交通运输规划与管理交通运输企业运输规划实习生实习报告

交通运输规划与管理交通运输企业运输规划实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家交通运输企业担任运输规划实习生，负责分析城市物流网络的效率优化问题。通过处理过去12个月的运输数据，我识别出三条主要运输路线的拥堵频次分别为每周4次、5次和6次，拥堵时长累计达48小时，并提出通过调整配送时间窗口减少拥堵，实际效果使拥堵时长降低23%。核心工作成果包括完成三份运输效率分析报告，涉及15个配送点的路线优化方案，其中一条路线的配送时间缩短了1.8小时。专业技能应用方面，运用GIS软件对30个配送点进行空间分析，结合线性规划模型优化配送路径，使车辆空驶率从35%降至28%。提炼出的可复用方法论包括基于历史数据的拥堵预测模型和动态时间窗口调整机制。

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理论跟实际工作对接上，看看企业里是怎么解决现实中的配送效率问题的。

实习单位是家中等规模的物流公司，主要做区域配送，业务覆盖周边五市，每天要调度几十辆货车。我所在的部门是规划部，平时负责线路设计、成本控制和时效保障这些事儿。

实习内容开始是熟悉公司的运输管理系统，那个系统挺老但功能还挺全的，有GIS模块能看实时车辆位置，还有数据库存了三年间的所有订单数据。我花了两周时间把2022年全年的配送数据都导出来，包括5000多单的订单信息、200多个配送点的位置、每天的天气数据和道路状况记录。

第一个挑战是数据清洗，原始数据太乱，有很多异常值，比如订单量突增到200单而平时才50单，还有配送时长负数这些明显错的。我花了三天时间写了个Python脚本，用正则表达式匹配地址，然后用聚类算法找出异常订单，最后数据清洗合格率达到了98%。

接着参与了个项目，是优化一条贯穿三区的配送路线。原路线按顺序走，全程240公里，配送15个点，平均每个点要耽误半小时找货。我们用Lingo做了线性规划，考虑车辆载重和时效限制，把路线改成贪心算法加遗传优化的混合模型，最后测试跑下来总时长缩短了1.8小时，而且能覆盖所有点，公司采纳了我们的方案，第一个月就省了3万块燃油费。

还负责分析过一个配送点的潮汐现象，中午到下午4点订单量翻倍，我做了时间窗口动态调整，把高峰期订单往周边三个点分流，结果该点的投诉率从每周12单降到5单。

实习期间遇到个问题是系统里没考虑车辆载重限制，导致有时候要临时改路线。我就自学了VBA，给系统写了插件，能自动算出每个订单的体积和重量，实时预警超载情况。

实习成果就是完成了三条主要线路的优化方案，写了三份分析报告，还有个动态路径规划的小工具。最大的收获是把课堂上的最小生成树理论用在了实际项目中，还学会了怎么用数据挖掘找配送规律。

觉得公司培训有点欠缺，主要是靠我自学系统操作，而且部门人手少，我经常要帮司机处理异常订单，感觉专业匹配度还可以再高一点。

建议公司可以搞个每周例会，让不同岗位的人分享经验，比如调度怎么应对突发堵车，或者给实习生配个导师带带系统操作，感觉这样效率会更高。

三、总结与体会

这八周实习，感觉像是把书里那些零散的知识点串起来了。7月1号刚去的时候，面对真实的运输管理系统，说实话有点懵，不知道从哪儿下手。后来跟着师傅们一起分析2022年全年的数据，那堆数字看着就头疼，但慢慢就发现里面的规律了。比如通过处理5000多条订单记录，我发现三条主要配送路线的拥堵点跟早晚高峰时间高度吻合，把配送时间窗口调整了15分钟，拥堵时长就减少了将近20%。这种把理论用数据证伪或者验证的感觉，挺有意思的。

实习最大的价值在于让我明白，运输规划不只是画个图那么简单，它是个系统工程，要综合考虑车辆、人、货、路多种因素。我参与的那个三区路线优化项目，用Lingo跑模型的时候，参数调来调去，最后把遗传算法的迭代次数从50次增加到80次，效果才从全程3.2小时优化到2.4小时，这让我体会到细节决定成败。现在回头看，学校教的运输网络设计、物流系统规划这些课，真的都用上了，而且实践证明，实际操作比书本复杂得多，需要更强的统筹能力和应变能力。

这次经历让我对职业规划有了更清晰的认识。之前觉得做规划就是坐办公室搞搞软件，现在明白要成为合格的运输规划师，不仅要懂算法模型，还得懂点车辆技术、得会跟调度员、司机沟通，甚至要了解政策法规。所以接下来打算补补车辆路径问题的经典文献，看看能不能考个运筹师资格证，感觉这样求职时会更有底气。

从学生到职场人的转变挺大的。以前做作业对时间要求不严，现在实习期间，师傅说方案要准时交就真的得雷打不动地按时完成，哪怕晚上加会儿班也得弄好。这种责任感是学校里学不到的。而且遇到数据清洗那种繁琐工作，一开始觉得枯燥，后来发现只有把基础打牢，后面的优化才有意义，心态上成熟了不少。

看着自己做的方案真的帮公司省了钱，那种成就感挺强的。现在关注到行业好像在推大数据和AI应用，以后规划可能更多要靠算法自动优化，这也让我意识到持续学习的重要性。总的来说，这次实习没白来，不仅长了本事，更让我看清了未来想干嘛，该怎么