当今电脑行业竞争激烈，利润微薄。作为众多业务数据源头的需求预测，是企业控制成本同时保证高水平客户满意度的关键。作为电脑行业需求预测中非常重要的一块，备件的末次订货问题，以其自身的特性决定它是难点中的难点。已有的研究资料中，能满足高适应性、高精确性、高实用性这“三高”要求的末次订货预测方法更是几乎没有。因此，业界急需一种能满足高适应性、高精确性和高实用性的新型预测方法。本文，首先分析了国内外现有可以用于备件末次订货的七大类预测方法，分析比较它们的适用范围，优势和劣势，采用基于失效率和在保产品数量的末次订货预测方法作为改进型方法的基础。其次，针对传统方法在失效率数据处理、在保产品数量数据处理、二者相乘方法等方面的不足，给出了改进方案。利用过去六个月实际失效率数据和韦伯分布进行失效数据预测，获得更准确的失效率数据；通过引入在保产品数量矩阵，获得的更加具体的在保产品数量数据；采用新型的失效率和在保产品数量矩阵相乘方法，通过VBA编程将其自动实现；引入非线性规划对模型进行校准，并建立完整的改进型备件末次订货模型。最后，以实际应用案例为基础，验证了改进后模型的显著预测精度改进效果，并探寻了新模型成功实施的过程，为其在电脑行业内的推广打下基础。