近些年来,航空市场竞争愈加激烈,各大航空公司意识到降低营运成本已经成谋求自身发展以及应对市场激烈竞争的重要措施,并纷纷制定了一系列增收节支项目,越来越重视对企业的精细化管理,使公司朝着低成本方向发展。面对此形势,本文以高价周转件为研究对象从初始备件数量优化、库存配置及可视化管理三个方面进行专项研究。针对高价周转件初始备件数量优化问题。本文提出了成本为约束条件,保障率为目标函数的备件系统优化模型。在模型解法方面,为改进量子粒子群算法存在过早收敛和经过一定迭代次数后多样性减小导致寻优能力变差的问题,本文进行以下工作:1)引入方差概念对粒子聚集度进行判定;2)针对量子粒子群中唯一的参数收缩扩张因子,引入动态权值思想进行非线性动态调整并引入进化因子;3)将改进后的量子粒子群算法用于对首期备件清单的优化。结果表明:改进量子粒子算法群求解所得出的备件清单,在购置成本相近的基础上,系统保障率更大,证明改进具有进步性。针对高价周转件库存配置问题,本文基于航空公司实际保障流程,提出多目标库存配置数学模型。通过Matlab编程实现对高价周转件库存保障流程的数值仿真,并以某航空公司实际信息为例进行验证。结果表明:配置方案在总体保障率、总成本和总停机待件时间上均较优,证明了模型与仿真程序的可行性。为实现高价周转件可视化管理,本文基于Visual Basic、Matlab及Access数据库开发高价周转件拆换信息更新管理模块和高价周转件库存配置决策模块,实现对拆换时间及新引进飞机信息的监控,并初步实现了库存配置决策功能。