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2025 工務年度報告
深入解析設備維護挑戰與效率瓶頸
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LINE 工務維修數據洞察
識別維修事件
超過 7,500 件
超過 7,500 件
（此為LINE群組可見數據，實際總工作量預計更高）
- 利用AI技術自動分析聊天內容
- 將符合特定標準的訊息識別為獨立維修事件。
- 維修事件定義標準：單張照片、或訊息中明確提及房號、故障描述及關鍵詞（如「漏水」、「冷氣」、「電視」、「門鎖」）的內容，視為一筆獨立的維修記錄。
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12個月維修統計
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超載的真實規模
過去一年的維修通報數據進行深度分析
呈現出的不僅是日復一日龐大工作量
更是一個迫在眉睫的系統性危機
每一個統計數字背後
都深刻反映了一位住客體驗的受損
以及一個需要被迅速處理
卻被延誤的緊急狀況
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1,680+
超出極限的負荷
在 2025 年 7 月及 10 月，維修量達到了驚人的單月高峰，分別突破了 1,680 件。原本已超負荷的維修，這兩個月工作量更是直線飆升。
42.6
永無止境的循環
平均每天，工務會接到高達 42.6 件維修通報。這一數字無論是在平日假日，都幾乎沒著差異。持續性的高頻率通報，使得完成當前任務的同時，又不斷有新的需求湧入，形成一種永無止境的「搶救」模式，
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避免所有問題都以最高緊急度處理。
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缺少預處理，維修不分緊急程度、重要性
一股腦全部擠在 LINE 群插單
維修順序完全依賴工務個人的判斷與記憶。
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呼叫工務
今年10月
平均每5~10分鐘收到新項目，
「不是在做維修，是一直在接任務、
走路、喘氣、再接任務。」
連照片都像在刷 IG 動態一樣狂丟！
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從被動維修到數據驅動治理
維修通報數據經結構化與資料庫累積，為工程部從被動維修轉為主動治理奠定基礎。現在，部門可透過分析歷史數據與AI預測設備壽命，掌握整體健康數據，並據此提出改裝計畫、優化營運核心。這份數據分析不僅是工程部從執行層提升至策略決策層的首個具體成果，更展現了從問題解決者蛻變為價值創造者的巨大潛力。
立工程治理的三大支柱：數據、預警、策略
前瞻性的風險預警機制
- 提前規劃預防性維護（例如：在夏季來臨前完成所有冷氣機組的全面清洗與製冷劑補充），而非等到故障發生後才進行應急搶修。
- 制定緊急應變計畫，針對預測的高峰期儲備關鍵備品並安排額外人力。
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職稱重新定義
為了更好地反映工程部角色轉變後的管理職能與決策影響力，我們強烈建議將現行「工程技術員」等職稱，升級為如「設施營運管理師」、「設施資產策略專員」或「飯店工程治理經理」。這不僅能在內部溝通與外部招募時，明確傳達職位的核心價值與管理範疇，同時也能提升團隊成員的專業認同感與士氣，吸引更多具備數據分析與策略規劃能力的人才加入，為酒店的長期發展注入新的活力。
數據治理
使用AI工具深度分析以上統計數據對現況的洞察，我們發現了資訊不對稱、工作負荷超載與資源錯配等核心問題理。
短期目標 (3 個月)：數據基礎建設與流程優化
聚焦於建立數據透明度與效率的基石。
- 完成通報數據視覺化系統建置：建立一個直觀且互動式的數據儀表板，將每日報修數量、類型、平均處理時間、各部門通報頻率等關鍵指標即時呈現。這將取代傳統手動彙報，使所有利害關係人能隨時掌握工程部營運脈絡，減少資訊落差。
- 導入三層級通報分類制度 (L1/L2/L3)：明確定義緊急維修（L1，需立即處理）、一般故障排除（L2，可排程）、與預防性維護（L3，定期執行）的響應時間與負責層級。這將確保資源依優先級有效分配，避免所有案件皆被視為「緊急」，導致核心任務延宕。
- 建立標準化報修表單與流程：設計統一的數位化報修表單，要求使用者詳細填寫問題描述、影響範圍及期望完成時間。同時建立從報修提交、案件分派、執行到最終結案的標準化SOP，提升處理效率與準確性。
- 發布第一份月度工程數據報告：每月定期向管理層與相關部門發布包含趨勢分析、重點觀察與潛在風險預警的綜合報告，建立數據溝通的慣例。
- 設立工程透明牆並開始月度更新：將本 Gamma Page 作為初期透明牆，每月至少更新一次核心數據與重要觀察，逐步培養數據共享文化。
中期目標 (6-12 個月)：人力結構調整與制度建立
著重於優化團隊能力與建立更具彈性的運作機制。
- 完成職務說明書改寫，反映多系統技能要求：更新工程部各職位的JD，納入跨系統（如空調、機電、防水等）的維護與故障排除能力要求，鼓勵同仁多元學習，以應對日益複雜的設施系統。
- 建立旺季支援人力調度機制：針對已知的高峰期（例如夏季空調報修潮、雨季漏水通報）預先規劃內部或外部支援人力，確保在業務量激增時仍能維持服務品質，避免人力超載導致的倦怠與效率下降。
- 推動技術領域分工初步規劃：根據各同仁的專長與經驗，進行初步的技術分工，例如設立機電組、弱電組、土建組等，提升專業深度與問題解決效率。
- 導入預防性維護排程系統：從被動報修轉向主動預防。利用系統定期排程檢查與維護關鍵設備，減少突發性故障，延長設備壽命並降低長期營運成本。例如，針對冷氣系統，設定每季清洗濾網、年度深度保養等。
- 建立設備健康指標與預警機制：為核心設備（如大型空調主機、發電機）設定運行健康指標，並導入監測系統。當數據異常時自動發出預警，讓工程部能在故障發生前介入處理。
- 完成高峰期應對策略標準作業程序：制定詳細的高峰期應對SOP，包括緊急物料儲備、供應商協調、跨部門溝通頻率等，確保在壓力下仍能有序運作。
長期目標 (1-3 年)：資本改善與組織轉型
旨在透過大規模投資與策略調整，實現工程部全面升級。
- 執行三年資本性改善計畫：制定並逐步實施針對老舊、高耗能、頻繁故障設備的更換計畫，例如將傳統照明系統全面汰換為LED、更新老舊供水管線、升級過時的門禁系統等，從根本上降低維護需求與營運成本。
- 完成老化設備系統性更新：透過資本改善計畫，系統性地更新所有使用年限已到或效率低下的核心基礎設施，確保設施運轉的穩定性與安全性。
- 建立完整的工程團隊分工架構：在初步分工基礎上，進一步完善各專業組別的人力配置、技術培訓與職涯發展路徑，培養具備深度專業知識的技術骨幹。
- 從技術執行單位轉型為營運治理核心：將工程部從單純的「修繕單位」提升為具備策略規劃、風險管理與資產優化能力的「營運治理中心」，參與更前端的決策，例如新設備採購評估、節能方案推動等。
- 實現工程數據自動化整合：建立一個中央數據平台，將報修系統、設備監測系統、庫存管理系統、人力資源系統等數據進行自動化串聯與整合，實現全面的數據驅動管理。
這不只是一份報告，更是驅動變革與永續發展的藍圖
這累積的數萬筆通報數據，不僅僅是過去一年工程部同仁辛勤付出的量化證明，它更是一份強而有力的變革宣言與未來發展的藍圖。它詳實記錄了從被動救火到主動治理的必要性，從個人英雄主義到團隊協作的重要性，以及從隱性付出到透明化展現價值的軌跡。每一個數字、每一次報修、每一次深夜的緊急處理，都在為構建一個更高效、更具韌性的工程營運模式提供堅實的證據與強大動力。
「數據不會說謊，但它需要被理解、被闡釋，並轉化為有意義的行動。當我們能夠將每一次報修、每一個潛在的故障點、每一次緊急處理轉化為可視的資訊時，真正的改變，就已經悄然發生，並將持續深化。」
現在，基於這些清晰的數據洞察與詳細的轉型路徑，我們共同面臨一個關鍵性的抉擇：是繼續讓工程部在超負荷與資訊黑箱中獨自奮戰，重複舊有的問題，還是果斷投入資源，建立一個真正可持續、高效運作，並能為組織創造更大價值的現代化工程治理架構？這份路線圖，正是我們邁向卓越工程管理的第一步，期待與所有利害關係人共同實現這項關鍵轉型。
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