การคาดการณ์จำนวนพนักงานขับรถบรรทุกบนโครงข่ายถนนในระเบียงเศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออกของประเทศไทย โดยใช้แบบจำลองการตัดสินใจแบบต่อเนื่อง 4 ขั้นตอน
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้นำเสนอแนวทางการคาดการณ์จำนวนพนักงานขับรถบรรทุกบนโครงข่ายถนนในระเบียงเศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก (EEC) ของประเทศไทยจากแบบจำลองการคาดการณ์ปริมาณการขนส่งสินค้าที่ถูกพัฒนาขึ้นตามหลักวิชาการของวิศวกรรมจราจรและขนส่ง โดยใช้แบบจำลองการตัดสินใจแบบต่อเนื่อง 4 ขั้นตอน โดยแบ่งวิธีดำเนินการออกเป็น 4 ขั้นตอนหลัก ได้แก่ 1) การรวบรวมข้อมูลเพื่อการพัฒนาแบบจำลอง 2) การพัฒนาแบบจำลอง 3) การปรับเทียบแบบจำลอง และ 4) การประยุกต์ใช้แบบจำลอง โดยผลการศึกษาพบว่าผลการคาดการณ์การขนส่งสินค้าที่ได้จากแบบจำลองการตัดสินใจแบบต่อเนื่อง 4 ขั้นตอนในกรณีมีและไม่มีการพัฒนาEEC มีความแตกต่างกัน ในกรณีมีการพัฒนา EEC ปริมาณสินค้ารวมในทุกรูปแบบการขนส่ง (ทางถนน รถไฟ นํ้า อากาศ) จะอยู่ที่ประมาณ 3,217.43 พันตัน/วัน ในปี พ.ศ. 2594 ส่วนใหญ่เป็นการขนส่งทางถนนประมาณร้อยละ 97.98 และรูปแบบอื่น ๆ เพียงร้อยละ 2.02 เท่านั้น โดยรถบรรทุกขนาดเล็ก 4 ล้อ มีสัดส่วนมากที่สุดคิดเป็นร้อยละ 63.58 รองลงมาคือ รถบรรทุกขนาดกลาง 6 ล้อ รถบรรทุกพ่วง รถบรรทุก 10 ล้อ และรถบรรทุกกึ่งพ่วง คิดเป็นร้อยละ 12.09 8.70 8.02 และ 7.61 ตามลำดับ นอกจากนี้จำนวนพนักงานขับรถบรรทุกจะมีเพิ่มขึ้นจาก 52,791 คน (พ.ศ. 2564) เป็น 74,153 คน ในปี พ.ศ. 2594 ซึ่งเพิ่มขึ้นจากกรณีไม่มีการพัฒนา EEC ประมาณ 2,227 คน
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
The Eastern Economic Corridor Office. (2020). Progress Report on the Development of the Eastern Special Development Zone. Access (10 January 2021). Available (https://www.eeco.or.th/th/filedownload/1681/f8c7120357518db49151f435d3eb3061.pdf)
Mukundan, S. (2017). Analytics in HR A Snapshot View. International Journal of Engineering Technology, Management and Applied Sciences. Vol. 5, Issue 7, pp. 597-601
Taha, A. H. (2017). Operations Research An Introduction, Tenth Edition. Malaysia: Pearson Education
Bowersox, D. J., Closs, D. J., and Cooper, M. B. (2009). Supply Chain Logistics Management. New York: McGraw-Hill/Irwin
Hutchinson, B. G. (1974). Principles of Urban Transport Systems Planning. Washington, D.C.: Scripta
Yagi, S. and Mohammadian, A. K. (2010). An Activity-Based Microsimulation Model of Travel Demand in the Jakarta Metropolitan Area. Journal of Choice Modelling. Vol. 3, No. 1, pp. 32-57
Office of Transport and Traffic Policy and planning. (2018). Travel Demand Survey. Bangkok: Office of Transport and Traffic Policy and Planning
Kaewwichian, P. and Tanwanichkul, L. (2018). Method of Trip-Chaining and Tour Formation for Travel Demand Model Development. RMUTI JOURNAL Science and Technology. Vol. 11, No. 1, pp. 57-68
Meechaiyo, B. and Sangsrichan, C. (2019). Developing Transportation System Strategic Plan for Sustainable Community Development: Naresuan University Case Study. Naresuan University Engineering Journal. Vol. 14, Issue 2, pp. 1-13
Ortúzar, J. D. and Willumsen, L. G. (1990). Modeling Transport. New York: John Wiley & Sons
Brustlin, V. H. (2007). Transportation Demand Management Plan. Verginia: University of Verginia
Steinhoff, M. and Harpring, J. (2008). Transportation and Sustainability on the Indiana University. Bloomington: Bloomington Campus, Indiana University
Comsis Corporation. (1983). UTPS Highway Network Development Guide. Washington, D.C.: US Department of Transportation, Federal Highway Administration
The Eastern Economic Corridor Office. (2018). Infrastructure Development Action Plan Support the development of the Eastern Special Development Zone. Access (20 January 2021). Available (https://www.eeco.or.th/web-upload/filecenter/untitled%20folder/EEC009.pdf)
Department of Highways. (2016). Average Annual Daily Traffic on Highways. Bangkok: Department of Highways
Office of Transport and Traffic Policy and Planning. (2017). A Study of Logistics Network System to Support the Development of the Special Economic Zone (Super Cluster) and the Country's Trade Gateway. Bangkok: Office of Transport and Traffic Policy and planning
