随着我国民航业的飞速发展，近几年来各大航空公司获得了稳定持续的盈利。但是全球经济危机、航油价格上涨、国外航空公司的涌入、高铁的飞速发展等因素对航空公司的持续盈利、稳步发展提出了较大的挑战。因此，在日益激烈的市场竞争环境下，航空公司对运营成本的精细化管理显得尤为重要。　　机上供应品（简称机供品）是航空公司在航班生产过程中向旅客提供服务所使用或消耗的物品。其中，机上周转品是一类可以反复清洗使用的机供品，如沙拉碗、餐车、毛巾等。目前各大航空公司普遍意识到，机上周转品是管理提升空间最大的一类机供品。　　本文基于航空公司的生产实际，结合机上周转品的特点及管理要求，对机上周转品的库存管理相关问题进行了研究，为航空公司的精细化管理提供解决问题的思路和方法支撑。　　首先，针对单个基地的补货问题，建立了一个单周期的库存优化模型，在已知基地的需求、回收及安全库存下，决策期初的订货量，使得产生的库存成本（包括订货成本、存储成本和回收清洗成本）最小化。通过对模型的分析，分别得到了基地当天的富余量（或短缺量）以及到期末的累积短缺量的计算公式，进而设计了一个多项式算法对模型进行求解，并给出了算法的最优性证明。通过实际的算例，验证了模型和算法的有效性。　　其次，针对多个基地的补货及调运问题，考虑到各基地之间可以相互通过航班实现库存共享，建立了一个单周期的横向转运模型，决策各基地的期初订货量以及周期内各基地之间的调运量，使得产生的总库存成本（包括订货成本、存储成本、调运成本和回收清洗成本）最小化。基于模型最优解的分析，在模型参数满足一定条件下，得到了最优的期初订货总量的计算公式;在此基础上，将模型转化为一个网络流模型，并设计了一个多项式算法进行求解，证明了该算法的最优性。此外，根据期初订货总量可行解的范围，设计了一个求解原模型的启发式算法。通过实例分析，验证了该模型与两种算法的有效性。　　第三，针对多个基地多个外站的补货及调运问题，考虑到航空公司的航线网络结构及航班在基地或外站之间的运行情况，建立了一个单周期的横向调运模型，在已知机上周转品各航线的配备数量、各基地和外站的清洗周期及安全库存水平下，决策系统期初的订货量、各基地的订货分配量以及周期内各基地之间和基地与外站之间的调运量，使得产生的总库存成本（包括订货成本、存储成本、调运成本和回收清洗成本）最小化。在模型参数满足一定条件下，设计了一个启发式求解算法，给出了系统期初订货量的最优性证明，并提出了一个基于当前和未来库存短缺的调运策略。通过实例分析，与现有管理模式的对比结果表明，该模型和算法能够降低系统的订货成本和总库存成本，验证了模型和求解算法的有效性。　　最后，针对清洗业务外包的谈判问题，考虑航空公司与航食公司所签订清洗业务外包合同中的清洗周期和清洗服务价格，基于不同清洗周期下航空公司的库存成本以及航食公司的清洗服务成本，分析了双方进行谈判的可能性以及清洗服务价格的谈判区间;考虑到双方之间的合作关系，分别构建了在完全信息下与不完全信息下的谈判模型，讨论了航空公司应当采取的博弈策略。