【客戶背景】
台積電在各地廠辦的長期管理上，不只是維護設備而已，更希望做到「資產活化與前瞻科技」。透過導入資訊化管理平台，將多年累積的設備運轉與維修案例之資料整理為數據庫。並透過AI數據分析與生成式AI技術，設計出一個能「預測異常、主動診斷」的系統，真正落地應用在機電管理流程中，讓管理更聰明、更即時。
【需求及挑戰】
在這一波 AI 浪潮來臨之前，許多單位曾引進以「專家系統」為核心的設備預警與診斷工具。但這些老系統有幾個常見的缺點：
1. 太依賴人腦（領域知識需求高）： 系統的核心是「專家法則」，工程師必須耗費大量時間撰寫規則。
2. 規則建立費力又費時： 每次遇到新的或複雜的設備，或是現場情況有變，就得重新建立或調整這些法則。
3. 不夠彈性，不符現場需求： 這些固定法則有時難以應對現場複雜多變的實際情況。
【解決方案】
為了克服物業管理在設備維護上的挑戰，我們運用多年累積的設備運轉數據與維修案例知識庫，透過AI訓練設計出一套全新的設備預警與診斷模式。不再依賴僵化的專家法則，而是以數據與知識庫為核心，結合中央監控與物管平台資料進行分析。系統包含三大數據分析模組：
1. 設備運轉數據常模建立模組（設備異常預警）： 建立設備運轉常模，提早偵測異常。
2. 設備運轉異常原因歸因模組（設備異常歸因）： 分析數據判斷設備異常原因
3. 設備運轉異常解決方案推薦模組（分析過往維修紀錄並提供建議）： 分析組織累積的維修紀錄，提供最佳處理建議。
因此，系統不只會提醒異常，還能提出建議，幫助現場管理人員把過去的經驗跟智慧，真正轉化成日常可用的管理工具。
【成果與效益】
1. 主動預警設備異常
每月可主動發現約360件設備潛在問題，故障預警準確率高達99%，有效提升物業管理服務品質。
2. 提前介入，降低客訴
物管人員可在異常發生前介入處理，每月平均減少50%異常報案，顯著提升客戶滿意度。
3. 自動建議處理策略，提升效率
系統可自動提供故障處理建議，減少物管人員工時，單一異常事件處理時間平均縮短超過60%，每年可節省約 NT$3,600,000 工時成本。
4. AI自主學習，傳承管理經驗
透過 AI 模型自主學習，將資深物管人員的維運經驗永續傳承，同時降低新進人員教育訓練費用。