物流管理物流配送公司物流规划实习报告

物流管理物流配送公司物流规划实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家物流配送公司担任物流规划实习生。核心工作成果包括优化三条配送线路的装载率，将平均装载率从68%提升至89%，缩短单次配送平均时间12分钟，降低油耗5.3%。通过应用线性规划模型和GIS路径分析工具，完成了日均200单的配送计划制定，并搭建了基于历史数据的配送时效预测模型，准确率达78%。提炼出可复用的动态路径调整算法，将拥堵路段绕行损耗减少2.1%。专业技能方面，熟练运用Python进行数据处理，使用ArcGIS进行可视化分析，将课堂所学的运筹学知识转化为实际解决方案，验证了理论在复杂场景下的适用性。

二、实习内容及过程

实习目的主要是把学校学的物流管理知识用到实际工作里，了解配送中心是怎么运作的，特别是怎么规划路线和安排货量。

实习单位是家中等规模的物流配送公司，主要做区域性配送，客户类型有零售和电商。他们有几百个仓库和配送点，每天处理的订单量很大。

我在实习期间跟着规划部门的同事一起工作，主要参与了三个项目。第一个是优化三条主要配送线路的装载率，因为之前装载率一直不太高，大概只有68%。我们分析了订单的体积、重量和配送点分布，用Excel和Python做了数据清洗和模型测试。最后把装载率提到了89%，这样每趟车能多装不少货，成本也降下来了。第二个项目是改进配送计划的制定流程，以前是人工调，效率低还容易出错。我帮着搭建了一个基于GIS路径分析的工具，可以根据实时路况和订单密度自动生成配送计划，把单次配送平均时间缩短了12分钟。第三个是做了个配送时效预测模型，用了历史订单数据，包括距离、天气、订单量这些因素，最后模型的准确率达到了78%，对提前备货和安排人力很有帮助。

遇到的困难有两个。一个是刚开始对公司的业务系统不熟悉，很多数据找起来特别慢。另一个是做模型的时候，数据质量不太好，有些记录是错的或者缺失的。为了克服这些，我花了两天时间把系统摸熟了，还学会了用公司内部的文档管理工具。数据问题主要是靠手动核对和查找替代数据解决的，也向同事请教了怎么处理脏数据，学到了一些数据清洗的技巧。

实习成果主要体现在三个方面。一是直接提升了配送效率，三条线路的周转时间平均缩短了15%，客户投诉率下降了20%。二是开发的路径分析工具被部门采纳，试运行一个月后，整体配送成本降低了5.3%。三是那个时效预测模型现在在业务端用着还不错，运营同事说对排班挺有用的。

这段经历让我对物流规划有了更深的理解，知道理论和实践之间还是有差距的。比如在学校做模型，数据都是完美的，但实际业务数据总是有各种问题。也认识到沟通的重要性，有时候一个需求没说明清楚，就可能导致工作白做。最大的收获是学会了怎么用Python处理物流数据，还有那个GIS工具用着挺顺手。思维上最大的转变是意识到物流规划不是孤立存在的，得结合业务实际，不断调整优化。

实习单位的管理上，我觉得有点问题。比如培训机制不太完善，我入职后没人系统地教业务流程，很多东西都是自己摸索的。还有岗位匹配度上，我负责的项目虽然挺多，但感觉接触核心决策的机会不多，更多是执行层面的工作。

改进建议是，公司可以搞个新人引导计划，比如给个带教师傅，或者出份操作手册啥的，能省去不少自我摸索的时间。另外，如果能把一些非核心的执行工作通过流程优化或者自动化工具解决，实习生就能有更多机会参与实际的规划项目，这对我们成长可能更有帮助。

三、总结与体会

这八周的实习，像是在学校理论知识和实际工作之间搭了一座桥。7月1号到8月31号，在配送公司规划岗位的经历，让我对物流管理有了更立体、更具体的认识。刚开始接触实际业务流程时，确实有点懵，特别是看到堆积如山的订单数据和复杂的配送网络，压力挺大的。但慢慢地，通过处理那些真实案例，比如优化三条线路把装载率从68%提到89%，或者用Python和GIS工具分析数据，把配送时效预测的准确率做到78%，感觉自己真的学到了东西，心里踏实了不少。这种把想法变成实际成果的感觉，是学校里做项目没法比的。

实习最大的价值，就是让我看清了自己到底喜欢什么，未来想怎么走。我发现自己对数据分析和路径优化这块挺感兴趣，也证明了我能把这个领域的知识用起来。比如我做的那个基于GIS的配送计划工具，虽然只是小范围试用，但看到它确实能帮同事节省时间，就觉得挺有意义的。这让我更坚定了，以后要么是深化这方面的技术能力，要么是往供应链策略方向发展。这段经历肯定会成为我简历上挺亮眼的一块，特别是那些量化的成果，比如提升的效率、降低的成本，还有用到的具体工具，都是实实在在的证明。接下来打算把Python的数据分析技能再学深点，可能去考个相关的证书，为以后求职加把劲。

通过这次实习，也感受到了行业的一些变化。现在物流强调效率，也看重智能化，像无人配送、大数据预测这些都在发展。我做的时效预测模型，其实就是用大数据的一种体现。感觉以后要干物流规划，光懂传统方法不行，还得懂点技术，会玩数据。这也让我觉得，大学里学的知识只是基础，得持续学习，才能跟上趟。

从一个学生到实习生的转变，挺大的。以前做作业，错了可以翻来覆去改，现在工作直接面对结果，一点小错误都可能影响效率，责任感特别重。比如有一次做配送计划没考虑到临时加的紧急订单，差点延误，后来赶紧调整，虽然最后没事，但那天晚上挺焦虑的。这种压力是好事，逼着自己必须更细心、更高效。现在回头看，感觉自己抗压能力和解决问题的能力确实上来了，这也是实习最大的收获之一。

致谢

在这八周的实习期间，得到了很多帮助。感谢公司提供的机会