随着产品集成化设计的发展,复杂工业设备运行中不可或缺的关键备件对系统运营成本、设备利用率有越来越重要的影响。关键备件由于具有价值高昂、缺货成本极高、需求不确定性高的特点,其库存决策尤其需要精细设计。风险中立和假设需求分布的传统库存模型已不再适用,考虑风险规避的库存模型和对随机需求进行仿真预测是应对关键备件库存管理挑战的发展方向之一。本文选择金融风险度量中的条件在险值作为衡量库存损失风险的标准,并将其作为目标函数引入原成本最小化框架下的报童模型,从而建立以条件在险值为目标的风险规避库存模型。在推导出风险规避模型闭式解之后,本文在关键备件缺货惩罚较高、需求不确定性大的情境下,对最优解的性质进行分析,包括讨论缺货惩罚和风险置信水平对最优解的影响,以及最优解对长尾需求分布的敏感性等。本文还考虑了在无法获得全部需求信息的情况下,更具实际意义的数值解法,即利用样本均值近似方法将模型转化为可代入需求样本求解的线性规划模型。同时,利用基于备件可靠性的仿真预测方法,得到零件剩余寿命分布并建立预测公式,从而生成需求样本。利用数值解法和需求样本,本文进行数值实验对风险中立和风险规避两种模型进行分析对比,研究了风险规避策略下损失分布的特征、风险规避策略对降低损失分布不确定性和大损失均值的作用等,得到了一系列有助于深入理解风险规避模型且具有管理借鉴意义的结论。