随着我国经济实力的提升和移动互联网的迅猛发展,我国的电子商务得到了飞速的发展。电子商务作为一种虚拟性的交易方式,它需要许多社会服务环节的配合来为广大消费者提供便捷,它不仅代表了一种新的消费体验,也代表了一种零售及其配套服务发展的新业态。以物流服务来说,为实现高效便捷的购物体验,这就要求提升物流配送效率。从而“前置仓”这新概念被提出来。对于电商前置仓而言,需要对货类货量进行精准预测,因此,精确的预测电商订单量对优化电商前置仓仓储量、提升服务质量具有十分重要的意义。本文以快消品前置仓的订单量作为研究对象,对前置仓仓储量进行优化。首先,本文概述了国内外对订单预测的研究现状、前置仓的研究现状及仓储预测的研究现状与未来发展趋势,介绍了电商前置仓仓储的概念以及其与普通仓储的区别,并总结了研究电商前置仓仓储量优化的重要意义。然后,建立了多维泰勒网的时间序列预测模型,针对保定市三大牛奶品牌(伊利、蒙牛、新希望)的不同品种牛奶的电商订单量进行实例预测,并利用ARIMA模型进行预测对比分析。再通过阅读国内外关于企业仓储相关的文献,总结出电商快消品前置仓仓储量的四大影响因素——订单预测量、安全库存量、运输费用、仓储费用。并基于订单预测量构建出电商快消品前置仓仓储量优化模型。最后,实证研究,应用免疫遗传算法对保定市电商前置仓的牛奶仓储量进行优化求解。本文旨在建立合理的电商快消品订单量预测模型,得到较为精准的预测量,基于此建立合适的电商快消品前置仓仓储量优化模型,并结合实证研究,对保定市电商前置仓的牛奶仓储量进行优化。通过本课题的研究,对指导快消品移动电商企业的服务优化、成本节约、提高销售额的在线销售占比具有一定的参考。