ชั้นที่ 1
ออกบัตรเข้าจอดรถ (Vehicle Check-In)
ระบบตรวจสอบเงื่อนไข canParkIn() และจัดสรรช่องจอดอัตโนมัติ
ภาพกล้องและไม้กั้นเป็นการจำลอง ส่วนตั๋วและรายการรับรถบันทึกในลานที่เลือก
สถานะไม้กั้นทางเข้า (Entry Barrier Gate)
ค้นหาตั๋ว & คำนวณค่าบริการ (Check-Out)
คำนวณตาม Strategy ประเภทยานพาหนะ และระยะเวลาจอดจริง
สถานะไม้กั้นทางออก (Exit Barrier Gate)
ประวัติตั๋วจอดรถและรายการธุรกรรม (Ledger)
บันทึกสถานะตั๋ว ACTIVE, PAID, EXITED, LOST ทั้งหมดในระบบ
| Ticket ID | ทะเบียนรถ | ประเภทรถ | ชั้น / ช่องจอด | เวลาเข้า | เวลาออก | สถานะ | ค่าบริการ | การจัดการ |
|---|
ประวัติรถเข้าออกย้อนหลัง
เก็บข้อมูลถาวร 3 เดือน และลบรายการเก่ากว่าอายุจัดเก็บอัตโนมัติ
ค้นหาข้อมูลก่อนดาวน์โหลด Excel ตามผลลัพธ์ที่แสดง
| Ticket ID | ทะเบียน | ประเภทรถ | ชั้น / ช่อง | เวลาเข้า | เวลาออก | สถานะ | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| กำลังโหลดข้อมูล... | |||||||
Dashboard รายได้และการใช้พื้นที่
สรุปจากรายการชำระเงินจริงและสถานะช่องจอดปัจจุบัน
การจองล่าสุด
สมาชิกที่ลงทะเบียน
สถาปัตยกรรมเชิงวัตถุ (OOP Architecture) & SOLID Principles
วิเคราะห์การประยุกต์ใช้แนวคิด OOP และ Design Patterns ในโค้ดจริงของระบบนี้
1. Abstraction
คลาสแม่นามธรรม Vehicle และ Payment กำหนดสัญญา (Contracts) ชัดเจน ซ่อนรายละเอียดการทำงานภายใน เช่น เมธอด canParkIn(Slot slot) และ processPayment()
2. Encapsulation
คลาส Slot และ Ticket ซ่อนตัวแปรภายใน (Private fields) ปกป้องความถูกต้องของ State ไม่อนุญาตให้แก้ไขสถานะโดยตรง ต้องผ่านเมธอด เช่น assignVehicle(), release(), markPaid()
3. Inheritance
การสืบทอดคุณสมบัติที่สมเหตุสมผล Car, Motorcycle, ElectricVehicle, Truck สืบทอดจาก Vehicle และ PromptPayPayment, CreditCardPayment, CashPayment สืบทอดจาก Payment
4. Polymorphism
Double Dispatch: การให้ slot.canFitVehicle(vehicle) เรียกใช้ vehicle.canParkIn(slot) ซึ่งแต่ละ Subclass ของรถจะใช้อัลกอริทึมตรวจสอบตามขนาดและประเภทของช่องจอดอย่างยืดหยุ่น
Design Patterns ที่ใช้ในระบบ
Strategy Pattern (การคำนวณค่าบริการ)
แยกกฎการคำนวณค่าจอด (Pricing Rules) ออกเป็นคลาส Strategy: StandardPricingStrategy, MotorcyclePricingStrategy, EVPricingStrategy และ TruckPricingStrategy ทำให้สามารถเพิ่มโปรโมชันหรือปรับเปลี่ยนราคาได้โดยไม่ต้องแก้ไขคลาส Vehicle (ตามหลัก Open-Closed Principle)
Observer Pattern (ป้ายไฟทางเข้า DisplayBoard)
ParkingLot เป็น Subject ที่ถือรายชื่อ ParkingLotObserver เมื่อมีการจอดหรือปลดปล่อยช่องจอด จะแจ้งเตือน DisplayBoard ให้ปรับปรุงจำนวนที่ว่างและข้อความเตือนแบบเรียลไทม์อัตโนมัติ
Factory Pattern (Vehicle & Slot Creation)
VehicleFactory และ SlotFactory ช่วยจัดการการสร้างอินสแตนซ์ของออบเจกต์ตาม Type และ Parameter ที่รับเข้ามา รวมศูนย์ตรรกะการสร้างไว้ที่เดียว
Facade & Clean Service Layer
ParkingService ทำหน้าที่เป็น Facade รวบรวม Workflow ความสัมพันธ์ระหว่าง Aggregate Root (ParkingLot), Entities (Slot, Ticket), และ Repositories เข้าด้วยกัน
ศูนย์ปฏิบัติการ AI & สถาปัตยกรรม Explainable AI (XAI)
ระบบปัญญาประดิษฐ์อัจฉริยะที่สนับสนุนการทำงานของลานจอดรถครบวงจร พร้อมคำอธิบายเหตุผลของการตัดสินใจทุกขั้นตอนอย่างโปร่งใส ตรวจสอบได้ และสอดคล้องกับหลักการ OOP & Responsible AI
แนวโน้มรายชั่วโมง & คำแนะนำราคา
สถิติรถเข้ารายชั่วโมงจากข้อมูลลานที่เลือก
บทวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์สำหรับผู้บริหาร (Executive Insights)
คำแนะนำอัตโนมัติจากการประมวลผล Big Data ในระบบ
โมเดลการทำงานและสถาปัตยกรรม Explainable AI (XAI) ในระบบนี้
หลักการเบื้องหลังที่ทำให้ AI ของระบบนี้โปร่งใส ปลอดภัย และเชื่อมต่อกับ OOP ได้อย่างสมบูรณ์แบบ
Multi-Criteria Heuristic Matrix (การคัดสรรช่องจอด)
แทนที่จะใช้ Neural Network ที่เป็น Black-box ซึ่งตัดสินใจโดยไม่มีเหตุผลชัดเจน ระบบใช้ Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) คำนวณคะแนนตาม 4 มิติ:
- Vehicle Dimension Fitting (30%): รถขนาดไหนควรลงช่องขนาดนั้น ไม่แย่งช่องรถใหญ่
- EV Charge Preservation (35%): สงวนจุดชาร์จ EV ให้รถที่จำเป็นจริง
- Proximity & Walking Distance (20%): ระยะทางเดินถึงลิฟต์และประตูทางออก
- Floor Congestion Load Balancing (15%): กระจายรถขึ้นชั้น 2-3 เมื่อชั้น 1 หนาแน่นเกิน 75%
Computer Vision & ANPR Simulation (การตรวจจับป้ายทะเบียน)
จำลองการทำงานของ Edge Vision Camera:
- Plate Localization: ตรวจจับพิกัดสี่เหลี่ยมผืนผ้าของแผ่นป้ายทะเบียนไทย
- OCR Character Extraction: สกัดตัวอักษรและตัวเลขพร้อม Confidence Score (>98%)
- Visual Chassis Classifier: สังเกตรูปร่างทรงรถ (2 ล้อ = มอเตอร์ไซค์, มีพอร์ตชาร์จไฟ = EV, ตัวถังสูงเกิน 2.2m = รถบรรทุก)
OOP & SOLID Integration (ความสอดคล้องกับสถาปัตยกรรมระบบ)
AI ไม่ได้ถูกเขียนแยกเป็นส่วนแปลกปลอม แต่ถูกออกแบบให้เข้ากับหลัก OOP อย่างเคร่งครัด:
- Single Responsibility:
AIParkingServiceมีหน้าที่วิเคราะห์และให้คำแนะนำเท่านั้น ไม่ยุ่งเกี่ยวกับการบันทึกเงินหรือเปลี่ยน Invariant ใน Entity - Open-Closed: สามารถสลับโมเดล AI หรือเพิ่มเกณฑ์การให้คะแนนใหม่ได้โดยไม่ต้องแก้ไข
ParkingLotหรือSlot - High Cohesion: ผลลัพธ์ส่งออกในรูป
AIRecommendationที่เก็บทั้งผลลัพธ์และคำอธิบาย XAI ไว้อย่างครบถ้วน
AI Copilot Interactive Console (ผู้ช่วยตามกฎของระบบ)
สอบถามสถานะ คำแนะนำเชิงลึก หรือข้อมูลสถาปัตยกรรมระบบได้แบบเรียลไทม์