新加坡數位主系統整合商 Primustech 近日開發一套名為「AI for Built Environment」（AiBE）的人工智慧大型語言模型（LLM）解決方案，專為設施管理領域設計，旨在讓建築物具備更智慧化的營運能力。
AiBE 被譽為首個專為設施管理打造的 LLM，其模型訓練資料涵蓋建築系統、工作流程、合規性與維護管理等領域的專門知識。該解決方案主要由三大模組構成：Scholar、Operator 及 Dweller，分別服務不同的使用者群體與管理需求。
三大模組提升不同層面營運效率
「Scholar」模組作為文件庫，主要協助技術人員、員工及新進人員快速檢索標準操作程序、故障排除指南，並追蹤認證狀況及貢獻知識。這有助於解決知識傳承流失與文件散落的問題。「Operator」模組則針對設施經理、營運主管與工程師，提供即時查詢建築管理系統（BMS）與電腦化維護管理系統（CMMS）的能力，並支援工單管理、系統控制、數據視覺化、跨建築分析與月報生成。此模組大幅簡化了操作複雜性。
至於「Dweller」模組，則專注於提升租戶體驗，處理租戶請求、停車場管理、空調延長使用、設施預訂、社區互動及訪客登記等流程，藉此改善租戶滿意度並提供自助服務的便利性。
Primustech 在開發 AiBE 的過程中，採行設計思考方法，透過深入訪談與實地觀察設施經理、技術人員、營運主管及租戶，歸納出系統碎片化、資料過載、勞動力知識流失以及歷史記錄難以存取等核心痛點。AiBE 的架構設計正旨在解決這些問題，採用 LLM 結合檢索增強生成（RAG）技術及 API 優先的策略，在不取代現有 BMS 與 CMMS 系統的前提下，提供單一對話式介面。
新加坡智慧建築實測效益顯著
AiBE 的商業驗證已在新加坡樟宜商業園區的智慧建築 The Gear 進行。作為早期採用者與實測場域，AiBE 在 The Gear 成功解決了建築系統知識零散、操作文件分散以及決策緩慢等問題。數據顯示，The Gear 的問題解決速度提升 30%，員工入職流程從 20 分鐘縮短至 5 分鐘，每年可節省 600 小時人力，並因時間節省及避免重複工作，每年節省約 46,000 新元（約新台幣 109 萬元）的營運成本。此外，文件檢索時間也從約 7 分鐘大幅縮短至半分鐘。
Primustech 預計透過 AiBE 的預測性優化功能，可為建築物帶來 8% 至 12% 的能源節約。未來，AiBE 的發展藍圖還將包含整合碳追蹤與綠色標章（Green Mark）報告功能。該公司亦強調，AiBE 的倫理框架優先考慮可解釋性，確保人類決策者在智慧建築的運作中，仍保有最終的控制權。
