我国是世界上汽车生产制造和销售大国,随着外商投资法的完善,国内营商环境的优化,越来越多的汽车制造相关企业会以新的身份进入国内市场,行业内的竞争会进一步加剧。与此同时,企业市场的环境也在不断变化,顾客需求也变得越来越个性化,汽车制造企业为保持强大竞争力,企业必须要对依靠库存驱动的传统生产方式进行创新,形成以顾客为中心,订单驱动生产的BTO(Build-to-order)生产方式,以便能够快速响应顾客需求。本文分析了BTO模式下汽车供应链的特点,从供应链的响应能力、供应链的稳定性,供应链响应成本三个维度对汽车零部件供应商的分级管理和数量决策进行了研究。结合相关理论,构建了供应商分级模型和数量决策模型,并利用遗传算法求解,得到了分级条件下最优的供应商数量和订单量分配决策。本文首先分析BTO模式下汽车零部件供应链的特点,考虑汽车零部件供应链响应能力可能涉及的影响因素,同时结合BTO模式下供应链的相关特征,对本研究的必要性进行了叙述。其次,通过已有文献的学习,并结合所参研汽车OTD(Order-to-delivery)课题的实践认知和专家访谈,建立了汽车零部件双层供应商评价指标体系,运用熵权法理论对零部件供应商进行综合评价并构建了供应商分级模型。然后,在考虑风险因素的情况下,建立了满足一定约束条件,总采购成本最小条件下的供应商最优数量和订单分配决策模型,并运用遗传算法对决策模型在MATLAB平台上进行求解,得出总采购成本最小的条件下,零部件供应商最优数量和订单分配决策方案。最后,结合案例分析对决策模型的有效性和算法的可行性进行了验证,通过将分级和决策模型在企业案例上进行运用分析,为汽车零部件供应商的选择决策研究和供应商管理流程研究提供了有价值的参考。