在现代航空维护、修理和运营（MRO）领域，库存管理的复杂性与不确定性正成为制约行业发展的关键瓶颈。以Vermorel航空公司为例，其库存经理需要管理10架飞机的维修备件，面对 250万种潜在维修需求 的挑战。当发动机进入维修车间时，故障诊断如同逐层拨开迷雾——外围零件可能在首日即可确认，而核心部件的损伤评估有时需要长达30天才能完成。更复杂的是，每个零件都有独立的维护周期和报废率，由此形成的概率网络让传统管理方法束手无策。
以CFM56发动机的维修数据为例：高压涡轮叶片更换概率达60%，燃烧室更新需求为30%，主轴承替换率为15%。若库存策略仅储备高压涡轮叶片而忽略燃烧室，当 18%概率 出现的双重需求发生时，备件库存立即陷入"高压涡轮叶片积压"与"燃烧室缺货"并存的矛盾局面，既造成资金占用和仓储浪费，又导致维修进度延误。
与传统方法不同，随机优化（Stochastic Optimization）技术为这一困局提供了突破性解决方案。该模型将整个物料清单视为 动态概率系统 ，通过量化分析回答关键决策问题：百万美元库存预算如何最大化维修完成率？接受5%延误率可节省多少成本？供应周期波动时如何动态调整策略？
这种方法的革命性不仅在于技术层面，更在于其带来的决策范式转变。管理者得以用"3%概率""预期损失5000元""投资回报提升15%"等 精确量化指标 ，替代传统的模糊经验判断。这种转变使团队协作更高效、风险评估更科学、商业决策更理性，最终实现库存成本降低与运营效率提升的双重效益。
在当前航空业激烈竞争的背景下，随机优化模型正为MRO企业提供关键竞争优势。该技术不仅优化库存管理策略，更通过建立 概率化决策框架 ，为整个行业的运营模式创新奠定基础，成为在不确定性中寻找确定性的战略工具。