产品革新速度的提高，以及消费者偏好的快速变化，使得产品生命周期大幅度缩短。生命周期缩短，企业很难有效识别产品处于生命周期的哪个阶段，影响制造商生产计划的制定以及零售商订货策略的选择。因此，开展短生命周期产品需求预测和订货策略的研究，对于解决目前存在的问题具有重要的现实意义。
　　论文以西安工程大学研究生创新基金项目为研究依托，首先结合短生命周期产品的研究现状，给出短生命周期产品的定义及特点，同时分析了短生命周期产品需求预测和订货的影响因素，以及目前研究中典型的预测和订货模型。其次针对短生命周期产品需求的不确定性和缺乏历史数据，引用非线性自拟合的时间序列网络，构建基于NAR网络的短生命周期产品需求预测模型。零售商以需求预测的结果为理论依据，结合需求的三阶段特征，构建分阶段的订货策略。成长阶段，考虑由两个制造商、一个零售商构成的二级供应链，制造商、零售商围绕运输时间和产品价格进行博弈，零售商根据博弈的结果，求出纳什均衡，从而确定向各个制造商的订货量；成熟阶段，相似产品之间竞争激烈，一旦出现缺货现象，就会被相似产品替代，由此构建不允许缺货的单时期随机订货模型，求解零售商的最优订货量；衰退阶段，产品需求量在衰退前期迅速下降，中后期缓慢降低并逐渐趋于平稳，为此采取二次订购的策略，构建衰退阶段多时期随机订货模型，同时为保证零售商利益最大化，考虑制造商对期末未售出产品以一定折扣价格回收。最后以某服装企业为例，针对企业的某一款短生命周期产品——女装外套，建立NAR网络需求预测模型，采用MATLABR2014a进行仿真分析，验证模型的有效性；同时针对零售商的订货采取分阶段的订货策略。实证研究表明，短生命周期产品NAR网络需求预测提高了企业对市场的把控能力，降低了产品的积压库存；分阶段的订货策略，使得企业能够根据市场实际需求迅速做出调整，提高企业的经济利益。