随着制造业自动化水平也越来越高,制造业对设备的依赖程度也不断提高。设备管理己成为制造业企业经营管理的一个重要方面,在设备管理中备件管理是其中的一个重要环节,与运行管理以及检修管理并称设备管理的三大支柱。在很多企业里,设备管理费用占企业生产成本的8%以上,而备件费用又占维修费用的70%-80%,与此同时某些备件长期不用甚至已经报废不能再支持生产经营,而有的备件又由于需求预测不准确库存量不足,严重影响了生产连续性。除了备件需求的不确定性外,备件种类越来越多且周转缓慢也成为企业备件管理中日益凸显的问题,有些制造企业备件库存品种几乎达到其他成品库的20倍之多,不同备件具有不同的特性因此也需要不同的维护管理方法,这也无形中增加了仓储人员进行备件库存管理工作的难度。因此如何科学的进行备件管理,保障企业用最少资金保证最优的备件供应和管理并不断提高设备的可靠性、维修性和经济性成为企业日益关注的课题。本研究以备件为研究对象,对制造型企业的备件库存管理及优化流程进行研究,通过调查文献资料和建立数学模型等多种方式,运用理论和实证分析方法对备件管理方法进行梳理和探索。本文首先调研了备件管理优化的研究现状,认为当前的备件管理理论着眼于理论研究忽视了对于实践运用,备件的分类理论、预测理论以及库存管理理论分裂,缺少统一的、适用于企业生产实践的规范体系,并在次基础上整合备件管理的各个环节,以备件需求预测为导向,基于合理的分类为不同的备件制定预测方法和库存策略；其次笔者在现有理论研究的基础上针对备件预测理论进行了创新性探索,针对历史数据少的备件提出了基于主成分分析和支持向量机的综合算法进行需求预测,实验结果证明该方法能够获有效的改善支持向量机的性能,获得较好的预测精度。