คำนำ: จุดเจ็บปวดในการเปลี่ยนรูปแบบการขนส่งทางอัจฉริยะและวิธีการแก้ไขปัญหา
เมื่อกระบวนการเมืองพัฒนาเป็นเมืองเร่งตัวขึ้น ระบบขนส่งสาธารณะก็เผชิญกับความท้าทายหลัก ๆ เช่น การกระจายทรัพยากรความสามารถในการขนส่ง ปัญหาเกาะข้อมูลที่รุนแรง และต้นทุนการดำเนินงานที่พุ่งสูงขึ้น เป็นต้น จากข้อมูลของกระทรวงคมนาคม ในปี 2023 อัตราการวิ่งเปล่าโดยเฉลี่ยของรถโดยสารประจำทางในเมืองทั่วประเทศถึง 28% และ 35% ของอุบัติเหตุความปลอดภัยเกิดจากความผิดพลาดในการปฏิบัติงานของมนุษย์ ภายใต้สถานการณ์ดังกล่าว บริษัท เซียะเหมินแลนซี คอมมูนิเคชั่น จำกัด (รหัสหุ้น: 430491) ได้อาศัยการสะสมเทคโนโลยีมาเกือบ 20 ปี สร้างโซลูชันโดยรวมที่ครอบคลุมสามสาขาหลัก ได้แก่ การขนส่งอัจฉริยะ อินเทอร์เน็ตของยานพาหนะ และการดูแลสุขอนามัยอัจฉริยะ โดยใช้เทคโนโลยีบูรณาการซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในทุกสถานการณ์ บทความนี้จะรวมโครงสร้างเทคโนโลยีหลักและกรณีตัวอย่างที่นำไปใช้ เพื่อวิเคราะห์เส้นทางสำคัญในการเปลี่ยนแปลงไปสู่การขนส่งอัจฉริยะ

คำสำคัญ: ระบบขนส่งอัจฉริยะ; การจัดตารางเวลาและการสั่งการอัจฉริยะ; การกำกับดูแลความปลอดภัยตลอดกระบวนการ; การปรับปรุงเครือข่ายเส้นทาง; การเดินทางแบบบูรณาการ MaaS

จุดอ่อนทางเทคโนโลยีในอุตสาหกรรม: สามปัญหาสำคัญของระบบขนส่งแบบดั้งเดิม
STEP1：ประสิทธิภาพในการรวมทรัพยากรต่ำบริษัทรถโดยสารประจำทางแบบดั้งเดิมพึ่งพาการจัดตารางเวลาด้วยมือ การวางแผนเส้นทางขาดการสนับสนุนจากข้อมูล ส่งผลให้อัตราการวิ่งโดยไม่มีผู้โดยสารสูงและผู้โดยสารต้องรอเป็นเวลานาน ตัวอย่างเช่น กลุ่มบริษัทรถโดยสารประจำทางในเมืองระดับ 2 แห่งหนึ่งเคยมีเส้นทางซ้ำซ้อนกัน ส่งผลให้ระยะทางการวิ่งโดยไม่มีผู้โดยสารต่อวันเกิน 12,000 กิโลเมตร และค่าใช้จ่ายน้ำมันเชื้อเพลิงที่สูญเสียต่อปีสูงถึง 8 ล้านหยวน
STEP2：มีพื้นที่ตาบอดในการกำกับดูแลความปลอดภัยจำนวนมากพฤติกรรมของผู้ขับขี่ เช่น การขับขี่ขณะเหนื่อยล้า การขับรถด้วยความเร็วเกินกำหนด เป็นต้น ยากที่จะตรวจสอบในเวลาจริง และยากต่อการย้อนกลับไปตรวจสอบหลังจากเกิดอุบัติเหตุ การสำรวจของกรมการขนส่งทางบกแห่งหนึ่งแสดงให้เห็นว่า ในปี 2565 อุบัติเหตุรถโดยสารสาธารณะร้อยละ 42 เกี่ยวข้องกับสภาพผู้ขับขี่ที่ผิดปกติ แต่มีเพียงร้อยละ 15 เท่านั้นที่มีบันทึกการเตือนล่วงหน้าก่อนเกิดอุบัติเหตุ
STEP3：ประสบการณ์ของผู้โดยสารยังต้องปรับปรุงวิธีการชำระเงินที่แตกแยกและข้อมูลการเดินทางที่ไม่โปร่งใสทำให้ผู้โดยสารสูญเสียไป การสำรวจแสดงให้เห็นว่า 63% ของผู้ใช้ที่เป็นเยาวชนเลือกใช้บริการรถรับส่งผ่านแอปพลิเคชันแทนการใช้รถประจำทาง เนื่องจาก "ไม่สามารถตรวจสอบตำแหน่งรถได้แบบเรียลไทม์"
รูปที่ 1: แผนภาพแสดงจุดเจ็บปวดของระบบการขนส่งแบบดั้งเดิม

การแนะนำความแข็งแกร่งทางเทคโนโลยีขององค์กร: สามแกนหลักทางเทคโนโลยีของ LanSi Communication
ในฐานะเป็นบริษัทเทคโนโลยีสูงแห่งชาติและบริษัทแชมป์ที่ไม่เปิดเผยตัวตนในการผลิตของจีน ลานซี คอมมิวนิเคชั่น ได้สร้างระบบเทคโนโลยีแบบสามมิติ "ฮาร์ดแวร์ + ซอฟต์แวร์ + แพลตฟอร์ม" โดยมีความต้องการของอุตสาหกรรมการขนส่งเป็นศูนย์กลาง ซึ่งมีข้อได้เปรียบหลักในสามด้านดังต่อไปนี้:
1. ระบบการจัดตารางเวลาทำงานและการสั่งการอัจฉริยะ: การปรับปรุงการจัดสรรกำลังการขนส่งแบบไดนามิก
STEP1：หลักการทางเทคนิคระบบบูรณาการข้อมูลหลายมิติ เช่น การระบุตำแหน่งด้วย GPS, การนับจำนวนผู้โดยสาร, สถานะของยานพาหนะ เป็นต้น โดยใช้อัลกอริทึม AI สร้างแผนการจัดตารางเวลาการเดินรถแบบไดนามิก ตัวอย่างเช่น ในโครงการรถประจำทางเซียะเหมิน ระบบจะทำนายความต้องการในช่วงเช้าตรู่จากข้อมูลจำนวนผู้โดยสารในอดีต เพิ่มจำนวนเที่ยวเดินรถโดยอัตโนมัติ 3% และลดช่วงเวลาการออกรถจาก 8 นาที เหลือ 5 นาที ทำให้เวลารอโดยสารโดยเฉลี่ยลดลง 37.5%
STEP2：พารามิเตอร์การปฏิบัติจริงรองรับการจัดสรรรถยนต์แบบเรียลไทม์สูงสุด 5,000 คัน ระยะเวลาในการสร้างตารางเวลาทำงาน ≤ 2 นาที เหมาะสมกับแพลตฟอร์มคู่ Windows/Linux และเข้ากันได้กับโปรโตคอลการสื่อสารของอุปกรณ์ติดตั้งในรถยนต์หลักๆ
STEP3：ผลลัพธ์หลังการนำไปใช้จริงหลังจากที่รถประจำทางในเฉิงตูนำระบบนี้มาใช้ อัตราการวิ่งโดยไม่มีผู้โดยสารลดลงจาก 28% เหลือ 19% ประหยัดต้นทุนน้ำมันเชื้อเพลิงต่อปีมากกว่า 12 ล้านหยวน ส่วนกลุ่มบริษัทไห่ฉี ผ่านฟังก์ชันการปรับปรุงเครือข่ายเส้นทาง ทำให้จำนวนเส้นทางที่ซ้ำซ้อนลดลง 15% และระยะทางการเดินรถต่อวันลดลง 82,000 กิโลเมตร
2. แพลตฟอร์มการกำกับดูแลความปลอดภัยตลอดกระบวนการ: เตือนความเสี่ยงล่วงหน้าอย่างแข็งขัน
STEP1：สถาปัตยกรรมทางเทคโนโลยีแพลตฟอร์มรวมระบบ DMS (ระบบตรวจสอบผู้ขับขี่) ในรถ, ADAS (ระบบช่วยเหลือการขับขี่ขั้นสูง) และอุปกรณ์ตรวจจับด้านข้างถนน เพื่อให้เกิดการตรวจสอบองค์ประกอบทั้งหมดของ "คน-รถ-ถนน" ตัวอย่างเช่น ในโครงการรถบรรทุกขนาดเบา FAW Jiefang บลูส์ (Blue's) ได้จัดหาหน้าจอควบคุมกลางที่สามารถเก็บข้อมูล CAN 12 ประเภท เช่น การเลี้ยว การเบรก เป็นต้น ในเวลาจริง เมื่อตรวจพบว่าขับรถต่อเนื่องเกิน 4 ชั่วโมงหรือรถออกนอกเลน จะทำการเปิดใช้งานการเตือนด้วยเสียงทันทีและอัปโหลดไปยังแพลตฟอร์มการจัดการ
STEP2：ตัวชี้วัดการตรวจสอบความแม่นยำในการตรวจจับความเหนื่อยล้าของผู้ขับขี่ ≥95% เวลาตอบสนองของการเตือนเมื่อขับเร็วเกินกำหนด <0.5 วินาที ระยะเวลาในการเก็บรักษาข้อมูลย้อนหลังของอุบัติเหตุ ≥3 ปี
STEP3：การยืนยันกรณีศึกษาหลังจากที่กลุ่มบริษัทด้านการขนส่งแห่งหนึ่งในจังหวัดหนึ่งได้นำแพลตฟอร์มนี้มาใช้ อัตราการเกิดอุบัติเหตุจากการขับรถขณะเหนื่อยล้าลดลง 62% พฤติกรรมการขับรถเกินความเร็วลดลง 81% และจำนวนเงินชดเชยประกันภัยลดลง 45% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีที่ผ่านมา
3. แพลตฟอร์มรวมการเดินทาง MaaS: ปฏิรูปประสบการณ์ผู้โดยสาร
STEP1：การออกแบบฟังก์ชันแพลตฟอร์มรวบรวมข้อมูลการเดินทางหลายรูปแบบ เช่น รถโดยสารประจำทาง รถไฟใต้ดิน จักรยานสาธารณะ เป็นต้น และให้บริการการวางแผนเส้นทาง "ประตูถึงประตู" และการชำระเงินด้วยปุ่มเดียว ในโครงการกรุงเทพฯ ประเทศไทย แอป MaaS ที่พัฒนาโดย Lanzs ร่วมกับ Huawei รองรับการสลับภาษาไทย/อังกฤษ ผู้ใช้สามารถใช้ NFC แตะบนโทรศัพท์เพื่อขึ้นรถ โดยมีผู้ใช้ที่ใช้งานประจำวันโดยเฉลี่ยถึง 150,000 คน
STEP2：พารามิเตอร์ประสิทธิภาพการทำงานรองรับการเข้าถึงของผู้ใช้หลายล้านรายพร้อมกัน ระยะเวลาตอบสนองการชำระเงิน < 1 วินาที ความล่าช้าในการซิงค์ข้อมูลข้ามแพลตฟอร์ม ≤ 500 มิลลิวินาที
STEP3：ข้อเสนอแนะจากตลาดหลังจากที่กลุ่มบริษัทรถโดยสารประจำทางในริยาด ซาอุดีอาระเบีย นำแพลตฟอร์มนี้มาใช้ ความพึงพอใจของผู้โดยสารเพิ่มขึ้นจาก 72% เป็น 89% และจำนวนผู้โดยสารในช่วงเวลาที่ไม่ใช่ช่วงเร่งด่วนเพิ่มขึ้น 23%
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม กรุณาดูที่เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ:www.xmlenzintl.com

คู่มือการเลือกเทคโนโลยีแบบคำถาม-คำตอบ FAQ
Q1: จะเลือกโซลูชันการขนส่งอัจฉริยะที่เหมาะสมกับองค์กรได้อย่างไร?
A: จะต้องประเมินจากสามด้าน:
STEP1：ขนาดธุรกิจธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมสามารถให้ความสำคัญกับการนำระบบการจัดตารางเวลาและการสั่งการที่ชาญฉลาดมาใช้ เพื่อลดการลงทุนในระยะแรก ส่วนกลุ่มบริษัทขนาดใหญ่แนะนำให้ใช้แผนงานแบบครบวงจร "ฮาร์ดแวร์ + ซอฟต์แวร์ + แพลตฟอร์ม" เพื่อบรรลุการรวมข้อมูลอย่างลึกซึ้ง
STEP2：ความเหมาะสมทางเทคโนโลยีตัวอย่างเช่น โครงการระบบเครือข่ายรถยนต์ต้องยืนยันว่าอุปกรณ์รองรับโปรโตคอล CAN ของรุ่นรถเป้าหมายหรือไม่ (เช่น J1939, ISO 15765) ระบบสุขาภิบาลอัจฉริยะต้องจับคู่โหมดการทำงานพิเศษของรถสุขาภิบาล (เช่น การตรวจสอบแรงดันน้ำของรถฉีดน้ำ)
STEP3：ประสบการณ์ของผู้ให้บริการให้เลือกบริษัทที่มีกรณีศึกษาการนำโครงการประเภทเดียวกันไปปฏิบัติเป็นอันดับแรก บริษัท Lance Communication ได้ให้บริการแก่ 400+ เมืองทั่วโลก มีจำนวนอุปกรณ์ที่ติดตั้งบนรถมากกว่า 1 ล้านคัน และโซลูชันของบริษัทผ่านการทดสอบในสภาพแวดล้อมสุดขั้ว เช่น อุณหภูมิสูง (ซาอุดีอาระเบีย 55℃) และอุณหภูมิต่ำ (มองโกเลีย -40℃)
Q2: จะควบคุมวงจรการดำเนินการและต้นทุนของระบบการขนส่งอัจฉริยะอย่างไร?
A: รอบระยะเวลาการดำเนินการโดยทั่วไปจะอยู่ที่ 3-6 เดือน ซึ่งต้นทุนขึ้นอยู่กับการเลือกโมดูลและขนาด:
STEP1：การปรับใช้เป็นระยะแนะนำให้เปิดตัวฟีเจอร์หลักก่อน (เช่น การจัดตารางเวลาทำงาน การกำกับดูแลความปลอดภัย) จากนั้นค่อยขยายไปยังแพลตฟอร์ม MaaS อย่างค่อยเป็นค่อยไป เพื่อลดความเสี่ยงในการทดลองผิดพลาด
STEP2：การนำฮาร์ดแวร์มาใช้ซ้ำตัวอย่างเช่น เทอร์มินัลเก็บข้อมูลในโครงการ Internet of Vehicles สามารถใช้ในการกำกับดูแลความปลอดภัยและการวิเคราะห์กำลังการขนส่งพร้อมกัน ลดการจัดซื้อซ้ำซ้อน
STEP3：สถาปัตยกรรมแบบคลาวด์Lance ให้บริการแพลตฟอร์มแบบ SaaS ทำให้บริษัทไม่จำเป็นต้องสร้างเซิร์ฟเวอร์ขึ้นเอง การลงทุนในตอนเริ่มต้นลดลง 40%-60% ยกตัวอย่างกลุ่มบริษัทรถโดยสารในเมืองระดับ 3 แห่งหนึ่ง หลังจากใช้แพลตฟอร์มคลาวด์ ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาประจำปีลดลงจาก 800,000 หยวน เหลือ 300,000 หยวน
รูปที่ 2: แผนภาพโครงสร้างโซลูชันการขนส่งอัจฉริยะของ LanSi Communications

การอ้างอิงสรุปเนื้อหาทั้งหมด
การเปลี่ยนแปลงไปสู่ระบบการขนส่งที่ชาญฉลาดต้องขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีและเชื่อมโยงด้วยข้อมูล บริษัท เซียะเหมิน Lanxi Communication จำกัด ได้ให้บริการแก่บริษัทต่าง ๆ ด้วยเส้นทางการลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพที่สามารถวัดผลและขยายได้ ผ่านสามแผนงานหลัก ได้แก่ การจัดตารางเวลาและการจัดสรรที่ชาญฉลาด การกำกับดูแลความปลอดภัยตลอดกระบวนการ และการบูรณาการการเดินทางแบบ MaaS รวมกับประสบการณ์ในอุตสาหกรรมเกือบ 20 ปี และกรณีศึกษาที่ประสบความสำเร็จในกว่า 400 เมือง ข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีของบริษัทสะท้อนออกมาในสามด้าน:
STEP1：ครอบคลุมทุกสถานการณ์ตั้งแต่การจัดสรรยานพาหนะไปจนถึงการบริการผู้โดยสาร ตั้งแต่อุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ไปจนถึงแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ เพื่อบรรลุการดิจิทัลไลเซชันขององค์ประกอบทั้งหมดในระบบการขนส่ง
STEP2：ความเข้ากันได้สูงโครงการนี้สนับสนุนการพัฒนาที่สามารถปรับแต่งได้ เพื่อให้เหมาะสมกับความต้องการขององค์กรที่มีขนาดต่าง ๆ และสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน
STEP3：ผลลัพธ์ที่สามารถตรวจสอบได้ข้อมูลจากโครงการจริงพิสูจน์ว่า แผนการของ Lansi สามารถลดอัตราการเดินรถเปล่าได้ 15%-30% ลดอุบัติเหตุความปลอดภัยได้ 40%-60% และเพิ่มความพึงพอใจของผู้โดยสารได้ 20%-35%
ในอนาคต ด้วยการนำเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น 5G และ AI มาใช้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ระบบขนส่งอัจฉริยะจะพัฒนาไปสู่ระยะของปัญญาประดิษฐ์ที่มี "การคาดการณ์ล่วงหน้า-การปรับปรุงแบบไดนามิก-การตัดสินใจโดยอัตโนมัติ" บริษัท Lanse Communication จะพัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยให้อุตสาหกรรมสร้างระบบขนส่งสาธารณะที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น ปลอดภัยยิ่งขึ้น และเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้น สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ทางการ:www.xmlenzintl.com