到2020年底,我国的汽车保有量首次追平了美国,与美国并列汽车保有量的世界第一,因此虽然近两年的汽车销量增长率在下降,但庞大的市场保有量仍然为汽车售后服务市场带来了巨大的繁荣。在整车销量放缓的情况下企业也更愿意花费更多的精力在售后服务市场以获取更多的利润,伴随而来的是更加激烈的竞争。本文的研究对象代理商企业主要依靠配件的销售业务获取盈利,在这个充满机遇但又竞争巨大的售后市场中,企业迫切的想要提升自己的竞争力,准确把握自身的业务经营情况,减少库存资金占用,预测下时段的采购需求量以制定合理的采购计划等。针对这些需求,本论文依托多价值链协同服务云平台,利用多链条的海量企业真实数据,进行综合数据智能分析并可将结果跨链协同服务,完成相应系统的开发。本文首先分析了代理商的传统业务运营模式与基于多价值链协同服务云平台的配件采购模式现状,总结了代理商目前采购备件中的问题和需求,基于此设计了面向代理商的采购数据智能服务总体解决方案,并对代理商的数据智能服务技术与数据资源服务模式进行了分析与研究,在此基础上设计了代理商采购数据智能服务系统的总体体系架构及各功能模块。基于代理商企业科学采购备件的实际需求,构建了XGBoost与TCN的组合预测模型并对其进行验证,通过与单模型的对照实验,可以发现组合预测模型拥有更好的预测性能,预测精度更高。同时,论文结合预测结果与当前配件库存数量为企业提供采购计划参考单。论文的研究中对多链数据的潜在价值进行充分挖掘,提取出有用的数据知识,帮助代理商企业提高供货及时率、减少库存积压,从而提升企业的业务水平与经营效益,提高代理商的市场竞争力。最后,完成代理商采购数据智能服务系统的开发,实现了企业相关问题的解决验证。该系统充分利用了数据空间中的海量数据资源,用户交互界面直观且易操作,可以有效提升企业的经营效率,实现对企业配件采购的数据服务支持。