复杂产品综合后勤保障(ILS)是在产品研制过程中采用全生命周期的概念,综合规划产品所需的保障问题,在考虑产品可靠性、维修性的同时,以合理的寿命周期费用提供与产品相匹配的保障资源,来提高产品可用性,增强保障的便利性,降低综合保障费用。在综合后勤保障中,产品的可靠性计算、保障方案决策和备件库存优化都是关键技术,也是研究热点,本文对这些关键技术进行了研究,并分析综合后勤保障的业务流程和信息架构,设计并实现了综合后勤保障系统。首先,在复杂产品的设计阶段,本文给出了产品可靠性预计模型。该模型将复杂产品的组成结构抽象成产品树,并针对树中的的分系统、模块等节点建立可靠性框图,对框图中的串联模型、并联模型、混联模型和N取k模型给出可靠性计算方法,并最终将产品树和可靠性框图相结合,计算出整个产品的可靠性。其次,本文仔细研究并分析复杂产品保障方案的多属性决策,根据复杂产品特定的保障特性,建立保障方案评价的准则层和各准则内的评价指标,使用AHP方法确定评价指标的权重,利用群决策理论实现定性评价指标的量化,联合运用TOPSIS法和灰色关联度法对保障方案进行优劣排序,并最后做了实例验证。同时,还分析了保障方案的决策结果和产品可靠性预计之间的相互支持与关联。再次,针对复杂产品备件的库存优化,提出S-METRIC模型。S-METRIC模型在传统的METRIC模型的基础上,改进了备件在各保障基地之间的送修机制,并重新定义备件期望短缺数的计算公式,拓展METRIC模型的使用范围。文中详细分析了利用S-METRIC模型对备件进行库存优化的原理和过程,确定了在不同费用下各保障基地的最佳库存量,给出费用与备件短缺数,费用与可用性之间的关系曲线供备件决策者参考,并做实例验证。最后,设计和实现了复杂产品综合后勤保障系统。包括介绍系统所使用的技术和平台,设计、测试和运行系统所需的软硬件环境,系统各功能模块的概要描述,数据库的逻辑设计和物理设计,系统的界面展示等。