随着经济全球化的迅猛发展，企业为获得更大的经济效益和市场占有率，构建跨区域跨行业的供应链网络成为必然趋势。因此在企业从传统的粗放型经营向集约型经营转变的过程中，准确高效的供应链管理特别是库存管理成为企业发展成败的关键。在现实的企业库存管理中涉及大量的不确定不可观察信息，制约了企业的高效库存管理。因此近年来，越来越多的企业管理者及研究者关注库存管理中的信息缺失问题。本论文研究了信息部分可观察环境下的库存管理问题，针对在钢铁行业库存管理中广泛存在的供应商容量不确定或不可获取等现实问题，分析了供应容量部分可观测的库存管理问题。论文的主要内容和创新点可概括如下：本文首先简述了供应容量部分客观测问题出现的原因，并利用马尔科夫决策过程方法针对此环境下的库存问题进行建模分析。在此基础上，引入非正态概率将模型化简为线性等式。针对简化后的线性模型论证最优订购策略的存在性，并与短视模型相对比，分析供应容量部分可观测对最优订购量的影响。考虑到实际的库存管理问题中，企业无法获知供应商供应容量的状态转移概率，我们针对上述问题建立了基于以往观察数据的贝叶斯马氏决策模型。利用贝叶斯估计的方法根据每周期观测到的实际供应值更新供应容量的分布函数。最后，我们针对此模型进行严格的最优解存在性理论分析，并对比短视模型，论证了在供应容量部分可观测条件下，企业将订购更多的货品的结论。