传统制造企业不可避免的持有库存,对库存的管理受到了越来越多的企业重视,因为管理好库存,不仅能够为企业减少部分资金,还能够保证客户的资源。企业储备原材料库存,能够保证对市场的变化做出应对,不耽误生产。但是,储备的库存量需要适度,对库存的管理要适应企业的需求,因为库存管理不当可能会给企业带来消极的影响。储备库存量太多,不仅占用了仓库的使用面积,影响了仓储效率,库存成本也随之增多。而库存量过低,就不能保证生产地顺利进行,影响交货时间,降低客户的满意度。这就需要企业找到合适的库存优化模型,来降低成本,提升顾客满意度。本文以W公司装配车间为对象,对车间的库存管理进行优化。在知网上查找并阅读了有关库存管理研究文献的基础上,对库存分类、聚类方法和库存需求预测的相关理论进行了介绍,综合分析每个方法的特点和优缺点,为解决本文的库存管理问题奠定了理论基础。首先根据在W公司装配车间实习了解到的情况,对车间中的库存管理现状进行详细的介绍,用数据作支撑说明车间中库存管理存在的问题,给后面的研究提供事实依据,根据问题分析存在这些情况的原因,为优化车间的库存管理提出解决方案。以优化库存管理为目标,先以物料的库存数据为基础,根据库存管理中存在的问题,选取合适的物料聚类指标,采用数据挖掘中聚类分析的方法对物料的使用数据进行分析,根据特征对物料自动的进行聚类,实现了科学合理的聚类,根据每类物料的特点,对每类物料提出存储策略,并对呆滞库存和物料盘点方法提出解决方案和优化方法。最后以4440型号的齿轮箱的箱体为例建立最小二乘支持向量机的库存预测模型,分析影响库存需求量的因素,来实现物料较为准确的安全库存量的储备,减少库存资金的占用,并与BP神经网络模型作预测对比,来说明该方法的优越性。本文研究优化了车间库存管理,减少库存成本,为企业的盈利提供指导,对企业在库存管理方面的运作有实际和现实的指导意义。