本论文基于清华大学与某国际重工企业的联合研究项目撰写。根据该企业提供的历史需求数据，零件，供货商系统及订单收发记录，开发适用于四种订货模式的库存优化算法，用于优化随机补货提前期下具有服务水平约束的订货点，订货量以最小化库存成本。确定库存管理策略后，根据仓库空间布局，运输工具以及零件摆放的限制，把零件分配到仓库的空间中，优化仓库空间的分配，使长期运行的取货与补货的运作成本最小。对于随机补货提前期下的库存策略，考虑四种供货商系统的缺货概率，首先利用离散空间的卷积得到串行链总体的补货提前期分布，再根据平行系统的订单分配比例得到整个供货商系统的补货提前期。利用需求的记录和补货提前期的分布得到最小订货点。对应不同的订货模式，对于订货点和订货量进行二维搜索，以确定使长期运行单位时间成本最小的最优订货量和订货点。根据库存策略确定每个零件的体积订单指数，并考虑到不同零件对应资源的稀缺程度。优先分配占有稀缺资源的体积订单指数较小的零件到离出入口最近的位置，并利用不同存储单元的相对距离排序使相同的零件的存储位置彼此靠近，并分配不同的运输模式，使长期运行的运作成本最小。对比该企业之前采用的库存策略，论文开发的算法使不同零件的库存成本降低5%-20%，并使整体的库存量降低7%。对比企业之前采用的随机的仓库空间分配方式，以及小体积优先的分配方式和高频率优先的分配方式，算法中利用的COI分配方式产生的仓库空间分配具有稳定的成本优势。