光伏行业的不断发展和市场需求的增加,促进光伏组件制造企业规模急速扩张。激烈的竞争态势对光伏制造企业库存量的控制提出了更高的要求,采用合适的方法分类产品,对各类产品进行销售量预测,计算安全库存,优化供应链下的库存管理组织架构在此起着关键作用。本文立足于AB光伏组件研发制造公司的光伏组件成品库存管理展开研究。首先揭示高库存现状,其次分析原因,接着从产品分类和销量预测入手,探讨针对不同产品需求情况进行深入研究。具体来说本文在对传统的ABC分类法进行优化的基础上,引入计算COV(Coefficient of Variance)值调整分类结果,最终实现产品准确分类并针对不同需求类型产品进行预测以及对库存管理进行优化:对于需求可预测型产品,根据产品需求特点,采用温特指数平滑法或BP神经网络法进行需求预测,并根据预测结果计算出对应产品的安全库存;而针对需求不可预测型产品,采用设置奖惩机制的方法降低平均库存水平。通过本文的研究预期能够改善该企业高库存等问题的不利局面,为其提供行之有效的方案,也希望通过本文的研究为该领域的发展贡献力量。