随着中国经济增长和人们对出行便捷性、舒适性要求的提高,国内汽车产量、销售量和保有量逐年增长。汽车保有量逐年提高的同时也意味着市场竞争更加激烈、平均车龄增长以及顾客对售后服务品质越来越看重。因此市场对汽车制造企业的要求也从满足顾客的基本用车需求和生产高质量车辆转向了提高汽车售后服务品质方向。企业间的差异化体现和竞争方向也在逐步往售后服务领域倾斜,这一变化意味着车企需要将更多的人力资源和资金资源投入到更高效完备的售后服务体系建设中。为了维持车辆售后服务的高品质,提高客户的满意程度和自身品牌价值,车企需要保证售后服务企业能够及时拿到需要的各类车辆配件,避免因为配件供应中断导致的服务中断。而可能导致配件供应中断的因素便是配件供应链上的各种突发风险。本文以整车制造厂CQ企业为研究对象,对其配件供应链上的配件供应模式、销售模式和库存管理模式进行了详细分析。总结出了配件供应和管理上可能产生潜在风险的环节。结合目前学术界对供应链库存风险传导模式的研究,提出了从供应链库存风险评估、库存风险防范和库存风险应对三个角度来进行系统设计和理论研究。通过对配件库存风险的评估,企业可以感知当前库存结构存在的风险,从而及时结合实际情况采取措施,防范潜在风险转变成现实风险。当库存风险真实发生后,企业可以借助风险应对机制高效地处置突发风险,将损失降至最低。针对以上三个角度,本文使用了贝叶斯网来进行库存风险评估,使用层级提升式深度森林这一新的集成模型进行配件分类,使用迭代式主成分分析协同过滤算法来进行风险分担协作企业筛选。由于贝叶斯网理论的特性,将贝叶斯网用于风险评估可以提高估值结果的可解释性。层级提升式深度森林模型结合深度森林的集成分类优势和Boosting算法的层级提升优势可以实现逐层提高分类精度,相比随机森林、SVM和MLP这类分类模型有着更高的分类精度。迭代式主成分分析协同过滤可以随着不断迭代来填补数据缺失值和降低数据维度,并通过聚类来解决模型可扩展性问题。最后,本文基于汽车产业链协同云平台和.NET技术实现了配件供应链库存风险管控系统,通过此系统企业能够及时感知库存风险,及时制定管理策略以及快速应对突发配件供应风险,降低了配件供应链的管理和维护成本。