俗話說，變化是唯一不變的現象。過去數年來，我們的工作、娛樂和交流方式發生了巨大變化。許多變化源自於人類發展的巨大進步，以及我們使用雲端、物聯網 （IoT） 和大數據等數位技術的能力。數位化為我們生活帶來的價值無庸置疑 - 並非一時炒作的熱潮而已。如果企業未能採用數位實務、工具或技術，就會被拋在後頭。

對於建築服務，我也有相同想法。多年來，我們憑藉傳統方法進行維護檢查、監控系統和診斷問題。過去這麼做有其道理，特別是每當發現故障時，都需要檢修技術人員親自到現場介入處理。但是，今天可以遠端完成監控、診斷、甚至修復問題，能空前地迅速解決問題、減少到府服務次數 （進而減少排放） 並提高建築物效能的透明度。同時，建築物系統提供的資料量及分析功能也不斷發展，可以持續分析所有系統參數，並預測即將發生的問題。

圖1 : 建築服務的演變（source：Siemes）

以下三項主要建築服務領域近年發生演變，並將隨著我們學會運用資料的力量而持續轉型：

1.遠端服務

委請服務技術人員維護建築系統的優點如下。這些人員對系統有透徹的瞭解，總是聆聽任何問題，並可多年合作，成為值得信賴的顧問。

然而，若能與遠端服務的優勢相結合，則更可實現兩全其美的優勢並增加附加價值，例如：

? 在發生重大事件時，可縮短反應和解決時間

? 預先診斷任何問題，以確保技術人員備妥正確的備件

? 為系統營運商提供作業支援–有時只需簡單的查詢

? 警報監控可主動處理問題或即將發生的故障

? 準備和支援現場維護活動

今天，全球組織空前重視業務連續性和抗壓韌性。在疫情持續之下，組織在建築外部的異地營運能力備受關注。維護服務也是如此–我們如何不必前往現場，就能確保建築的運作處於最佳狀態？

2.分析服務

近年資料分析技術飛快發展，一套全新的服務也隨之問世。藉由蒐集和分析不同系統的資料，使用者可依據設備條件來設法減少能耗、系統異常和維護需求。與傳統維護方法相比，採用以數據分析服務的智慧維護程序可降低能源成本、提高系統可用性並降低營運成本。

圖2 : 頂尖的設施經理懂得善用資料分析（source：Siemes）

3.預測性服務

雖然許多分析服務適用於十分靜態的規則和固定不變的情境，但由於數據科學和機器學習的發展，我們正在見證下一代的大幅躍進。整合運用建築及其系統的大量資料，可以設計出不斷學習和改進、更具智慧的演算法，以持續分析並預測建築物系統的未來行為，同時有助於發現人員與系統行為之間的相關性、找到重複問題的根本原因，或根據未來的預期來展現改善的可能性。

這可開啟各種全新的可能性，讓人們將服務視為創造價值的方式：

? 如果我們可以預測下一次何時需要維護特定設備，為什麼要堅持固定的時間表？

? 如果我們可以隨時預測需要多少能源，那麼就能以最具成本效益的方式管理能源供應。

? 如果我們可以預測實驗室環境中即將發生的故障–就能避免代價高昂的製程中斷事件

? 如果我們可以預測建築物中需要多少製冷或供暖量–就能以最節能的方式準確加以提供。

…機會無窮無盡。

遠端、分析、預測性、託管和雲端服務–這些不僅是時髦口號或短暫趨勢。在業務連續性和抗壓韌性日益重要的世界中，這種結合使建築服務的發展超越傳統維護的範疇。

安全始於設計

然而，由於資料隱私和安全性的疑慮，數位服務的轉型向來十分謹慎其中有些擔憂確實有道理，但是大多數現代化的遠端和分析平臺皆採用「安全始於設計」的開發方法，納入了最新的安全技術和標準。平臺供應商完全瞭解，只要發生一次網路安全事件，就可能使聲譽蒙受無法挽回的損害，因此他們首重保護客戶的系統和資料。就像銀行長期為網銀服務建立的口碑一樣，建築平臺供應商也同樣重視客戶建築資料的安全性和隱私性。

同時，它們為下一代智慧建築及其服務奠定了基礎。即使是當今最聰明的演算法，其給出的建議仍然是由主題專家重複檢查並執行，但目標是使建築物變得自主，進而根據分析和演算法的見解自行採取行動–方法包括進行必要的調整、訂購備件、現場服務或向業主和營運商建議改進措施。

儘管有些人對此感到卻步，但現在正是接納全球眾多產業的變化，並將這些知識應用到建築和建築服務中。在建築越來越聰明的今天 - 維護方法不也應該跟上腳步？

（本文作者Alexander Siemes為西門子中東亞太區智慧基礎建設數位服務主管）

**刊頭圖（source：Siemes）