交通運(yùn)輸交通運(yùn)輸企業(yè)運(yùn)輸規(guī)劃實(shí)習(xí)生實(shí)習(xí)報(bào)告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家交通運(yùn)輸企業(yè)擔(dān)任運(yùn)輸規(guī)劃實(shí)習(xí)生，負(fù)責(zé)優(yōu)化區(qū)域配送路線與調(diào)度方案。通過(guò)運(yùn)用GIS數(shù)據(jù)分析與運(yùn)籌學(xué)模型，我完成了10個(gè)核心線路的路徑優(yōu)化，使單次配送平均耗時(shí)縮短12%，整體燃油消耗降低8.3%。核心工作包括收集并處理300組歷史運(yùn)單數(shù)據(jù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)調(diào)度算法框架，并輸出5份詳細(xì)的優(yōu)化報(bào)告。期間，我將大學(xué)所學(xué)的網(wǎng)絡(luò)流理論、線性規(guī)劃知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景，熟練掌握了ArcGIS、Excel高級(jí)功能及Python數(shù)據(jù)處理工具。提煉出可復(fù)用的“基于實(shí)時(shí)路況的動(dòng)態(tài)權(quán)重分配模型”，該方法論通過(guò)結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)交通指數(shù)，可提升復(fù)雜環(huán)境下的路徑規(guī)劃準(zhǔn)確率至91%。

二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過(guò)程

2023年7月1日至8月31日，我在一家主營(yíng)城市配送業(yè)務(wù)的交通運(yùn)輸企業(yè)實(shí)習(xí)，崗位是運(yùn)輸規(guī)劃實(shí)習(xí)生。公司大概有500名司機(jī)，每天處理2000多單，業(yè)務(wù)量挺大，對(duì)路線規(guī)劃要求高。我的核心任務(wù)是優(yōu)化配送路線和調(diào)度方案，目標(biāo)是降低成本和提高效率。

我先是花了兩周時(shí)間熟悉業(yè)務(wù)，梳理了整個(gè)運(yùn)輸流程，從訂單接收到車輛調(diào)度、路徑規(guī)劃、到最終配送完成，每個(gè)環(huán)節(jié)都跑了一遍。然后開始接觸實(shí)際工作，主管給了我前三個(gè)月的運(yùn)單數(shù)據(jù)，大約300組，包含訂單時(shí)間、起終點(diǎn)、貨物類型、實(shí)際行駛時(shí)長(zhǎng)等。我先用Excel清洗數(shù)據(jù)，然后用ArcGIS畫了熱力圖，發(fā)現(xiàn)幾個(gè)高頻配送區(qū)之間的路線特別擁擠。

第一個(gè)挑戰(zhàn)是優(yōu)化一個(gè)覆蓋6個(gè)區(qū)域的配送圈。原方案總里程85公里，我嘗試用網(wǎng)絡(luò)流模型，結(jié)合車輛載重和配送時(shí)效限制，重新規(guī)劃了路線，最終縮減到76公里，單次配送時(shí)間縮短了9%。這個(gè)過(guò)程中我卡了很久，不知道怎么平衡多個(gè)約束條件，最后請(qǐng)教了師傅，學(xué)了線性規(guī)劃中的靈敏度分析，感覺(jué)豁然開朗。

第二個(gè)問(wèn)題是實(shí)時(shí)路況的影響。有個(gè)周末我發(fā)現(xiàn)某條主干道堵了，導(dǎo)致配送延遲，我就在主管指導(dǎo)下，開始嘗試用實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)調(diào)整方案。比如8月15日，一條原定上午的路線，我根據(jù)導(dǎo)航APP的擁堵預(yù)測(cè)，提前改道，讓司機(jī)繞行輔路，結(jié)果節(jié)省了1.5小時(shí)。這個(gè)案例讓我明白動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃有多重要。

期間我還參與了每周的調(diào)度會(huì)議，看著司機(jī)匯報(bào)情況，再結(jié)合我的優(yōu)化方案調(diào)整計(jì)劃，挺有意思的。雖然有時(shí)候數(shù)據(jù)模型和實(shí)際情況有偏差，比如天氣突然變差，但至少我學(xué)會(huì)了怎么快速響應(yīng)。

這8周最大的收獲是，把學(xué)校學(xué)的理論知識(shí)用上了，比如最短路徑算法、車輛路徑問(wèn)題（VRP）模型，還有怎么處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。但也發(fā)現(xiàn)，公司現(xiàn)有的調(diào)度系統(tǒng)比較老舊，很多功能需要手動(dòng)操作，效率不高。而且培訓(xùn)方面，理論多實(shí)踐少，有時(shí)候接手任務(wù)前連具體操作都不太清楚。

我覺(jué)得如果單位能引入更智能的TMS系統(tǒng)，或者搞點(diǎn)模擬演練，效果可能會(huì)更好。比如可以搞個(gè)內(nèi)部競(jìng)賽，讓司機(jī)和規(guī)劃員一起優(yōu)化路線，既調(diào)動(dòng)積極性，又能發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題。我的職業(yè)規(guī)劃現(xiàn)在更清晰了，想往智能物流方向發(fā)展，這趟實(shí)習(xí)讓我知道，光會(huì)理論不行，還得懂點(diǎn)技術(shù)，比如怎么用Python爬取路況數(shù)據(jù)，或者怎么在GIS里做空間分析。感覺(jué)路還長(zhǎng)，得繼續(xù)學(xué)。

三、總結(jié)與體會(huì)

這8周在交通運(yùn)輸企業(yè)的實(shí)習(xí)，像是從書本跳進(jìn)了真實(shí)世界，感受挺深的。剛開始接手那批300組運(yùn)單數(shù)據(jù)時(shí)，頭都大了，完全不知道從哪兒下手。后來(lái)一點(diǎn)點(diǎn)啃下來(lái)，畫完熱力圖，找到擁堵點(diǎn)，優(yōu)化出那條6區(qū)配送圈的路線，從85公里縮到76公里，單次節(jié)省9%時(shí)間，那一刻覺(jué)得挺有價(jià)值的。這讓我真切體會(huì)到，學(xué)那些算法模型、數(shù)據(jù)分析方法，真不是白費(fèi)的，它們能實(shí)實(shí)在在地解決問(wèn)題。實(shí)習(xí)的價(jià)值就在這兒，把學(xué)到的知識(shí)轉(zhuǎn)化成了看得見(jiàn)的效果，感覺(jué)之前熬過(guò)的夜、啃過(guò)的書，都值了。

對(duì)我職業(yè)規(guī)劃的影響也挺直接的。以前覺(jué)得做運(yùn)輸規(guī)劃就是畫地圖、排排車，現(xiàn)在明白這背后是個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，得懂車輛、懂路網(wǎng)、還得懂點(diǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)怎么用。公司那套老系統(tǒng)Limitation我看得很清楚，也想過(guò)如果是我來(lái)設(shè)計(jì)，會(huì)用哪些新技術(shù)，比如集成實(shí)時(shí)路況的動(dòng)態(tài)調(diào)度算法，或者搞個(gè)小的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)來(lái)輔助決策。這讓我更想往智能物流方向發(fā)展了，感覺(jué)這塊領(lǐng)域機(jī)會(huì)挺多的。后續(xù)學(xué)習(xí)肯定要往這個(gè)方向使勁，打算下學(xué)期深入研究下車路協(xié)同那些技術(shù)，順便看看能不能考個(gè)相關(guān)的職業(yè)資格證書，把技能再深化點(diǎn)。

從學(xué)生到職場(chǎng)人的心態(tài)轉(zhuǎn)變也挺明顯的。以前做作業(yè)，對(duì)錯(cuò)標(biāo)準(zhǔn)清清楚楚，現(xiàn)在做事兒得考慮更多現(xiàn)實(shí)因素，比如司機(jī)能不能接受、成本能不能降、時(shí)間能不能趕。8月那場(chǎng)大雨，導(dǎo)致好幾條路封了，調(diào)度會(huì)開得特別晚，我得趕緊根據(jù)最新情況重新優(yōu)化路線，那會(huì)兒壓力是真的大。但硬著頭皮扛下來(lái)，把問(wèn)題解決了，感覺(jué)自己的抗壓能力和責(zé)任感都增強(qiáng)了。這種在壓力下解決問(wèn)題、對(duì)結(jié)果負(fù)責(zé)的感覺(jué)，在學(xué)校是體驗(yàn)不到的。

看著每天幾千單通過(guò)優(yōu)化路線、高效配送出去，心里挺自豪的。這個(gè)行業(yè)未來(lái)肯定離不開數(shù)字化、智能化，如何利用數(shù)據(jù)讓運(yùn)輸更高效、更綠色，會(huì)是個(gè)持續(xù)探索的方向。這次實(shí)習(xí)就像開了個(gè)頭，讓我對(duì)怎么走更清楚了，后續(xù)的路該怎么走，心里有譜了。感覺(jué)未來(lái)可期。

四、致謝

在這8周的實(shí)習(xí)期間，得到了很多幫助。感謝公司提供這個(gè)平臺(tái)，讓我接觸到了真實(shí)的運(yùn)輸規(guī)劃工作。指導(dǎo)我的師傅，不僅在工作上給了我很多具體的指導(dǎo)，比如怎么處理那批300組歷史運(yùn)單數(shù)據(jù)，怎么用ArcGIS分析空間分布