物流工程物流科技公司供应链管理实习报告

物流工程物流科技公司供应链管理实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家物流科技公司担任供应链管理实习生。负责整理并分析每日出入库订单数据，运用ERP系统优化库存周转率，通过数据建模将滞销产品周转周期缩短至3.5天，比原标准减少1.2天。参与搭建了月度需求预测模型，准确率达到85%，推动采购部门按需调整备货量，节省仓储成本约12万元。运用Python处理超过10万条物流轨迹数据，开发自动化追踪脚本，使异常状态识别效率提升40%。提炼出的动态库存调整算法已应用于部门周报模板，可复用于同类中小型企业的库存优化。二、实习内容及过程实习目的主要是把书本上学到的供应链管理知识跟实际工作对接上，了解真实企业的运作模式，特别是仓储和物流配送这些环节。实习单位是家做电商物流解决方案的公司，规模不大但业务挺忙，主要服务几个大平台的零售商客户。他们有自己管理的仓库，也跟第三方合作。我在的就是他们的供应链计划部门，跟着一位老员工做具体的项目支持。实习内容挺具体的。刚开始主要是熟悉他们的系统，比如WMS和ERP，每天对着出入库订单数据做整理，标记异常的订单，比如地址错误或者缺货的。后来开始参与需求预测这块，主要是用Excel做一些简单的回归分析，帮采购部门看看哪些款式的库存需要调整。最让我印象深刻的是参与一个滞销品处理项目。之前他们处理这些产品周期特别长，有时候几个月都出不去。我花了两天时间，把过去一年的销售数据、促销活动记录都拉出来，用Python写了个小脚本，自动识别哪些是长期积压的，然后根据成本和残值建议不同的处理方式，比如降价促销或者清仓甩卖。他们采纳了我的建议，那批滞销品在两周内就基本清完了，之前可比那慢多了。我还帮着做了个配送路径优化的测试，用他们的一个在线工具，把一个区域的订单点跑了一遍，跟原来比，车辆总里程减少了大概8%，虽然没大规模上线，但得到了部门负责人的肯定。遇到的困难主要是刚开始对业务不熟，很多术语听得云里雾里，比如什么安全库存、订货点，具体怎么用公式算心里没底。还有一次做数据分析，数据量挺大的，几百个SKU的日销售记录，用Excel处理起来特别慢，而且容易出错。那会我有点慌，怕自己做不好。后面我就主动去问带我的同事，他教我用Python的pandas库，说这个处理大数据挺方便的。我花了一个周末时间，看了一些网上的教程，把之前整理的数据导入Python，用几行代码就处理完了，效率确实高太多了。虽然只是个简单的脚本，但感觉解决了一个大问题。实习成果吧，最明显的就是那批滞销品的处理，直接把周转周期缩短了将近一半。然后是配送路径测试那个，虽然没大规模用，但证明了优化的可行性。我自己也弄了个小工具，就是用Python写的一个库存预警脚本，根据销售速度和现有库存自动发邮件提醒，这个他们后来还推广给了其他同事用。最大的收获还是对整个供应链流程的理解更深了，特别是需求预测和库存管理这两个环节，以前只是知道概念，现在知道怎么在实际操作中考虑各种因素，比如促销活动、季节性波动这些。挑战方面，最大的还是需求预测的准确性，那段时间正好遇到一个新品上市，市场反应不太好，我们预测的销量远高于实际，导致库存积压。后来分析原因，发现只是用了历史数据做预测，没考虑到新品推广的变量。这让我意识到，做需求预测不能光靠数据，还得结合市场信息、营销计划这些。对职业规划的影响挺大的。我本来对仓储物流这块挺感兴趣的，但实习后发现供应链管理是个更系统的东西，涉及计划、采购、生产、物流、销售等多个环节，需要的数据分析能力和统筹协调能力都挺强。我发现自己还挺喜欢分析数据解决实际问题的感觉，虽然有时候也挺烦躁的，处理数据很枯燥，但看到问题解决了，心里还是挺得劲的。所以后面想学的方向可能更偏向供应链分析和优化这块。实习单位吧，我觉得管理上还是有点问题的，比如部门之间沟通不太顺畅，有时候为了一个数据得跑好几次，效率有点低。还有就是培训机制，给我的培训主要是靠带我的那位同事手把手教，如果公司能提供更系统的培训，比如一些软件操作、行业知识讲座啥的，可能效果会更好。岗位匹配度上，我觉得我的工作内容跟供应链计划相关的多一些，但实际操作中还是用到了仓储管理、订单处理这些知识，感觉如果能接触更多不同环节的工作就更好了。改进建议的话，就是希望公司能建立更规范的数据共享机制，比如内部系统之间能更好地对接，减少手动传递数据。另外，可以搞一些定期的技术分享会，比如用Python自动化办公这些，提升大家的技能。这些应该挺容易实施的，也能实实在在提高工作效率。三、总结与体会这八周的实习，像是在学校理论知识和真实工作场景之间搭了一座桥。从2023年7月1日刚开始时，面对实际业务流程的陌生感，心里挺没底的，到8月31日实习结束，能独立处理一些具体问题，感觉收获巨大。这段经历不仅让我把课堂上学到的供应链模型、库存优化理论用在了实际案例里，比如通过分析过去180天的销售数据与促销活动关联性，帮团队改进了新品上市的需求预测方法，使预测偏差从原来的15%降低到了10%左右，更重要的是，让我真切体会到了供应链管理作为一项系统性工作的重要性。每一个环节都紧密相连，数据分析和决策的准确性直接影响到成本和效率。这次实习让我更清楚了自己未来想走的路。之前对物流工程的理解可能偏重于仓储和运输操作层面，但这次接触供应链计划岗位，大量运用数据分析工具优化流程，让我找到了更感兴趣的方向。我意识到，未来的供应链人才需要既懂业务逻辑，又擅长数据分析和系统应用。这直接影响了我的学习计划，接下来打算重点深化对需求预测算法、供应链仿真软件的学习，可能还会去考个相关的数据分析证书，比如PMP或者某个数据挖掘的认证，把实习中暴露出的技能短板补上。同时也在关注一些行业动态，比如现在说的智能供应链、区块链在溯源中的应用，感觉这些新技术正在改变供应链的运作方式，能提前了解这些，对未来求职或者深造都很有帮助。站在实习结束这个节点回头看，最大的变化是从学生到职场人的心态转变。以前做作业对数据准确性要求高，但只要步骤对、结果合理就行；现在在实习中，哪怕只是0.1%的误差，都可能造成实际成本上的损失，这种责任感是以前没有体会过的。处理堆积如山的订单数据时，焦虑过，也想过放弃，但硬着头皮把它做完了，那种完成任务后的成就感，也是以前没有过的。抗压能力和解决问题的能力，真的不是书本上能学到的，只有在实践中才能一点点积累起来。这段经历让我明白，理论知识是基础，但只有真正投入实践，去面对真实世界的问题，才能把知识内化，变成自己的能力。未来的路还很长，但这次实习给了我一个很好的起点。四、致谢感谢在实习期间给予我指导和帮助的部