随着我国居民收入水平不断提高以及老龄化趋势明显,医疗器械的市场需求进一步扩大,这给医疗器械企业库存控制带来巨大压力。B公司作为全球最大的介入医疗器械公司之一,其产品面临着需求预测准确率低、订货安排不合理等问题。一方面公司没有按产品进行细分并且未结合产品特点进行预测,另一方面公司主要通过计划人员采取移动平均法等简单预测方法,并结合个人行业经验进行手工调控。当前的预测方法过于简单,准确度较低,缺乏科学性,很难应对需求波动。这直接导致了B公司抗风险能力较差,经常出现缺货或者库存冗余的情况,产生大量的库存成本。因此,探讨B公司产品需求预测问题具有重要意义。本文以B公司为研究背景,针对其需求预测方法进行管理优化研究。首先,对B公司的产品销售情况和当前的库存水平进行分析,找出B公司面临的问题,并分析其原因。其次,提取了产品单价和销售数量等两个指标对产品进行分类,并对不同重要程度的产品采用不同的预测策略。然后,在一次指数平滑法基础上,采用变异系数法构建综合考虑SARIMA与Light GBM模型的组合预测模型,据此得出综合预测结果。最后,在大幅提高需求预测结果准确性的基础上,又根据B公司实际情况,建立相应的协同保障机制,主张明确各部门在工作流中的权责、加强工作流的数据化建设并对预测结果进行考核评估,从而为B公司建立的稳定预测方法提供制度保障。本文研究结果表明,组合预测模型在面对波动型数据的情况下,其预测精度会比单一预测模型更高。采用本文提出的模型能够有效地帮助B公司提升公司运营效率和产品订单响应速度,为其在中国市场的业务拓展提供强有力的后备支持。与此同时,本文相关研究结果也能够为其他领域的预测工作提供参考。