本文以基于国际化供应链的航空制造业为研究背景,介绍了航空制造产业目前的发展现状,分析了航空制造业订单预测不精准、库存配置不合理等两大风险,指出了研究订单预测及库存策略问题的重要意义。本文选择航空制造企业A旗下两个工厂作为研究对象,结合实际数据对航空制造业订单预测与库存优化策略进行了研究。本文首先综述了国内外订单预测方法的主要研究成果,并对不同预测方法的使用条件进行了总结。结合本文研究对象的数据特点,确立了采用与之相适应的时间序列预测法为主的订单预测研究思路。针对库存策略的研究,分析了几种主要库存策略的特点及实施手段,并结合企业库存管理流程,选择了适合企业A的库存策略思路。在此基础上,针对B工厂订单系统所面临的预测精度较低的实际情况,本文就数据采集不标准造成的历史数据不完备问题进行讨论,对系统数据采用标准化流程改进以保证数据源的标准性及时效性。在此基础上,运用了移动平均、指数平滑和最小二乘法等多种预测方法对订单需求进行预测,通过对预测结果的分析及季节、趋势等因素的讨论,最终确定了基于季节因子的移动平均与最小二乘组合预测方法,用于提高B工厂订单预测的精度。其次,对B工厂的库存策略问题进行了研究。企业A采用传统的ABC库存管理法对物料库存进行分类并利用统一的采购标准对物料进行采购。这不仅造成了B工厂库存量和库存成本的增加,同时产生了浪费。本文以B工厂某零件为研究对象,利用数据统计方法对该零件订单需求规律进行分析,选用动态库存订购策略(s,S),通过对订货点和订货量的控制实现对库存量及库存成本的优化。在此策略基础上,利用仿真软件Extendism对动态库存订购策略(s,S)进行建模。为了获得更优化的库存策略参数,提出采用试验设计(DOE)方法对几种可能影响库存成本的因素进行全因素试验设计并探讨最优化配置,以减少库存成本。最后,本文选择与B厂运营情况有所不同的D厂进行订单预测与库存策略的研究。较之B厂的近百种零件,D厂有上千种零件需要管理,物料计划更为复杂,信息管理MRP系统的运用有效解决了D厂库存物料管理问题,但订单预测精度与库存优化策略仍然有待提高。本文利用MRP较强的数据管理、便于添加订单预测策略以及能够兼容预测软件的特点,运用蒙特卡罗模拟扩充了D厂MRP系统下的订单预测策略,并利用CB软件增加了D厂MRP系统下订单预测方法的多样性。对于D厂MRP系统下的库存管理,加入多种库存管理策略计算,为企业选择适合的库存策略提供了参考依据。本文研究结果和工厂实践表明,对于所提出的航空制造业订单预测与库存优化策略,能够有效提高B、D两厂订单需求预测精度和流程绩效,并降低库存成本,从而为企业创造效益,同时也为我国航空制造企业发展所面临的供应风险管理提供一定的理论与实践参考。