2008年以来,中国汽车产业飞速发展,汽车成为了人们日常生活不可或缺的一部分。但在充满机遇与挑战的今天,汽车市场需求越来越不确定,汽车及其零部件制造商面临着降低成本,优化库存的重任,对企业库存管理工作也提出了更高的要求。安全库存作为缓冲库存,可以有效降低需求不确定性带来的缺货风险,在市场需求不确定的大背景下,安全库存量的设置就变得格外重要。BS公司是知名的汽车部件供应商博世的中国分公司,与吉利建立了长期稳定的合作关系。面对吉利的订单需求时常超出实际需求的情况,BS公司存在需求预测不准和安全库存设置随意的问题,从而导致库存成本高和风险成本高并存,因此本文的主要目的就是提出高精度的需求预测模型和安全库存计算方法。在需求预测方面,本文先是采用灰色系统预测法建立了GM(1,n)模型,但由于其存在精度不高的问题,因此用马尔可夫链对其结果进行相对误差修正,缩小了预测结果与实际数据间的平均相对误差。在安全库存设置方面,安全库存的影响因素包括服务水平和需求不确定性,服务水平可从周期供给水平和产品供给率两方面来衡量,因此本文基于BS公司连续性盘点策略,提出了两种需求服从正态分布提前期确定的安全库存量计算公式,并结合两种物料需求预测的结果进行实例计算。最后基于以上研究从库存管理、供应链管理等方面对BS公司提出了几点合理建议,为BS公司的决策者提供参考。研究表明马尔可夫链对灰色预测模型有明显的精度提升作用,它能更好的反映实际数据的波动情况,拟合效果优势突出,同时根据计算样本物料在不同服务水平和需求不确定性参数下的安全库存量和再订货点,验证了两种因素对安全库存量的影响作用。两种安全库存量的计算方法,既可以帮助BS公司在维持同等服务水平时进行库存优化,反之也可成为提升客户服务水平的计算方法。本文为BS公司的库存管理提供解决方案,对其他连续性盘点企业的安全库存计算有重要的借鉴作用。