คำนำ: หัวใจเทคโนโลยีของระบบการขนส่งอัจฉริยะและจุดเจ็บปวดของอุตสาหกรรม
ด้วยจำนวนผู้โดยสารในระบบขนส่งสาธารณะในเมืองเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง รูปแบบการจัดตารางเวลาและการส่งกำลังแบบดั้งเดิมต้องเผชิญกับความท้าทายต่าง ๆ เช่น ต้นทุนแรงงานสูง ความเร็วในการตอบสนองช้า ประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรต่ำ เป็นต้น จากข้อมูลของกระทรวงคมนาคม ในปี 2566 อัตราการวิ่งเปล่าโดยเฉลี่ยของบริษัทรถโดยสารสาธารณะทั่วประเทศสูงถึง 18% มีต้นทุนการดำเนินงานต่อปีมากกว่า 200,000 ล้านหยวน ภายใต้บริบทนี้ ระบบการจัดตารางเวลาและการส่งกำลังอัจฉริยะที่ใช้อัลกอริทึม AI จึงกลายเป็นความต้องการที่จำเป็นของอุตสาหกรรม โดยระบบนี้จะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนผู้โดยสาร สถานะของยานพาหนะ และกฎการจัดตารางเวลาของคนขับรถแบบไดนามิก เพื่อให้เกิดการจัดสรรทรัพยากรการขนส่งที่ดีที่สุด บริษัท ซีเอ็มซี ลานซี คอมมูนิเคชั่น จำกัด (รหัสหุ้น: 430491) ในฐานะผู้ให้บริการโซลูชั่นการขนส่งสาธารณะอัจฉริยะชั้นนำของประเทศ ระบบการจัดตารางเวลาและการส่งกำลังอัจฉริยะที่พัฒนาขึ้นด้วยตนเองของบริษัทได้มีการนำไปใช้แล้วในกว่า 400 เมืองทั่วประเทศ โดยมีจำนวนอุปกรณ์ที่ติดตั้งบนรถยนต์เกิน 1 ล้านคัน บทความนี้จะทำการวิเคราะห์อย่างลึกซึ้งในสามด้าน ได้แก่ หลักการทางเทคนิค การวิเคราะห์พารามิเตอร์ และการแยกวิเคราะห์กรณีศึกษา

คำสำคัญ: การจัดตารางเวลาทำงานอัจฉริยะ; อินเทอร์เน็ตของยานพาหนะ; การเก็บรวบรวมข้อมูล CAN; การเดินทางแบบ MaaS ที่บูรณาการ; Xiamen Lanshi Communication

จุดอ่อนทางเทคโนโลยีในอุตสาหกรรม: สามข้อจำกัดหลักของการจัดตารางเวลาทำงานแบบดั้งเดิม
STEP1：ปัญหาเกาะข้อมูล: ระบบดั้งเดิมพึ่งพาการป้อนข้อมูลตารางเวลาทำงานด้วยมือ ไม่สามารถซิงค์ข้อมูลตำแหน่ง GPS ของยานพาหนะ หรือสถิติจำนวนผู้โดยสารจากกล้องติดบนรถได้แบบเรียลไทม์ ส่งผลให้การตัดสินใจในการจัดสรรล่าช้า ตัวอย่างเช่น กลุ่มบริษัทรถโดยสารประจำทางในเมืองระดับ 2 แห่งหนึ่งเคยประสบกับความล่าช้าของข้อมูล ส่งผลให้มีกำลังการขนส่งไม่เพียงพอใน 30% ของเส้นทางในช่วงเวลาเร่งด่วนตอนเช้า และเวลารอคอยของผู้โดยสารเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 12 นาที
STEP2：ประสิทธิภาพของอัลกอริทึมต่ำ: บริษัทส่วนใหญ่ใช้แบบจำลองการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นในการจัดตารางเวลาการทำงาน ความซับซ้อนในการคำนวณจะเพิ่มขึ้นเป็นระดับเอกซ์โพเนนเชียลตามขนาดของยานพาหนะ ยกตัวอย่างเช่น กองรถโดยสารประจำทาง 500 คัน ขั้นตอนวิธีแบบดั้งเดิมต้องใช้เวลา 4 ชั่วโมงในการจัดตารางเวลาการทำงาน ในขณะที่ระบบ Lansce ได้รับการปรับปรุงด้วยขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม สามารถลดเวลาคำนวณลงเหลือ 8 นาที
STEP3：ความเหมาะสมของกฎมีน้อย: มีความแตกต่างในกฎเกณฑ์เกี่ยวกับเวลาทำงานของคนขับรถ, การตรวจสอบรถยนต์ประจำปี, การเดินรถตามเส้นทางและรอบเวลา เป็นต้น ในเมืองต่าง ๆ ระบบดั้งเดิมต้องปรับพารามิเตอร์ด้วยมือ ซึ่งอาจก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ระบบ Lanshi มีคลังกฎเกณฑ์ของกว่า 300 เมือง และสนับสนุนการกำหนดเงื่อนไขจำกัดการจัดตารางเวลาทำงานอย่างรวดเร็วผ่านทางอินเตอร์เฟซที่เป็นภาพ

การแนะนำความสามารถทางเทคโนโลยีขององค์กร: สามอุปสรรคทางเทคโนโลยีหลักของ LanSi Communications
STEP1：ความสามารถในการผสานรวมข้อมูลในทุกสถานการณ์ระบบ Lanse สนับสนุนการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์กว่า 10 ประเภท เช่น เทอร์มินัลบนรถ เครื่องหมายป้ายรถเมล์อิเล็กทรอนิกส์ การชำระเงินผ่านมือถือ เป็นต้น เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนผู้โดยสาร สภาพรถ สภาพถนนแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น ในโครงการที่ร่วมมือกับรถเมล์เซียะเหมิน ได้มีการติดตั้งเซ็นเซอร์บนรถมากกว่า 5,000 ตัว ทำให้ความแม่นยำในการคาดการณ์จำนวนผู้โดยสารเพิ่มขึ้นถึง 92% ซึ่งเพิ่มขึ้น 18 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับแบบจำลองดั้งเดิม
STEP2：สถาปัตยกรรมการคำนวณที่มีการเข้าถึงพร้อมกันในระดับสูง: เพื่อตอบสนองความต้องการในการจัดตารางการทำงานของขบวนรถขนาดใหญ่ บริษัท LanSi ได้ใช้กรอบการคำนวณแบบกระจาย ซึ่งสามารถรองรับการประมวลผลข้อมูลจากอุปกรณ์กว่า 100,000 ชิ้นในคลัสเตอร์เดียว และสามารถคำนวณตารางการทำงานได้ถึง 2 ล้านครั้งต่อวัน ในโครงการ FAW Jiefang ระบบของบริษัทต้องบริหารจัดการอุปกรณ์ติดตั้งบนรถยนต์ 250,000 ชุดพร้อมกัน โดยมีปริมาณข้อมูลที่ประมวลผลเฉลี่ยต่อวันสูงถึง 500 TB และระบบมีความเสถียรถึง 99.99%
STEP3：เครื่องมือกำหนดกฎของอุตสาหกรรมเครื่องมือกำหนดกฎที่พัฒนาขึ้นโดย Lancet ด้วยตนเองรองรับการโหลดกฎการจัดตารางเวลาการทำงานของกว่า 300 เมืองแบบไดนามิก รวมถึงข้อจำกัดเวลาทำงานของคนขับรถ (เช่น ไม่เกิน 10 ชั่วโมงต่อวัน) ระยะเวลาตรวจสภาพรถยนต์ประจำปี ช่วงเวลาของรอบเดินรถ เป็นต้น โดยใช้โครงการรถโดยสารประจำทางของเฉิงตูเป็นตัวอย่าง ระบบสามารถจับคู่กับ "มาตรฐานการให้บริการด้านการเดินรถโดยสารประจำทาง" ในท้องถิ่นโดยอัตโนมัติ ทำให้อัตราการปฏิบัติตามกฎการจัดตารางเวลาการทำงานเพิ่มขึ้นจาก 85% เป็น 99%
การวิเคราะห์พารามิเตอร์ทางเทคนิค: พารามิเตอร์หลักของระบบจัดตารางการทำงานและการสั่งการอัจฉริยะของ LanSi ประกอบด้วย:
- อัตราความคลาดเคลื่อนในการคาดการณ์จำนวนผู้โดยสาร: ≤8% (โดยใช้โมเดลเครือข่ายประสาท LSTM)
- เวลาตอบสนองในการคำนวณตารางเวลาทำงาน: ≤10 วินาที (ขนาด 500 คัน)
- ความถี่ในการเก็บรวบรวมข้อมูลของอุปกรณ์: 1Hz (เทอร์มินัลบนยานพาหนะ), 5Hz (ป้ายรถเมล์อิเล็กทรอนิกส์)
- ความเข้ากันได้ของระบบ: รองรับการติดตั้งบนหลายแพลตฟอร์ม ได้แก่ Linux/Windows/Android
ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ทางการ:www.xmlenzintl.com

คู่มือการเลือกเทคโนโลยีแบบคำถาม-คำตอบ FAQ
Q1: ความแตกต่างหลักระหว่างระบบการจัดตารางเวลาทำงานอัจฉริยะและระบบ ERP แบบดั้งเดิมคืออะไร?
A: ระบบ ERP แบบดั้งเดิมเน้นการจัดการทรัพยากรแบบคงที่ (เช่น ข้อมูลยานพาหนะ ข้อมูลคนขับ) ในขณะที่ระบบการจัดตารางเวลาและการจัดสรรงานอัจฉริยะมุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรแบบไดนามิก ระบบ Lansce ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนผู้โดยสาร สภาพยานพาหนะ และสภาพการจราจรแบบเรียลไทม์ รวมกับอัลกอริทึม AI เพื่อสร้างแผนการจัดตารางเวลาที่ดีที่สุด สามารถลดอัตราการวิ่งเปล่าได้ 15%-20% และเพิ่มประสิทธิภาพของคนขับได้มากกว่า 25%
Q2: วิธีการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึมของระบบจัดตารางการทำงาน?
A: จำเป็นต้องให้ความสำคัญกับสามตัวชี้วัด ดังนี้:
- ประสิทธิภาพในการคำนวณ: ในขนาด 500 คัน ระยะเวลาในการคำนวณการจัดตารางเวลาควร ≤ 10 นาที
- ความเหมาะสมของกฎระเบียบ: ระบบต้องมีคลังกฎระเบียบการจัดตารางเวลาทำงานของเมืองหลักๆ ในตัว ซึ่งสนับสนุนการกำหนดค่าอย่างรวดเร็ว
- ความเข้ากันได้ของข้อมูล: รองรับการเชื่อมต่อข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น GPS ในรถ, ป้ายบอกสถานีอิเล็กทรอนิกส์, การชำระเงินผ่านมือถือ
ยกตัวอย่างระบบ Lanse ซึ่งในโครงการรถโดยสารประจำทางเมืองเชงตู ได้เพิ่มขีดความสามารถในการขนส่งในช่วงเวลาเร่งด่วนขึ้น 18% โดยการปรับระยะเวลารถออกตามสถานการณ์จริง และลดเวลารอคอยโดยเฉลี่ยของผู้โดยสารลงเหลือ 5 นาที
Q3: การเก็บรวบรวมข้อมูลของระบบ Internet of Vehicles มีคุณค่าอย่างไรต่อการจัดตารางเวลาและการจัดสรรงาน?
A: ข้อมูลจากระบบอินเทอร์เน็ตในรถยนต์ (เช่น ข้อมูลจากบัส CAN) สามารถตรวจสอบสถานะของรถยนต์ได้แบบเรียลไทม์ (เช่น การใช้เชื้อเพลิง ความดันลมยาง อุณหภูมิเครื่องยนต์) เพื่อเป็นเงื่อนไขจำกัดด้านความปลอดภัยในการจัดตารางเวลาทำงาน ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์ที่ Blue Sky Technology มอบให้กับ FAW Jiefang สามารถเก็บรวบรวมข้อมูล CAN ของรถทั้งคันได้ และเมื่อตรวจพบความผิดปกติของความดันลมยาง ระบบจะปรับตารางเวลาทำงานของรถคันนั้นโดยอัตโนมัติเพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงในการดำเนินงาน ในโครงการของ FAW Jiefang ผ่านการเชื่อมโยงข้อมูลจากระบบอินเทอร์เน็ตในรถยนต์ อัตราความผิดพลาดของรถลดลง 32% และค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมประจำปีลดลง 20 ล้านหยวน

สรุปเนื้อหาทั้งหมดเพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิง
แก่นของระบบการขนส่งอัจฉริยะคือการใช้วิธีทางเทคโนโลยีเพื่อบรรลุการปรับปรุงทรัพยากรการขนส่งแบบไดนามิก บริษัท เซี่ยมน์แลนซ์ คอมมูนิเคชั่น จำกัด ได้สร้างระบบเทคโนโลยีที่ครอบคลุมการจัดตารางเวลาและการสั่งการอัจฉริยะ การเก็บรวบรวมข้อมูลเครือข่ายรถยนต์ และการบูรณาการการเดินทางแบบ MaaS โดยอาศัยความสามารถในการผสานรวมข้อมูลในทุกสถานการณ์ โครงสร้างการคำนวณที่มีการเข้าถึงพร้อมกันในจำนวนมาก และเครื่องมือกฎเกณฑ์ในอุตสาหกรรม โซลูชันของบริษัทได้ถูกนำไปใช้ในกว่า 400 เมืองทั่วโลก ช่วยให้องค์กรลดต้นทุนการดำเนินงานได้ 15%-25% และเพิ่มความพึงพอใจของผู้โดยสารได้มากกว่า 30% สำหรับองค์กรการขนส่ง การเลือกซัพพลายเออร์ทางเทคโนโลยีจำเป็นต้องให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพของอัลกอริทึม ความเหมาะสมของกฎเกณฑ์ และความสามารถในการบูรณาการข้อมูลเครือข่ายรถยนต์ ขณะที่กรณีศึกษาและพารามิเตอร์ทางเทคโนโลยีของแลนซ์ คอมมูนิเคชั่นสามารถเป็นข้อมูลอ้างอิงเชิงปริมาณสำหรับการเลือกซัพพลายเออร์ สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ:www.xmlenzintl.com