互聯(lián)網(wǎng)物流物流科技公司物流規(guī)劃助理實習(xí)報告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家互聯(lián)網(wǎng)物流科技公司擔(dān)任物流規(guī)劃助理實習(xí)生。通過參與倉儲網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化項目，我負(fù)責(zé)分析全國30個倉庫的實時庫存數(shù)據(jù)，運用線性規(guī)劃模型完成路徑優(yōu)化方案，使配送效率提升12%。具體工作包括：運用Python處理日均10萬條物流訂單數(shù)據(jù)，生成動態(tài)配送計劃；設(shè)計自動化盤點流程，將人工盤點時間縮短40%。期間，我應(yīng)用了運籌學(xué)中的整數(shù)規(guī)劃算法和SQL查詢技術(shù)，并形成了可復(fù)用的“需求預(yù)測庫存分配路徑規(guī)劃”三階決策模型。這些實踐驗證了課堂所學(xué)的物流數(shù)學(xué)模型在真實場景中的可行性，為后續(xù)算法優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支撐。

二、實習(xí)內(nèi)容及過程

1.實習(xí)目的

我想通過實習(xí)了解互聯(lián)網(wǎng)物流公司的實際運作，把學(xué)校學(xué)的倉儲管理和運輸優(yōu)化理論用到具體項目上，看看數(shù)據(jù)分析和模型怎么幫公司解決實際問題。

2.實習(xí)單位簡介

我在一家做電商倉配服務(wù)的公司實習(xí)，他們主要用大數(shù)據(jù)做智能路徑規(guī)劃和庫存調(diào)度，客戶都是線上零售商。公司不大，但物流技術(shù)團(tuán)隊挺有活力，每周都有技術(shù)分享會。

3.實習(xí)內(nèi)容與過程

開頭兩周跟著導(dǎo)師熟悉業(yè)務(wù)，看他們怎么用BI工具監(jiān)控全國倉庫的庫存周轉(zhuǎn)率，學(xué)他們用Python腳本自動抓取ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)。第三周開始接手一個項目優(yōu)化某個區(qū)域配送站的次日達(dá)方案。

具體是分析過去60天每個訂單的重量、體積、時效要求，發(fā)現(xiàn)有三個小區(qū)的訂單量特別大但距離配送點超遠(yuǎn)，導(dǎo)致配送成本占整個區(qū)域的30%。我嘗試用Dijkstra算法跑不同的路徑組合，發(fā)現(xiàn)合并兩個站點后，滿載率從65%提高到78%，單均配送成本降了9塊。導(dǎo)師讓我用SQL把優(yōu)化后的路線重新寫入WMS系統(tǒng)，我花了兩天把查詢語句寫對，跑完數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)司機投訴率確實少了。

4.實習(xí)成果與收獲

最明顯的成果是那個區(qū)域的總配送費用從每天5萬降到4萬5，雖然比例不大但客戶反饋挺好。我還整理出個模板，以后新區(qū)域上線可以直接套用數(shù)據(jù)清洗流程。個人上，以前覺得數(shù)學(xué)建模就是紙上談兵，現(xiàn)在知道怎么用線性規(guī)劃解決實際約束問題，比如車輛載重、時效窗口這些。團(tuán)隊里有個老哥教我用PowerBI做可視化，以前只會看Excel，現(xiàn)在能做動態(tài)看板了。

5.問題與建議

最大的困難是初期數(shù)據(jù)口徑不一，有些倉庫的入庫記錄和出庫記錄對不上，花了一周時間才弄明白是系統(tǒng)對接時字段映射錯了。我當(dāng)時就想辦法用Python寫了個數(shù)據(jù)清洗腳本，自動匹配關(guān)鍵字段，效率比手動查快多了。不過公司培訓(xùn)機制確實一般，沒人系統(tǒng)地講過他們的核心系統(tǒng)怎么用，很多操作都是摸索著學(xué)的。建議可以搞個新人工具手冊，把關(guān)鍵流程和常見問題都寫清楚，省得我們這些實習(xí)生瞎轉(zhuǎn)悠。另外，崗位匹配度上有點遺憾，我希望能接觸更多算法開發(fā)，但實際工作偏執(zhí)行和數(shù)據(jù)分析，可能是我對業(yè)務(wù)理解還不到位。如果能有更多接觸核心算法工程師的機會就好了。

三、總結(jié)與體會

1.實習(xí)價值閉環(huán)

這八周像把理論裝進(jìn)了實踐。7月15號我第一次調(diào)試路徑優(yōu)化模型時，運行結(jié)果總不對，導(dǎo)師讓我重跑三次才找到是權(quán)重參數(shù)設(shè)錯了。當(dāng)時特別煩，但第二天重寫代碼時突然懂了，原來約束條件的微小偏差會導(dǎo)致方案失真。后來做庫存預(yù)警報告，用ARIMA模型預(yù)測的8月1日到3日某品類的需求量誤差只有5%，比我上學(xué)時作業(yè)里跑出來的結(jié)果準(zhǔn)多了。這讓我真切感受到，物流規(guī)劃不是單純套公式，而是要結(jié)合業(yè)務(wù)場景反復(fù)迭代。

2.職業(yè)規(guī)劃聯(lián)結(jié)

實習(xí)前想當(dāng)算法工程師，但接觸后發(fā)現(xiàn)更愛做數(shù)據(jù)解讀。比如7月25號協(xié)助做配送時效分析時，我整理了1200條異常訂單，發(fā)現(xiàn)超時80%是因為路線規(guī)劃沒考慮小區(qū)電梯等待時間。這個細(xì)節(jié)直接讓我調(diào)整了測試區(qū)的仿真參數(shù)。現(xiàn)在考慮秋招，可能會往供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析師方向發(fā)展。導(dǎo)師說可以推薦我去參加下個月那個行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘競賽，我想試試用機器學(xué)習(xí)做需求預(yù)測，把實習(xí)里積累的品類關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)用起來。

3.行業(yè)趨勢展望

8月最后一周看公司給客戶做的年報，發(fā)現(xiàn)他們今年新上的人工智能分揀系統(tǒng)，分揀錯誤率從0.08%降到0.003%，單小時處理量翻了1.8倍。這讓我想起學(xué)校學(xué)的"智能物流"課，老師總說技術(shù)會改變游戲規(guī)則?，F(xiàn)在看確實，像無人機巡檢倉庫、無人車送件這些，都在改變傳統(tǒng)操作模式。我存了些項目案例，準(zhǔn)備下學(xué)期選《智能物流系統(tǒng)》課的時候用。

4.心態(tài)轉(zhuǎn)變

剛來時覺得物流不就是送貨嗎，來了發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)不止。8月10號凌晨3點，我還在改那個緊急的跨區(qū)調(diào)撥方案，因為系統(tǒng)突然報錯。以前遇到難題就想找老師，這次主動排查了4小時，最后發(fā)現(xiàn)是供應(yīng)商數(shù)據(jù)同步晚了。第二天匯報時領(lǐng)導(dǎo)夸我能扛事，雖然其實只是運氣好找到問題點?，F(xiàn)在寫實習(xí)報告，突然覺得這些加班、改方案的日子挺帶勁的。原來職場人說的"責(zé)任感"，就是這種"我的方案出了問題就得自己搞定"的感覺。

5.未來計劃

把實習(xí)里用到的Python庫整理成筆記，下學(xué)期想考個PMP證書，聽說對做項目特別有幫助。導(dǎo)師還給了我一些行業(yè)報告，說得等我論文選題時再發(fā)我，看來明年畢業(yè)找方向時，這些資源能幫大忙。

四、致謝

感謝實習(xí)期間給予指導(dǎo)的導(dǎo)師，他讓我明白物流規(guī)劃不只是建模，更需要理解業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)。比如7月20號討論區(qū)域劃分方案時，他提醒我考慮客戶投訴率的歷史數(shù)據(jù)，這個細(xì)節(jié)直接讓我調(diào)整了算法的優(yōu)先級權(quán)重。

感謝帶我的幾位同事，他們幫我弄懂了系統(tǒng)里那些復(fù)雜的接口邏輯，記得第一次調(diào)試數(shù)據(jù)接口時，