随着中国经济不断发展,汽车行业已经成为与人们生活息息相关的支柱行业,汽车销量也随之增加。汽车销量的增加也进一步带动了汽车配件行业的发展,这使得汽车售后服务行业领域面临更大的挑战。售后服务企业要想更具有竞争力,必须具有创新性和快捷性,同时具备高质量的售后服务水平和组织化管理水平。要想提升企业品牌影响力、提高客户服务水平,完备的汽车备件控制是关键,因此需要科学的汽车配件需求预测系统提供支持。本文结合整个汽车配件供应链,研究符合实际的汽车配件需求预测系统。本文采用的预测方法为ARMA预测法,但由于业务数据的不规则性,本文采用Kalman-ARMA组合预测模型方法对配件需求进行预测。本文先将数据进行Kalman滤波处理,再建立ARMA的迭代预测模型,并使用自适应LMS算法调整ARMA的参数。算法模型构建完成之后,进行仿真,同时进行实验模拟并分析仿真结果的性能。考虑到汽车服务行业的关联性,系统需要对外部异构平台系统进行数据抽取,因此需要一定的协议技术进行异构平台的交互。本文采用WebService技术进行跨平台数据抽取,同时结合Quartz进行数据抽取任务的自动执行。另外,本系统采用Druid数据库连接池进行性能监控,保证了数据的机密性和系统的安全性。最后,根据业务需求实现系统各个管理模块,主要包括统计分析管理、数据抽取管理、需求预测管理、基础信息管理和系统管理。另外还要完成对系统整体测试,包括功能测试和loadrunner性能测试,验证系统的稳定性和实用性。