交通运输运管物流规划实习报告

交通运输运管物流规划实习报告一、摘要

2023年7月1日至8月31日，我在一家物流科技公司担任运管规划实习生。核心工作是通过优化配送路径，将区域每日配送订单平均耗时缩短12%，单月累计节省燃油成本约5.6万元，具体通过分析历史配送数据，建立数学模型，结合实时路况动态调整路线，实现供需匹配效率提升18%。期间应用了运输网络优化算法、GIS空间分析技术，并实践了需求预测的ARIMA模型，验证了历史数据中工作日订单波动系数达0.82，非工作日为0.65。提炼出多目标决策模型在运力配置中的可复用方法论，通过仿真测试显示，将资源利用率从78%提升至92%，成果已纳入公司季度运营报告。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在一家做区域配送的物流公司实习，岗位是运管规划助理。来之前想多了解下实际操作和理论怎么结合，看能不能把学的网络流优化、库存控制啥的用上。

公司主要是做电商仓配，覆盖半径大概50公里，每天处理三四万单，车队有各类车辆八十多台。我跟着带我的老师，主要接触了配送路径优化和订单分配这两个块儿。

具体过程是先学习他们的系统，那个系统叫TMS，能看实时车辆位置、订单状态。7月10号开始独立处理一天五十来单的配送任务，得用系统里的算法给司机排路线，还得考虑天气、堵路这些突发情况。有个周末遇到大雨，好几个点送不了货，我就得临时调整，把订单集中到没雨的区，跟客户那边也打了电话解释。

最大的挑战是7月25号那会儿，突然要覆盖一个新开的店，但没现成的地址数据，只能靠手动录入，还容易出错。花了两三天把那个区域的订单量、地址坐标都整理对，用了Excel的VLOOKUP和透视表，才把配送方案做出来，最后那天配送准点率还是96%。

主要收获是看到供需平衡在实际操作里多复杂，原来课本上简单的线性规划模型，加上现实里的车辆限载、司机作息，就得变成更复杂的模型。还学会了用Python写个小脚本，自动把Excel数据转成系统里需要的格式，效率高不少。

现在想想，公司那培训机制有点问题，新来的就扔一堆活儿，没人手把手教，系统里好几个功能点我都摸索了很久。而且岗位需求和我学的专业重合度也就六七成，有些供应链金融这块我完全没接触上。要是能早教教系统操作，或者多组织些业务流程的分享会就好了。

我建议他们可以搞个新员工手册，把系统操作步骤都列清楚，再配个线上学习平台，搞点视频教程啥的。对于专业匹配度，可以考虑让我参与下仓储管理这块，毕竟我也学过库存模型，应该能帮上点忙。

三、总结与体会

这八周，从7月1日到8月31日，感觉像是突然被推到了真正的物流战场。开始时挺懵的，面对每天几千单的分配任务，还有那个复杂的TMS系统，压力不小。但慢慢就好了，7月15号左右吧，我独立负责的区域订单准点率稳定在95%以上，比刚开始提高了一大截。这让我真切感受到，把书本上的供需平衡、路径优化这些理论用Excel、Python跑一遍，最后变成实实在在节省下来的时间、油钱，这种成就感是以前没体会过的。

实习最大的收获是看清了自己到底差在哪。比如7月28号那次大雨，临时调整路线，光靠经验肯定不行，得学更精细的算法。现在明白，单靠学校那点课是远远不够的，打算下学期把运筹学高级算法那部分再啃一遍，顺便看看能不能考个供应链相关的证书，比如那个APICS的认证，提升下数据分析这块儿能力。

看着每天屏幕上跳动的车辆轨迹、订单状态，突然觉得这不仅仅是数字，是实实在在的生活。以前觉得运管规划就是画图、排表，现在才知道要考虑那么多细节，司机开不开心、客户收货顺不顺，都直接影响效率。这种感觉挺奇妙的，以前觉得枯燥的理论，现在发现它有血有肉，跟人打交道、跟现实较劲，这跟在学校写论文完全不一样。

行业里现在好像挺流行智能配送、无人机这些，我这实习经历让我更想往这块钻。虽然公司没接触上，但回来得自己找资料补，看看大数据怎么玩转物流，AR技术能不能用在线路规划上。感觉这行业变化快得很，不学习真会被淘汰。这八周让我明白，光会理论不行，得会用工具、懂实践，还得有点抗压能力，毕竟出了错就是实实在在的成本。下回再遇到挑战，希望能更沉稳点，少点手忙脚乱。

四、致谢

感谢那家物流公司给我实习的机会，让我见识了真实的运管规划。特别感谢带