随着经济的不断增长,重型汽车备件的需求量迎来了新的发展机遇,但能耗及碳排放引起的环境问题成为制约重型汽车企业发展的重要影响因素。备件库存管理直接影响企业的生产计划及对客户需求的满足情况,是企业节约成本,提高竞争力的重要手段。目前,重型汽车备件公司在库存管理方面不仅面临着成本与服务水平的双重压力,而且越来越受到节能减排约束的限制。本文以HY备件公司为例,从库存分类和订货策略两方面对重型汽车备件公司进行库存策略研究。首先,本文在国内外库存管理相关理论研究的基础上,提出了基于数据分析的多准则备件分类策略,通过应用K-means方法对备件五个准则的实际数据进行聚类分析,得到的备件的分类方案可以为后续精准库存订货策略提供数据基础及决策支持。其次,基于分类方案的结果,本文针对重点备件A、B类备件,提出了能耗约束下的多种备件订货模型,模型以库存成本最小、缺货率最低为目标,同时考虑了备件需求的不确定性及能耗大的特点,建立了碳排放约束下,库存能力可扩充的订货模型。并结合模型结构特点,设计了拉格朗日松弛启发式算法来求解模型。最后,本文对HY备件公司250种备件的订货策略进行了案例分析,利用企业的库存数据验证了模型的合理性及算法的有效性,给出了能耗约束下的库存订货策略,证明了本文提出的订货策略可以为企业节约成本。同时,通过对模型参数进行敏感性分析,给出了在不同参数变动下的库存成本与服务水平之间的帕累托最优解,为企业在库存管理方面提供了决策支持。