เวลาพูดถึงโครงการ “เฝ้าระวังน้ำท่วม” ภาพที่หลายคนคุ้นเคยคือกราฟระดับน้ำจากเซ็นเซอร์ หรือจุดสีแดงบนแผนที่ที่บอกว่า “จุดนี้น้ำเริ่มสูงแล้ว” แต่ในมุมของผู้บริหารจังหวัด นายก อบจ. หรือฝ่ายงบประมาณ คำถามสำคัญกลับไม่ใช่แค่ว่า “มีกราฟหรือยัง” — แต่คือ “โครงการนี้ช่วยลดความเสียหายและช่วยให้ประชาชนเตรียมตัวดีขึ้นแค่ไหน”

บทความนี้ชวนมองโครงการเซ็นเซอร์น้ำท่วม 20–50 จุด ในฐานะ “ระบบจัดการเวลา” มากกว่า “ระบบสร้างกราฟ” และลองวางเมตริก (KPI) ที่เล่าเรื่องความคุ้มค่าได้ชัดขึ้นทั้งในเชิงเทคนิคและเชิงงบประมาณ

1. จากกราฟระดับน้ำ → สู่ “เวลาเตือนล่วงหน้า” ที่วัดได้จริง

แก่นสำคัญของระบบเฝ้าระวังน้ำท่วม คือการ “ซื้อเวลา” ให้คนในพื้นที่ ยิ่งรู้ตัวเร็วเท่าไหร่ การเตรียมตัว ย้ายของ ย้ายรถ หรืออพยพคนยิ่งทำได้อย่างมีสติ เมตริกแรกที่ควรคิด คือ Lead Time: เวลาเตือนล่วงหน้าก่อนระดับน้ำถึงจุดวิกฤต

ถ้าไม่มีระบบเซ็นเซอร์ ข้อมูลมักมาจากการ “เห็นด้วยตา” หรือ “โทรแจ้งกันเอง” ซึ่งอาจช้าไป 30 นาที – 2 ชั่วโมง หรือมากกว่านั้น แต่เมื่อมีเซ็นเซอร์ที่วัดระดับน้ำทุก 1–5 นาที และตั้งเกณฑ์เตือนล่วงหน้าตามโครงสร้างพื้นที่ เราสามารถสร้างเมตริกแบบง่าย ๆ ได้ เช่น:

  • เฉลี่ยแล้ว ระบบสามารถเตือนล่วงหน้าได้กี่นาทีก่อนน้ำล้นตลิ่งหรือท่วมถนน?
  • ในรอบเหตุการณ์ X ครั้งที่ผ่านมา มีสักกี่ครั้งที่สามารถเตือนล่วงหน้าได้เกิน 30 นาที / 1 ชั่วโมง?
  • มีเหตุการณ์ไหนที่ “รู้ช้าเกินไป” และสามารถนำมาปรับเกณฑ์เตือนได้อย่างไร?

ตัวเลขเหล่านี้ทำให้ผู้บริหารสามารถพูดในที่ประชุมได้ว่า “ระบบนี้ช่วยให้เราเตือนประชาชนล่วงหน้าได้เฉลี่ย 45 นาที ก่อนที่ถนนจะเริ่มท่วม” ซึ่งเป็นภาษาที่ทุกคนเข้าใจร่วมกันได้มากกว่า “เรามีกราฟสวยขึ้นเยอะ”

2. Response Time: จาก Alert แรก → สู่การลงมือของหน่วยงาน

อีกเมตริกที่สำคัญไม่แพ้กัน คือ Response Time: เวลาตั้งแต่ระบบเตือน → จนถึงการตอบสนองครั้งแรกของหน่วยงาน เพราะการมีเซ็นเซอร์อย่างเดียวไม่เพียงพอ ถ้าไม่มีใคร “รับลูก” และตัดสินใจต่อ

ตัวอย่างเมตริกที่วัดได้ เช่น

  • เวลาเฉลี่ยตั้งแต่ Alert แรก → จนถึงเจ้าหน้าที่เห็นแจ้งเตือนใน Dashboard / Line Notify
  • เวลาเฉลี่ยตั้งแต่ Alert แรก → จนถึงมีการสื่อสารออกสู่ประชาชน (เช่น ข้อความเตือน, โพสต์เพจ, กลุ่มไลน์ชุมชน)
  • จำนวนเหตุการณ์ที่มีการ “ออกประกาศเตือน” เทียบกับจำนวน Alert รุนแรงที่เกิดขึ้น (ช่วยสะท้อนว่าข้อมูลถูกนำไปใช้จริง หรือแค่แสดงอยู่บนจอ)

เมื่อเชื่อมกับกระบวนการปฏิบัติงาน เช่น SOP ของเทศบาล / ปภ. / หน่วยงานท้องถิ่น เมตริกเหล่านี้จะกลายเป็นหลักฐานว่า “ระบบดิจิทัล” ไม่ได้แค่ติดตั้ง แล้วจบ แต่เข้าไปอยู่ใน workflow จริงของเจ้าหน้าที่

3. มองให้เกินกราฟ: คิดเป็น “ค่าเสียหายที่ลดลงคร่าว ๆ”

สำหรับผู้บริหารระดับจังหวัดหรือสภาท้องถิ่น คำถามที่ตามมาหลังจากเห็น Lead Time / Response Time คือ “แล้วมันช่วยลดความเสียหายได้ประมาณเท่าไหร่?”

แม้เราจะไม่สามารถคำนวณได้เป๊ะเหมือนในตำราเศรษฐศาสตร์ แต่ก็สามารถสร้าง “ประมาณการเชิงเหตุผล” (order-of-magnitude) เพื่อประกอบการตัดสินใจได้ เช่น

  • ประเมินค่าเสียหายเฉลี่ยต่อครัวเรือนจากเหตุการณ์น้ำท่วมหนึ่งครั้ง (ค่าเฟอร์นิเจอร์ เครื่องใช้ไฟฟ้า รถยนต์ รายได้ที่หายไป ฯลฯ)
  • ประเมินจำนวนครัวเรือนในพื้นที่เสี่ยงที่ได้รับการเตือนล่วงหน้า “ทันเวลา” จากข้อมูล Lead Time & Response Time
  • คำนวณเป็นตัวเลขคร่าว ๆ เช่น “หากเตือนล่วงหน้าได้ 1 ชั่วโมง เราประเมินว่าช่วยลดค่าเสียหายเฉลี่ยได้ X บาทต่อครัวเรือน เมื่อคูณกับ Y ครัวเรือน เท่ากับช่วยลดความเสียหายทางเศรษฐกิจได้ประมาณ Z บาทต่อปี”

แม้จะเป็นตัวเลขประมาณการ แต่การคิดเช่นนี้ ช่วยให้การพูดเรื่อง “ความคุ้มค่า” ไม่ลอยอยู่บนคำว่า “สำคัญนะครับ” แต่จับต้องได้มากขึ้นในสายตาฝ่ายการคลังและสภาท้องถิ่น

4. ใช้ TCO และ ROI ในภาษาที่ผู้บริหารจังหวัดเข้าใจ

เมื่อมีเมตริกด้านเวลาและค่าเสียหายคร่าว ๆ แล้ว ขั้นต่อไปคือการอธิบายโครงการด้วยภาษาทางการเงินพื้นฐานที่ผู้บริหารคุ้นเคย เช่น TCO (Total Cost of Ownership) และ ROI (Return on Investment)

ตัวอย่างโครงคิดง่าย ๆ:

  • รวบรวมค่าใช้จ่ายทั้งหมดตลอดอายุโครงการ 3–5 ปี (อุปกรณ์, การสื่อสาร, แพลตฟอร์ม, การบำรุงรักษา)
  • เปรียบเทียบกับ “ค่าเสียหายที่ประเมินว่าลดลงได้” ต่อปี เช่น หากระบบช่วยลดความเสียหายได้ปีละ 5–10 ล้านบาท แต่ TCO ตลอด 5 ปีอยู่ที่ 8 ล้านบาท ก็สามารถพูดได้ว่า:
    “แปลว่าใน 1–2 ปี ระบบนี้คุ้มทุนในเชิงสังคมและเศรษฐกิจแล้ว”

การนำเสนอในลักษณะนี้ ช่วยให้ผู้บริหารมองโครงการน้ำท่วม ไม่ใช่แค่ “ค่าใช้จ่าย” แต่เป็น “การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัยและความเชื่อมั่นของประชาชน”

5. เชื่อมเซ็นเซอร์เข้ากับ Line Notify / Dashboard และแผนขยายพื้นที่

ระบบเฝ้าระวังน้ำท่วมจะ “มีชีวิต” ก็ต่อเมื่อข้อมูลถูกส่งไปยังคนที่เกี่ยวข้องจริง ในช่องทางที่ทุกคนเปิดใช้ทุกวัน เช่น Line หรือ dashboard กลางของจังหวัด/เทศบาล

จุดที่ควรออกแบบควบคู่กันตั้งแต่วันแรก ได้แก่:

  • Line Notify / กลุ่มเจ้าหน้าที่ – ใครเป็นคนรับ Alert ชุดแรก? ใครเป็น backup? มีการจัดเวร หรือใช้แนวคิด duty officer หรือไม่?
  • Dashboard กลาง – หน่วยงานไหนเห็นภาพรวมทั้งจังหวัด ใครเป็นเจ้าของการตัดสินใจเมื่อเกิดเหตุ?
  • แผนขยายพื้นที่ – เมื่อเริ่มจาก 20 จุดแล้วปีถัดไปจะขยายไปอีก 10–30 จุด มีหลักอะไรในการเลือกตำแหน่งใหม่? ใช้ข้อมูลเหตุการณ์ที่ผ่านมาเป็นตัวนำหรือไม่?

เมื่อผูกเมตริก Lead Time / Response Time เข้ากับ Dashboard และ Line Notify เราจะได้ภาพรวมที่ชัดเจนว่า “ระบบทำงานครบวงจร” ตั้งแต่เซ็นเซอร์ → ข้อมูล → การเตือน → การลงมือ → การประเมินผล

6. สรุป: จาก “กราฟสวย” → สู่ “เวลาเตือนที่มีค่า” และ “งบประมาณที่อธิบายได้”

โครงการเซ็นเซอร์เฝ้าระวังน้ำท่วม 20–50 จุด อาจดูเล็กเมื่อเทียบกับงบโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ แต่ถ้าออกแบบเมตริกให้ดี มันสามารถกลายเป็นตัวอย่างชั้นดีของ “โครงการดิจิทัลที่อธิบายความคุ้มค่าได้”

ลองสรุปเมตริกสำคัญอีกครั้ง:

  • Lead Time – เตือนได้เร็วขึ้นกี่นาที/ชั่วโมงก่อนน้ำท่วมจริง
  • Response Time – หน่วยงานใช้เวลานานแค่ไหนในการลงมือหลัง Alert แรก
  • ค่าเสียหายที่ลดลงโดยประมาณ – แปลงเวลาเตือนให้กลายเป็นตัวเลขทางเศรษฐกิจคร่าว ๆ
  • TCO & ROI – มองระบบนี้ในฐานะการลงทุนระยะ 3–5 ปี ไม่ใช่ค่าใช้จ่ายปีเดียว
  • Integration – การเชื่อม Line Notify, Dashboard, และแผนขยายจุดวัดในอนาคต

ถ้าในอนาคตมีการตั้งคำถามในสภาท้องถิ่นหรือระดับจังหวัดว่า “ติดเซ็นเซอร์ไปแล้ว ได้อะไรกลับมาบ้าง?” เมตริกเหล่านี้จะช่วยให้คำตอบไม่ใช่แค่ “เรามีกราฟระดับน้ำให้ดูตลอดเวลา” แต่กลายเป็น “เราซื้อเวลาให้ประชาชนเตรียมตัว และช่วยลดความเสียหายได้ในระดับที่มองเห็นภาพรวมทั้งจังหวัด”

หมายเหตุ: บทความนี้สามารถเชื่อมต่อกับโครงการ ชลนที และโซลูชัน Smart Water ของ ESSNext รวมถึงใช้เป็นแนวคิดเบื้องต้นในการจัดทำ TOR / Concept Note สำหรับโครงการน้ำท่วมในระดับจังหวัดหรือ Smart City ได้