*通讯作者elenaa.puica@gmail.com摘要。本科学论文对IT解决方案的能力进行了综合分析，用于供应链管理中的预测分析。该研究采用了多方法方法，包括文献综述，案例研究，通过将机器学习模型应用于当前在市场上可用的技术解决方案中。该研究研究了当今可用的各种软件和技术平台及其关键功能，尤其是脚本，数据挖掘，算法，数据分析，建模，数据交互，数据可视化，报告，报告和数据统一。该研究还评估了与在供应链管理中实施这些解决方案相关的潜在收益和挑战。该研究的结果为供应链专业人士，IT经理和研究人员提供了有价值的信息，对该领域的预测分析有兴趣。此外，本文还讨论了该领域的当前趋势和未来方向。关键字：SCM1中的预测分析；预测分析效率2；技术效率3;预测分析软件4简介成功和表现最佳的供应链具有成本效益和时间效率，它们具有三种截然不同的品质。首先，大型供应链是敏捷的。它对需求或供应的突然变化迅速反应。第二，随着市场结构和策略的发展，它会随着时间的流逝而适应。只有敏捷，适应性和一致的供应链为公司提供可持续的竞争优势。第三，它们使供应网络中所有公司的利益保持一致，以便公司在最大化其利益时优化链条绩效。[1]预测分析包括许多用于开发供应链中新技术方法的统计和分析方法。因此，当需要操纵大量高度敏感的数据以预测未来事件并提出称为规范性分析的建议时，预测分析变得至关重要。