伴随着汽车行业竞争的白热化，汽车物流成本的控制已成为汽车制造企业最重视的问题之一。在汽车物流供应链过程中，汽车零部件入厂物流被公认为是物流系统良性运作并持续优化的关键环节。各汽车制造企业纷纷改变传统的零部件入厂物流模式，引进较为先进的入厂物流模式，如工厂循环取货、联合库存配送等，以提高物流配送效率，降低物流成本。库存与运输配送是物流系统中两个最重要的环节，直接决定着物流成本，而库存与运输之间的“效益悖反”关系使得单方面考虑会陷入“囚徒困境”，必须合作、协调，寻求它们之间的平衡点，使得它们处于合作博弈的关系，才能使物流系统整体效益最佳。本文结合某第三方汽车物流公司的实习经历，强调库存管理在汽车零部件入厂物流中的重要性，构建库存约束下的汽车零部件入厂物流配送问题模型，并运用云遗传算法进行数值仿真实验，具体内容如下：首先，分别介绍了库存与运输的基本理论知识。在库存方面，从库存的概念出发，介绍了库存的作用、库存管理方法、库存成本构成以及库存控制策略；在运输方面，介绍了运输成本构成，对比分析了不同汽车零部件入厂物流模式；阐述了第三方物流公司在库存与运输之间的博弈关系。然后，分别构建了本地供应商和远程供应商在循环取货模式下的汽车零部件入厂物流配送问题模型，介绍了云遗传算法的基本原理，并运用云遗传算法对本地供应商取货模型进行数值仿真实验。最后，论文的研究成果在M物流公司为CW汽车主机厂提供的入厂物流服务中进行了应用验证，取得了良好的效果。