航空物流航空物流公司物流规划师实习报告

航空物流航空物流公司物流规划师实习报告一、摘要2023年6月5日至8月22日，我在一家航空物流公司担任物流规划师实习生，负责区域货运网络优化与仓储布局设计。通过分析2022年第四季度至2023年第一季度的运输数据，完成航线效率提升方案，使整体配送时效缩短12%，货损率下降8%。运用线性规划模型对3个主要仓库的货位分配进行优化，提升空间利用率15%。在实习中，将运筹学中的网络流模型与实际业务结合，开发出可复用的仓储动态调度算法，该算法已应用于公司Q3季度运营计划。掌握SQL进行数据提取，使用Python编写自动化分析脚本，处理日均5000+条物流单据，准确率达99.2%。二、实习内容及过程2023年6月5日到8月22日，我在一家航空物流公司实习，岗位是物流规划师。公司主要做国际货运，每天航班量大，货量也特别高。我跟着团队做货运网络优化，重点是欧洲和亚洲之间的线路。刚开始几天，主管带我熟悉业务，看了他们怎么用系统做配载和调度。系统是定制的，里面有好几大模块，比如资源管理、订单跟踪、统计分析。6月12号开始接触实际项目，是优化一条从亚洲到欧洲的货运路线。老员工说这条线运力饱和，经常延误。我花了两天整理2022年第四季度到2023年第一季度的数据，有超过2000个舱位记录。发现问题主要在两个点：一是某个航段的飞机座位利用率低，二是转运时间长。我试着用线性规划模型，算出新的配载方案，把空座位和滞留货物分开安排。方案提交后，团队用历史数据模拟，发现配送时效能快10%，成本也降5%。8月1号，方案正式小范围试点，到月底看结果，确实把延误率从12%降到9%。实习中遇到的最大挑战是数据整合。公司有老系统和新系统，数据格式不统一，导出来都是乱码。有时候为了一份数据要花一整天，还可能出错。我后来自学了Python的基础，用pandas库写了个小脚本，能自动匹配和清洗数据，效率高多了。虽然只是个简单工具，但帮了我不少忙。另一个问题是仓库布局。7月15号，我参与设计一个新仓库的货位分配。老仓库是按品类分区，但新仓库面积大，货品种类又多。我用了网络流模型，结合货物的周转率，把高周转的放靠近出入口，低周转的放里面。最后算出来，新仓库的空间利用率比原来高15%，拣货路径也短了20%。这段时间让我明白，理论得结合实际。课本上学的东西，比如最优路径算法，在实际操作里要考虑更多因素，比如天气、安检时间。我也发现公司有些流程可以改进，比如数据报告的生成很手动，容易出错。我建议他们试试用BI工具，可视化做得好，看数据也方便。虽然我实习就8周，但确实学到了不少东西，特别是怎么把数学模型用到真刀真枪的业务里。这段经历让我更想往物流规划方向发展，感觉很有意思，也很有挑战。三、总结与体会这8周，从2023年6月5日到8月22日，在航空物流公司的经历让我收获特别大。实习开始时，我对实际工作流程几乎一无所知，只是按部就班学操作。后来参与优化亚洲到欧洲的航线项目，处理了超过2000条舱位记录，用线性规划模型提出的新方案，最终让配送时效缩短了10%，这个数据让我觉得自己的工作有实实在在的价值。从整理数据、建模到看结果，整个闭环让我对物流规划的理解从理论变成了实践。这次实习也让我更清楚自己的职业规划。以前觉得物流规划就是画些网络图，现在明白要做规划师，得懂数据分析、懂优化算法，还得能跟不同部门沟通协调。这段经历坚定了我往这个方向走的决心。我也看到行业里现在挺重视数字化，像物联网、大数据在仓储和运输中的应用越来越广泛。公司用的那个定制系统虽然不错，但数据可视化部分还有提升空间，我回去想学学BI工具，比如Tableau，看看能不能自己做个分析看板。最重要的是心态的转变。以前做项目都是小打小闹，这次负责的方案真的要上线试点，压力很大。有好几次数据对不上，加班到晚上12点才睡，但想到结果可能帮公司省下不少成本，就觉得值了。现在更能理解职场人的责任感，也学会了怎么在压力下解决问题。实习快结束时，主管跟我说下次有机会可以负责更复杂的项目，这让我挺受鼓舞的。回去后肯定要把Python学得更深，顺便看看行业里认可的证书，比如供应链管理相关的，把实习经验用到后续学习和求职上。这段经历，对我真的影响挺深的。致谢感谢在实习期间给予指导和帮助的部门领导，让我有机会参与实际项目。特别感谢我的导师，在航线优化和数据分析上给了我