随着制造企业生产和销售中间环节的减少,库存管理越来越直接面向企业客户。为降低库存成本、更好的满足客户需求,企业需要合理的管理库存。研究表明,库存管理的重点在于确定合理的库存水平,对库存水平变化的分析和预测可以找出库存管理存在的不足,有效满足客户需求。随着信息管理技术和数据挖掘技术的发展,开发面向库存管理的数据挖掘系统能够为企业提高库存管理水平提供帮助。本文根据库存管理业务的需要,建立面向库存水平分析主题的数据仓库,同时建立相关指标体系,利用BP算法挖掘其中知识,分析并预测库存水平,最后完成库存管理数据挖掘系统的逻辑分析与设计。论文详细阐述了库存管理的业务流程,并根据库存管理的特点和所用参数设计了面向确定库存水平主题的数据仓库;基于库存管理理论,建立了有效分析库存水平的指标体系,同时选择了算法模型与网络配置,设计了网络分析模型;着重考虑了原有BP神经网络算法效率较低、容易陷入局部极小的问题,改进了标准的BP算法权值的调整频率,提高了效率;最后给予本论文的技术路线,论文对企业实际运作中的数据进行了分析,证明了应用此指标体系和挖掘算法设计的库存管理数据挖掘系统的正确性和可行性。