交通运输物流公司物流规划实习生实习报告

交通运输物流公司物流规划实习生实习报告一、摘要

2023年7月10日至9月5日，我在一家交通运输物流公司担任物流规划实习生。核心工作成果包括优化某区域配送路线，使单次配送效率提升15%，并参与编制了季度仓储需求预测报告，准确率达92%。期间应用了运筹学模型进行路径规划，运用Excel进行数据可视化分析，并借助专业软件完成了库存周转率计算，相关数据已录入公司年度报告中。提炼出的可复用方法论为：结合实时交通数据动态调整配送计划，采用ABC分类法优化库存管理，这些方法已通过内部评审并纳入部门标准化流程。

二、实习内容及过程

实习目的是深入了解物流规划的实际操作，掌握核心工作流程。在2023年7月10日入职时，我所在的部门主要处理全国范围的干线运输和区域配送协调。我的工作围绕提升运输效率和降低成本展开。

第13周，我跟着师傅熟悉业务，学习如何分析运输数据。重点接触了车辆路径优化（VRO）系统，用其模拟了三条典型配送线路，对比了油耗和配送时长。师傅让我整理了上季度某区域1000单的配送记录，我发现通过调整装载顺序，可以将满载率从78%提升到83%，单均油耗下降8%。

第46周，我独立负责某市区的配送计划。遇到的最大挑战是实时路况突变导致延误。7月25日那天，一条主干道突然限行，我必须1小时内重新规划30辆车的路线。当时只会用基础算法，跑了很多方案都不满意。后来请教了资深同事，学了动态重派（DynamicRepatriation）的简化应用，结合手机导航APP的实时拥堵指数，最终让98%的订单在预定时间内送达，仅比原计划晚15分钟。这个案例让我明白，理论模型必须接地气，要能快速响应突发状况。

后期参与编制了季度报告，用ABC分类法分析了仓库库存结构，把周转率低于5%的SKU集中管理，推动仓库调整了货架布局。期间还用Python脚本自动化了部分报表生成工作，虽然只是基础操作，但确实提高了数据处理的效率。

实习中暴露的问题有，公司内部系统各模块衔接不畅，比如订单系统与GPS追踪数据不同步，导致异常事件响应慢。另外，新员工培训偏重理论，缺少实操模拟环节。我的建议是，可以在入职时增加两周的沙盘演练，比如用真实数据模拟一周的配送调度，让新人提前感受压力。同时希望系统部门能打通数据壁垒，实现全链路可视化。这段经历让我意识到，物流规划不仅需要算法功底，更需要对行业痛点的敏锐洞察力。虽然只是短期实习，但确实看清了自己需要在数据分析工具和业务理解上继续下功夫。

三、总结与体会

这8周，从7月10日到9月5日，感觉像坐上了一趟加速列车，直接从纸上谈兵冲到了真枪实弹的物流战场。开始时，面对海量数据和复杂的调度指令，确实有点懵，尤其是7月18号那会儿，负责的某个区域配送方案模拟效果不理想，被师傅点名批评了几句，心里挺不是滋味的。但转念想，这不正是来学习的吗？

最有成就感的是8月2号，独立优化了三条城市配送线。之前学过的车辆路径优化模型（VRO）终于派上用场了，通过动态调整装载顺序和配送节点，实际运行数据反馈，单日燃油成本降低了12%，配送准时率从89%提升到94%。这个结果让部门主管挺满意，还让我在周会上分享了过程。那一刻，觉得之前熬的夜值了，原来理论结合实践真能产生魔力。

实习最大的收获，是开始用“主人翁”视角看问题了。不再是单纯想“这个怎么做”，而是会想“这个环节怎么才能更高效，更省钱”。比如发现仓库某些SKU的库存周转率低到可怜，就主动提出用ABC分类法建议调整订货策略，虽然只是小建议，但被采纳后，确实看到库房管理员开始调整了上架顺序。这种参与感，是学校里做项目完全体会不到的。

这段经历也让我更清楚未来的路该怎么走。一方面，得把Python在数据处理上的应用再锤炼下，公司里用的一些可视化工具我也想学得更深。另一方面，行业数字化转型是大势所趋，像物联网追踪、大数据分析这些，得赶紧补上。已经在想，要不要明年试试考个物流工程师资格证，把学到的东西系统化。

看着每天穿梭在城市大街小巷的货车，突然觉得这个职业挺有意思的，既要懂技术，又要懂管理，还得能抗压。虽然这次实习暴露了自己在应急处理和跨部门沟通上的短板，但至少知道了自己的不足，这比什么都强。以后找工作，会更有方向感了。

致谢

在2023年7月10日至9月5日的实习期间，得到很多帮助。感谢公司提供平台让我接触实际物流规划工作。导师在车辆路径优化方法和数据分析上给予具体指导，尤其是在8月2日我独立负责配送线优化遇到困难时，耐心讲解动态重派的简