互联网时代,电子商务发展越来越快,在电商平台上,如京东,亚马逊,自营产品种类繁多,采购、交付活动频发,与上游供应商和下游用户组成的供应网络越来越复杂。如何管理好电商供应网络中的库存,以期更大程度满足用户需求已成为电商供应网络发展的目标。电商供应网络的各个库房除了要满足服务区域的用户需求,还需要支持其他库房,通过库存合作转运来降低供应网络的库存水平,提高用户满意度。文章主要针对电商供应网络中快速消费类产品展开研究。对比分析市场需求预测方法的优劣势,选择科学的需求预测方法。基于需求预测,考虑随机需求和库存转运机制,通过库存配置和转运研究电商供应网络的库存策略和转运策略。首先,从不同视角下对市场需求进行分析,归纳总结宏观、中观、微观层次市场需求的特点,对比不同层次市场需求下几种预测方法的优劣势。研究发现考虑购买量,点击量,库存量等因素,并根据节假日、交通、天气等特殊情景进行分析调整构建的综合集成预测模型的效果最好,更能够准确预测宏观和中观市场需求,而BP神经网络在预测波动性较小的微观市场需求方面具有优势。其次,针对电商供应网络的支持城市,通过改进的K-means聚类和多属性决策理论,基于最快满足用户需求准则,确定最大降低库存成本的库房选址方案。并对比分析本文所提出的选址方案和A公司目前选址方案的差异性,对比库存成本发现提出方案在理论上能够能降低成本,提高用户服务满意度。再次,根据市场需求预测,基于存储成本和缺货损失风险,得到库房的最优基本库存策略,最大化企业利润。同时,研究发现多库房多产品情形下,当发生缺货时,通过库存转运策略可以协调供应网络库存水平,降低库存成本,采用库存转运策略比不采用更能提高用户服务和供应网络利润。结合A公司的实际数据进行实证分析,结果表明新的库存选址方案在满足用户交货服务的基础上,降低了企业成本,同时缩短交货周期,提高用户服务体验。通过库存转运机制,能更好的实现库存均衡,减少库存成本,提高用户满意度。