随着汽车服务行业的迅速发展,越来越多的企业成长为全国性的汽车服务企业。但是随着企业规模的不断扩大,对汽车服务备件的库存需求越来越大,原有的库存管理控制模式已经满足不了迅速增长的业务量的需求,总部与区域库存冗余的问题越来越严重,服务水平更是越来越无法保障。现阶段,汽车服务企业除了在总部所在地设有总部备件中心库之外,还会将市场划分为几个大区,每个大区设置备件调货中心,各调货中心负责本辖区范围内各维修站的备件供应,汽车服务企业的维修备件库存体系就是一个由众多库存机构所组成的分布式库存体系。现有库存管理方式下,各大区分拨中心分库是备件交付的主体,具有较高的自主权,一方面负责本辖区范围内各维修站的备件供应,一方面当本地库存不足时向总部中心库申请发货。这样的方式虽然便于管理,却人为地造成模块分割,加之总部对各大区分库缺乏控制力度,各大区在管理自身库存时各自为政,相互之间不能进行有效的沟通与协作,造成公司总体库存积压与个别大区库存短缺现象并存。因此,需要对现有库存控制策略进行改进并急需信息系统的建设升级。所以,对于汽车服务企业来说,企业发展的瓶颈问题在于准确的备件需求预测问题与实现信息共享,区域分部之间的库存协调问题。本文针对汽车服务公司目前在管理上出现的问题进行探讨,为了解决上述目前汽车服务企业整体库存费用居高不下、库存备件协调不当的问题,选取汽车服务备件中需求量最大、利润率最高的汽车维修备件作为研究目标,从两个方面解决现阶段汽车服务企业的这些问题。首先对维修备件故障规律进行了研究,提出基于动态故障规律的维修备件需求预测模型并实例验证,降低了维修备件需求的不确定性,大大减少了不必要的库存；第二个方面,本文在汽车维修备件的分布式多级库存背景下,将库存的集中控制策略引入汽车服务企业的维修备件库存管理,构建多级库存控制模型,并准确计算公司总订货点与区域订货量与调货量,降低库存成本与库存冗余程度。在模型应用过程中,求解各个库存控制参数时,订货点的求解可以采用数学解析方法求出并论证；但是由于库存控制模型的解决方案随着区域最大库存容量的变化,呈现指数性变化的复杂性,采用一般解析方法很难求解,而且基于对未来全国范围整体性平衡发展的考虑,本文设计了一种求解模型订货量与调货量的遗传算法对其进行求解。最后,使用公司系统中实际数据作为一个算例,来进行检验集中控制策略与库存控制模型的有效性。