随着经济增长的加速，市场环境也逐渐趋于多变，面对不断变化的客户需求，“灵活机动，反应敏捷”已成为汽车零部件行业的共鸣，这就要求企业对生产，制造，采购，销售各种信息能够全面把握，实时分析，及时处理，进而做到在组织内部进行快速灵活的管理优化，时刻保持组织高效与对客户的优质服务。汽车零部件供应链的动态性随着需求变化演变的更为复杂，供应链运作成本和风险也随之增加。因此，将实用先进的技术引入到汽车零部件供应链库存管理，已经成为汽车零部件供应链管理者的迫切需求。本文基于模型预测控制算法，对汽车零部件企业供应链库存优化操作方法进行了研究，主要包括三方面内容：1)分析了现有的汽车零部件供应链库存管理模式，提出了包括原材料供应商，零部件制造商，整车制造商，分销商在内的四阶动态供应链模型，结合汽车零部件供应链的特点，设计了优化目标函数，为汽车零部件供应链决策中采购，库存等关键环节进行的决策指导。2)结合汽车零部件行业供应链特点，通过分析和结合二次目标函数和一阶范数目标函数的各自优点，优化了传统模型预测控制中的目标函数，并给出了优化算法的实现步骤。3)在需求不确定条件下，将所建模型中的安全库存进行改进，即将目标安全库存由经验固定值转化为以不确定扰动为依据变化，保证整个供应链上库存水平成本最小化，使汽车零部件供应链库存管理更贴近于实际。此外，本文根据流程工业的动态模型，运用Simulink的仿真工具，进一步验证了文章所提算法的有效性。仿真结果显示，MPC控制策略保证系统能够很好地逼近设定目标，较大程度地抑制供应链上的牛鞭效应；在需求预测误差不确定的情况下，改进后的MPC优化控制策略带来了整体供应链库存成本的减低，以及最终客户满意度的提升。