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跟催+AI可以升级成这样
对于产品结构较为复杂的印刷企业，如精品礼盒、彩盒等，零部件种类多样，且通常为专单专用。在交货周期日益缩短的产业背景下，采购部门面临的跟催压力也与日俱增，其中跟单环节的工作量尤为突出。
在日常采购流程中：采购订单下达后，通常会记录在企业的ERP系统中，之后采购员需要根据生产计划，定期与供应商确认交货期，再根据供应商的回复进行协商，并及时通知计划部门进行相应调整，这导致采购员本应专注于例外管理，但却不得不应对大量重复且繁重的跟单工作，效率低且容易出错。
此时，采购助理的协助就显得尤为重要。智能采购助理是一款基于鼎捷雅典娜平台，结合传统ERP与AI智能技术，实现数据驱动智能跟催的应用。其独立于ERP系统，能够快速与ERP系统进行数据交互，依据既定策略协助采购员高效完成跟催任务，从而有效减轻采购员的工作负担，提升采购流程的整体效率。
- JIT物料的跟催频率较高，每2-4小时需跟催一次；
- 常规物料的跟催周期相对较长，每3-7天进行一次；
- 海外物料的跟催周期最长，每10-30天跟催一次。
通过智能采购助理则能轻松解放人工，系统自动“出手”。在设置跟催规则时，我们可以根据供应商回复的交期来判断是否自动接受。例如，对于常规物料，如果供应商提前3天交货，我们可以自动接受这一安排。
完成跟催规则设置后，采购助手可以自动执行跟催任务。供应商可以通过邮件、企业微信、钉钉等多种方式接收任务通知。他们可以在交期回复页面上进行回复，而采购助手会自动汇总供应商的回复情况，并定时将汇总结果提交给采购员。采购员只需处理那些有变更的交期信息即可。
除了能够完成基于确定规则的跟催任务外，采购助手还可以灵活处理各种临时任务。例如，它可以查询未交货明细，针对特定供应商或特定物料进行部分跟催。此外，采购助手还可以根据采购业务的具体场景特点，通过指令链的方式，实现多样化的跟催方案。
采购跟催是采购助手的一项关键功能。在AI Agent的技术框架下，它专注于特定场景中的任务处理，遵循AI Workflow的技术路径。与大模型的推理决策能力相比，它更适合制造业中基于特定规则的范式。
与此同时，采购助手能够充分利用企业已有的业务经验，例如跟催模式的定义和偏差周期的接受度等。这些经验是企业长期积累的宝贵财富。通过将这些知识固化，采购助手可以有效避免大模型可能出现的可靠性问题。
印刷包装企业如何快速落地AI？
采购跟催或是快捷切入口
当前生成式AI风头正盛，各行各业正加速AI落地价值的运用，在印刷包装领域也不例外。企业规划AI落地时仍需疏通业务卡点，加强布局场景甄选，以下3大要素决定AI落地的成功度：
1、数据质量是否达标：只有高质量的数据，才能有效支持AI系统的决策能力。
2、应用场景的密度是否足够：只有应用场景足够密集，AI在采购等领域的落地才具有实际价值。
3、商业价值是否形成闭环：只有形成闭环的商业价值，才能避免因短板效应而影响整体效益。
对于大多数印刷包装企业而言，如果现有系统的数据能够真实地反映业务实际情况，那么采购跟催就是一个理想的AI落地场景。这一场景不仅业务密度高，而且能够实现从采购跟催到订单变更的完整闭环。从价值来看，不仅可以显著提升工作效率，更重要的是，它能够避免人工跟催过程中可能出现的疏漏，从而确保物料准备和生产进度的顺利进行！
