交通运输专业物流公司实习实习报告

交通运输专业物流公司实习实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家大型第三方物流公司担任物流规划助理实习生，负责区域仓储配送路径优化及库存管理系统支持工作。通过分析近三个月历史订单数据，运用Dijkstra算法优化配送路线，使单月配送效率提升12%，日均配送时间缩短0.8小时。参与搭建了基于Python的库存预警模型，通过引入季节性波动系数，将滞销率降低5.3个百分点。在实习期间，将运输管理课程中的网络流理论应用于实际路径规划，验证了动态权重调整模型在复杂交通环境下的适用性。核心工作成果包括完成30份配送方案报告及2个数据分析工具模块，累计处理订单数据超过5万条。专业技能方面，熟练运用ArcGIS进行交通网络可视化，结合ExcelVBA自动化处理报表，掌握了需求预测的指数平滑法与移动平均法在实际库存管理中的具体应用。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在一家第三方物流公司做物流规划助理实习生。公司主要做全国范围的仓储和配送，客户涵盖电商和制造业，每天处理的货物量挺大。我的实习目的主要是把学校学的运输管理、供应链这些知识用上，看看实际工作怎么运转。

实习初期，我跟着师傅熟悉业务流程，主要是订单处理到配送完成的整个环节。7月10号开始接触具体工作，第一个任务是优化某个区域的配送路线。当时用的是手动规划，效率不高，配送员抱怨路线太绕。我花了两天时间，把过去一个月的订单数据导出来，用Excel画了配送网络图，发现有三个关键节点重复出现拥堵。我尝试用Dijkstra算法重新规划，把原来的15条路线简化成12条，测试一周后发现配送时间平均缩短了20分钟，客户投诉率也降了。这个项目让我明白，理论算法真金白银有用处。

7月下旬，我被安排参与库存管理项目。仓库经常出现缺货或积压的情况，特别是季节性产品。8月5号开始，我负责分析夏季服装的库存数据，发现历史订单里有明显的周期性波动。我就用Excel做了个简单的指数平滑模型，引入了季节系数，预测误差比原来的平均偏差率降低了8%。虽然模型还不复杂，但师傅说这种经验能帮我以后做更高级的需求预测。

实习中遇到的最大困难是初期对WMS系统的不熟悉。8月15号有个紧急订单要调货，但我不知道怎么在系统里快速查询库存和调拨信息，差点耽误时效。我就利用午休时间，把系统里每个模块的功能都摸了一遍，还做了个快捷键笔记。后来处理类似任务时速度明显快了。

通过这八周，我对运输网络设计、库存控制这些有了直观认识。比如怎么平衡配送成本和时效，怎么用数据分析指导实际操作。最大的收获是学会了把理论转化为工具，比如用Python写小脚本处理数据，用GIS画交通流量图。不过也发现公司培训有点跟不上节奏，新来的实习生都得自己摸索。建议可以搞个在线知识库，把SOP和常见问题都整理好。岗位匹配度上，我觉得自己偏重规划和分析，但实际操作经验还差得远。以后得多关注行业动态，比如新能源物流车怎么影响配送效率，这些对职业规划挺重要的。

三、总结与体会

这八周实习像把理论课的书本知识搬到了现实里，感受挺深的。7月刚去的时候，对着堆积如山的订单数据，说实话有点懵，感觉学校学的那些模型好像用不上。后来跟着团队做那个区域配送路径优化项目，把Dijkstra算法真刀真枪用起来，发现理论和实践确实有差距。比如考虑实际路况、车辆载重、配送时效限制这些，比单纯算最短路径复杂多了。但当我最终把路线图优化好，看到配送效率提升12%的数据时，觉得挺有成就感的，这比在学校做作业有反馈多了。

这次经历让我更清楚自己未来想干嘛。以前觉得运输管理就是画网络图，现在明白还得懂数据分析、系统操作，甚至要跟客户和司机沟通。我发现自己对供应链优化特别感兴趣，比如怎么通过算法降低整体物流成本。实习快结束的时候，我在想怎么把学到的东西用起来。比如公司用的那个WMS系统，我回去打算系统学一下它的底层逻辑，甚至考虑考个相关的系统操作证书。这种把实习经验变成未来优势的想法，比单纯应付实习报告有意思多了。

行业里现在好像挺多人讨论绿色物流，比如新能源车怎么影响配送网络。我在实习期间也接触到一些相关案例，虽然没深入研究，但感觉这是个大方向。未来要是能结合专业学这个，比如研究下新能源车充电桩布局对配送路径的影响，或许机会会更多。感觉这次实习就像打开了一扇窗，让我看到交通运输专业在实际工作中的广阔天地，也激发了我继续深耕的动力。从学生到职场人的心态转变也挺明显，以前做事怕犯错，现在明白问题总会有的，关键是快速解决，这对我以后发展肯定有帮助。

四、致谢

在此，想谢谢实习期间带我的师傅，他教我不少实际操作的东西，比如怎么用系统分析库存数据，还有处理复杂配送问题的思路。

也谢谢部门的同事们，他们平时工作很忙，但还抽空解答我的问题，分享经验。比如有次我不