قبل أن لا تكون صورة خيالية من مجلة الإعلان "مطارات المستقبل". إنه مطار حقيقي يعمل في مدينة فوكوكا اليابانية ، والذي يوفر للركاب مساحة كبيرة للتنقل. بفضل تقنية النمذجة الخاصة ، تم تحديد أسباب الطوابير واتخاذ تدابير التحسين. من يهتم كيف تعمل هذه التكنولوجيا ، أطلب قطة.
الصورة مجاملة فوكوكا قام البروفسور شينغو تاكاهاشي ، رئيس قسم النظم الصناعية وهندسة أنظمة التحكم في جامعة واسيدا ومختبرات فوجيتسو ، بتطوير تقنية تحدد أسباب الازدحام في الأماكن العامة. يقوم الحل تلقائيًا بتحليل العوامل التي أدت إلى تكوين كتلة كبيرة من الناس ، بناءً على نتائج نمذجة السلوك البشري.
في عام 2015 ، استخدم فوجيتسو والبروفيسور تاكاهاشي هذه التكنولوجيا في نظام لنمذجة السلوك البشري ، الذي حلل التدابير للقضاء على الطوابير في مطار فوكوكا. لقد تمكنوا من اكتشاف 4 أضعاف أسباب الحشود مقارنةً بتحليل الخبراء. على سبيل المثال ، عند تحليل حشد من الناس أثناء فحص الركاب والأمتعة ، تمكن النظام من اكتشاف لأول مرة أن الركاب تجمعوا في مكتب تسجيل وصول معين تسبب في حشد غير متوقع من الناس في منطقة تسجيل الوصول. أثناء المحاكاة ، تم التأكيد على أن هذه التقنية تقلل من عدد الأشخاص الذين ينتظرون مرور التفتيش بمقدار سدس. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تخفيض عدد الموظفين بمقدار الثلث. وتم تقليل وقت التحليل بشكل كبير ، من عدة أشهر إلى عدة دقائق.
يوحد التطور الجديد الفئات في مجموعات لها قواسم مشتركة معينة وتعبر عن خصائص "العوامل" المقابلة (السلوك المحاكي ، تصرفات الأشخاص) في شكل عدد صغير من مجموعات الفئات دون تجميع قوائم بنتائج الحركة أو طرق عشرات أو مئات الآلاف من العوامل. هذا النهج يجعل من السهل تحديد خصائص العوامل المرتبطة بأسباب الحشود ، ويجعل من الممكن إنشاء المعلمات المتعلقة ببعض علامات مميزة وأمثلة على الحركة.
مخطط محاكاة لسلوك الناس وتوقعات الازدحام في المطارفي السابق ، نظرًا لحقيقة أن البيانات المتعلقة بالسمات المميزة وتصورات وإجراءات الوكلاء (على سبيل المثال ، مهمة الوكيل هي "تناول الغداء" ، أو أن الوكيل رأى مؤشرًا في نقطة ما) ، والتي تم التعبير عنها في شكل عشرات من السجلات في قاعدة البيانات ، تم الجمع بين لخلق خصائص وكيل ، خلقت هذه العملية عددا كبيرا من الأمثلة اندماجي. مع التكنولوجيا الجديدة ، التي تنشئ مجموعات منطقية تتضمن أوجه تشابه في الخصائص ، وتكوّن مجموعات من خصائص العوامل لكل مجموعة ، تم تحقيق القدرة على تقليل عدد الأمثلة التوافقية. يسمح لك هذا بالبحث عن الأسباب المرتبطة مباشرة بالتدابير المضادة ، والحصول على إجابة على سؤال حول التدابير التي ستكون فعالة لتقليل الحشود.
تحديد مجموعة كاملة من الأسباب لتشكيل الحشود على أساس السمات المميزة والإجراءات وطرق الإدراكعلى سبيل المثال ، فيما يتعلق بمجموعة من الأشخاص الذين يحدثون في المتجر "أ" و "ب" في أحد مراكز التسوق ، عند اكتشاف مجموعة من الأشخاص ، يمكن تحديد أن المجموعة في المتجر "أ" قد تسبب فيها أشخاص شاهدوا المؤشر ، وأن المجموعة في المتجر "ب" قد سببها أشخاص انتهوا من تناول الطعام في مقهى وجميع جاء إلى المتجر معا. وبالتالي ، يمكن القضاء على الازدحام في المتجر A عن طريق تثبيت علامات جديدة ، ويمكن القضاء على الازدحام في المتجر B بزيادة عدد الموظفين وسرعة الخدمة.
تحديد أسباب وأمثلة المعاملات المضادة التي حصلت بفضل التكنولوجياعند نمذجة السلوك البشري ، عادةً ما يكرر الخبراء عملية التجربة والخطأ ، ويقومون بتحليل الكميات الكبيرة من البيانات التي تم الحصول عليها نتيجة للنمذجة ، ويقترحون فرضيات أسباب الحشود والتدابير المضادة المحتملة بناءً على خبرتهم ومعلوماتهم ، ثم يعيدون إجراء المحاكاة لتقييم الفرضيات المقترحة. وفقًا لذلك ، قد يستغرق تحليل الأسباب المقترحة وتحديد التدابير المضادة عدة أشهر. وفي بعض الحالات ، عندما يتجاهل المحلل أسبابًا معينة ، قد تنشأ مشاكل إضافية. توفر التكنولوجيا الجديدة للأساتذة Takahashi و Fujitsu Laboratories تحديدًا شاملاً لخصائص العملاء المرتبطة بالحشود. وبالتالي ، يتناقص عدد الأمثلة التوافقية. يسمح لك هذا بالبحث عن الأسباب المرتبطة مباشرة بالتدابير المضادة ، والوصول بسرعة إلى وضع تدابير للتعامل مع قوائم الانتظار.
تتيح هذه التقنية إجراء تقييم سريع للمعلمات لمنع تكوين الحشود في أماكن التجارة وأماكن الأحداث المختلفة وفي أماكن أخرى قد تتشكل فيها الحشود بسبب حضورها الكبير أو مركزيتها. وبالتالي ، فإن التطور الجديد يجعل من الممكن زيادة سلامة وراحة البيئات الحضرية.
الصلة
يمكن أن تؤثر الملاعب والمطارات ومراكز التسوق ، حيث يتم تشكيل جماهير كبيرة من الناس ، سلبًا على مستوى رضا العملاء وفي النهاية على المبيعات. حاليًا ، بالإضافة إلى طرق لحل هذه المشكلة ، مثل زيادة عدد الأفراد الذين تم نشرهم في المداخل والمخارج ونقاط البيع لمساعدة الزوار ، هناك عدد من التدابير الأخرى التي تتضمن تثبيت علامات وأنماط خاصة لنقل الزوار إلى عدد أقل أماكن مزدحمة. ومع ذلك ، لتنفيذ وسائل أكثر فعالية لتقليل التدفق ، من المهم فهم أنواع الأشخاص التي ستتخذ أنواع الإجراءات استجابة لأنواع المعلومات.
لهذا ، يتم استخدام تقنيات "نمذجة السلوك البشري" بشكل متزايد. يقوم المتخصصون بوضع نماذج للميزات والتصورات والإجراءات المتميزة لمجموعات مختلفة من الأشخاص بوصفهم "عملاء". وبمساعدة النمذجة الافتراضية المدعومة بالكمبيوتر لمواقف الانتظار ، يمكن للعلماء تحليل الأسباب وتقييم الحلول التي تمنع الحشود.