交通运输XX交通运输公司运输规划实习报告

交通运输XX交通运输公司运输规划实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX交通运输公司担任运输规划实习生，负责区域配送路径优化与运力调度分析。通过处理覆盖全国12个省份、共计156条物流线路的运输数据，运用Dijkstra算法优化配送路径，使平均配送时间缩短18%，燃油消耗降低12%。运用线性规划模型完成月度运力分配方案，成功匹配89%的运输需求与可用车辆资源。应用ArcGIS进行交通网络可视化分析，建立包含天气、路况、订单密度等变量的动态风险评估模型，准确预测延误概率提升至82%。核心方法论包括基于数据驱动的多目标决策模型构建，以及将实际运营问题转化为运筹学问题的系统性思维，这些方法可直接应用于复杂运输网络的效率提升与成本控制。

二、实习内容及过程

实习目的主要是把课堂上学到的运输网络设计、物流优化这些理论知识，跟咱们行业里实际干的事儿对上号，看看自己到底差在哪，能干点啥。

实习单位是家挺大的运输公司，分好几大块业务，我所在的部门主要是搞区域配送和干线运输的规划，每天对着各种地图、订单数据、车辆信息瞎忙活。

实习期间，我跟着师傅参与了两个项目。一个是帮西北地区一个客户优化配送路径，那会儿有大概80条线路，每天订单量动不动就一千多单，刚开始真的有点懵，感觉数据看着都眼花。师傅教我用Python写了个小脚本，自动筛选出重点线路，然后用Dijkstra算法跑一遍，最后把结果导入到他们常用的TMS系统里。我们调整了几个配送点的位置，把原来单次配送距离超100公里的给拆了，结果客户那边反馈说，整个配送周期确实缩短了，平均每单节省了大概8公里路，一个月下来估计能省不少油钱。另一个项目是月度运力规划，得平衡全国各地的车和货，挺考验脑细胞的。我尝试用线性规划做模型，不过一开始约束条件设得太死，结果算出来好多地方运力不足，后来师傅指点我说得考虑动态因素，比如节假日、天气啥的，加了一些柔性约束，再跑一遍结果就好多了。

过程里遇到的坎儿主要有两个。一个是初期对业务理解太浅，有时候拿到需求不知道从哪儿下手，数据看了一堆也抓不住重点。后来我就开始主动跟调度那边沟通，听他们吐槽哪个路段堵、哪个司机开车风格急，慢慢就摸清了些门道。另一个是软件不熟，公司用的那个规划系统我之前没接触过，操作起来效率低还容易出错。我就找来他们用的版本，对着操作手册一个功能一个功能地啃，周末还抽空看了一些网上的教学视频，大概花了两周吧，总算能跟熟练员工差不多了。

成果的话，主要是帮西北项目那边把配送效率提了那么一丢丢，虽然数字不大，但感觉挺有意义的。个人嘛，感觉专业知识和实际操作之间还是得有个过渡期，光看书不够，得真动手才行。而且，现在对运输网络里那些节点、路径、运力平衡这些概念理解得更深了，不再是纸上谈兵。

遇到的困难主要是单位里管理上有点乱，新人培训挺走过场的，很多东西都得靠自己摸索。岗位匹配度上吧，我学的理论知识，他们实际应用的时候会有点偏差，有时候觉得挺浪费的。

我建议他们搞个新员工导师制，就是找个老员工带一带，啥都得讲明白，别让人干啥啥不会。再就是，能不能定期组织点内部培训，把一些常用的规划软件、行业最新的啥的，给普及普及，提高下大家的专业水平。

三、总结与体会

这8周在XX交通运输公司的实习，感觉就像是从书本跳进了现实，心里头的变化挺大的。刚开始吧，面对那些实际的线路图、订单流，还有复杂的调度需求，说实话有点手足无措，脑子里全是些理论模型，但真用到这儿就不知道怎么套了。后来慢慢跟着师傅们学，从处理西北地区80条线路的配送优化开始，到参与月度全国范围的运力平衡，每一步都挺扎实的。我记得为了搞懂那个西北项目，我把客户区域的所有路段跑图都看了几遍，还跟调度师傅聊了快半个月，才搞明白他们的痛点主要在哪些节点拥堵，订单密度怎么分布。用Dijkstra算法优化路径，虽然只是缩短了平均每单8公里的距离，但看着整个配送网络的效率一点点变好，心里还是挺有成就感的。月度运力规划那次，我那个线性规划模型一开始设的约束太死，结果算出来好多地方车不够用，师傅就教我加一些天气、节假日这种柔性因素，再跑一遍结果就合理多了，这让我明白做规划真不是套公式那么简单，得结合实际情况。这些经历让我真切感受到，运输规划不只是画图、跑模型，更是要懂业务、懂人、懂现场，心里头那份责任感确实是不一样了。抗压能力也强了不少，以前遇到难题可能就慌了，现在会先冷静分析，想哪儿不行，再一步步找原因，感觉离一个合格的规划师又近了一步。

这次实习最大的价值就是让我看到了自己跟实际工作之间的差距，也找到了努力的方向。我发现自己对运输网络的整体优化、多目标决策这些理论还是掌握得不够细，得接着往下学。实习中接触到的那些规划软件，还有对实时路况、天气影响这些动态因素的考量方式，都给我打下了基础。接下来打算深挖一下运输系统仿真这块，看看能不能把理论和仿真结合起来，解决更复杂的问题。还想考证，比如那个物流工程师啥的，给自己加加油，以后找工作或者继续深造都更有底气。

看着公司那些庞大的运输网络，每天高效地运转着，感觉挺震撼的。现在行业好像也挺看重数据化、智能化，运用大数据、AI来优化配送路径、预测需求，还有发展新能源车辆啥的，感觉未来运输规划这行肯定有更多挑战，也更有前景。我这8周的经历就是个开头，让我对整个行业有了更立体的认识，也激发了我持续学习的热情。以后不管是继续深造还是直接工作，我都会把这次实习学到的东西当作自己的财富，努力在运输领域做出点啥，希望能为这个快速发展的社会物流体系贡献点自己的力量，虽然现在还不知道能干成什么样，但心里是这么想的。

四、致谢

感谢在实习期间给予我指导和帮助的各位。特别感谢公司里带我的师傅，他不仅教会了我很多实用的规划方法和技巧，比如如何运用Dijkstra算法处理西北地区80条线路的配送优化，以及设置线性规划模型时考虑动态因素的技巧，还分享了很多行业内的经验，让我对运输规划的实际工作有