农业现代化的发展使得农机装备数量大增，且随着装备大型化、自动化、智能化程度的日益提高，维修需求也越来越多，装备维修的重要性日渐突出。但现有的事后维修方式，存在维修费用高、停机损失大等诸多问题，且维修备件库存方案的不合理，还使得维修备件库存不足或备件储存过剩的情况时有发生，从而导致缺货成本与库存成本的增加。因此，作为装备维修的主要内容，对装备维修策略和备件库存管理方法进行相关分析研究，具有重要意义。为确定合理的维修策略与备件库存管理方法，本文以农机装备制造企业为对象，在全面分析现存的维修与库存管理模式的基础上，结合国内外相关研究，提出了一套针对农机的维修与备件库存管理方案。针对农机特点与故障模式，确定了预防性维修的维修策略。面向预防性维修策略，进行了备件分类方法研究，在传统的ABC分类基础上，针对农机备件种类、数量多的特点，将AHP层次分析法与ABC分类相结合，通过建立分类层次模型、权重计算，得到备件分类结果。结合备件分类结果，选择关键备件进行需求预测研究，首先对农机工作特点与预测方法进行分析，确定BP神经网络算法为最恰当的预测方法，随后分析影响备件需求量的关键因素，经过数据处理，建立并训练神经网络，最终将训练合格的网络用于备件需求量的预测。得到备件需求预测量后，以最小库存成本为目标建立了集中订货与区域调拨两种库存模型，可用于维修站与区域中心间、区域中心与供应商层级间的库存管理，选用遗传算法对库存模型进行求解，确定了最优库存控制方案。最后，在理论研究的基础上，设计开发了面向农机制造企业的维修与备件库存管理系统，并进行了相关实例验证。