随着汽车产业的迅速发展,企业面临着更为复杂的环境和更为强劲的竞争对手。因此,汽车企业不仅仅需要提升自身的制造技术,更要提高售后服务质量。想要更稳定,更优质的售后服务,汽车配件库存量相对就要增多,但库存量的增多,带来的就是成本增加,库存过剩的风险加大。因此,有效的、准确的汽车配件需求预测不仅能有效降低库存的成本,还能提高汽车售后服务的质量,使企业获得更大的利益。首先,本文致力于设计并实现一个合理的汽车配件需求预测系统。以制造厂为核心,通过对汽车配件供应链和主要业务流程的研究,寻找影响汽车配件需求的关键因素。根据实际的调研需求,对比国内外汽车配件预测方案,选择由BA(蝙蝠算法)优化BP神经网络的方式来建立预测模型,并通过模型的训练和测试结果来验证该模型的有效性。其次,预测的基础在于数据,传统的配件需求预测往往只针对本地的数据进行预测,而忽视整个配件供应链上各节点数据之间的相互影响,这样往往会导致需求预测不准确。本系统利用JAX-WS框架来开发WebService,结合RSA加密算法来实现系统与企业之间安全的数据交换,并用整合过来的数据进行模型训练,提高模型预测的准确度。最后,根据系统需求实现系统管理模块、基础数据查询模块、数据交换模块、配件预测查询模块和模型控制模块,并完成对系统的功能测试和性能测试,验证系统的准确性和稳定性。本文将数据交换技术、预测技术和实际需求相结合,提高了预测的准确度和系统的可行性,并向用户提供简单、明了的可视化界面及多维度图表的展示,让用户能更直观的了解数据,为其后期的需求决策提供帮助。