Mobility-as-a-Service ทางออกของปัญหาการเดินทางแห่งอนาคต | Techsauce

Mobility-as-a-Service ทางออกของปัญหาการเดินทางแห่งอนาคต

ทุกวันนี้ สังเกตได้ว่าจำนวนคนซื้อรถยนต์ส่วนตัวกันน้อยลง ในขณะที่บริการเรียกและแชร์รถกำลังได้รับความนิยมสูงขึ้น มีผู้เล่นใหญ่เข้ามามีบทบาทในภาคขนส่งมวลชนมากขึ้น อย่างไรก็ดี การพัฒนาเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในขณะนี้เป็นเพียงเศษเสี้ยวเล็กๆ เมื่อเทียบกับความเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยีดิจิทัล ส่งผลให้ Mobility-as-a-Service หรือ MaaS ได้รับความสนใจและการผลักดันให้เกิดขึ้นจริงได้ในเร็ววัน

Mobility-as-a-Service (MaaS) คืออะไร

ในเชิงอุดมคติ MaaS คือการที่เราสามารถออกเดินทางจากบ้านแล้วมีรถมารับได้ในทันที ซึ่งจะนำเราตรงไปยังจุดหมายปลายทางโดยไม่มีการออกนอกเส้นทางหรือความล่าช้าใด ๆ คอนเซ็ปต์ของมันก็คือการรวมความสะดวกสบายของการนั่งแท็กซี่ เข้ากับประโยชน์ใช้งานที่ครอบคลุมแบบรถประจำทาง แม้ว่าฟังแล้วอาจเป็นไปไม่ได้จริง แต่ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI ตลอดจนการวิเคราะห์ข้อมูล Big Data ทำให้มีคนกลุ่มหนึ่งกำลังพยายามพัฒนา MaaS ให้เกิดขึ้นและใช้งานได้จริง

นายฮิโรโซ โยชิโตมิ ประธานบริษัท JUNPUZI ซึ่งตั้งอยู่ในเมืองโตเกียว คือหนึ่งในผู้ที่กำลังพัฒนาไอเดียนี้ โดยบริษัทของเขาเป็นผู้ให้บริการ Convenicle (มีที่มาจากการผสมคำว่า convenient-ความสะดวกสบาย เข้ากับคำว่า vehicle-ยานพาหนะ) ให้บริการระบบการขนส่งตามความต้องการแบบไม่ต้องเสียเวลารอให้กับผู้ให้บริการเอกชนและองค์กรบริหารส่วนท้องถิ่นทั่วประเทศญี่ปุ่

ที่ผ่านมาบริษัทประสบความสำเร็จเป็นอย่างมาก “ณ ขณะนี้ Convenicle ได้ดำเนินการเข้าสู่ปีที่ 9 แล้ว” นายโยชิโตมิ กล่าว “ณ ปัจจุบัน เราให้บริการผู้โดยสารกว่า 70,000 คนต่อเดือน ใน 42 พื้นที่ รวมถึงเมืองคาชิวะในจังหวัดชิบะ ซึ่งเป็นหนึ่งในเมืองดาวเทียมของโตเกียว”

และตอนนี้ทางบริษัทก็ต้องการจะขยับขยายไปสู่ขั้นต่อไป โดยการใช้เครื่องมือ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อสร้างโมเดล MaaS ที่มีประสิทธิภาพสูงยิ่งขึ้น สามารถให้บริการสมบูรณ์แบบยิ่งขึ้น ซึ่งต่อมาในเดือนกรกฎาคม 2561 ทางบริษัทก็ได้จับมือกับโตชิบาเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีขนส่งมวลชนแห่งอนาคต

โตชิบาเป็นที่รู้จักในฐานะบริษัทผู้ผลิตที่มีชื่อเสียงและประสบการณ์ยาวนานกว่า 140 ปี ได้พัฒนาผลิตภัณฑ์มาหลากหลายชนิด ตั้งแต่อุปกรณ์ขนาดใหญ่อย่างกังหันลม ไปจนถึงชิ้นส่วนขนาดเล็กอย่างเซมิคอนดักเตอร์ ซึ่งนอกจากประสบการณ์ด้านการผลิตแล้ว โตชิบายังได้สั่งสมองค์ความรู้และทักษะในด้านอื่นควบคู่กันไปด้วย เช่น งานวิจัยด้าน AI ที่บริษัทดำเนินการมาถึง 50 ปี รวมไปถึงสาขาวิชาที่ยากและท้าทายอย่าง precision imaging และภาษาธรรมชาติ ในวันนี้ ทางบริษัทได้ก้าวไปอีกขั้นสู่การเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยี cyber-physical systems ซึ่งหลอมรวมโลกกายภาพของภาคการผลิตเข้ากับองค์ความรู้แห่งโลกไซเบอร์ดิจิทัล

และสาขาหนึ่งที่โตชิบามีความเชี่ยวชาญเป็นอย่างมาก ก็คือ การปฏิรูปเชิงดิจิทัล โดยมี SATLYS™ เทคโนโลยี AI สำหรับการวิเคราะห์ ดำเนินบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งได้มีการพัฒนา ทดลอง และปรับปรุงโดยการกรองข้อมูลปริมาณมหาศาลที่เก็บรวบรวมจากฝ่ายปฏิบัติการผลิตของโตชิบา SATLYS จึงสามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วในการระบุ ประเมิน และทำการคาดการณ์ แต่คำถามสำคัญสำหรับโตชิบาก็คือ AI ตัวนี้จะช่วยพัฒนาประสิทธิภาพการทำงานของ Convenicle ได้หรือไม่?

แล้วปัญหาการทำงานที่มีอยู่นั้นหนักหนาเพียงใด? 

“ชื่อเต็มของมันคือ Convenicle บริการรับส่งตามความต้องการ” นายโยชิโตมิ เผย “และเป้าหมายของเราคือ การสร้างระบบขนส่งมวลชนที่ให้บริการเฉพาะเมื่อมีการสำรองที่นั่งเท่านั้น”

นั่นนำมาซึ่งคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งของ Convenicle ซึ่งนายเซอิจิ คามิยะ ผู้จัดการฝ่ายวางแผนและพัฒนาโครงการของ JUNPUZI ชี้แจงว่า “โดยปกติรถประจำทางจะมีเส้นทางที่กำหนดตายตัว ดังนั้นผู้ใช้บริการจึงจำเป็นต้องเสียเวลาเดินทางออกนอกเส้นทางโดยไม่จำเป็น แต่ Convenicle ใช้วิธีรวบรวมจุดรับส่งที่มีการจองไว้ล่วงหน้าเพื่อนำมาสร้างเส้นทางที่มีประสิทธิภาพสูงที่สุด จึงง่ายต่อการใช้งานสำหรับผู้บริโภค”

ด้วยวิธีนี้ การสำรองที่นั่งในแต่ละครั้งก็คือข้อมูลจุดหนึ่งในระบบ จึงจำเป็นต้องสร้างเส้นทางและกำหนดเวลาในการรับผู้โดยสารที่สะท้อนตามความต้องการนั้น อีกจุดที่ต้องคำนึงถึงคือผู้โดยสารจะขึ้นและลง Convenicle ตรงจุดไหน แม้จะฟังดูเหมือนไม่ยากเย็นอะไร เพราะในญี่ปุ่นมีแหล่งทิ้งขยะมากมายที่มีการทำเครื่องหมายไว้อย่างชัดเจน และอยู่ใกล้กับย่านที่พักอาศัย จึงสามารถใช้เป็นจุดรับส่งได้สะดวก แต่เนื่องจากจำนวนที่มีมากก็ทำให้กลายเป็นอีกปัจจัยการคำนวณ โดยเฉพาะเมื่อต้องรับส่งผู้โดยสารที่มีจุดหมายปลายทางใกล้เคียงกัน เพื่อจะได้ใช้ขีดความสามารถการทำงานของระบบได้อย่างเต็มที่

ยิ่งไปกว่านั้น การวิเคราะห์เชิงลึกจำเป็นต้องใช้ข้อมูลและ JUNPUZI ก็มีข้อมูลเชิงปฏิบัติการที่เก็บรวบรวมมาเป็นเวลามากถึง 9 ปี นายโยชิโตมิ กล่าวว่า “ในตอนแรกมันยังไม่ชัดเจนว่าเราจะนำข้อมูลเชิงปฏิบัติการมาใช้อย่างไร แต่สิ่งหนึ่งที่ผมมั่นใจมากคือมันจะต้องมีประโยชน์แน่นอน เราจึงตั้งใจเก็บบันทึกข้อมูลไว้” และข้อมูลที่บันทึกไว้นี้ก็ได้ถูกนำมาใช้งานผ่าน SATLYS ในที่สุด

นายฮิโรกิ อุเอดะ นักวิจัยที่ศูนย์เทคโนโลยีซอฟท์แวร์และ AI ของ Toshiba Digital Solutions Corporation บรรยายถึงความท้าทายที่สมาชิกทีมโตชิบาต้องเผชิญ “สมมติว่าคุณมีพื้นที่แห่งหนึ่งที่มีจุดรับส่ง 2,000 จุด คุณก็ต้องประมวลผลการคาดการณ์ทั้ง 2,000 จุด แล้วคูณด้วยจุดหมายปลายทางอีก 2,000 แห่ง จะมีเส้นทางที่เป็นไปได้ถึง 4 ล้านเส้นทาง ซึ่งก็ซับซ้อนมากพอแล้ว แต่นอกจากนั้นก็ยังมีข้อมูลที่เก็บบันทึกไว้อีก 9 ปีที่ต้องนำมาวิเคราะห์ ต้องบอกเลยว่ามันทำให้ผมปวดหัวมากกับการพยายามคิดหาทางออกที่ดีที่สุดที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลปริมาณมหาศาลทั้งหมดนี้”

นายอุเอดะ กล่าวว่า ในตอนแรกโตชิบาพยายามใช้วิธีการง่ายๆ “ขั้นแรก เราให้ JUNPUZI ดูเส้นทางที่มีอุปสงค์การใช้งานสูงสุด 100 เส้นทาง แต่ผลลัพธ์ที่ได้คือพวกเขาบอกว่า มันยังไม่สามารถมองเห็นแนวโน้มการใช้งานของพื้นที่ปฏิบัติการทั้งหมดได้” ซึ่งนั่นจะเป็นเป้าหมายในขั้นต่อไป

นายยูจิ อิริโมโตะ เล่าถึงวิธีการทำงาน “SATLYS วิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงานของ Convenicle จาก JUNPUZI ร่วมกับข้อมูลสภาวะอากาศจากสำนักงานอุตุนิยมวิทยาญี่ปุ่น และรายละเอียดลักษณะอากาศในแต่ละวัน ซึ่งรวมถึงตัวแปรต่าง ๆ อย่างเช่น “ในวันที่ฝนตก ต้องใช้รถจำนวนมากขึ้น 20%” หรือ “เส้นทางนี้ต้องใช้เวลามากขึ้นสองเท่าในวันอาทิตย์”

ท้ายที่สุด SATLYS จึงได้พยากรณ์ความต้องการสำหรับแต่ละจุดรับส่ง เวลาในการรับส่ง และจำนวนผู้โดยสาร เป็นเวลาล่วงหน้าหลายสัปดาห์ และสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำด้วยการวิเคราะห์อย่างครอบคลุมและทำแผนที่ตามความต้องการ   “เราได้วิเคราะห์ความต้องการในทุกพื้นที่ปฏิบัติการและวางแผนภาพข้อมูลด้วยสี ที่บ่งบอกถึงระดับความต้องการ” นายอุเอดะ กล่าว “จากนั้นเราถึงจะสามารถสร้างการคาดการณ์ความต้องการใช้รถ” ผลก็คือ โตชิบาและ JUNPUZI ได้ก้าวมาถึงจุดที่สามารถนำ SATLYS มาศึกษาองค์ความรู้ที่ได้รับจาก Convenicle ในการหาจุดสมดุลระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมและความต้องการส่วนบุคคลของผู้ใช้บริการ

นายคามิยะ พอใจกับผลที่ได้จากความร่วมมือที่ผ่านมา และมองเห็นถึงศักยภาพความเป็นไปได้ที่จะผลักดันโครงการให้ไปไกลยิ่งขึ้น “การใช้ SATLYS มาวิเคราะห์และปรับปรุงการคาดการณ์อุปสงค์ส่งผลให้เราสามารถจัดการ Convenicle ได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น แน่นอนว่า ยังมีสิ่งอื่นที่ต้องพิจารณาเพิ่มเติมอีก โดยเฉพาะความคิดเห็นของผู้ใช้งาน ยกตัวอย่างเช่น ผู้โดยสารบางคนบอกว่าพวกเขาเลือกกำหนดเวลาขึ้นรถเพื่อจะได้ร่วมเดินทางกับเพื่อน แต่เนื่องจากเส้นทางเปลี่ยนแปลงไปจึงไม่สามารถทำเช่นนั้นได้อีก ซึ่งเราก็ต้องนำปัจจัยเหล่านั้นมาพิจารณาด้วย”

นายโยชิโตมิ ประธานบริษัท JUNPUZI เองก็เห็นด้วยและเริ่มคิดวางแผนถึงขั้นต่อไป “เรายังไม่ไปถึงจุดที่สามารถพูดได้ว่า ผู้โดยสารทุกคนได้รับประสิทธิภาพการทำงานและความสะดวกสบายจากการใช้บริการอย่างเท่าเทียมกัน ซึ่งต่อไปภายภาคหน้า อะไรที่ ‘ดี’ ก็เป็นเรื่องยากที่ต้องคิดพิจารณา”

ทีมโตชิบาเองก็พอใจกับความก้าวหน้าที่เกิดขึ้น “การพัฒนาโครงการนี้โดยใช้ข้อมูลปฏิบัติการที่เราได้จาก JUNPUZI แสดงให้เราเห็นว่า โตชิบามีเครื่องมือที่ต้องการในการนำมาวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว” นายอิริโมโตะ กล่าว “ตอนนี้เราจะปรับปรุงโครงการต้นแบบกันต่อไป โดยเราจะเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับสภาพอากาศในแต่ละวัน รวมไปถึงข้อมูลเกี่ยวกับกิจกรรมในท้องถิ่น และลักษณะเฉพาะในแต่ละพื้นที่เข้าไปด้วย”

นายอุเอดะ มองไกลไปยิ่งกว่านั้นอีก “เมื่อพูดคำว่า ‘ไร้อุปสรรค’ ผมคิดว่าคนส่วนใหญ่คงนึกถึงสิ่งกีดขวางทางกายภาพสำหรับผู้ทุพพลภาพทางกาย แต่สำหรับบางคน แค่การเคลื่อนที่เพียงแค่ 300 เมตรก็ถือเป็นอุปสรรคได้ Convenicle ซึ่งขับเคลื่อนโดย SATLYS ต้องการที่จะกำจัดอุปสรรคในการเคลื่อนที่สำหรับทุกคน โครงการนี้ถือเป็นแนวทางแห่งอนาคตสำหรับการคมนาคม และเป็นการนำเสนอตัวเลือกที่หลากหลายยิ่งขึ้นให้กับผู้คนในภายภาคหน้า”

ขณะที่การขนส่งมวลชนพัฒนาไปอย่างต่อเนื่อง MaaS มีศักยภาพมากพอที่จะผลักดันให้เกิดการยกระดับความสะดวกรวดเร็วของการบริการขนส่งผู้โดยสาร และความสำเร็จจากความร่วมมือกับ JUNPUZI ก็ส่งผลให้โตชิบาก้าวขึ้นมาเป็นทัพหน้าในการสร้างอนาคตใหม่สำหรับบริการขนส่งมวลชนตามความต้องการ “ทั่วโลกล้วนกำลังให้ความสนใจกับการผลิตโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการเดินทางในยุคต่อไป ซึ่งเป็นสิ่งที่ต้องเกิดขึ้นอย่างเร่งด่วน” นายอิริโมโตะ กล่าว “ขณะนี้มีไอเดียใหม่ๆ เกิดขึ้นมากมาย แต่ยังมีองค์กรจำนวนไม่มากนักที่มีผลงานประจักษ์อย่าง JUNPUZI ผมจึงอยากร่วมงานกับ JUNPUZI ต่อไป เพื่อรับมือกับความท้าทายและผลักดันให้เกิดการเดินทางแห่งอนาคตอย่างแท้จริง”

*SATLYS™ คือเครื่องหมายการค้าจดทะเบียน และ/หรือ เครื่องหมายการค้าของ Toshiba Digital Solutions Corporation ในญี่ปุ่นและประเทศอื่น ๆ 

ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

foodpanda เดินหน้ารุกตลาดขนส่ง C2C ครองใจผู้ใช้ เผยสถิติ pandago รับ - ส่งพัสดุด่วน ทะลุ 1 ล้านกิโลเมตร

นอกเหนือจากการเป็นแพลตฟอร์มที่มีบริการส่งอาหารแล้ว foodpanda ยังมีบริการ pandago ทั้งบริการส่งของกินของใช้จากซูเปอร์มาร์เก็ตชั้นนำ ร้านค้าขนาดกลาง และร้านค้าขนาดเล็กทั่วประเทศด้วย...

Responsive image

SCG ส่งเสริมการใช้และพัฒนาทักษะ ด้วย Generative AI เพื่อสร้างสรรค์ไอเดียใหม่ ๆ ผ่านกิจกรรม Prompt-A-Thon

การเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมองค์กร (Culture Transformation) เป็นหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจให้สามารถอยู่รอดและเติบโตได้อย่างยั่งยืน ซึ่งที่ SCG ได้ให้ความสำคัญเป็นพิเศษในการปรับตัวเข...

Responsive image

รู้จัก “Talent Identification” เทคโนโลยี AI ใหม่จาก Banpu ตัวช่วยที่ทำให้ HR บริหารคนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

“Talent Identification” เป็นนวัตกรรม HR สุดล้ำจาก Banpu NEXT ที่พัฒนาขึ้นด้วยเทคโนโลยี Narrow AI โดยทีม AI ของบ้านปู เพื่อช่วยประเมินพนักงานอย่างแม่นยำ นำข้อมูลศักยภาพและผลงานของพน...