兖矿集团是一家以煤炭、煤化工、煤电铝三条产业链为主导的国有特大型企业。依托优越的地理位置，锐意改革，逐渐成为具有影响力的国际化企业。目前，兖矿集团积极改变生产结构，转变过去单一的煤炭开采结构，已形成以煤炭、煤化工、煤电铝相辅相成的产能结构。集团内部产业遍布济宁各市区，主要集中在兖州、邹城和市中区；集团外部产业布及贵州、陕西榆林、新疆、内蒙古鄂尔多斯、澳洲等地区，整体布局呈现内外兼修，相辅相成的态势。截至2011年底，企业资产总额达到700亿元，在册员工有9.3万人，位列中国企业500强排名第121位。随着煤化工和煤电铝产业的成熟，设备多样化特征显著，备件成分变得复杂，企业库存开始面临巨大压力，备件管理面临前所未有的挑战，而加强备件管理成为降低成本，提高效益的有效途径之一。设备管理是企业内部管理的重要内容，企业内部管理的好坏将决定企业的竞争力。设备是企业，尤其是资本密集型企业的重要生产要素，是企业从事生产活动主要依赖的工具。因此，设备管理是保持企业经济增长的有效手段。设备管理的一项主要内容就是备件管理。良好的备件管理可以保证生产和维修的对备件的需要，提高设备运转的安全性和持续性，使备件的供给及时化和备件的库存成本最小，以此赢得企业的总成本的降低。备件库存管理的研究涉及备件分类、备件需求预测、备件库存优化等多方面。本文试图通过备件需求预测这一方面的研究来优化煤炭企业的备件库存管理。支持向量机(Support Vector Machine)是Vapnik于1963年最早使用了这种方法，在当时是用作一种分类技术，主要解决模式识别的问题。支持向量机经历了统计学习理论的发展之后，更具有可操作性，它在解决小样本问题的时候，展现出良好的泛化能力。因此，本文试图也尝试适用支持向量机的方法，经过兖矿集团备件消耗的历史数据训练学习，得到理想的预测机，并据此对预测数据集进行预测。然后经过误差分析，验证支持向量机的可行性。基于此，本文采用定性与定量分析相结合、实证研究和规范研究相结合的方法，首先采用文献分析法汇总国内外备件需求预测的相关研究，了解研究现状，发现研究不足；同时，概述库存管理以及支持向量机理论；在上述分析的基础上，谈论了兖矿集团备件需求预测的相关问题，并且基于支持向量机建立兖矿集团备件需求预测模型，继而通过实证验证模型的可行性，并且通过结果评价最后为煤炭企业备件库存管理提供可行性建议。