统学习一下Python在数据分析方面的库，比如Pandas和Scikitlearn，同时关注行业里像路径优化、需求预测这些模块的最新进展。感觉这次实习就像搭了座桥，连接了学校学习和未来可能的工作场景，让我更有动力去弥补自己的知识短板。

从学生到职场人的心态转变也挺明显的。以前做项目或者做题，主要考虑模型对不对、答案满不满意，现在在实习中，必须考虑方案的可行性、成本效益，还要学会跟不同的人沟通协调，比如跟调度员确认操作细节，或者向老同事解释自己的想法。记得有一次为了论证一个路径调整方案，反复修改了五版PPT，才找到大家都认可的表述方式。这种经历虽然累，但确实提升了我的抗压能力和解决问题的韧性。行业里现在强调全链路优化和数据驱动决策，我觉得这种思维方式对我后续的学习和工作都有指导意义。未来无论是继续深造还是直接就业，我都会带着这种从实习中培养出的务实和严谨态度，争取把理论知识更好地转化为实践能力。

四、致谢

感谢在实习期间给予指导的导师，在遇到问题时总能耐心讲解，帮助我理解实际工作中的应用细节。

感谢部门的