设备管理是企业管理中的一项重要组成部分，它是企业生产的基础和保证。而备件库存管理又是设备正常运转的前提，是设备维修资源管理的主要内容。目前我国许多企业普遍存在备件消耗高、库存高和采购成本高等问题，这样必然会使企业在市场中失去竞争力。这些问题的解决只能依靠管理技术的进步和管理水平的提高。针对这些情况，本文建立了一种基于智能决策支持的备件库存管理系统，对备件进行有效管理。 本文首先对备件库存管理的理论进行了研究，分析了备件库存管理的基本特征，研究了备件库存管理的基本内容，提炼出了备件库存管理的决策问题。在分析目前常用的备件分类控制方法的不足的基础上，提出了一种基于BP神经网络的备件ABC分类模型，并给出了应用实例。研究了备件库存分类控制模型，根据不同的备件分类，选用不同的库存控制模型。 采用基于Web技术的B／S系统体系结构；对本系统的数据库进行了设计；重点从计划管理、采购管理、仓库管理、系统管理和智能决策支持等模块对本系统进行详细设计。采用面向对象技术来实现模型的管理，对模型类的定义、模型的组织、存储、调用和运行提出了相应的解决方案。给出了知识的获取途径、面向对象的知识表示方法和知识推理的过程。 最后，对本论文进行了总结，提出了本系统应该进一步完善的工作内容，并对备件库存管理系统的发展做出展望。