物流工程与管理物流科技公司物流经理实习报告

物流工程与管理物流科技公司物流经理实习报告一、摘要2023年6月5日至8月22日，我在一家物流科技公司担任物流经理助理，参与仓储优化与供应链协同项目。通过分析系统数据，识别出三条配送路线的冗余环节，提出动态调度方案，使整体配送时效缩短12%，日均订单处理量提升至850单。运用运筹学模型优化库存布局，使周转率从3.2次/月提升至4.1次/月，年化库存成本降低18%。熟练应用ERP系统进行需求预测，结合机器学习算法预测准确率从65%提高到78%。项目期间，整理的《配送路径优化报告》被团队采纳，后续应用于5个区域的试点，验证了方法有效性。二、实习内容及过程实习目的主要是想把书本上学到的物流工程与管理知识，跟实际工作对接上，看看理论和实践到底有啥不一样的地方。6月5号到8月22号，我在一家做电商物流的科技公司实习，岗位是物流经理助理。公司主要帮各种品牌处理仓储和配送，业务挺分散的，但信息化程度很高，用一套自研的系统管理订单、库存和车辆路径。我跟着经理主要是参与优化仓储操作和配送网络。第一个具体项目是调整一个仓库的拣货区。原来区划太乱，导致拣货路径长，员工每天得跑断腿。6月12号开始，我帮着经理分析历史订单数据，用ABC分类法把商品分成三类，然后根据销量和关联性重新划分拣货区。过程挺磨人的，要核对大量数据，还得跟仓库主管沟通协调。有个难点是系统里区划调整后，怎么自动更新拣货路径，我花了两天时间研究系统API文档，最后写了个小脚本，能自动生成新的路径建议。7月1号调整完成，刚开始有点混乱，但第二天数据就出来了，平均拣货时间从3分钟降到2分半，错误率也降了15%。第二个挑战是配送路径优化。7月15号开始接触这个，当时有个区域每天有200多单，配送时效压力大。经理让我试试动态路径算法。我选了LKH算法做基础，但发现实际路上红绿灯、路况这些因素，算法预测的跟实际情况差挺多。后来跟数据分析师聊了聊，学了他教的方法，在算法里加入时间窗约束和实时路况数据接口，跑了好几轮数据，最终版本比原方案节省了12%的车辆行驶里程。8月10号在三个区域试点，成本确实降了，但司机不太适应，说导航突然变道太频繁，后面又跟他们一起调整了几个参数，效果好了不少。除了具体项目，平时还帮忙做需求预测，用S曲线法结合历史销售数据，每周更新预测模型。还参与了月度库存盘点，发现有个品类的库存差异率高，后来查是系统入库核验没跟上，跟IT部门提了个需求，后面他们加了RFID扫码环节，问题解决了。实习期间最大的感受是，很多问题不是靠套公式就能解决的，要结合实际情况灵活变通。比如拣货区调整，单纯看数据最优，但也要考虑员工习惯。配送路径优化也一样，算法再好，司机用着不顺手也没用。还学到了不少行业黑话，像什么波次计划、波次拣选、时间窗、车辆路径优化（VRO），现在跟同学聊天都能吹了。但说实话，感觉公司培训机制有点弱，很多流程问题都是摸索着干的，比如刚开始做需求预测时，没人具体教模型选择，全靠自己在网上找资料。而且我的岗位跟供应链计划这块有点脱节，更多是执行层面的工作，要是能接触更多战略规划类的活儿就好了。我觉得这次实习最大的收获是，知道了自己到底喜欢物流的哪个方向。之前以为做管理就是发号施令，现在发现更多的是数据分析和过程优化，挺有意思的。不过也意识到自己建模能力还差得远，打算下学期重点补这块。职业规划上，现在更倾向做供应链分析师或者物流优化工程师，感觉离实际操作更近。三、总结与体会这8周在物流科技公司的经历，像给书本知识打了实弹。从6月5号到8月22号，每天面对的是真金白银的订单和库存数据，感觉跟学校里假惺惺的案例完全不一样。以前觉得波次拣选、车辆路径优化都是挺玄乎的理论，现在亲眼看着它们通过系统跑起来，解决实际问题，那种成就感挺直接的。比如7月15号那个配送路径项目，最初方案跑出来的路径司机都不愿意用，后来根据他们的反馈调整了几个参数，最终版本才真正落地，节省了12%的油费。这个过程中，我学会了怎么把理论模型跟实际场景结合，怎么跟不同部门的人沟通需求，这些比单纯算对一道题要有价值得多。实习最大的价值闭环在于，我原本以为做物流管理就是画流程图，现在明白核心是数据分析与持续优化。通过分析6月份到7月份的订单数据，我发现某个品类的库存周转率只有3.2次/月，远低于行业4.5次的水平，于是提出优化建议，后来数据反馈显示周转率提升到了4.1次，年化能省下近20万的库存成本。这种用数据说话，直接转化为效益的感觉，挺让人上瘾的。这也让我更清楚地看到，未来的职业规划要往供应链数据分析或者物流优化工程师方向发展，现在学校里学的那些运筹学模型、数据分析工具，比如Python的Pandas库和机器学习包，都得赶紧啃下来。8月下旬的时候，我就在想下学期是不是要报个相关的在线课程，或者去考个供应链相关的证书，把实习里用到的技能再系统化一下。行业趋势这块，明显感觉到现在物流越来越依赖数字化了。公司用的那套系统，能实时监控仓库的每一件货，还能根据实时路况调整配送路线，这种精细化管理是以前传统物流没法比的。8月初看行业报告，说现在大家都在搞智能仓储、无人配送，像我们实习公司用的那种基于机器学习的需求预测方法，现在也越来越普及。这让我觉得，学物流不能光懂流程，还得懂技术，特别是AI、大数据这些新玩意儿怎么在物流里用起来。实习最后那段时间，我就在琢磨，要是以后能参与这种智能仓储系统的规划或者实施，那肯定很有意思。心态转变也挺明显的。以前在学校做项目，失败了就重来一遍，顶多影响个成绩。现在实习，每天面对的是实实在在的运营指标，比如日均订单处理量要达到850单，配送时效要求99%，一点小错误都可能造成损失。所以做决策的时候特别谨慎，压力也大，但感觉责任也重了。比如7月那次拣货区调整，刚开始员工抱怨流程变复杂，我跟着一起加班加点核对数据，想尽快把问题解决，那种感觉跟在学校完全不一样。现在再回头看，觉得抗压能力和责任感是这次实习给我最好的礼物。虽然知道现在能力还远远不够，但至少知道自己想干什么，该往哪个方向努力了。四、致谢感谢这次实习机会，让我在一家物流科技公司体验了真实的物流管理工作。特别感谢我的实习导师，在实习期间给予