Data science

วิธีปรับปรุงความปลอดภัยของพื้นที่ทำงานด้วยข้อมูลรถยนต์ที่เชื่อมต่อ

คลิกเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้แต่ง Matt Blackwell เนื่องจากสหรัฐฯ ให้ความสำคัญกับโครงสร้างพื้นฐาน ทางหลวง และการก่อสร้างถนนมากขึ้น การใช้จ่ายจึงคาดว่าจะเติบโตมากกว่า $100 พันล้านโดย 2022. เมื่อจำนวนสถานที่ทำงานเพิ่มขึ้น อันตรายต่อคนงานและคนขับรถที่สำรวจพื้นที่ทำงานเหล่านี้ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน ใน 2019 มี 000, 000 ขัดข้องในโซนงานและจำนวนนั้น 27,000 ส่งผลให้ได้รับบาดเจ็บ นอกจากนี้ 100 ความผิดพลาดในพื้นที่ทำงานส่งผลให้ผู้คน 842 เสียชีวิต รถยนต์ที่เชื่อมต่อกันช่วยให้สามารถเก็บรวบรวมจุดข้อมูลยานยนต์แบบเกือบเรียลไทม์ หรือที่เรียกว่าข้อมูลรถที่เชื่อมต่อ (CVD) จุดข้อมูลเหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงสำหรับวิศวกรระบบขนส่งอัจฉริยะ (ITS) ที่ได้รับมอบหมายให้ปรับปรุงความปลอดภัยทางถนน วิศวกร ITS สามารถใช้ CVD เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมตามบริบทที่นำไปสู่ ​​ตลอด และหลังจากตั้งค่าโซนงานแล้ว พฤติกรรมเหล่านี้รวมถึง ตัวอย่างเช่น ความเร็วของรถและความชุกของเหตุการณ์การเบรกอย่างหนัก ซึ่งมักเป็นตัวบ่งชี้ว่ามีโอกาสเกิดการชนสูงขึ้น ปัจจุบันวิศวกรของ ITS กำลังใช้อุปกรณ์ต่างๆ มากมายเพื่อตรวจสอบกิจกรรมในพื้นที่ทำงาน รวมถึงกล้องริมถนน โทรศัพท์มือถือ กล้องวงจรปิด และโครงสร้างพื้นฐานแบบฝังในรูปแบบอื่นๆ แม้ว่าจะมีคุณค่าในการรวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์เหล่านี้ แต่การทำความเข้าใจประสิทธิภาพการรับส่งข้อมูลของรัฐทั้งหมดโดยใช้กระบวนการแยกส่วนเหล่านี้ไม่ตรงเวลาหรือคุ้มค่า ด้วยการเพิ่มประเภทข้อมูลแบบดั้งเดิมด้วย CVD วิศวกรของ ITS สามารถทำงานร่วมกับแผนกขนส่งเพื่อแนะนำวิธีปรับปรุงความปลอดภัยของพื้นที่ทำงาน การเสริมโซลูชันปัจจุบันด้วย CVD เพื่อเติมช่องว่าง โครงสร้างพื้นฐานแบบฝังตัวช่วยให้วิศวกร ITS มีข้อมูลที่จำเป็นในการตรวจสอบความปลอดภัยของโซนงานก่อสร้างในหน่วยมิลลิวินาที อย่างไรก็ตาม การติดตั้งและบำรุงรักษาอุปกรณ์ประเภทนี้เป็นเรื่องยากและมีราคาแพง ข้อมูลโทรศัพท์มือถือมีข้อมูลจำนวนมาก แต่เพื่อให้มีประสิทธิภาพสูงสุด จำเป็นต้องมีแอปพลิเคชันเพิ่มเติมในการรวบรวม จัดการ และจัดเก็บข้อมูล ซึ่งอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการประมวลผล กล้องวงจรปิดเป็นแหล่งข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ เนื่องจากช่วยให้ทีมบริการฉุกเฉินเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นในพื้นที่ทำงานได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม การติดตั้งนั้นมีราคาแพงและดูแลรักษายาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความต้องการใช้งานในพื้นที่ทำงานเฉพาะนั้นไม่ถาวร ด้วยการรวม CVD วิศวกรของ ITS จะได้รับมุมมองที่มีรายละเอียดและไดนามิกมากขึ้นของถนนที่พวกเขาตรวจสอบ ด้วยความแม่นยำที่ดีขึ้นและการส่งข้อมูลที่เร็วขึ้น การซ้อนทับแบบเกือบเรียลไทม์ที่ปรับปรุงข้อมูลใดๆ ที่พวกเขาอาจใช้ประโยชน์อยู่แล้ว การตอบสนองต่อ Greater Precision CVD สามารถแสดงข้อมูลที่แม่นยำเกี่ยวกับพื้นที่ทำงานและอันตรายด้านความปลอดภัย ตัวอย่างเช่น ข้อมูลสามารถระบุความถี่ที่เปิดใช้งานเซ็นเซอร์ความปลอดภัยในพื้นที่เฉพาะ หากข้อมูลแสดงว่าเซ็นเซอร์ถูกเปิดใช้งานในตำแหน่งหนึ่งมากกว่าที่อื่น วิศวกรของ ITS สามารถอนุมานได้ว่าแผนกขนส่งจะปรับป้ายและรูปแบบถนนให้เหมาะสมเพื่อป้องกันอุบัติเหตุในอนาคต แหล่งข้อมูลสำหรับวิศวกร ITS ที่รับผิดชอบในการวางแผนพื้นที่ทำงานนอกทางหลวงระหว่างรัฐนั้นมีข้อจำกัด เช่น กล้องวงจรปิดจะไม่แพร่หลายในสถานที่ที่มีประชากรน้อย CVD ให้มุมมองที่ครอบคลุมของทางด่วน หลอดเลือดแดง และถนนในท้องถิ่น เนื่องจากรถยนต์ที่เชื่อมต่อกันนั้นมีอยู่ทั่วไป CVD จึงเป็นแหล่งที่ดีเยี่ยมสำหรับการวางแผนบนถนนสายรองและในพื้นที่ชนบท ดำเนินการเร็วกว่าด้วยการส่งที่เร็วกว่า CVD ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ว่าผู้ขับขี่ตอบสนองต่อสภาวะต่างๆ อย่างไร ตัวอย่างเช่น ข้อมูลสามารถแสดงได้อย่างแม่นยำว่าจุดใดในแนวที่ผู้ขับมีแนวโน้มที่จะเบรก และเมื่อใดที่พวกเขามีแนวโน้มที่จะเร่งความเร็วมากขึ้น นอกจากนี้ยังแสดงเวลาและความถี่ที่ผู้ขับขี่เปลี่ยนเลน นอกจากนี้ เมื่อคนขับออกจากพื้นที่ทำงานแล้ว CVD จะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเส้นทางเบี่ยง โดยระบุว่าการเบี่ยงเบนนั้นมีประโยชน์หรือทำให้เกิดปัญหาความแออัดและความปลอดภัยในที่อื่นๆ ในท้ายที่สุด จากพฤติกรรมของผู้ขับขี่ที่เฉพาะเจาะจงนี้ วิศวกรของ ITS สามารถช่วยแผนกขนส่งในการวางแผนการปรับเปลี่ยนช่องทางเดินรถได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้นในการตรวจสอบว่าพวกเขาได้เลือกวิธีที่ดีที่สุดในการกำหนดทิศทางการจราจรผ่านพื้นที่ทำงานหรือไม่ การนำ CVD ไปสู่มุมมอง พลังของ CVD ไม่ใช่แนวคิดสมมุติฐานสำหรับการปรับปรุงความปลอดภัยของพื้นที่ทำงาน – ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ได้เปิดใช้งานการปรับปรุงที่สำคัญบนถนนของเราแล้ว มหาวิทยาลัย Purdue และกรมการขนส่งของรัฐอินเดียนา (DOT) ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกของ CVD เพื่อระบุสถานที่ซึ่งมีเหตุการณ์การเบรกอย่างหนักจำนวนมากซึ่งรับประกันการตรวจสอบเพิ่มเติมเพื่อกำหนดโอกาสที่เป็นไปได้สำหรับการปรับปรุง CVD แสดงให้เห็นว่ารถยนต์กำลังสำรองล่วงหน้าจากพื้นที่ทำงานและป้ายเตือนที่ประกอบมาด้วย ซึ่งหมายความว่าผู้ขับขี่ไม่ได้คาดหวังว่าจะมีการชะลอตัวเมื่อต้องเผชิญกับการจราจรที่หยุดนิ่ง ซึ่งส่งผลให้เกิดเหตุการณ์การเบรกอย่างแรงและเกิดการชน Indiana DOT ปรับใช้โปรแกรมที่เรียกว่า “Protect the Queue” ใน 2020 เพื่อเพิ่มการรับรู้ของผู้ขับขี่เกี่ยวกับการรับส่งข้อมูลที่ช้าและลดการขัดข้อง หลังจากการปรับใช้ครั้งแรก การวัดว่าความพยายามในการบรรเทาผลกระทบประสบความสำเร็จในการลดเหตุการณ์การเบรกอย่างหนักหรือไม่ ในการทำเช่นนั้น วิศวกรได้วิเคราะห์กิจกรรมในสองโซนการทำงานที่แยกจากกัน โซนหนึ่งมีรถเตือนซึ่งกำหนดตำแหน่งโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกของ CVD และอีกโซนที่ไม่มี จำนวนเหตุการณ์การเบรกอย่างหนักในพื้นที่ทำงานที่มีรถเตือนลดลงมากกว่าครึ่ง และสามารถประมาณการได้ว่าการชนจะลดลงในลักษณะเดียวกัน ด้วยเหตุนี้ ประโยชน์ของการใช้ CVD สำหรับ Purdue และ Indiana DOT จึงเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า ประการแรก ข้อมูลให้เทคนิคที่ปรับขนาดได้สำหรับการจัดลำดับความสำคัญของตำแหน่งของยานพาหนะเตือน ประการที่สอง CVD ให้ความสามารถในการวัดการลดเหตุการณ์การเบรกอย่างหนักสำหรับการปรับใช้แต่ละครั้ง เพื่อประเมินผลกระทบจากการปฏิบัติงานและจัดให้มีการปรับยุทธวิธีที่คล่องตัว ไม่ต้องสงสัยเลยว่า CVD กำลังเปลี่ยนแปลงความปลอดภัยของพื้นที่ทำงานให้ดีขึ้น ด้วยการเข้าถึงข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงในเวลาที่เกือบจะเรียลไทม์ วิศวกรของ ITS จึงมีเครื่องมือที่จำเป็นในการทำให้ถนนปลอดภัยยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยลดอุบัติเหตุและการเสียชีวิตได้ในที่สุด โดยเฉพาะในเขตงานก่อสร้าง

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button