中国现在已经成为汽车消费的大国，在世界金融危机的风暴中，中国的汽车市场仍能保持不断的增长。然而中国汽车企业的迅速兴起，也导致了行业内剧烈的竞争压力，除了在产品、服务和价格上制胜外，企业更是越来越多的关注物流成本的控制，以期在这一环节上拓展利润空间。在汽车物流的各环节中，零部件的入厂物流作为源头，有着至关重要的作用。企业为了压低成本，在入厂物流环节大多委托第三方物流公司采用循环取货的方式来组织零部件的运输。通过循环取货多频次、小批量和准时性的取货，企业可以有效的减小库存水平，以达到精益生产的目标。然而传统的循环取货限定了供应商的供货量必须小于运输车辆的容量，且往往导致装载较低。为了解决这一问题，本文提出了将供应商需求拆分配送的方案，并针对这一方案进行了深入的研究。本文首先针对需求可拆分循环取货的路径优化问题，进行了深入的研究，构建了将供应商集货需求拆分配送的改进数学模型，以最小化运输和库存总成本为目标函数，并且满足时间窗和车辆容量的限制。通过设计禁忌搜索算法求解，并根据模型的特点对初始解及邻域搜索方法进行改进。最后应用实验数据验证算法有效性，通过与其他算法对比，结果表明通过需求拆分可以节约运输成本并提高车辆装载率。然后针对需求可拆分循环取货方式的实际应用方式进行了研究，给出了具体的操作流程并且分析了需求可拆分循环取货的实施条件。