交通运输与物流优化物流公司物流优化工程师实习报告

交通运输与物流优化物流公司物流优化工程师实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家物流优化工程师的岗位上实习，主要负责物流路径规划和仓储布局优化。通过运用线性规划算法和Python脚本，我完成了覆盖区域内10个仓库的配送路径优化，将整体配送时间缩短了18%，日均运输成本降低12万元。参与设计并实施了基于机器学习的库存需求预测模型，历史数据回测显示预测准确率提升至92%。期间，我应用了Dijkstra最短路径算法和遗传算法解决动态车辆调度问题，使车辆空驶率下降至5%以下。实习期间系统化掌握了物流网络建模、数据分析及算法调优的全流程，提炼出适用于中小型企业的“三阶段路径优化法”：数据采集标准化、模型迭代验证、结果可视化反馈，可直接应用于实际项目。

二、实习内容及过程

实习目的主要是想把学校学的那些理论知识用到真刀真枪的物流优化项目上，了解下实际工作是怎么流的，看看自己和行业要求差多少。

实习单位是做区域物流网络规划的一家公司，业务主要是帮客户设计仓库布局、配送路径这些。他们接的项目挺多，客户类型也杂，从快消品到工业品都有涉及。

实习内容我从第3周开始正式接手具体项目。第一个项目是帮一个客户优化其覆盖3个省份、10个仓库的配送网络。客户原来的网络挺混乱，同一区域内仓库重叠，配送路径规划也不科学，导致运输成本居高不下。我接手后，花了整整两周时间，把所有仓库的库存数据、客户订单数据、运输时效要求都整理出来。我发现他们之前的路径规划主要靠人工经验，没有系统化的方法。我就琢磨着用线性规划来做。具体操作是，在Excel里建了一个大模型，把仓库、客户、运输方式、成本、时效这些都标进去。然后用Solver插件求解，跑了快十几个小时，最后跑出来一个最优解。跟之前比，整个配送网络的运输成本直接降了18%，配送时间也缩短了15%。这个结果客户挺满意的，还特意给我写了邮件表示感谢。

第二个挑战是遇到一个动态路径优化问题。有一次有个客户订单特别不稳定，需求波动很大，之前做的静态路径规划根本没法用。客户催得急，时间又紧。当时我挺焦虑的，因为在学校做项目的时候都没遇到过这种动态变化的情况。我就上网查资料，看了一些论文，发现可以用遗传算法来处理这类问题。我花了3天时间，把遗传算法的原理再复习了一遍，然后用Python写了一个简单的程序。虽然程序还比较粗糙，但至少跑出了可用的方案。最终客户那边反馈说，虽然不能完全满足所有需求，但比之前的静态方案好多了。这个经历让我明白，实际工作中总会遇到各种预想不到的问题，必须得灵活应变。

实习期间还参与了仓储布局的优化项目。那个项目是帮一个客户新建一个仓库，客户要求仓库的吞吐量要达到每天3万单。我根据订单数据，用面积利用率模型和作业效率模型，设计了两种不同的布局方案，然后做了仿真测试。最终选出的方案让仓库的空间利用率提高了12%，作业效率提升了9%。这个项目让我对仓库设计这块有了更深的理解。

实习过程中也遇到一些问题。比如公司管理上有点乱，项目资料都是乱放的，找起来费劲。还有就是培训机制不太完善，刚来的时候没人系统地教我那些内部的工具和流程。岗位匹配度上，感觉公司对毕业生的要求比我学校学的课程要高不少，有些实际操作技能我还得自学。

针对这些问题，我建议公司可以搞个内部知识库，把项目资料什么的都分类放好，方便查找。另外可以搞个新人培训计划，至少让毕业生知道内部是怎么运作的。对于岗位匹配度的问题，我觉得学校可以考虑多开一些实践类的课程，或者让学生早点接触行业软件。

这次实习收获挺大的，最大的体会是理论结合实际有多重要。在学校学的东西可能听起来挺高大上，但真到了实际工作中，还得看能不能解决真问题。比如线性规划、遗传算法这些，学校可能就教个理论框架，但实际怎么用，参数怎么调，都得靠自己摸索。这次实习也让我对未来的职业规划更清晰了，我想以后可以往物流优化这个方向深耕，争取成为一个既懂理论又懂实践的复合型人才。

三、总结与体会

这8周实习，感觉像是给自己画了一个闭环。刚来的时候，心里挺没底的，怕自己学的那些东西用不上。但实际工作证明，书本知识是真的有用，不过光有理论不够，还得知道怎么落地。比如我做的那个3省10仓库的路径优化项目，用线性规划模型跑出来的结果，跟客户之前的实际成本对比，低了18%，这让我觉得自己的工作是有价值的。从建模型、调参数到最终出结果，每一步都跟数据打交道，得对每个环节都负责，这跟在学校做作业完全不一样，真正体会到了什么叫“责任”。遇到难题时，压力是挺大的，尤其是客户催得急的时候，但硬着头皮把问题解决了，那种成就感也挺强的，抗压能力确实锻炼了不少。

这次实习也让我对未来的职业规划更清晰了。我发现自己对物流网络优化这方向挺感兴趣的，特别是怎么用数据和方法让整个物流系统运行得更高效。实习中看到的一些东西，比如那个动态路径优化的案例，感觉还有很多可以深入研究的点。接下来打算把Python的优化库再学深点，看看能不能学点机器学习的东西，比如用强化学习来做动态调度，感觉这会是个挺有前景的方向。如果可能的话，我也想考个相关的职业资格证书，比如那个供应链管理师啥的，给自己加加分。实习让我明白，学校的学习是基础，但真正的成长还得在实践里磨炼。

看看这个行业的发展，感觉未来物流优化肯定越来越重要。现在大家都讲究智能化、数字化，像无人机配送、无人仓库这些都在发展，对优化人才的需求肯定越来越大。我实习期间接触到的那些软件工具，感觉跟学校教的还是有点差距，行业里用的更注重实际效果和效率。比如那个遗传算法，学校可能就讲个理论，但实际用的时候，参数怎么调、怎么跟其他算法结合，都得靠经验。这让我觉得，后续学习得更有针对性，不能光看书，得多看些行业案例，多动手实践。这次实习也让我认识到，沟通能力挺重要的，有时候方案做得再好，跟客户说不通也没用。

总的来说，这次实习让我从一个学生慢慢向一个职场人转变。最大的体会就是，理论结合实际才能出真知，只有真正解决了问题，才算是学到了东西。未来我会把这次实习的收获当作一个起点，继续深化专业知识，提升实践能力，争取以后能在这个行业里做点实在的事情。

四、致谢

感谢公司提