ภาวะอัมพาตทางโลจิสติกส์มวลน้ำ ถอดรหัสความล้มเหลวเบื้องหลังวิกฤตน้ำท่วมขัง By C.T. Suwan

ท่ามกลางสถานการณ์น้ำท่วมขังในหลายพื้นที่ของกรุงเทพมหานครและภาคกลาง เมื่อเกิดฝนตกหนัก คำอธิบายที่เราได้ยินบ่อยครั้งก็คือ

 

“ฝนตกหนักเกินกว่าระบบจะรับไหว”

คำอธิบายนี้อาจถูกต้องในระดับหนึ่ง แต่ถ้าลองเปลี่ยนมุมมองจาก “ปัญหาฝน” มาเป็น “ปัญหาการจัดการมวลน้ำ” เราอาจเห็นภาพอีกแบบหนึ่ง

 

เพราะน้ำเองก็มีพฤติกรรมคล้ายกับทรัพยากรชนิดหนึ่งในระบบ Logistics

 

มันมี ต้นทาง มีเส้นทาง มีปลายทาง มีความจุ และมีช่วงเวลาที่ต้องตัดสินใจ

 

ดังนั้นคำถามอาจไม่ใช่เพียงว่า

 

“ฝนตกมากแค่ไหน?”

 

แต่อาจต้องถามเพิ่มว่า

 

“เรารู้ล่วงหน้าแค่ไหน และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อจัดการเส้นทางของมวลน้ำได้

มากเพียงใด?”

1. ข้อมูลล่วงหน้าอาจไม่มีความหมาย หากไม่ถูกแปลงเป็นการตัดสินใจ

 

ปัจจุบันการพยากรณ์อากาศและการติดตามพายุสามารถให้ข้อมูลล่วงหน้าได้หลายวัน แม้การพยากรณ์ระยะยาวจะมีความไม่แน่นอน และไม่สามารถระบุปริมาณฝนได้ถูกต้องทุกจุดทุกเวลา

แต่คำถามสำคัญจึงไม่ใช่การรอให้พยากรณ์ “ถูก 100%” เสียก่อนจึงจะตัดสินใจ

เพราะถ้าเรามีข้อมูลพยากรณ์ แต่ระบบบริหารไม่สามารถนำข้อมูลนั้นมาใช้ตัดสินใจล่วงหน้าได้ แล้วเราจะมีระบบพยากรณ์ไว้เพื่ออะไร?

หากมีสัญญาณว่ามวลน้ำขนาดใหญ่กำลังจะเข้าระบบ สิ่งที่ควรถูกนำมาพิจารณาคือ การเตรียม Capacity ของระบบให้พร้อมรับน้ำก้อนใหม่ก่อนที่น้ำจะเดินทางมาถึง

และในจุดนี้เองที่ผมมองว่าความรับผิดชอบของผู้มีอำนาจตัดสินใจไม่ควรถูกกลบด้วยคำอธิบายเรื่อง “ความไม่แน่นอนของสภาพอากาศ”

เพราะความไม่แน่นอนคือเหตุผลที่ต้องมี การบริหารความเสี่ยง ไม่ใช่เหตุผลที่ไม่ต้องตัดสินใจ

การตัดสินใจย่อมมีความเสี่ยงอยู่เสมอ แต่เมื่อข้อมูลมีอยู่แล้ว อำนาจในการตัดสินใจก็ต้องมาพร้อมกับความรับผิดชอบต่อผลของการตัดสินใจนั้น

สิ่งที่ไม่ควรเกิดขึ้นคือ เมื่อเกิดน้ำท่วมแล้ว เรากลับอธิบายว่า

“จำเป็นต้องกักน้ำไว้ เพราะต้องเตรียมรับมือภัยแล้งในอนาคต”

เพราะปัญหาที่ประชาชนกำลังเผชิญอยู่ คือปัญหาน้ำท่วมในปัจจุบัน

ภัยแล้งเป็นอีกปัญหาหนึ่ง และแน่นอนว่าต้องมีระบบจัดการสำหรับมันเช่นกัน

แต่เราไม่ควรนำปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตมาเป็นเหตุผลลบล้างความรับผิดชอบต่อการจัดการปัญหาที่เกิดขึ้นตรงหน้า

เช่นเดียวกับที่เมื่อเกิดภัยแล้งในปีถัดไป ก็ไม่ควรย้อนกลับไปใช้เหตุการณ์น้ำท่วมเป็นคำอธิบายว่าเหตุใดจึงไม่สามารถบริหารน้ำให้เพียงพอได้

น้ำท่วมต้องมีวิธีแก้น้ำท่วม

 ภัยแล้งต้องมีวิธีแก้ภัยแล้ง

และระบบบริหารจัดการน้ำที่มีประสิทธิภาพควรสามารถวางแผนรับมือทั้งสองความเสี่ยงได้ โดยไม่จำเป็นต้องปล่อยให้ความล้มเหลวของปัญหาหนึ่งกลายเป็นข้ออ้างสำหรับอีกปัญหาหนึ่ง

ดังนั้น ประเด็นจึงไม่ใช่เพียงว่า

“ควรกักน้ำหรือควรระบายน้ำ?”

แต่คือ

“เมื่อมีข้อมูลความเสี่ยงอยู่ในมือ ใครเป็นผู้ตัดสินใจ และระบบการตัดสินใจนั้นมีความสามารถในการจัดการความเสี่ยงล่วงหน้ามากเพียงใด?”

เพราะเมื่ออำนาจในการตัดสินใจอยู่ที่ผู้บริหารระบบ ก็ย่อมต้องมีความรับผิดชอบต่อผลของการตัดสินใจนั้นด้วย

นี่คือจุดที่แนวคิดด้าน Logistics เข้ามามีบทบาท

เพราะ Logistics ไม่ได้รอให้สินค้าติดอยู่กลางเส้นทางแล้วค่อยถามว่าทำไมจึงส่งไม่ถึงปลายทาง

แต่ต้องวางแผน ก่อน ที่ของจะถูกส่งออกไป

และในระบบน้ำก็เช่นกัน

หากเรารู้ว่ามวลน้ำกำลังจะเดินทางเข้าสู่ระบบ การบริหารที่มีประสิทธิภาพจึงควรเริ่มตั้งแต่ ก่อนที่มวลน้ำก้อนนั้นจะมาถึง ไม่ใช่รอให้ระบบเต็มแล้วจึงเริ่มหาทางระบาย

2. เมื่อมวลน้ำหลายส่วนเดินทางมาถึงระบบเดียวกันในเวลาใกล้เคียงกัน

 

ลองจินตนาการว่าระบบแม่น้ำและคลองเป็นเหมือนเครือข่ายถนนขนาดใหญ่

 

น้ำจากพื้นที่หนึ่งกำลังเดินทางลงมา

 

ขณะเดียวกัน ฝนใหม่ก็กำลังตกในพื้นที่ปลายน้ำ

 

น้ำจากเขื่อนหรือพื้นที่กักเก็บอาจถูกระบายออกมา

 

และน้ำจากพื้นที่เมืองก็ต้องการระบายเข้าสู่คลองและแม่น้ำสายเดียวกัน

 

แต่ละส่วนอาจมีเหตุผลของตัวเอง

 

ปัญหาอาจเกิดขึ้นเมื่อ ทุกอย่างเกิดขึ้นพร้อมกัน

 

ในทาง Logistics เราอาจเรียกสิ่งนี้ได้ว่าเป็นปัญหาของ Flow และ Capacity

 

ถ้าเส้นทางหนึ่งสามารถรองรับน้ำได้ในระดับหนึ่ง แต่มีมวลน้ำหลายชุดเข้ามาพร้อมกัน ความจุของระบบก็อาจถูกใช้จนเกือบเต็ม

 

เมื่อถึงจุดหนึ่ง การเพิ่มน้ำจากพื้นที่หนึ่งไม่ได้หมายความว่าน้ำจะสามารถเดินทางต่อไปได้อย่างราบรื่นอีกต่อไป

 

มันอาจเริ่มกลายเป็น คอขวดของระบบ

 

ดังนั้น “น้ำท่วม” ในบางสถานการณ์จึงอาจไม่ได้เกิดจากน้ำที่มากผิดปกติเพียงอย่างเดียว

 

แต่อาจเกิดจาก จังหวะเวลา เส้นทาง และความจุของระบบที่ไม่สอดคล้องกัน

 

3. ปลายน้ำอาจเข้าสู่ภาวะ “อัมพาตทางการระบาย”

 

ตรงนี้เป็นส่วนที่น่าสนใจที่สุด

 

สมมติว่าฝนตกลงบนถนนในพื้นที่เมือง

 

โดยปกติ น้ำจะเข้าสู่ท่อ → คลอง → แม่น้ำ → และในที่สุดออกสู่พื้นที่ปลายทาง

 

ระบบจึงไม่ได้มีหน้าที่เพียง “สูบน้ำ”

 

แต่ต้องมี เส้นทางให้สูบน้ำไปต่อได้ด้วย

 

หากคลองปลายทางมีระดับน้ำสูงมากอยู่แล้ว ความแตกต่างของระดับน้ำระหว่างพื้นที่เมืองกับคลองหรือแม่น้ำก็อาจลดลง

 

ในบางสภาวะ ระบบสูบน้ำอาจยังทำงานอยู่

 

แต่ประสิทธิภาพในการระบายอาจไม่เหมือนกับช่วงที่ปลายทางยังมีพื้นที่รองรับเพียงพอ

 

นี่ทำให้เกิดภาพที่คนทั่วไปคุ้นเคย

 

“น้ำรอการระบาย”

คำนี้อาจทำให้เรานึกว่าปัญหาอยู่ที่น้ำบนถนนเพียงอย่างเดียว

 

แต่หากมองทั้งระบบ น้ำบนถนนเป็นเพียงจุดหนึ่งของเครือข่าย

 

ปัญหาที่ใหญ่กว่าคือ

 

«ปลายทางของเส้นทางระบายน้ำมีความสามารถรองรับเหลืออยู่เท่าไร?»

 

ถ้าปลายทางเต็ม การเพิ่มกำลังสูบน้ำอย่างเดียวอาจไม่สามารถแก้ปัญหาได้ทั้งหมด

 

เพราะในเชิงระบบ

 

การมี “เครื่องมือขนส่ง” ไม่ได้แปลว่า “เส้นทางปลายทางยังว่าง”

 

4. จาก Reactive Management สู่ Predictive Water Logistics

 

ถ้ามองน้ำท่วมด้วยกรอบนี้ วิธีคิดในการจัดการน้ำอาจต้องขยับจาก

 

“เกิดอะไรขึ้นแล้ว เราจะแก้อย่างไร?”

 

ไปสู่

 

“ถ้าสถานการณ์นี้กำลังจะเกิดขึ้น เราควรเตรียมระบบอย่างไร?”

 

แนวคิดนี้ไม่จำเป็นต้องหมายถึงการสั่งการจากศูนย์กลางเพียงแห่งเดียว

 

แต่หมายถึงการทำให้ข้อมูลจากหลายส่วนสามารถถูกนำมาใช้ร่วมกันได้ เช่น

 

- ข้อมูลฝนและพายุ

- ปริมาณน้ำในเขื่อนและอ่างเก็บน้ำ

- ปริมาณน้ำไหลเข้าและไหลออก

- ระดับน้ำในแม่น้ำและคลอง

- ความสามารถในการระบายของแต่ละพื้นที่

- สถานะประตูระบายน้ำ

- ความสามารถของสถานีสูบน้ำ

- พื้นที่ที่กำลังมีความเสี่ยง

 

เมื่อข้อมูลเหล่านี้ถูกนำมาพิจารณาร่วมกัน ระบบอาจสามารถประเมินได้ว่า

 

“ถ้าปล่อยน้ำจากจุด A ตอนนี้ จะไปเพิ่มภาระให้จุด B ในอีกกี่ชั่วโมง?”

 

หรือ

 

“ถ้าคาดว่าจะมีฝนหนักในพื้นที่ C เราควรสร้างพื้นที่ว่างในระบบไว้ล่วงหน้าเท่าไร?”

 

นี่คือการเปลี่ยนจากการมองน้ำเป็น “ปริมาณ”

 

ไปสู่การมองน้ำ

เป็น “Flow ที่ต้องบริหารเส้นทาง”

5. Water Logistics อาจไม่ได้หมายถึงการสร้างโครงสร้างเพิ่มเสมอไป

 

เมื่อเกิดน้ำท่วม เรามักคิดถึงการเพิ่มโครงสร้าง

 

เขื่อนใหญ่ขึ้น

 

คลองใหญ่ขึ้น

 

ท่อใหญ่ขึ้น

 

สถานีสูบน้ำมากขึ้น

 

ทั้งหมดนี้อาจมีความจำเป็นในบางพื้นที่

 

แต่ก็มีคำถามอีกข้อที่น่าสนใจ

 

«เรากำลังพยายามเพิ่ม Capacity ของระบบ หรือเรากำลังพยายามใช้ Capacity ที่มีอยู่ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น?»

 

เพราะในบางกรณี ระบบอาจไม่ได้ขาดเครื่องมือเพียงอย่างเดียว

 

แต่อาจขาด การประสานงานระหว่างเครื่องมือเหล่านั้น

 

ถ้าประตูระบายน้ำแต่ละแห่งตัดสินใจโดยมองเฉพาะพื้นที่ของตัวเอง

 

สถานีสูบน้ำมองเฉพาะพื้นที่รับผิดชอบของตัวเอง

 

เขื่อนมองเฉพาะปริมาณน้ำในเขื่อน

 

และหน่วยงานต่าง ๆ มีข้อมูลคนละชุด

 

ระบบโดยรวมอาจไม่สามารถเห็นภาพเดียวกันได้

 

แม้แต่ละหน่วยงานจะทำหน้าที่ของตัวเองอย่างถูกต้องก็ตาม

 

นี่เป็นปัญหาที่พบได้ในระบบ Logistics เช่นกัน

 

เพราะการเพิ่มประสิทธิภาพของแต่ละจุด ไม่ได้รับประกันว่าทั้งระบบจะมีประสิทธิภาพสูงสุด

 

6. เมื่อมีผู้มีอำนาจตัดสินใจ ความรับผิดชอบก็ต้องตามมาด้วย

คำถามเรื่องน้ำท่วมจึงไม่ควรจบลงเพียงว่า

“ฝนตกหนักแค่ไหน?”

หรือ

“ระบบรับน้ำไหวหรือไม่?”

แต่ควรถามต่อว่า

“เมื่อมีข้อมูลความเสี่ยงอยู่แล้ว ใครเป็นผู้มีอำนาจตัดสินใจ และตัดสินใจอย่างไร?”

เมื่อมีข้อมูลว่าฝนอาจมา

เรารู้ว่ามวลน้ำจากต้นน้ำกำลังเดินทางมา

เรารู้ว่าพื้นที่ปลายน้ำมีความจุจำกัด

เรารู้ว่าการระบายน้ำต้องใช้เวลา

และเรารู้ว่าการตัดสินใจในวันนี้สามารถส่งผลต่อพื้นที่อื่นในอีกหลายชั่วโมงข้างหน้า

สิ่งเหล่านี้ล้วนเป็นข้อมูลที่ควรถูกนำเข้าสู่กระบวนการตัดสินใจ

ดังนั้น หากเกิดความเสียหายขึ้น คำถามเรื่อง ความรับผิดชอบของผู้มีอำนาจตัดสินใจ จึงเป็นคำถามที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

ไม่ได้หมายความว่าผู้ตัดสินใจจะต้องสามารถทำนายธรรมชาติได้ถูกต้องทุกครั้ง

แต่หมายความว่า เมื่อมีข้อมูลและมีอำนาจในการเลือกแนวทางจัดการ ความรับผิดชอบต่อการเลือกนั้นย่อมต้องมีอยู่ด้วย

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หากระบบมีข้อมูลล่วงหน้า แต่การตัดสินใจกลับเกิดขึ้นหลังจากสถานการณ์เข้าสู่จุดวิกฤตแล้ว เราควรถามว่า

เหตุใดข้อมูลที่มีอยู่ก่อนหน้านั้นจึงไม่สามารถถูกเปลี่ยนเป็นการป้องกันล่วงหน้าได้?

นี่ไม่ใช่เรื่องของการโทษฝน

และไม่ใช่เรื่องของการโทษประชาชนที่ได้รับผลกระทบ

แต่เป็นเรื่องของ โครงสร้างการตัดสินใจ

ใครมีอำนาจสั่งการ?

ใครมีข้อมูล?

ใครสามารถเปลี่ยนระดับน้ำหรือเส้นทางการระบายได้?

ใครเป็นผู้กำหนดว่าจะกัก จะระบาย หรือจะรอ?

และเมื่อการตัดสินใจเหล่านั้นส่งผลต่อประชาชน ใครต้องรับผิดชอบต่อผลที่เกิดขึ้น?

คำถามเหล่านี้สำคัญ เพราะหากเรามองน้ำท่วมเป็นเพียงภัยธรรมชาติ เราอาจทำได้เพียงรอให้ฝนหยุด

แต่ถ้าเรามองมันเป็น ระบบ Logistics ที่มีข้อมูล มี Capacity มีเส้นทาง และมีผู้มีอำนาจตัดสินใจ

เราจะสามารถตรวจสอบได้ว่า

ตรงจุดใดของระบบ และการตัดสินใจใด ที่ทำให้การบริหารไม่ทันต่อสถานการณ์

และตรงจุดนั้นเองที่ควรเป็นเป้าหมายของการแก้ไข

เพราะสุดท้ายแล้ว ระบบที่ดีไม่ควรเพียงตอบคำถามว่า

“เกิดอะไรขึ้น?”

แต่ควรสามารถตอบได้ด้วยว่า

“เรารู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อไร และเมื่อรู้แล้ว เราทำอะไรกับข้อมูลนั้น?”

7. จาก “การแก้น้ำท่วม” สู่ “การบริหารเส้นทางของมวลน้ำ”

 

บางทีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดอาจไม่ได้อยู่ที่การมีเขื่อนเพิ่มอีกหนึ่งแห่ง หรือสถานีสูบน้ำเพิ่มอีกหนึ่งแห่ง

 

แต่อาจอยู่ที่การมีระบบที่สามารถตอบคำถามได้ว่า

 

«“ถ้าเราทำสิ่งนี้ตอนนี้ จะเกิดอะไรขึ้นกับทั้งระบบในอีก 6, 12 หรือ 24 ชั่วโมงข้างหน้า?”»

 

นี่คือแนวคิดของ Predictive Water Logistics

 

ไม่ใช่การพยายามควบคุมธรรมชาติให้ได้ 100%

 

และไม่ใช่การเชื่อว่าคอมพิวเตอร์จะสามารถทำนายอนาคตได้อย่างสมบูรณ์

 

แต่เป็นการใช้ข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อสร้างทางเลือกและประเมินผลกระทบก่อนที่สถานการณ์จะมาถึงจุดวิกฤต

 

หากทำได้จริง การบริหารน้ำอาจค่อย ๆ เปลี่ยนจาก

 

Reactive

 

“น้ำมาแล้วจึงระบาย”

 

ไปสู่

 

Predictive

 

“คาดว่ามวลน้ำกำลังจะมา จึงเตรียมเส้นทางรองรับไว้ก่อน”

 

และอาจนำไปสู่คำถามที่ใหญ่กว่านั้นว่า

 

เราสามารถออกแบบระบบบริหารจัดการน้ำให้ทำงานเหมือนระบบ Logistics ขนาดใหญ่ได้หรือไม่?

 

เพราะท้ายที่สุดแล้ว

 

น้ำก็มีต้นทาง

มีเส้นทาง

มีปลายทาง

มีข้อจำกัดด้าน Capacity

และมีปัจจัยด้านเวลา

 

สิ่งที่แตกต่างคือ

 

Cargo ในระบบ Logistics ทั่วไปอาจเป็นสินค้า

 

แต่ในระบบนี้

 

Cargo คือมวลน้ำ

 

และถ้าเราบริหารเส้นทางของมันได้ดีขึ้น

 

บางทีเราอาจไม่จำเป็นต้องรอให้วิกฤตเกิดขึ้นก่อน แล้วจึงเริ่มหาทางระบายมันออกไป