Technology

‘พระราม 4 โมเดล’ บิ๊กดาต้ากับแก้ปัญหาการจราจรเมืองกรุง

ปัญหาการจราจรติดขัดนับเป็นหนึ่งในประเด็นทางสังคมที่มีความซับซ้อนและส่งผลกระทบต่อคนกรุงเทพฯ มาอย่างยาวนาน อันเป็นผลมาจากหลายปัจจัย ไม่ว่าจะเป็น ระบบการวางผังเมือง การขยายตัวทางเศรษฐกิจและชุมชนเมือง การหลั่งไหลของแรงงานจากต่างจังหวัด ปริมาณรถยนต์ที่เพิ่มขึ้น รวมทั้งระบบขนส่งสาธารณะที่ไม่เพียงพอต่อความต้องการ จนทำให้กรุงเทพฯ กลายเป็นเมืองที่รถติดมากที่สุดในภูมิภาคเอเชีย

จากข้อมูลของศูนย์วิจัยกสิกร2 ระบุว่า คนกรุงเทพฯ ต้องใช้เวลาในการเดินทางยาวนานขึ้น 35 นาทีต่อครั้ง ซึ่งหากนำมาคำนวณเป็นค่าเสียโอกาสทางด้านเวลาที่ต้องติดอยู่บนถนน แทนที่จะนำเวลานั้นไปสร้างรายได้หรือกิจกรรมทางเศรษฐกิจเพิ่มขึ้น คิดเป็นเม็ดเงินมูลค่าประมาณ 11,000 ล้านบาทต่อปี หรือเฉลี่ยประมาณ 60 ล้านบาทต่อวัน ทั้งยังส่งผลต่อการใช้เชื้อเพลิงพลังงานที่เพิ่มขึ้นคิดเป็นเม็ดเงินประมาณ 6,000 ล้านบาทต่อปี

RAMAIV 1

หนึ่งในโครงการล่าสุดที่เพิ่งเปิดตัวเมื่อเร็วๆ นี้ เพื่อแก้ปัญหาการจราจรในเขตกรุงเทพฯ คือ โครงการ “พระราม 4 โมเดล” ซึ่งเกิดจากความร่วมมือของหน่วยงานต่างๆ ทั้งภาครัฐ ภาคเอกชน และสถาบันการศึกษา อันประกอบด้วย กระทรวงคมนาคม กรุงเทพมหานคร กองบัญชาการตำรวจนครบาล จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย แกร็บ ประเทศไทย และมูลนิธิโตโยต้า โมบิลิตี

โครงการดังกล่าว จะเป็นการใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่และข้อมูลขั้นสูง (Advanced Data) จากฐานข้อมูลของหน่วยงานภาคีมาศึกษาวิเคราะห์และคาดการณ์รูปแบบการจราจรตลอดทั้งเส้นทาง เพื่อนำเสนอแนวทางในการปรับปรุงการจัดการจราจรของถนนพระราม 4

รศ.ดร. สรวิศ นฤปิติ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ในฐานะผู้จัดการโครงการ “พระราม 4 โมเดล” กล่าวว่า โครงการนี้ถือเป็นส่วนหนึ่งของกิจกรรมหลักภายใต้บันทึกความร่วมมือด้านวิชาการเพื่อแก้ไขปัญหาการจราจรในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล ซึ่งหน่วยงานภาคีได้ร่วมลงนามไปเมื่อเดือนตุลาคมปี 2561 ที่ผ่านมา

RAMAIV 2

เป้าหมายเบื้องต้นของโครงการ เพื่อศึกษาและทดลองนำเอาบิ๊กดาต้าจากฐานข้อมูลเชิงลึก เทคโนโลยีอันทันสมัยและองค์ความรู้จากหน่วยงานต่างๆ ทั้งภาครัฐ ภาคเอกชน และสถาบันการศึกษา มาใช้ในการวิเคราะห์ วางแผนและบูรณาการต่อยอดเพื่อแก้ปัญหาด้านการจราจรและคมนาคมขนส่ง ทั้งนี้ เฟสแรกจะเริ่มจากถนนพระราม 4 และมีแผนที่จะขยายผลไปยังถนนสุขุมวิท ถนนเจริญกรุง และบริเวณถนนโดยรอบอนุสาวรีย์ชัยสมรภูมิ ตามลำดับ”

การผนึกความร่วมมือภายใต้โครงการ “พระราม 4 โมเดล” จะเริ่มนำร่องดำเนินการบนถนนพระราม 4 เนื่องจากเป็นหนึ่งในถนนที่มีการจราจรหนาแน่นที่สุดในกรุงเทพฯ ครอบคลุมพื้นที่ชุมชนขนาดใหญ่ซึ่งส่งผลกระทบต่อประชาชนในวงกว้าง เชื่อมต่อกับถนนเส้นหลักหลายสาย ไม่ว่าจะเป็น ถนนสีลมและถนนสาทร ซึ่งเป็นย่านธุรกิจการค้า โดยมีโครงการสำคัญอย่างสามย่านมิตรทาวน์ และวัน แบงค็อก รวมถึงสถานศึกษา และแหล่งที่พักอาศัยซึ่งมีแนวโน้มที่จะเติบโตอย่างต่อเนื่องในอนาคต

“โครงการนี้จะทำการศึกษาข้อมูลต่างๆ ที่เกี่ยวเนื่องกับการจราจรตลอดถนนพระราม 4 ซึ่งมีความยาวประมาณ 12 กิโลเมตร โดยเริ่มจากสถานีรถไฟหัวลำโพงและไปสิ้นสุดที่พระโขนง มีระยะเวลาดำเนินการทั้งสิ้น 18 เดือน นับตั้งแต่เดือนพฤศจิกายน 2562 จนถึงเดือนเมษายน 2564 ภายใต้งบประมาณ 50 ล้านบาท ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากมูลนิธิโตโยต้า โมบิลิตี” รศ.ดร. สรวิศ กล่าว

RAMAIV 3

ทั้งนี้ โครงการ “พระราม 4 โมเดล” เป็นการขยายผลมาจากความสำเร็จของโครงการ “สาทรโมเดล” ซึ่งดำเนินการในระหว่างปี 2557 – 2560 โดยได้นำมาตรการต่างๆ มาใช้เพื่อแก้ปัญหาการจราจรบนถนนสาทร อาทิ การควบคุมสัญญาณไฟจราจร การจัดช่องจราจรพิเศษ การใช้ระบบรถรับส่งอัจฉริยะ มาตรการเหลื่อมเวลาทำงาน มาตรการจอดแล้วจร เป็นต้น โดยหน่วยงานภาคีได้ส่งมอบแผนงานเพื่อขยายผลไปยังส่วนต่างๆ ให้กับหน่วยงานภาครัฐเป็นที่เรียบร้อยแล้ว

ตัวอย่างของการนำข้อมูลจำนวนมหาศาลและมีความหลากหลายจากฐานข้อมูลของหน่วยงานภาคีทั้งจากภาครัฐและภาคเอกชนมาใช้ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสูด อาทิ ข้อมูล GPS ของรถที่ให้บริการการเดินทางผ่านแอปพลิเคชันของแกร็บ รวมถึงขนส่งสาธารณะประเภทอื่นๆ จากกระทรวงคมนาคม ภาพจากกล้อง CCTV และข้อมูลสภาพการจราจรจากกรุงเทพมหานคร รวมทั้งสถิติด้านอุบัติภัยจากกองบัญชาการตำรวจนครบาล เป็นต้น

RAMAIV 5

จากนั้น จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยจะทำงานร่วมกับหน่วยงานต่างๆ เพื่อเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าวโดยใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่อย่างระบบ เอไอ และ แมชชีน เลิร์นนิ่ง ผนวกกับการนำองค์ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญทางด้านเทคโนโลยีและการสัญจรมาบูรณาการ ทำให้ทราบถึงเงื่อนไขและข้อจำกัดของปัญหาด้านการจราจรในปัจจุบัน สามารถคาดการณ์ถึงแนวโน้มและรูปแบบของการจราจรในอนาคต ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการออกแบบและวางแผนระบบการจัดการจราจร การพัฒนาโครงข่ายการขนส่ง รวมไปถึงการปรับปรุงการวางผังเมืองให้มีความเหมาะสมมากยิ่งขึ้น

Avatar photo