预测采购常见于长周期物料，如进口纸张、特殊油墨等，且常为共用物料。一般根据销售预测或者客户的长周期供货合约（正式销售订单未下）来确定采购量，由于预测本身的不确定性，因此带来相应的管理困难，解决的方法是从预测准确度着手。预测理论模型已经相当成熟，困难的是如何调参，而AI在算法选择和调参上都有非常强的处理能力。

不同于传统的时间序列模型，选择机器学习和强化学习的算法，通过生成树数量、学习深度、验证范围、离散特征值、损失函数、过拟合等算法等调整对应参数，再纳入训练特征，如销量、工业指数、气候、平均值、销量差、成长率等，通过多轮计算模拟构建高可靠度的预测模型，预测模型解决了，也就从根本上解决了长周期物料的采购问题。

安全库存采购，常见于油墨、胶水、膜、劳保用品等，材料特点是不容易量化或者难以做到按单领用，通常由专业人员定期更新安全库存量，低于安全库存时采购，对供应商的到货及时性要求相对较低，ERP中基于安全库存的计划生成已经很完备，因此难点不是采购和跟催过程，而是如何确定合理的安全库存数量。解决思路和预测类似，但更多借助于时间序列模型，因为通用物料的存货数据通常足够完备，基于时间序列，AI调参和特征工程，即可以很好的解决安全库存数值确定问题。

最后谈一下部门特定请购（如生产部紧急补货、设备部备品备件采购等），这种情况的采购通常基于合理性的判断，需要综合业务需求、仓储库存、历史数据等多维度信息。AI不会起到直接作用，通常是利用AI的分析能力，基于事后的库存追踪，从而就请购合理性的评估形成闭环，并推动采购流程持续优化改善。

以上分四种情况简述了AI在印刷包装企业采购场景中的应用，可以看出，AI的应用并不难，适用的场景也多种多样。AI在印刷包装行业采购领域的应用已从单一环节自动化迈向全链路智能化。

因此，企业应遵循“整体规划、先易后难、效益导向”的原则规划AI应用的落地，具体路径则要重点关注企业数据质量、应用场景密度和商业价值闭环。唯有如此，企业方能在不确定的市场环境中，构建更具韧性、更富效率的采购体系，真正实现“降本不降质，增效不增险”的目标。