当前,企业面临的市场环境更为复杂,顾客需求多样化,产品更新换代越来越快,对订单响应周期速度要求也就越来越高,尽可能的满足客户需求即提升订单按时交付率在企业应对市场竞争中有至关重要的影响,企业需要掌握客户需求,将指定的产品在规定的时间内保质保量的交付到客户手中,从而保持或提升企业的核心竞争力。然而现实半导体行业订单交付业务中,零售厂商常存着在产能受限,预测准确率偏低,安全库存策略不具有产品针对性等特点。因此,如何提升客户订单按时交付率,成为企业需要重点关注和改善的对象。本文对X公司产能受限时提升客户订单交付率策略进行研究,主要是结合半导体产业发展现状与X公司客户订单交付现状,找出X公司零售业务部门客户订单交付率的症结所在。通过调研发现,X公司零售业务的目前成品预测及成品库存管理策略没有按照产品特异性记性区分,存在“一刀切”的问题,没有考虑零售加工工厂不同产品涉及到不同产线类型的产能限制,加上零售业务的订单需求波动大,预测难度高,致使订单无法按期完成交付。因此,需要从X公司零售业务中识别出各类产品线当中产能对需求满足率低的产品,并分析产品的订单分布和需求波动情况,设置合理的安全库存,从而提升订单交付效率。为了提高X公司在产能受限时客户订单按时交付率,结合需求预测模型的相关理论知识,以从三种产能需求匹配度低的生产线类型中选定的四种物料为例,通过MATLAB时间序列预测工具建立基于NAR的网络的预测模型,并与其他传统预测模型进行对比与验证,确定适合X公司零售业务产能受限产品的需求预测方法。在此基础上,将产能的限制考虑进安全库存模型中,提出X公司零售业务产能受限产品对应的安全库存策略。研究表明,X公司零售业务部门此类产品交付率的提升不仅需要对客户需求进行精准预测,同时需要在产能受限的情况下制定相应的成品安全库存策略以提高订单响应速度。只有多措并举,才能达到提高X公司零售业务部门客户订单按时交付率的目的。