随着我国制造技术的飞速发展,越来越多的汽车制造企业,特别是越来越多的中小型汽车制造企业加入到了汽车行业的激烈竞争当中。零部件采购不仅直接关系着制造厂的利润,更是影响着制造厂的汽车生产活动以及售后服务活动。随着零部件通用性不断变强,汽车制造厂外购零部件的比例逐渐增大,制造厂也越来越依靠零部件供应商。因此,如何对需要采购的零部件数量进行预测并选择合适的采购供应商成为制造厂在制定采购计划时面临的主要问题。本文结合汽车产业链协作平台,以平台中零部件的业务数据为基础,构建零部件采购决策支持系统,系统采用科学的预测方法和评价方法为制造厂提供采购决策上的支持。论文主要做了以下工作：针对中小型制造企业在零部件采购中面临的主要问题,阐述了本文研究的意义,接着分析了采购预测技术的国内外研究现状,分析了评价方法研究的相关现状；结合产业链零部件采购的特点,分析系统对采购决策支持系统的需求、系统是以汽车产业链协作平台中的数据为基础,提出了asp.net三层架构B/S模式的系统解决方案；设计了系统的总体业务流程,明确了制造厂用户对系统的需求,建立了功能用例模型；分析当前主流预测方法,建立了适合汽车产业链采购特点的改进预测模型；从零部件在产业链中的流转情况进行分析,明确了零部件供应商评价指标在产业链中的分布情况；结合科学、全面、定性和定量相结合的原则,建立了质量、价格、合作能力、服务能力以及外部环境为主的指标体系,并对各指标的意义和计算方式进行了详细说明和设计；接着分析层次分析法以及模糊层次分析法的特点,结合制造厂用户评价和选择供应商的目的,建立了基于模糊层次分析法的评价模型；并对模型进行了算例验证,验证了模型的可行性；结合制造厂用户的需求以及功能模型,对系统的总体功能结构进行模块化组织,并对各个模块的功能进行了仔细阐述；对系统的体系结构进行了设计,根据业务流程和用户需求,分析了系统业务中的实体,以及实体之间的联系,建立数据库的概念模型,并根据概念模型建立了系统数据库的逻辑模型；最后,实现了系统的主要功能,给出了系统实现的相关界面。