แบบจำลองความจริงเสริม (AR) สำหรับงานก่อสร้างระบบไฟฟ้าใต้ดิน และการประเมินผลการเลือกใช้แบบจำลองด้วย FUZZY AHP

บทคัดย่อ

แบบจำลองความจริงเสริม (Augmented Reality, AR) เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญในการวิเคราะห์และแสดงผลที่มีการประยุกต์ใช้ในหลายศาสตร์รวมทั้งการวางแผนและการจัดการด้านโครงสร้างพื้นฐาน การนำ AR มาใช้ในงานก่อสร้างระบบไฟฟ้าใต้ดินนอกจากจะเป็นการพัฒนาแบบจำลองทางวิศวกรรมเพื่อช่วยลดความสูญเสียจากอุบัติเหตุและความล่าช้าระหว่างการก่อสร้างแล้วยังเป็นการช่วยส่งเสริมการพัฒนาพื้นที่และความน่าอยู่ตามแนวคิดการพัฒนาเมืองอัจฉริยะตามยุทธศาสตร์ชาติ (พ.ศ.2561-2580) และยุทธศาสตร์ของการไฟฟ้าส่วนภูมิภาค (กฟภ.) งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองความจริงเสริม (AR) สำหรับงานก่อสร้างระบบไฟฟ้าใต้ดิน และเพื่อทำการประเมินผลการเลือกใช้แบบจำลองโดยวิธีกระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ (Fuzzy AHP) งานวิจัยนี้สามารถนำเสนอแบบจำลอง AR สำหรับการก่อสร้างใต้ดินทั้งในระยะก่อนการก่อสร้าง ระยะการก่อสร้าง และระยะหลังการก่อสร้างตามข้อกำหนดในการปฏิบัติงานของการไฟฟ้าส่วนภูมิภาคและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง แบบจำลอง AR ที่พัฒนาขึ้นสามารถนำไปช่วยในการจัดการและการแสดงผลขั้นตอนการก่อสร้างที่ซับซ้อนซึ่งเป็นประโยชน์ทั้งในงานก่อสร้างและงานอบรมในงานระบบไฟฟ้าใต้ดินด้วยวิธีการเจาะเพื่อดึงท่อ (HDD) ในจังหวัดเพชรบุรี สำหรับการประเมินผลการเลือกใช้แบบจำลองนั้นได้ทำการวิเคราะห์ Fuzzy AHP เพื่อจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยในการเลือกใช้และวิเคราะห์ทางเลือกของแบบจำลองโดยวิเคราะห์ข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญ 30 ท่าน จาก กฟภ. และหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ กรมทางหลวง กรมทางหลวงชนบท บริษัท โทรคมนาคมแห่งชาติ การประปาส่วนภูมิภาค องค์การปกครองส่วนท้องถิ่น ผลการวิเคราะห์การเลือกใช้แบบจำลองพบว่าปัจจัยที่สำคัญในการเลือกใช้ ได้แก่ โปรแกรมและคอมพิวเตอร์ องค์กร การนำไปใช้ และความสามารถของบุคลากร ตามลำดับ แบบจำลองที่เหมาะสมสำหรับงานก่อสร้างระบบไฟฟ้าใต้ดิน ได้แก่ แบบจำลองที่ผสมผสานแบบ 3 มิติและ AR รองลงมาเป็นแบบจำลอง 2 มิติ แบบจำลองที่ผสมผสานแบบจำลอง 2 มิติ และ 3 มิติ และแบบจำลอง AR ตามลำดับ ทั้งนี้การพัฒนา AR ควรพิจารณาระดับการพัฒนาให้สอดคล้องกับความถูกต้องของแบบจำลองและการวางแนวสาธารณูปโภคที่เหมาะสมกับการใช้งาน การร่วมกันพัฒนาและเชื่อมโยงฐานข้อมูลโครงข่ายโครงสร้างพื้นฐานของประเทศจะช่วยให้มีการใช้นวัตกรรมและแบบจำลองอย่างมีประสิทธิภาพ