物流管理物流配送公司物流规划实习生实习报告

物流管理物流配送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，我在一家物流配送公司担任物流规划实习生。核心工作成果包括优化三条配送路线，使整体配送时长缩短12%，日均配送效率提升18%，累计完成约5600单的路径规划与时效预测。通过应用Dijkstra算法进行路径最优化计算，结合Excel数据透视表分析历史配送数据，提炼出高负载区域配送时效与天气的关联模型，为后续动态调度提供数据支撑。掌握并实践了运输网络建模、库存布局分析等专业方法论，验证了理论知识在真实场景中的可操作性。

二、实习内容及过程

2023年7月10日入职，在物流配送公司的规划部跟着师傅学活。主要跟了两个项目。第一个是优化三条城市核心区域的配送路线，他们老路子跑下来日均配送要12小时，客户投诉多。我用了两周时间，把过去90天的订单数据拉出来，用Excel做了个数据透视表，按路段分析堵点和时效波动。发现一条主干道上午9点到11点总堵，就建议改成绕行辅路。同时用Dijkstra算法重新计算了15个关键点的最短路径，新方案让配送时长平均降了14%，三条线加起来一天能多送220单。师傅说做得不错，但有个细节没盯住，就是油费测算没跟上，后来又花两天补了成本模型。

第二个挑战是周末配送时效预测不准。周六订单量激增到平时的1.8倍，但系统预估的还是按平峰期算，导致很多司机临门变卦。我主动去调度岗待了两天，看他们怎么打电话协调。发现问题出在库存布局上，几个前置仓都设在市中心，但周末需求点分散。我提了个分仓调货的方案，用GIS画了配送热力图，标红了几个人气商圈，建议周五晚上把半成品先运到离这些点最近的两个中转站。实施后周末准点率从65%提到82%。不过现在想，他们培训体系有点跟不上，新来的规划员连运输网络建模的基本流程都不熟，全靠老员工带。

实际操作中，最大的困难是系统数据太残。他们的WMS系统没和GPS对接，很多订单的实时位置是手动填的，导致我分析时数据滞后至少半小时。有次想搞动态定价模型，结果数据不够准，最后只能用历史数据做静态分析。后来自学了Python的pandas库，自己写脚本从ERP导数据，再匹配外部交通指数，虽然慢点但准多了。这让我意识到，做规划光会模型没用，得懂业务，比如知道调度员打电话时都爱说什么话术，才能设计出好用的工具。这段经历让我觉得，职业规划得更具体，不能光想当个高级规划师，得先钻进某个细分领域，比如前置仓网络设计或者路径优化算法，不然面试的时候人家问起来，你只会说“优化供应链”，太虚了。

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，理论和实践的距离被瞬间拉近。最初接手优化三条配送路线时，对着成堆的订单数据有点懵，完全不知道从哪儿下手。后来硬着头皮跟师傅学，扒数据、画图表，一点点把问题拆解开。当看到新方案让日均配送时长真的缩短了12%，客户投诉信从每周十几封降到五封以内时，那种成就感特别实在。这让我明白，规划不是纸上谈兵，得有数据背书，还得能解决实际问题。

实习最大的收获是看清了自己的短板。比如周末配送时效预测那次，差点搞砸了。当时发现系统模型跑出来的结果根本不对，但光抱怨系统没用，得自己想办法。跑去调度岗蹲点，听他们打电话，才知道业务细节有多复杂。后来设计分仓调货方案时，才意识到前置仓选址这种事，光靠GIS热力图还不够，还得结合司机路线和夜间配送成本。这段经历让我从学生思维彻底转变成职场人的视角，扛事儿、找解决方案成了本能反应。

现在看招聘要求，突然发现很多岗位都要求懂Python和数据库，这8周用Excel就够了？回去得赶紧补课，打算下学期直接考个供应链管理师的证书。另外，看到他们用的运输网络建模工具，比学校教的Lingo高级多了，可能明年得自学点C++。行业趋势明显在向数字化、智能化跑，以后不掌握点编程和AI算法，连简历都投不过去。这次实习就像给我打了疫苗，既懂了业务痛点，也看清了未来要攻的方向，心里特别踏实。

四、致谢

感谢实习期间带我的师傅，给我机会接触实际业务，遇到问题总能耐心指点。谢谢部门里帮忙对接数据的同事，还有一起调试模型的搭档，那些