בונה טפסים מבוסס AI מאפשר סקרי ניהול תנועה מתאימים בזמן אמת

ניידות עירונית נמצאת בצומת. גידול באוכלוסייה, עליית המיקרו‑מובילויות והדחיפה לתחבורה בעלת פחמן נמוך יוצרים רשת מורכבת של דרישה בכבישי העיר. תזמון אותות התנועה המסורתי—בדרך כלל מבוסס על תוכניות תזמון סטטיות או ספירות ידניות חד‑פעמיות—לא מצליח לעמוד בקצב השינויים המהירים. בונה הטפסים AI של Formize.ai מציע תשובה רעננה: להעצים את האזרחים, צוותי שטח והתקנים מחוברים לספק נתונים חיים ומובנים ישירות לפלטפורמות שליטה בתנועה של העיר.

במאמר זה נחקור זרימת עבודה מקצה לקצה המשתמשת ביצירת טפסים עם סיוע AI, מילוי אוטומטי מונע AI, וטיוטות תגובה שנוצרו על‑ידי AI כדי להפוך תצפיות תנועה גולמיות לתיקוני אותות שניתן לבצע בתוך דקות. נסקור:

1. תכנון סקרי תנועה ממוקדי אזרחים עם הצעות AI.
2. שימוש בממלא הטפסים AI למילוי אוטומטי של שדות חוזרים מממשקי API של טלמטורת רכבים.
3. אינטגרציה של הנתונים שנאספו עם מערכת ניהול תנועה מותאמת (ATMS).
4. אוטומציה של יצירת תדריכים למהנדסי התנועה.
5. visualisation של זרימת הנתונים עם דיאגרמת Mermaid.

בסיום תראו איך רשות יכולה לעבור מדוחות ספירת תנועה חודשיים למודיעין תנועה קהילתי בזמן אמת שמניע שליטה מותאמת באותות, מצמצם עומסים ומשפר בטיחות.

1. יצירת הסקר – בונה הטפסים AI בפעולה

1.1 הבעיה עם סקרים מסורתיים

קובצי PDF של סקרי תנועה סטנדרטיים או Google Forms סטטיים סובלים משלושה חסרונות עיקריים:

1.2 יצירת טופס בסיוע AI

עם בונה הטפסים AI, המתכננים פשוט מקלידים מטרה ברמת גבוהה:

Create a survey for commuters to report congestion hotspots, signal wait times, and near‑miss incidents.

ה‑AI מציע באופן מיידי:

• פריסה נקייה, מותאמת לנייד עם קטעים ל„מיקום“, „שעת היום“, „סוג רכב“, „עיכוב נצפה (שניות)“, ו„אירוע בטיחות“.
• לוגיקה מותנית: אם „אירוע בטיחות“ הוא „כן“, מציג טופס משנה ל„תיאור“ והעלאת תמונה אופציונלית.
• רשימות נפתחות ממולאות מראש ממערכת GIS של העיר עבור „מיקום“ (לדוגמה, „5th & Main“).

התוצאה היא טופס מוכן לפרסום שניתן לשבץ בפורטל העיר, לשלוח דרך הודעות פוש, או לגשת אליו באמצעות קוד QR בצמתים.

1.3 נגישות ותמיכה רב‑לשונית

בונה הטפסים AI מזהה אוטומטית את שפת הדפדפן של המשיב ומציע את הטופס בתרגום המתאים, מה שמבטיח הכללה של אוכלוסיות מרובות‑שפות.

2. צמצום חיכוך – ממלא הטפסים AI לכניסה אוטומטית של נתונים

גם עם טופס מושלם, משיבים עשויים להסס למלא כל שדה. ממלא הטפסים AI מתמודד עם זאת בכך שהוא מושך נתונים משירותים חיצוניים:

• API של טלמטורת רכבים (לדוגמה, פלטפורמות רכב מחובר) מספקים מהירות, מיקום והמשך נסיעה בזמן אמת.
• לוחות זמני תחבורה ציבורית מספקים זמני הגעה משוערים שניתן להשתמש בהם לחישוב העיכוב הנתפס.
• אנליטיקה של מצלמות CCTV עירוניות מספקת ספירת כלי רכב עבור הצומת שנבחר.

כאשר משתמש פותח את הסקר במכשיר נייד, ה‑AI מגלה את מיקום ה‑GPS של המכשיר, שולף את ה‑API של הטלמטורה וממלא מראש את „מיקום“, „עיכוב נצפה“, ו„סוג רכב“. המשתמש רק מאשר או מתאם ערכים, וקיצור זמן המלאכה יורד מ‑2 דקות ל‑< 30 שניות.

3. מהטופס לאות – אינטגרציה עם מערכות ניהול תנועה מותאמת

3.1 סקירת צינור הנתונים

1. שליחת טופס → Webhook של Formize.ai → תור הודעות (Kafka).
2. מעבד זרם (Flink) מעשיר נתונים עם דפוסי עומס היסטוריים.
3. מנוע החלטות (מודל ML ב‑Python) מדרג כל צומת לפי דחיפות.
4. API של ATMS מקבל מטען JSON כדי להתאים את שלבי האות בזמן אמת.

3.2 דוגמת מטען JSON שנשלח ל‑ATMS

{
  "intersection_id": "5th_Main",
  "timestamp": "2025-12-24T14:32:10Z",
  "delay_seconds": 84,
  "incident_flag": true,
  "incident_type": "near_miss",
  "recommended_phase": "extend_green",
  "green_extension_seconds": 30
}

ה‑ATMS מאמת את המטען, מפעיל פקודת „extend_green” ל‑30 שניות, ומעדכן את הלוג לצורך ביקורת מאוחרת.

3.3 בטיחות ומשילות

כל זרמי הנתונים מוצפנים (TLS 1.3), ו‑כותב בקשות AI של Formize.ai יוצר באופן אוטומטי תדריך ציות שמקפיד על:

• מקור הנתונים (סקר אזרחי, טלמטורה, CCTV).
• הבסיס המשפטי לעיבוד (עניין ציבורי ובטיחות תנועה).
• מדיניות שמירה (30 יום אחרי התאמת האות).

מסמכים אלה נשמרים במערכת ניהול המסמכים של העיר, ומשביעים דרישות ביקורת ללא מאמץ ידני.

4. סגירת הלולאה – כותב תגובות AI למהנדסי תנועה

מהנדסי תנועה לעיתים זקוקים לתקצירי תדריך קצרים המסכמים את התובנות הקהילתיות העדכניות. כותב תגובות AI יכול לייצר סיכום של עמוד אחד בתוך שניות:

“במהלך שעות השיא של 14:00–15:00 ב‑24 בדצמבר 2025, הצומת 5th & Main דיווח על עיכוב ממוצע של 84 שניות, גבוה ב‑12 % מהבסיס ההיסטורי. נרשם אירוע כמעט‑חטיפה של רוכב אופניים. ה‑ATMS האריך באופן אוטומטי את השלב הירוק בכיוון הצפוני ל‑30 שניות, וצמצם את העיכוב הממוצע ל‑58 שניות תוך 5 דקות.”

תזכירים אלה מצורפים אוטומטית ללוג שינויי ה‑ATMS וניתן להפיץ אותם בדוא"ל או לפרסם בלוח המחקר הפנימי של העיר.

5. הדמיית זרימת העבודה מקצה לקצה

להלן דיאגרמת Mermaid שממחישה את כל זרימת הנתונים מהקלט של האזרח ועד לביצוע האות המתאם.

  flowchart LR
    A["Citizen Opens AI Form Builder Survey"] --> B["AI Form Filler Auto‑Populates Fields"]
    B --> C["User Confirms / Submits"]
    C --> D["Formize.ai Webhook"]
    D --> E["Kafka Queue"]
    E --> F["Flink Stream Processor"]
    F --> G["ML Decision Engine"]
    G --> H["ATMS API (Signal Adjustment)"]
    H --> I["Real‑Time Traffic Signal Change"]
    G --> J["AI Responses Writer Generates Brief"]
    J --> K["Engineers Dashboard / Email"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

הדיאגרמה מדגישה את לולאת השהייה המינימלית: איסוף נתונים, העשרה, החלטה, פעולה ומשוב — כולם בתוך כמה דקות.

6. יתרונות לערים ולתושבים

פיילוט ב‑מטרווילה (אוכלוסייה 1.2 מיליון) הראה הפחתה של 12 % בזמן נסיעה הממוצע במסלולי תחבורה מרכזיים תוך שלושה חודשים, וירידת 30 % בדיווחים על כמעט‑חטיפות לאחר שהותקנו שליטה מותאמת באותות.

7. מדריך התחלה – שלבים לביצוע

1. הגדרת KPI – לדוגמה, „הפחתת זמן ההמתנה הממוצע ב‑10 % בכמה צמתים עמוסים“.
2. יצירת הסקר – השתמשו בפרומפט טבעי של AI ב‑בונה הטפסים.
3. חיבור API של טלמטורה – קביעת המילוי האוטומטי של נתוני רכב.
4. הקמת Webhook ותור – Formize.ai מספק תבניות מוכנות ל‑Kafka.
5. פריסת מודל ML – התחילו במנוע חוקים פשוט, ואז השתפרו עם נתונים היסטוריים.
6. הגדרת אינטגרציית ATMS – מפתו את שדות JSON לפקודות שליטת האות.
7. הפעלת כותב תגובות AI – תזמנו יצירת תדריכים יומיים.
8. מעקב ושיפור – השתמשו בלוחות המחקר המובנים למעקב אחר אימוץ והשפעה.

8. כיוונים עתידיים

הגמישות של הפלטפורמה פותחת דלת לחדשנות נוספת:

• אינטגרציה עם מכשירי קצה – לקיחת נתונים ישירות מ‑מצלמות תנועה חכמות באמצעות ממלא AI במכשיר.
• התראות עומס חיזוי – שילוב נתוני סקר בזמן אמת עם תחזית מזג אוויר לצורך התאמת האותות מראש.
• תיאום רב‑מודלי – הרחבת זרימת העבודה לכלול מצב של תחנות השכרת אפניים, דרישות חציית הולכי רגל, וקדימות תחבורה ציבורית.

ככל שהערים מתקדמות אל ניידות עירונית ללא פחמן, היכולת ללכוד ולפעול על נתוני תנועה קהילתיים בזמן אמת תהפוך לעץ יסוד במערכות תחבורה עמידות, מוכוונות אנשים.

ראה גם

• סקירת מוצר בונה הטפסים AI של Formize.ai