数字化供应链管理预测与计划技术是指运用现代信息技术，如大数据、人工智能、云计算等，对供应链进行实时监控、数据分析和智能预测，以优化供应链的运作效率和响应速度。这一技术任务主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与整合：通过物联网（iot）、传感器、射频识别（rfid）等技术收集供应链各个环节的数据，包括库存水平、运输状态、订单执行情况等，并将这些数据进行整合，形成一个统一的数据库。
2. 数据分析与处理：利用大数据分析工具，对收集到的海量数据进行分析，挖掘潜在的规律和趋势，为预测和决策提供支持。例如，通过对历史销售数据的分析，可以预测未来的市场需求，从而指导生产计划和库存管理。
3. 预测模型建立：根据分析结果，建立相应的预测模型，如时间序列预测、回归分析、机器学习算法等，用于预测未来一段时间内的市场变化、需求波动等。
4. 计划制定与优化：基于预测结果，制定合理的生产和物流计划，包括生产排程、库存管理、运输安排等，并通过优化算法（如遗传算法、蚁群算法等）对计划进行迭代优化，提高计划的准确性和灵活性。
5. 可视化展示与管理：将预测和计划结果通过图表、仪表盘等形式进行可视化展示，便于管理人员快速了解供应链的状态和趋势，以及发现问题并进行调整。
6. 风险管理与应对：在预测和计划过程中，需要考虑各种不确定性因素，如突发事件、市场需求变化等，建立相应的风险评估和应对机制，确保供应链的稳定性和可靠性。
7. 持续改进与创新：随着市场和技术的变化，数字化供应链管理预测与计划技术需要不断更新和完善，引入新的技术和方法，如区块链、边缘计算等，以提高预测的准确性和计划的有效性。
总之，数字化供应链管理预测与计划技术是一项复杂的系统工程，涉及数据采集、数据分析、预测建模、计划制定、可视化展示等多个环节。通过运用现代信息技术，可以实现供应链的精细化管理，提高企业的竞争力和市场适应性。
