爱得科技官网的AI服务介绍中，两个案例给出了具体的结果：大连一家机械制造企业，设备停机率下降40%，维护成本减少35%，一年节省超200万元；大连某连锁生鲜超市，库存周转率提升50%，损耗率从15%降至8%，缺货投诉减少70%。

这些结果是怎么来的

制造业案例的工作流程是：连续1个月采集设备运行数据，涵盖温度、振动、转速等12项关键指标，然后基于这些数据搭建AI预测性维护模型，提前48小时预警故障风险。零售案例的工作流程是：结合大连本地消费习惯（冬季偏爱冻品、节假日生鲜需求激增）、天气数据、销售历史，自动预测每日补货量。

AI应用开发和“调API”的区别

调用一个大模型API，让系统能回答问题，这只是AI应用的第一个层次。真正产生业务结果的AI应用，需要做三件事：数据准备（数据从哪来、质量够不够、频率对不对）、模型与业务规则结合（预测结果怎么触发业务动作）、效果验证（哪个数字变了、变了多少）。

爱得科技在官网中对AI的定位是“让企业用得起、用得懂、用得好”。用得起，是成本可控；用得懂，是业务人员不需要理解算法也能用；用得好，是方案贴合业务场景、产生可衡量的价值。AI应用开发的核心不是“用了什么模型”，是数据能不能在业务里跑出结果。