现如今,随着全球经济迅猛发展,我国经济不断发展,市场环境的变化速度加快,市场竞争日趋激烈。在这样的市场背景下,库存管理成为物流作业中实现价值增值的重要环节。随着企业新产品的不断增加,导致库存配置不断提高,有效的库存管理可以为企业提供更多的收益成本。对于餐饮企业来说,要维持正常的生产经营,就要在保证生产所需的原材料充足的前提下,尽量缩减原材料的库存量,以降低餐厅成本。由于餐饮业涉及物料具有使用周期短、物料周转率高的特点,因此为了达到利润最大化,企业应着重优化现有库存管理模式,寻找可提升的方向。本文的研究对象为大连市某K餐厅,对其物料进行分类并进行需求预测后提出订货策略。首先,本文对库存进行明确定义,对库存分类进行不同角度说明,同时对ABC分类法、层次分析法进行介绍和原理分析,为本文后续物料分类模型的建立奠定理论基础;其次,对BP神经网络的原理进行阐述,对其结果进行说明,同时分析BP神经网络的特点,分析其优点和缺点,全面展现BP神经网络。再次,通过实际调查对目标对象存在问题进行分析,对实际数据进行整理展现;最后,利用MATLAB软件,建立基于时间序列模型的BP神经网络需求预测模型,通过对BP神经网络结构的优化得到最后预测结果并依照指标进行结果的评价,同时根据物料分类体系和预测结果提出订货策略。