交通運輸交通運輸企業(yè)物流管理實習生實習報告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家交通運輸企業(yè)物流管理部門擔任實習生。核心工作包括參與倉儲管理系統(tǒng)優(yōu)化，通過分析歷史數(shù)據(jù)，將貨物盤點準確率從92%提升至98%；協(xié)助運輸調(diào)度部門制定月度路線計劃，覆蓋區(qū)域日均運輸量達1200噸，較原方案降低油耗8%；運用企業(yè)資源計劃（ERP）系統(tǒng)處理訂單數(shù)據(jù)，月均處理量達5000單，錯誤率控制在0.5%以內(nèi)。期間，我應用了數(shù)據(jù)分析工具對物流時效性進行建模，建立了基于距離和路況的運輸時間預測模型，使配送準時率提高12%。通過實踐，掌握了物流信息系統(tǒng)操作流程及成本控制方法，驗證了課堂所學運輸管理理論在企業(yè)運營中的可行性。

二、實習內(nèi)容及過程

2023年7月1日至8月31日，我在一家交通運輸企業(yè)物流管理部門實習。主要目標是熟悉倉儲及運輸環(huán)節(jié)的實際運作，了解行業(yè)標準化流程。

這家公司規(guī)模中等，年貨運量約50萬噸，業(yè)務覆蓋全國，以整車運輸和倉儲服務為主。我所在的部門負責區(qū)域內(nèi)的貨物調(diào)度和庫存管理，系統(tǒng)以WMS為主，輔以ERP進行訂單協(xié)同。

實習初期，我跟著導師學習日常作業(yè)流程。重點是貨物入庫的質(zhì)檢和上架環(huán)節(jié)。7月5日至10日，我參與了一次滯留貨物的盤點項目。倉庫面積8000平米，SKU種類2000余種，初期準確率只有88%。我提出用ABC分類法優(yōu)化盤點順序，將高頻周轉(zhuǎn)品優(yōu)先處理，導師采納后，準確率一周內(nèi)提升至95%。

7月15日，我被分配到運輸調(diào)度組，負責區(qū)域線路的時效性分析。8月2日完成的首個項目是優(yōu)化某條連接三個主要樞紐的運輸路徑。原路線單程120公里，耗時5小時，油耗成本占比23%。我用Lingo軟件建立線性規(guī)劃模型，考慮坡度、限速等12個變量，調(diào)整后路線縮短至98公里，時間縮短到4.5小時，油耗降低至18%，客戶投訴率下降40%。過程中遇到的問題是系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口不穩(wěn)定，導致部分歷史運力數(shù)據(jù)缺失。我自學了Python的pandas庫，手動整理了三年內(nèi)的5000條運單記錄，為模型補充了缺失維度。

8月10日參與了一個智能化倉儲項目。由于系統(tǒng)升級，原有的RFID讀取錯誤率高達15%。我協(xié)助技術(shù)部排查發(fā)現(xiàn)是標簽間距不足導致的信號干擾。提出調(diào)整貨架布局增加讀取距離，并建議分批次更換老舊天線，方案實施后錯誤率控制在2%以內(nèi)。期間，我也注意到部門在動態(tài)路徑規(guī)劃方面依賴人工經(jīng)驗，缺乏實時數(shù)據(jù)反饋機制，導致高峰期車輛空駛率超過10%。

實習最后兩周，我開始獨立處理異常訂單。例如8月25日一起跨省冷藏車溫度異常事件，我通過系統(tǒng)追溯到具體路段，協(xié)調(diào)司機調(diào)整制冷參數(shù)，最終避免貨物報廢。這個過程中我學會了如何用運輸指數(shù)（TI）評估風險。

這段經(jīng)歷讓我意識到，理論模型在現(xiàn)實中需要不斷調(diào)整。比如課本上均勻分布的貨物，實際倉儲中常因周轉(zhuǎn)率差異形成“蜂巢效應”。我意識到自己還需要補足供應鏈金融方面的知識，比如運費保理這類業(yè)務對信用評估的要求。公司培訓以部門內(nèi)部為主，缺乏跨領(lǐng)域的知識普及，特別是對新能源運輸工具的法規(guī)更新這塊兒更新不及時。如果單位能組織更多行業(yè)交流，或者引入外部講師講解政策變化，效率可能會更高。崗位匹配上，初期我主要做執(zhí)行層面的事務，對戰(zhàn)略層面的運輸網(wǎng)絡規(guī)劃接觸較少，希望能有機會參與更宏觀的項目。這段經(jīng)歷讓我更清楚自己想往多式聯(lián)運方向發(fā)展，特別是鐵水聯(lián)運這塊兒，需要繼續(xù)學習港口調(diào)度和鐵路專用線的操作規(guī)范。

三、總結(jié)與體會

2023年8月31日結(jié)束的這八周實習，像把課本里的運輸網(wǎng)絡圖和成本曲線，變成了每天盯著屏幕跳動的實時數(shù)據(jù)。一開始覺得課本里講的ABC分類法、運輸指數(shù)這些，跟實際操作有距離，但參與完7月5日那次盤點優(yōu)化后就不一樣了。當時倉庫8000平，SKU2000多種，初期準確率88%，我建議用ABC法調(diào)整盤點順序，優(yōu)先處理周轉(zhuǎn)率高的商品，導師采納后一周內(nèi)準確率蹦到了95%。這讓我明白，理論落地不是照搬，得結(jié)合具體場景。

實際操作中最大的挑戰(zhàn)是8月2日那個線路優(yōu)化項目。原路線120公里單程要5小時，油耗成本占比23%，客戶投訴率居高不下。我用了Lingo做線性規(guī)劃模型，考慮了12個變量，包括坡度、限速、天氣影響，最終把路線縮到98公里，時間縮短到4.5小時，油耗降了18%，客戶投訴直接降了40%。過程中系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口不穩(wěn)定，5000條運單記錄有缺失，我就自學用Python的pandas庫手動整理，雖然加班到晚上十點，但把運力預測的誤差從15%降到5%，這種啃硬骨頭的感覺，比單純做題有成就感多了。

這段經(jīng)歷讓我對職業(yè)規(guī)劃有了更具體的想法。之前覺得運輸管理就是調(diào)調(diào)車、管管庫，現(xiàn)在清楚了很多細節(jié)直接影響整個供應鏈的效率。比如8月25日處理的那起冷藏車溫度異常事件，我通過系統(tǒng)回溯到具體路段，協(xié)調(diào)司機調(diào)整制冷參數(shù)，最終保住了貨物。這個過程讓我意識到，未來想做好多式聯(lián)運項目，光懂理論不夠，還得熟悉鐵路專用線操作、港口調(diào)度規(guī)則這些實際細節(jié)。行業(yè)趨勢上，看到公司開始試點新能源運輸車，我意識到自己得趕緊補上這塊知識。后續(xù)學習里，我打算重點深化智能物流系統(tǒng)應用，可能明年就考個高級物流師證書，爭取把在學校學的路徑優(yōu)化算法，跟企業(yè)實際需求更緊密地結(jié)合起來。

最重要的是，心態(tài)真的變了。以前覺得實習就是打雜，現(xiàn)在明白每個環(huán)節(jié)都可能出問題，責任重大。比如一次調(diào)度失誤可能導致幾百噸貨物延遲，這種壓力會讓你把每個數(shù)據(jù)都盯緊?？箟耗芰Υ_實提升了，而且發(fā)現(xiàn)團隊合作特別重要，技術(shù)部、調(diào)度組、司機之間信息同步不暢時，問題會放大，但大家合力解決后效率又很高。這種從學生到職場人的轉(zhuǎn)變，是學校里學不到的。未來無論是繼續(xù)深造還是直接工作，這段經(jīng)歷都讓我更清楚自己的短板和優(yōu)勢，也更有底氣去面對挑戰(zhàn)。

四、致謝

感謝在實習期間給予指導的部門領(lǐng)導，讓我有機會接觸實際的物流運作流程。特別感謝我的實習導師，在項目推進中提供了具體建議，比如在7月15日負責的運輸路徑優(yōu)化項目中，關(guān)于如何整合歷史運力數(shù)據(jù)給出的指導很有幫助。感謝運輸調(diào)度組的同事，和他們一起處理異常訂單，比如8月25日冷藏車溫度異常事件，讓我學到了如何快速響應。感謝倉儲管理組的同事，在7月5日盤點