物流管理专业XX物流公司物流规划师实习报告

物流管理专业XX物流公司物流规划师实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX物流公司担任物流规划师实习生，负责区域仓储网络优化及配送路径规划。通过分析2022年第四季度系统数据，识别出3个低效仓库，提出整合方案后，将库存周转率提升12%，年仓储成本降低约850万元。运用线性规划模型优化配送路径，覆盖区域内200个站点，使日均配送时长缩短2.3小时，配送成本下降8.1%。期间应用了运输建模、需求预测及数据分析工具，掌握VBA进行数据处理，验证了ABC分类法在库存管理中的有效性，形成可复用的网络布局评估框架。

二、实习内容及过程

2023年7月1日至8月31日，我在XX物流公司实习，岗位是物流规划师助理。公司主要做国内中长距离货运，在全国有15个分仓，每天处理大概5万单。我的任务跟着师傅做仓储网络分析和配送路径优化。7月中旬，我被安排参与分析华东区3个仓库的库存周转情况。师傅给了我2022年第四季度的系统数据，要求找出冗余库存和低效仓库。我花了1周时间用Excel做数据透视表，对比了SKU的年周转次数和各仓的存储成本，发现A仓有37%的SKU月周转低于1次，B仓则库存积压严重。我们提出把A仓的部分功能转移到C仓，并调整B仓的订货点，8月初正式实施。结果显示，9月报表出来后，A仓周转率提升12%，B仓库存金额下降650万元。

实习中遇到的最大困难是初期对系统操作不熟练。公司用的是一套老系统，界面和现在很多云平台不太一样，一开始点错好几次，数据导出来乱码。我厚着脸皮每天下班前跟系统管理员借半小时，录屏跟着学，大概2周才摸熟。另一个挑战是需求预测不准。8月有个项目要给西南区做配送路径方案，但客户订单波动大，临时追加的紧急单占15%。我尝试用简单的时间序列法预测，但误差明显。后来师傅教我用机器学习的线性回归模型，重新跑了几版参数，最后方案实际执行中配送时长误差控制在5%以内。

通过这8周，我熟悉了从数据收集到方案落地的完整流程，像库存ABC分类、运输建模这些以前只在书上看的东西，现在知道怎么用数据验证了。最大的收获是学会平衡理论跟实际需求。比如做路径优化，不能只看最短时间，还要考虑司机疲劳度、天气影响这些。职业规划上，我意识到物流规划师不仅要懂算法，还得懂业务，以后想往供应链优化方向发展，现在开始补相关课程。

公司管理上，我觉得培训机制可以改进。新来的实习生没人带，很多系统操作都是靠摸索，至少应该有份标准操作手册。另外岗位匹配度上，我接触的核心规划工作只有最后一个月，如果能更早参与项目会更好。建议可以搞个轮岗机制，让新人先跑跑客服、仓储部门，加深对业务的理解。

三、总结与体会

这8周在XX物流公司的经历，让课本上的仓储网络设计、运输优化这些概念变得特别具体。7月刚去时，对着系统数据懵懵懂懂，连库存周转率怎么算都要问。到8月底，能独立跑出华东区3仓的优化方案，虽然只是辅助角色，但感觉真的进了物流行业的门。通过分析2022年第四季度的数据，我们提出的仓库整合建议，9月执行后，目标仓区的库存周转率从61%提到了73%，年化下来能省不少仓储成本。这种把理论变成实际效益的感觉，是以前做项目模拟完全体会不到的。实习的价值闭环就在这里，学到的知识真的能用上，而且能看得见成果。

这次经历也让我更清楚自己想干嘛。我发现物流规划不只是敲敲键盘搞模型，更需要对业务细节的洞察。比如西南区那个配送项目，紧急订单多，单纯追求路径最短反而可能导致司机疲劳，最后我们用调整后的模型，虽然时长多了3%，但客户满意度反而更高。这让我意识到，未来的职业发展，既要懂算法，也要能跟业务部门沟通，理解他们的难处。我打算下学期就报个供应链管理方向的证书班，把这块补上。

看着公司每天几万单的流转，才明白为啥说物流是经济的动脉。现在都在说智慧物流，大数据、AI在路径优化、需求预测上用得越来越多。我在实习中接触到的那些传统方法，感觉很快就要被更高效的工具替代。这既是挑战，也是机会。我希望能继续深入这个领域，以后无论是继续深造还是直接工作，都得把新技术这块搞扎实。从学生到职场人的心态转变也挺明显的，以前做事怕犯错，现在明白在压力下快速试错、及时调整更重要。这种责任感和抗压能力，是这次实习给的。以后不管是做哪个项目，都会记得这次经验，遇事少点慌。

四、致谢

在XX物流公司的这8周实习，挺顺利的