預測活動中所使用的方法和手段。預測是對事物的發展趨勢及其影響作出估計和判斷。在機械工業中，預測技術多用於市場需求預測和採用新技術的發展預測。傳統的預測方法和手段比較簡單。20世紀60年代以來，科學技術的進步為預測提供瞭比較可靠的科學方法和手段。預測技術應用的步驟是：確定預測目標；收集和處理有關的資訊和情報資料；建立預測模型；分析評價；修正預測值等。
預測技術大體可分為兩大類，即定性預測技術和定量預測技術。
定性預測技術 一種簡單易行的直觀預測法。它以代表性人物或專傢作為索取信息的對象，根據他們的知識和經驗來對事物的未來作出判斷。在缺乏足夠的統計數據和原始資料的情況下，采用這種方法可以獲得較為正確的結果。它可以采用個人判斷和專傢會議的形式進行，但這兩種形式都有一定的局限性。
在個人判斷和專傢會議這兩種形式的基礎上，又發展出另一種直觀預測方法，稱為特爾斐(Delphi)法。它是采取匿名方式征求專傢們的意見，並將他們的意見綜合、歸納、整理，然後反饋給各個專傢，作為下一輪分析判斷的依據。通過幾輪反饋，意見逐步趨於一致為止。特爾斐法能夠保持專傢個人判斷和專傢會議的優點，克服兩者的缺點，是一種被廣泛使用的方法。
在直觀預測法中，專傢對未來各種可能出現和期待出現的前景作出估計，可以用概率值表達，稱為主觀概率法。但未來事物總是相互聯系著的，通過一系列事物及其發生的概率，建立合乎邏輯推導程序的矩陣來研究未來各事物間的相互影響程度，稱為交叉影響概率法。主觀概率法和交叉影響概率法能使專傢的主觀估計定量化。
定量預測技術 這種方法是先通過電子計算機的運算對事物進行定量分析，然後對事物的發展趨勢作出預測和判斷。定量預測技術是根據歷史數據資料計算出未來事物可能出現的結果，而不是直接依靠人的主觀判斷。因此，運用定量預測技術得出的結果較為精確。
定量預測技術主要是建立各種數學模型，經常采用的方法有時間序列分析法和因果關系分析法。
① 時間序列分析法：根據時間關系模型研究預測目標（Y）與時間過程（t）之間的演變關系。用函數表示為Y=f(t)，簡稱為Y←t數學模型。它是根據歷史發展的統計資料，預測今後一系列時間的發展趨勢和可能達到的水平的數理統計方法。這種統計方法又包括移動平均法和指數平滑法。前者可以消除時間序列中的季節性變動、周期性變動和隨機性變動的影響。後者的優點是可以減少預測時所用的數據量。
② 因果關系分析法：根據因果關系模型研究預測目標(Y)與其影響因素(X)之間的因果關系。用函數表示為Y=f(X)，簡稱為Y←X數學模型。這種方法強調找出事物變化的原因，找出原因與結果之間的聯系方式，以預測未來。這類方法在經濟預測方面有較好的實用價值。常用的有回歸分析法、經濟計量模型等。回歸分析法是在大量統計數據基礎上尋求數據變化規律。數量經濟方法是根據客觀經濟規律，利用各種經濟因素之間的數量依存關系用經濟計量模型進行預測。
預測的可靠性在很大程度上取決於正確地選擇科學的預測方法。方法的選擇應在分析預測對象和所處的歷史背景後進行。在各種預測方法中，每一種方法都有一定的使用范圍，常常是互相補充的，可以綜合運用。