物流运输物流运输管理师实习报告

物流运输物流运输管理师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月30日，我在一家第三方物流企业担任物流运输管理师实习生。核心工作成果包括优化三条区域配送路线，通过动态调度将车辆平均满载率从72%提升至86%，月度配送准时率从89%提高至94%。期间应用了运输优化模型（TOM），运用Excel进行成本核算，分析历史数据识别拥堵路段，提出分段限速方案，使高峰期通行时间缩短12%。提炼出的可复用方法论包括基于实时路况的弹性排班制度，以及利用Python脚本自动生成配送任务优先级队列，为后续工作提供数据化决策支持。二、实习内容及过程1.实习目的想着能摸摸真实的物流运输管理，看看那些书本上的概念怎么落地。主要是想学点实际的操作经验，了解下整个配送流程是怎么跑起来的，顺便看看自己到底喜不喜欢这个方向。2.实习单位简介我在的那个实习单位，主要做区域性仓储和配送，客户主要是零售和电商。规模不算特别大，但业务挺杂，每天车来车往，挺乱的。他们那套系统用得比较老旧，很多数据都是手动统计，有时候挺费劲的。3.实习内容与过程刚去那会儿，主要是跟着师傅看他们怎么排车、怎么安排路线。师傅给我看了几个月的配送数据，让我试着分析下哪条线效率低。我就拿了个Excel，把每天的距离、油耗、准时率都扒下来，算了一算，发现一条从南城到北城的线路特别绕，而且经常堵。那段时间正好赶上夏天，高温天多，堵车时间能长到半小时以上。我琢磨着是不是可以分段走高速，或者调整配送顺序。就画了几个方案，用他们的系统模拟了一下，发现确实能省不少时间。后来师傅让我试试独立负责两条线路的调度，那两条线都是去往郊区的，客户分散，挺考验规划能力的。每天早上要看天气预报，看哪个路段可能堵，提前给司机发通知。有时候客户临时加单，也得赶紧调整，不能耽误配送时效。我还参与了他们新上的一个运输管理系统测试，那个系统挺智能的，能自动规划最优路线，还能根据实时路况调整。不过用着发现数据同步有点慢，有时候路线规划出来，实际已经变了。我就跟开发的人提了几个修改建议，比如能不能让司机端也实时反馈路况，或者增加一个手动调整的优先级功能。4.实习成果与收获我负责的那两条线路，通过调整，月度准时率从89%提升到94%，司机投诉率降了一半。而且通过优化路线，大概每个月能省下5000块左右的油钱。最让我觉得有成就感的是，有一次遇到暴雨，好几条路都封了，我临时把车队绕到备用路线，没一个客户投诉，老板还夸了我几句。这让我觉得，做物流运输管理，真得时刻盯着数据，还得有点应急处理能力。这八周下来，我学会了不少东西。以前觉得运输管理就是画地图，现在知道里面门道多着呢，得考虑车辆油耗、司机习惯、客户需求、天气影响，还得懂点成本核算。最实用的还是Excel，以前只会做简单表格，现在会做数据透视表，还能用VBA自动生成报表，效率高多了。5.问题与建议实习期间也发现了一些问题。比如他们那套系统太老了，很多功能都跟不上现在需求，比如无法精确追踪车辆位置，有时候客户问在哪，司机得打电话回来说，挺耽误事的。而且培训机制也不太行，刚来那会儿没人系统地教，都是师傅随便指两下，自己摸索。我觉得可以试试搞个内部知识库，把常见问题、操作流程都写清楚，新来的员工可以先看资料，师傅就不用那么累。另外，系统这块儿，建议可以分阶段更新，比如先升级车辆定位功能，让调度更精准，再逐步完善路线优化算法。还有，能不能每周搞个短会，聊聊最近遇到的问题，大家共享经验，也挺好的。三、总结与体会1.实习价值闭环这八周，感觉像是把书本上的理论和实际工作搭了座桥。刚开始对着那些散乱的数据头疼，尤其是7月15号那会儿，一条突发拥堵的路线让我差点没把午饭给吃下去，后来硬着头皮重新规划，看着最终准时率数据从88%回升到93%，心里头挺有成就感的。之前学运输优化模型（TOM）的时候，觉得理论挺好，现在真用了，才发现细节特别多，比如车辆的实际油耗波动、司机的驾驶习惯，这些都得考虑进去。把学到的成本核算知识用到实际路线评估中，发现通过调整顺序，确实能省下不少油钱，大概一个月能省四五千，虽然不多，但能感觉到自己的工作是有价值的。这种把知识转化为实际效益的感觉，是学校里学不到的。最重要的是，这次实习让我明白，物流运输管理不是简单地画个图，它是个动态的系统工程，需要时刻关注数据变化，还得有解决突发问题的能力。比如8月2号那场大雨，提前预警后，我连夜调整了三条线路的预案，第二天配送几乎没有受影响，客户那边反馈也挺好的。这种经历，比背多少理论都有用。感觉自己这八周是真正从学生态切换到职场人的感觉了，开始明白肩上得承担什么，抗压能力也确实强了点。2.职业规划联结这次经历让我更坚定了走物流运输管理这条路的想法。之前有点摇摆，觉得是不是太辛苦了，现在看来，只要能找到优化的点，工作里面也有很多乐趣。比如我实习最后那两周，负责的那个项目，通过引入弹性排班制度，结合实时路况反馈，把高峰期的人力成本降低了近10%，这种通过数据驱动带来效率提升的感觉，挺吸引人的。未来打算继续深化这块的学习，特别是要学得更深点的数据分析工具，比如Python在物流路径优化上的应用，之前只是浅尝辄止，这次实习让我觉得这块儿得好好啃一啃。打算下学期报个相关的网络课程，把数据分析和系统模拟再补一补。另外，运输管理师这个岗位，我觉得和我的专业结合得挺紧，后续如果真想往这方向发展，实习中用到的那些专业术语，比如动态调度、成本中心分析，这些都是我简历上可以加的亮点。3.行业趋势展望实习中也注意到一些行业的变化。比如我实习单位虽然不大，但已经开始用一些智能调度系统，虽然还不完善，但能看到方向。现在行业好像挺重视运输路径的动态优化和碳排放管理，8月那会儿正好有个行业报告出来，说未来几年，能做精细化成本控制和绿色运输的公司会更有优势。我那个关于分段限速的建议，虽然只是个小改进，但也是朝着这个方向努力的一种尝试。感觉现在物流行业变化挺快的，新技术、新理念不断出来，像物联网、大数据在运输中的应用越来越普遍。这次实习让我意识到，自己学的知识可能刚毕业就有点过时了，所以后续不能光靠学校教的东西，得自己主动去关注行业动态，多看些报告，多参加些线上分享，保持学习状态。而且现在客户对时效性要求越来越高，像我负责的那两条线路，通过优化把准时率提到94%，但知道别的公司可能做到98%，所以自己还有很大的提升空间。感觉这行吧，就得不断进