随着我国经济和汽车产业的飞速发展,我国已逐渐成为世界第一大汽车生产和消费国,进而也带动了汽车售后服务规模得持续扩大。而汽车配件是整个汽车产业的基础,更在售后服务环节起着举足轻重的作用。随着售后服务业的不断成熟,引起了汽车企业对配件精准需求的逐渐重视,配件需求的准确预测和配件的及时供应对售后服务质量的提升起到了越来越关键的作用。同时,随着预测技术的发展,回归分析法、GM (1,N)灰色模型法和BP神经网络法逐渐流行,并逐步引入到汽车配件管理中。依托汽车产业链协作平台,将配件预测与配件销售衔接在一起,为制造厂提供精准的配件需求预测功能,已成为汽车售后服务企业提高服务效率的重要手段。目前,传统的汽车制造商采用了各业务单位提交配件计划单,来对制造厂三包期内的配件进行需求预测的方案。但是,各个业务单位申请的配件量往往依据经验确定,通常存在一定的误差,而制造厂将各个业务单位的配件申请仅做简单的“加法”处理,从而使累积误差增加。本文针对这一状况,首先对汽车配件销售管理中的配件预测模型进行了研究,设计了汽车配件需求预测解决方案。在该方案中将配件历史销量、整车销量、配件故障率等同时纳入配件预测因素中,从而使制造厂和各业务单位能够准确的获取配件需求量,进而及时供应满足客户需求,提升自身的业务和服务质量。其次,本文研究了多种预测算法,以提高配件需求预测的准确度。历史销量、整车历史销量及配件故障率等多种因素的影响,并结合多元线性回归分析、GM(1,N)模型和BP神经网络算法,对配件需求进行了建模分析。最后,本文使用C#语言,采用基于B/S模式的三层架构,对支持产业链协同的汽车配件销售预测系统进行了详细的设计和实现。