KR102297955B1 - 컴퓨터 구현 인공 지능 배치 픽업 최적화 및 통신을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

컴퓨터 구현 인공 지능 배치 픽업 최적화 및 통신을 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

개시된 실시예들은 배치 픽업 최적화를 위한 컴퓨터 구현 시스템과 방법을 제공한다. 이들 시스템은 명령어들을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스와 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있으며, 이 프로세서는 명령어들을 실행시켜 픽업을 위한 하나 이상의 아이템을 포함하는 주문을 수신하도록 구성된다. 추가적으로, 시스템은 탐색 알고리즘을 사용하여 하나 이상의 아이템 내의 제1 아이템과 하나 이상의 아이템 내의 적어도 하나의 다른 아이템 사이에 거리를 계산함으로써 풀필먼트 센터 내의 하나 이상의 고밀도 영역을 계산할 수 있다. 추가적으로, 시스템은 하나 이상의 아이템에 대해 가장 가까운 인접 아이템을 계산하고 복수의 가장 가까운 인접 아이템을 선택함으로써 고밀도 영역을 생성할 수 있다.

Description

컴퓨터 구현 인공 지능 배치 픽업 최적화 및 통신을 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR COMPUTER-IMPLEMENTED ARTIFICIAL INTELLIGENCE BATCH PICKING OPTIMIZATION AND COMMUNICATION}
본 개시는 전반적으로 인공 지능 배치 픽업(batch picking) 최적화 및 통신을 위한 컴퓨터화된 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 개시의 실시예들은 풀필먼트 센터(fulfillment center) 내의 하나 이상의 고밀도 영역을 계산하고, 하나 이상의 배치를 생성하며, 경사 하강 알고리즘(gradient descent algorithm)을 사용하여 하나 이상의 고밀도 영역으로부터 아이템들을 단일 배치 내로 추가하고, 추가/수집할 아이템들의 리스트를 제공할 수 있는, 창의적이고 비전통적인 시스템에 관한 것이다.
배치 최적화 및 통신을 위한 현재 시스템은 풀필먼트 센터 내에서 통로 및 선반을 따라 경로를 규정하고 규정된 경로를 따라 피커(picker)에게 픽업할 아이템들을 할당한다. 피커는 고객에 의한 하나 이상의 주문의 일부 또는 전부를 포함하는 아이템들의 배치를 선택한다. 피커는 배치를 할당받을 수 있으며, 그 배치 내의 모든 아이템들을 수집하도록 풀필먼트 센터의 통로 이쪽 저쪽을 보행하는 방법을 피커에 지시하는 경로가 (사용자 디바이스를 통해) 전송될 수 있다. 이러한 시스템은 피커에 주문을 할당하는 데 있어 지연을 야기하기 때문에 비효율적이다.
결과적으로, 피커는 아이템을 픽업하기 위해 상당량의 시간동안 및 상당량의 거리를 보행해야 하여, 배치 내의 임의의 주문의 이행을 지연시킬 수 있다. 배치 픽업에서의 그러한 지연은 많은 측면들에서 배송 프로세스(shipment process)에서의 추가적인 중단을 야기한다. 예를 들어, 원거리(distant) 아이템들을 갖는 전체 배치가 픽업될 때까지 주문 배송을 지연시키는 것은 다수의 주문들의 프로세싱의 지연을 야기한다.
배치 최적화 및 통신을 위한 현재의 전자 시스템 및 방법의 단점을 고려하여, 풀필먼트 센터 내의 고밀도 영역을 계산하고 이러한 영역들에 기초하여 배치를 생성하는 배치 최적화를 사용하여 출하 주문의 출하, 운송, 및 물류 운영을 향상시키기 위한 시스템이 요구된다. 보다 구체적으로, 인공 지능 배치 픽업 최적화 및 통신을 위한 컴퓨터 구현 시스템 및 방법은, 최적화된 배치 내의 아이템들이 서로에 더 가까워지고 더 빨리 픽업될 수 있기 때문에 주문을 더 빨리 완료함으로써 효율성을 제공하는 것이 바람직하다. 이러한 시스템은 밀도 알고리즘에 의한 아이템들의 효율적인 그룹화, 시스템을 통한 더 많은 주문의 더 빠른 획득, 더 많은 주문의 수령, 및 원거리 아이템으로 걸어가는데 낭비되는 시간의 단축을 가능하게 한다. 따라서, 인공 지능 배치 픽업 최적화 및 통신을 위한 개선된 전자 방법 및 시스템이 필요하다.
본 개시의 일 양태는 배치 픽업 최적화를 위한 컴퓨터 구현 시스템에 관한 것이다. 예를 들어, 특정 실시예들은, 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스 및 명령들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 프로세서는 명령들을 실행하여, 픽업을 위한 하나 이상의 아이템을 포함하는 주문을 수신하는 동작 및 하나 이상의 아이템 중의 제1 아이템과 하나 이상의 아이템 중의 적어도 하나의 다른 아이템 간의 거리들을 검색 알고리즘을 사용하여 계산하고, 하나 이상의 아이템 중 가장 가까운 인접 아이템들을 계산하고, 그리고 복수의 가장 가까운 인접 아이템들을 선택함으로써 고밀도 영역을 생성함으로써, 풀필먼트 센터 내 하나 이상의 고밀도 영역을 계산하는 동작을 수행하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 프로세서는 명령들을 실행하여, 하나 이상의 아이템에 대해, 해당 아이템과 이에 가장 가까운 제2 아이템 간의 거리를 저장하는 동작 및 계산된 하나 이상의 고밀도 영역에 기초하여 배치를 생성하는 동작을 수행하도록 구성된다. 부가적으로, 하나 이상의 프로세서는, 경사 하강 알고리즘을 사용하여 하나 이상의 고밀도 영역으로부터의 아이템들을 배치 내로 추가하도록 구성되고―추가는 픽업가능한 아이템들 중, 평균 거리를 가장 적게 증가시키는 아이템에 기초함―, 그리고 배치 내의 수집할 아이템들의 리스트 및 위치를, 디스플레이를 위한 사용자 디바이스상에 제공하도록 구성된다.
본 개시의 또 다른 양태는 배치 픽업(batch picking) 최적화를 위한 컴퓨터 구현 시스템에 관한 것이다. 예를 들어, 특정 실시예들은, 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스 및 명령들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 프로세서는 명령들을 실행하여, 픽업을 위한 하나 이상의 아이템을 포함하는 주문 및 다수의 구역으로 분할된 디지털 맵을 수신하는 동작 및 단일 구역 내에서, 검색 알고리즘을 사용하여, 하나 이상의 아이템 중의 제1 아이템과 하나 이상의 아이템 중의 적어도 하나의 다른 아이템 간의 거리들을 계산하고, 하나 이상의 아이템 중, 가장 가까운 인접 아이템들을 계산하고, 그리고 복수의 가장 가까운 인접 아이템들을 선택함으로써 고밀도 영역을 생성함으로써, 풀필먼트 센터 내 하나 이상의 고밀도 영역을 계산하는 동작을 수행하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 프로세서는 하나 이상의 아이템에 대해, 해당 아이템과 가장 가까운 제2 아이템 간의 거리를 저장하고 단일 구역 내에서의 아이템들로부터의 계산된 하나 이상의 고밀도 영역에 기초하여 배치를 생성하도록 구성된다. 부가적으로, 하나 이상의 프로세서는 경사 하강 알고리즘을 사용하여, 하나 이상의 고밀도 영역으로부터의 아이템들을 배치 내로 추가하고― 추가는 픽업가능한 아이템들 중, 평균 거리를 가장 적게 증가시키는 아이템에 기초함―, 그리고 배치 내의 수집할 아이템들의 리스트 및 위치를, 디스플레이를 위한 사용자 디바이스상에 제공하도록 구성된다.
본 개시의 또 다른 양태는 배치 픽업 최적화를 위한 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다. 예를 들어, 이 방법의 특정 실시예들은 픽업을 위한 하나 이상의 아이템을 포함하는 주문 및 다수의 구역으로 분할된 디지털 맵을 수신하는 단계―디지털 맵은 위치 쌍들을 포함하며, 각각의 쌍은 2개의 픽업가능한 아이템을 나타냄― 및 풀필먼트 센터 내의 하나 이상의 고밀도 영역을 계산하는 단계로서, 단일 구역 내에서, 검색 알고리즘을 사용하여, 하나 이상의 아이템 중의 제1 아이템과 하나 이상의 아이템 중의 적어도 하나의 다른 아이템 간의 거리들을 계산하고, 하나 이상의 아이템 중, 가장 가까운 인접 아이템들을 계산하고, 그리고 복수의 가장 가까운 인접 아이템들을 선택함으로써 고밀도 영역을 생성함으로써, 고밀도 영역들을 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이 방법은 하나 이상의 아이템에 대해, 해당 아이템과 이에 가장 가까운 제2 아이템 간의 거리를 저장하는 단계 및 단일 구역 내 아이템들로부터의 계산된 하나 이상의 고밀도 영역에 기초하여 배치를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 부가적으로, 이 방법은 경사 하강 알고리즘을 사용하여, 하나 이상의 고밀도 영역으로부터의 아이템들을 배치 내로 추가하는 단계―추가는 픽업가능한 아이템들 중, 평균 거리를 가장 적게 증가시키는 아이템에 기초함―, 및 배치 내로 수집할 아이템들의 리스트 및 위치를, 디스플레이를 위한 사용자 디바이스상에 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터- 판독 가능 매체도 본 명세서에서 논의된다.
도 1a는 개시된 실시예들에 따른, 배송, 운송 및 물류 운영을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터화된 시스템을 포함하는 네트워크의 예시적인 실시예를 도시하는 개략적인 블록도이다.
도 1b는 개시된 실시예들에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소와 함께 검색 요청을 만족시키는 하나 이상의 검색 결과를 포함하는 검색 결과 페이지(SRP, Search Result Page)의 샘플을 도시한다.
도 1c는 개시된 실시예들에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소와 함께 제품 및 제품에 관한 정보를 포함하는 샘플 단일 디스플레이 페이지(SDP, Single Display Page)를 도시한다.
도 1d는 개시된 실시예들에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소와 함께 가상 쇼핑 장바구니에 담긴 아이템을 포함하는 샘플 장바구니 페이지를 도시한다.
도 1e는 개시된 실시예들에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소와 함께 구매 및 배송에 관한 정보와 함께 가상 쇼핑 장바구니로부터의 아이템을 포함하는 샘플 주문 페이지를 도시한다.
도 2는 개시된 실시예들에 따른, 개시된 컴퓨터화된 시스템을 이용하도록 구성된 예시적인 풀필먼트 센터의 개략도이다.
도 3은 개시된 실시예들에 따른, 배치 생성을 포함하는 예시적인 프로세스의 블록도이다.
도 4는 개시된 실시예들에 따른, 배치 생성의 데이터 흐름을 포함하는 예시적인 프로세스의 개략도이다.
도 5는 개시된 실시예들에 따른, 배치 시각화 툴(batch visualization tool)을 포함하는 예시적인 프로세스의 개략도이다.
도 6은 개시된 실시예들에 따른, 보행 거리 최적화를 위한 경사 하강 알고리즘의 결과를 도시한다.
도 7은 개시된 실시예들에 따른, 배치 최적화를 위한 예시적인 프로세스의 블록도이다.
이하의 상세한 설명은 첨부 도면을 참조한다. 가능하면, 동일한 참조 번호가 도면 및 이하의 설명에서 동일하거나 또는 유사한 부분을 참조하기 위해 사용된다. 몇몇 예시적인 실시예가 본 명세서에 설명되지만, 변형예, 적응예 및 다른 구현예가 가능하다. 예를 들어, 도면들에 도시된 구성 요소들 및 단계들에 대한 대체예, 추가예 또는 변형예가 이루어질 수 있으며, 본 명세서에서 설명된 예시적 방법들을 개시된 방법들에 대해 단계들을 대체, 재정렬, 제거 또는 추가함으로써 변형될 수 있다. 따라서 이하의 상세한 설명은 개시된 실시예들 및 예시들로 제한되지 않는다. 대신에, 본 발명의 적합한 범위는 첨부된 청구 범위에 의해 규정된다.
본 개시의 실시예들은 배치 픽업 최적화를 위해 구성된 시스템 및 방법에 관한 것이다. 예를 들어, 특정 실시예들은 명령을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스 및 명령을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 프로세서는, 픽업을 위한 하나 이상의 아이템을 포함하는 주문을 수신하고, 검색 알고리즘을 사용하여 하나 이상의 아이템 중의 제1 아이템과 하나 이상의 아이템 중의 적어도 하나의 다른 아이템 간의 거리들을 계산하고, 하나 이상의 아이템에 대한 가장 가까운 인접 아이템들을 계산하고, 그리고 복수의 가장 가까운 인접 아이템들을 선택함으로써 고밀도 영역을 생성함으로써, 풀필먼트 센터 내 하나 이상의 고밀도 영역을 계산하도록 구성된다. 부가적으로, 하나 이상의 프로세서는, 하나 이상의 아이템에 대해, 해당 아이템과 가장 가까운 제2 아이템 간의 거리를 저장하고, 계산된 하나 이상의 고밀도 영역에 기초하여 배치를 생성하도록 구성된다. 또한, 하나 이상의 프로세서는 경사 하강 알고리즘을 사용하여 하나 이상의 고밀도 영역으로부터 아이템들을 배치 내로 추가하며, 상기 추가는 픽업가능한 아이템들 중, 평균 거리를 가장 적게 증가시키는 아이템에 기초하고, 상기 배치 내로 수집할 아이템들의 리스트 및 위치를, 디스플레이를 위한 사용자 디바이스상에 제공하도록 구성된다.
또한, 본 개시는, 풀필먼트 센터 내 고밀도 영역을 계산하고 그러한 영역을 기초로 배치를 생성하는, 배치 최적화를 사용하여 출하 주문의 출하, 운송, 및 물류 운영을 향상시키기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 인공 지능 배치 픽업 최적화 및 통신을 위한 개시된 컴퓨터 구현 시스템 및 방법은, 최적화된 배치 내의 아이템들이 서로 더 가까워지고 더 빨리 픽업될 수 있기 때문에 주문을 더 빨리 완료함으로써 효율성을 제공한다. 본 시스템은 밀도 알고리즘에 의해 효율적으로 아이템들을 그룹화하고, 시스템을 통해 더 많은 주문을 더 빨리 수신하고, 더 많은 주문을 수령하고, 원거리 아이템까지 걸어가는데 낭비되는 시간을 줄이는 것을 가능하게 한다.
도 1a를 참조하면, 배송, 운송 및 물류 운영을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터 시스템을 포함하는 시스템(100)의 예시적인 실시예를 나타낸 개략적인 블록도가 도시되어 있다. 도 1a에 나타낸 바와 같이, 시스템(100)은 다양한 시스템을 포함할 수 있으며, 이들 각각은 하나 이상의 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 시스템은 또한(예를 들어, 케이블을 사용한) 직접 연결을 통해 서로 연결될 수 있다. 도시된 시스템은 배송 기관 기술(shipment authority technology, SAT) 시스템(101), 외부 프론트 엔드 시스템(103), 내부 프론트 엔드 시스템(105), 운송 시스템(107), 모바일 디바이스(107A, 107B, 107C), 판매자 포털(109), 배송 및 주문 트래킹(shipment and order tracking, SOT) 시스템(111), 풀필먼트 최적화(fulfillment optimization, FO) 시스템(113), 풀필먼트 메시징 게이트웨이(fulfillment messaging gateway, FMG)(115), 공급 체인 관리(supply chain management, SCM) 시스템(117), 창고 관리 시스템(119), 모바일 디바이스(119A, 119B, 119C)(풀필먼트 센터(fulfillment center, FC)(200) 내부에 있는 것으로 도시됨), 제3자 풀필먼트 시스템(121A, 121B, 121C), 풀필먼트 센터 인증 시스템(fulfillment center authorization system, FC Auth)(123), 및 노동 관리 시스템(labor management system, LMS)(125)을 포함한다.
일부 실시예에서, SAT 시스템(101)은 주문 상태와 배달 상태를 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, SAT 시스템(101)은 주문이 약속된 배달 날짜(Promised Delivery Date, PDD)를 지났는지를 결정할 수 있고, 새로운 주문을 개시시키고, 배달되지 않은 주문의 아이템을 다시 배송하며, 배달되지 않은 주문을 취소하고, 주문 고객과 연락을 시작하는 것 등을 포함하는 적합한 조치를 취할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, (특정 기간 동안 배송된 패키지의 개수와 같은) 출력, 및(배송시 사용하기 위해 수신된 빈 카드보드 박스의 개수와 같은) 입력을 포함하는 다른 데이터를 감시할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및 FO 시스템(113)과 같은 장치들 간의(예를 들면, 저장 전달(store-and-forward) 또는 다른 기술을 사용하는) 통신을 가능하게 하는 시스템(100) 내의 상이한 장치들 사이의 게이트웨이로서 동작할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 사용자가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 동작할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)이 시스템의 프레젠테이션을 가능하게 하여 사용자가 아이템에 대한 주문을 할 수 있도록 하는 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 검색 요청을 수신하고, 아이템 페이지를 제시하며, 결제 정보를 요청하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 Apache HTTP 서버, Microsoft Internet Information Services(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B))로부터 요청을 수신 및 처리하고, 이들 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장 장치로부터 정보를 획득하며, 획득한 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공하도록 설계된 커스텀 웹 서버 소프트웨어를 실행할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 검색 시스템, 또는 결제 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있는 반면, 다른 양상에서는 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들면, 서버 대 서버, 데이터베이스 대 데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.
도 1b, 1c, 1d 및 1e에 의해 나타낸 단계들의 예시적인 세트는 외부 프론트 엔드 시스템(103)의 일부 동작을 설명하는 것을 도울 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 프레젠테이션 및/또는 디스플레이를 위해 시스템(100) 내의 시스템 또는 디바이스로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 검색 결과 페이지(Search Result Page, SRP)(예를 들면, 도 1b), 싱글 디테일 페이지(Single Detail Page, SDP)(예를 들면, 도 1c), 장바구니 페이지(Cart page)(예를 들면, 도 1d), 또는 주문 페이지(예를 들면, 도 1e)를 포함하는 하나 이상의 웹페이지를 호스팅하거나 제공할 수 있다. (예를 들면, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B)를 사용하는) 사용자 디바이스는 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 이동하고 검색 박스에 정보를 입력함으로써 검색을 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템으로부터 정보를 요청할 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 FO 시스템(113)으로부터 검색 요청을 만족하는 정보를 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 또한, (FO 시스템(113)으로부터) 검색 결과에 포함된 각 제품에 대한 약속된 배달 날짜(Promised Delivery Date) 또는 "PDD"를 요청하고 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 제품이 들어있는 패키지가 특정 기간 이내, 예를 들면, 하루의 끝(PM 11:59)까지 주문되면 언제 사용자가 원하는 장소에 도착할 수 있는지에 대한 추정 또는 제품이 사용자가 원하는 장소에 배달될 약속된 날짜를 나타낼 수 있다(PDD는 FO 시스템(113)과 관련하여 이하에서 더 논의된다).
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보에 기초하여 SRP(예를 들면, 도 1b)를 준비할 수 있다. SRP는 검색 요청을 만족하는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 이는 검색 요청을 만족하는 제품의 사진을 포함할 수 있다. SRP는 또한, 각 제품에 대한 각각의 가격, 또는 각 제품, PDD, 무게, 크기, 오퍼(offer), 할인 등에 대한 개선된 배달 옵션에 관한 정보를 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은(예를 들면, 네트워크를 통해) SRP를 요청 사용자 디바이스로 전송할 수 있다.
사용자 디바이스는 SRP에 나타낸 제품을 선택하기 위해, 예를 들면, 사용자 인터페이스를 클릭 또는 탭핑하거나, 다른 입력 디바이스를 사용하여 SRP로부터 제품을 선택할 수 있다. 사용자 디바이스는 선택된 제품에 관한 정보에 대한 요청을 만들어 내고 이를 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 전송할 수 있다. 이에 응답하여, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 선택된 제품에 관한 정보를 요청할 수 있다. 예를 들면, 정보는 각각의 SRP 상에 제품에 대해 제시된 것 이상의 추가 정보를 포함할 수 있다. 이는, 예를 들면, 유통 기한, 원산지, 무게, 크기, 패키지 내의 아이템 개수, 취급 지침, 또는 제품에 대한 다른 정보를 포함할 수 있다. 정보는 또한, (예를 들면, 이 제품 및 적어도 하나의 다른 제품을 구입한 고객의 빅 데이터 및/또는 기계 학습 분석에 기초한) 유사한 제품에 대한 추천, 자주 묻는 질문에 대한 답변, 고객의 후기, 제조 업체 정보, 사진 등을 포함할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 수신된 제품 정보에 기초하여 SDP(Single Detail Page)(예를 들면, 도 1c)를 준비할 수 있다. SDP는 또한, "지금 구매(Buy Now)" 버튼, "장바구니에 추가(Add to Cart)" 버튼, 수량 필드, 아이템 사진 등과 같은 다른 상호 동작 요소를 포함할 수 있다. SDP는 제품을 오퍼하는 판매자의 리스트를 포함할 수 있다. 이 리스트는 최저가로 제품을 판매하는 것으로 오퍼하는 판매자가 리스트의 최상단에 위치하도록, 각 판매자가 오퍼한 가격에 기초하여 순서가 정해질 수 있다. 이 리스트는 또한 최고 순위 판매자가 리스트의 최상단에 위치하도록, 판매자 순위에 기초하여 순서가 정해질 수 있다. 판매자 순위는 예를 들어, 약속된 PDD를 지켰는지에 대한 판매자의 과거 추적 기록을 포함하는 복수의 인자에 기초하여 만들어질 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은(예를 들면, 네트워크를 통해) SDP를 요청 사용자 디바이스로 전달할 수 있다.
요청 사용자 디바이스는 제품 정보를 나열하는 SDP를 수신할 수 있다. SDP를 수신하면, 사용자 디바이스는 SDP와 상호 동작할 수 있다. 예를 들면, 요청 사용자 디바이스의 사용자는 SDP의 "장바구니에 담기(Place in Cart)" 버튼을 클릭하거나, 이와 상호 동작할 수 있다. 이렇게 하면 사용자와 연계된 쇼핑 장바구니에 제품이 추가된다. 사용자 디바이스는 제품을 쇼핑 장바구니에 추가하기 위해 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 이러한 요청을 전송할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 장바구니 페이지(예를 들면, 도 1d)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 장바구니 페이지는 사용자가 가상의 "쇼핑 장바구니(shopping cart)"에 추가한 제품을 나열한다. 사용자 디바이스는 SRP, SDP, 또는 다른 페이지의 아이콘을 클릭하거나, 상호 동작함으로써 장바구니 페이지를 요청할 수 있다. 일부 실시예에서, 장바구니 페이지는 사용자가 장바구니에 추가한 모든 제품 뿐 아니라 각 제품의 수량, 각 제품의 품목당 가격, 관련 수량에 기초한 각 제품의 가격, PDD에 관한 정보, 배달 방법, 배송 비용, 쇼핑 장바구니의 제품을 수정(예를 들면, 수량의 삭제 또는 수정)하기 위한 사용자 인터페이스 요소, 다른 제품의 주문 또는 제품의 정기적인 배달 설정에 대한 옵션, 할부(interest payment) 설정에 대한 옵션, 구매를 진행하기 위한 사용자 인터페이스 요소 등과 같은 장바구니의 제품에 관한 정보를 나열할 수 있다. 사용자 디바이스의 사용자는 쇼핑 장바구니에 있는 제품의 구매를 시작하기 위해 사용자 인터페이스 요소(예를 들면, "지금 구매(Buy Now)"라고 적혀있는 버튼)를 클릭하거나, 이와 상호 동작할 수 있다. 그렇게 하면, 사용자 디바이스는 구매를 시작하기 위해 이러한 요청을 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 전송할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 구매를 시작하는 요청을 수신하는 것에 응답하여 주문 페이지(예를 들면, 도 1e)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 주문 페이지는 쇼핑 장바구니로부터의 아이템을 재나열하고, 결제 및 배송 정보의 입력을 요청한다. 예를 들면, 주문 페이지는 쇼핑 장바구니의 아이템 구매자에 관한 정보(예를 들면, 이름, 주소, 이메일 주소, 전화번호), 수령인에 관한 정보(예를 들면, 이름, 주소, 전화번호, 배달 정보), 배송 정보(예를 들면, 배달 및/또는 픽업 속도/방법), 결제 정보(예를 들면, 신용 카드, 은행 송금, 수표, 저장된 크레딧), 현금 영수증을 요청하는 사용자 인터페이스 요소(예를 들면, 세금 목적) 등을 요청하는 섹션을 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 사용자 디바이스에 주문 페이지를 전송할 수 있다.
사용자 디바이스는 주문 페이지에 정보를 입력하고 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 정보를 전송하는 사용자 인터페이스 요소를 클릭하거나, 상호 동작할 수 있다. 그로부터, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보를 시스템(100) 내의 다른 시스템으로 전송하여 쇼핑 장바구니의 제품으로 새로운 주문을 생성하고 처리할 수 있도록 한다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 판매자가 주문과 관련된 정보를 전송 및 수신할 수 있도록 추가로 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 내부 사용자(예를 들면, 시스템(100)을 소유, 운영 또는 임대하는 조직의 직원)가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 네트워크(101)가 사용자가 아이템에 대한 주문을 할 수 있게 하는 시스템의 프레젠테이션을 가능하게 하는 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 내부 사용자가 주문에 대한 진단 및 통계 정보를 볼 수 있게 하고, 아이템 정보를 수정하며, 또는 주문에 대한 통계를 검토할 수 있게 하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 Apache HTTP 서버, Microsoft Internet Information Services(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은(도시되지 않은 다른 디바이스뿐 아니라) 시스템(100) 내에 나타낸 시스템 또는 디바이스로부터 요청을 수신 및 처리하고, 그러한 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장 장치로부터 정보를 획득하며, 획득한 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공하도록 (설계된 커스텀 웹 서버 소프트웨어를 실행)할 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 검색 시스템, 결제 시스템, 분석 시스템, 주문 모니터링 시스템 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있는 반면, 다른 양상에서는 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들면, 서버 대 서버, 데이터베이스 대 데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 시스템 또는 디바이스와 모바일 디바이스(107A-107C) 간의 통신을 가능하게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 하나 이상의 모바일 디바이스(107A-107C)(예를 들면, 휴대 전화, 스마트폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예에서, 모바일 디바이스(107A-107C)는 배달원에 의해 동작되는 디바이스를 포함할 수 있다. 정규직, 임시직 또는 교대 근무일 수 있는 배달원은 사용자에 의해 주문된 제품들이 들어있는 패키지의 배달을 위해 모바일 디바이스(107A-107C)를 이용할 수 있다. 예를 들면, 패키지를 배달하기 위해, 배달원은 배달할 패키지와 배달할 위치를 나타내는 모바일 디바이스 상의 알림을 수신할 수 있다. 배달 장소에 도착하면, 배달원은(예를 들면, 트럭의 뒤나 패키지의 크레이트에) 패키지를 둘 수 있고, 모바일 디바이스를 사용하여 패키지 상의 식별자와 관련된 데이터(예를 들면, 바코드, 이미지, 텍스트 문자열, RFID 태그 등)를 스캔하거나 캡처하며, (예를 들면, 현관문에 놓거나, 경비원에게 맡기거나, 수령인에게 전달하는 것 등에 의해) 패키지를 배달할 수 있다. 일부 실시예에서, 배달원은 모바일 디바이스를 사용하여 패키지의 사진(들)을 찍거나 및/또는 서명을 받을 수 있다. 모바일 디바이스는, 예를 들면, 시간, 날짜, GPS 위치, 사진(들), 배달원에 관련된 식별자, 모바일 디바이스에 관련된 식별자 등을 포함하는 배달에 관한 정보를 포함하는 정보를 운송 시스템(107)에 전송할 수 있다. 운송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 다른 시스템에 의한 접근을 위해 데이터베이스(미도시)에 이러한 정보를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 다른 시스템에 특정 패키지의 위치를 나타내는 트래킹 데이터를 준비 및 전송하기 위해 이러한 정보를 사용할 수 있다.
일부 실시예에서, 특정 사용자는, 한 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있는 반면(예를 들면, 정규 직원은 바코드 스캐너, 스타일러스 및 다른 장치와 같은 커스텀 하드웨어를 갖는 전문 PDA를 사용할 수 있음), 다른 사용자는 다른 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있다(예를 들면, 임시 또는 교대 근무 직원이 기성 휴대 전화 및/또는 스마트폰을 사용할 수 있음).
일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 사용자를 각각의 디바이스와 연관시킬 수 있다. 예를 들면, 운송 시스템(107)은 사용자(예를 들면, 사용자 식별자, 직원 식별자, 또는 전화번호에 의해 표현됨)와 모바일 디바이스(예를 들면, International Mobile Equipment Identity(IMEI), International Mobile Subscription Identifier(IMSI), 전화번호, Universal Unique Identifier(UUID), 또는 Globally Unique Identifier(GUID)에 의해 표현됨) 간의 연관성(association) 저장할 수 있다. 운송 시스템(107)은, 다른 것들 중에 작업자의 위치, 작업자의 효율성, 또는 작업자의 속도를 결정하기 위해 데이터베이스에 저장된 데이터를 분석하기 위해 배달시 수신되는 데이터와 관련하여 이러한 연관성을 사용할 수 있다.
일부 실시예에서, 판매자 포털(109)은 판매자 또는 다른 외부 엔티티(entity)가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 전자 통신할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 판매자는 판매자 포털(109)을 사용하여 시스템(100)을 통해 판매하고자 하는 제품에 대하여, 제품 정보, 주문 정보, 연락처 정보 등을 업로드하거나 제공하는 컴퓨터 시스템(미도시)을 이용할 수 있다.
일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 고객(예를 들면, 디바이스(102A-102B)를 사용하는 사용자)에 의해 주문된 제품들이 들어 있는 패키지의 위치에 관한 정보를 수신, 저장 및 포워딩하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 고객에 의해 주문된 제품들이 들어 있는 패키지를 배달하는 배송 회사에 의해 운영되는 웹 서버(미도시)로부터 정보를 요청하거나 저장할 수 있다.
일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 시스템(100)에 나타낸 시스템들로부터 정보를 요청하고 저장할 수 있다. 예를 들면, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 운송 시스템(107)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 전술한 바와 같이, 운송 시스템(107)은 사용자(예를 들면, 배달원) 또는 차량(예를 들면, 배달 트럭) 중 하나 이상과 연관된 하나 이상의 모바일 디바이스(107A-107C)(예를 들면, 휴대 전화, 스마트폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 또한, 풀필먼트 센터(예를 들면, 풀필먼트 센터(200)) 내부의 개별 제품의 위치를 결정하기 위해 창고 관리 시스템(WMS)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 운송 시스템(107) 또는 WMS(119) 중 하나 이상으로부터 데이터를 요청하고, 이를 처리하며, 요청시 디바이스(예를 들면, 사용자 디바이스(102A, 102B))로 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 풀필먼트 최적화(FO) 시스템(113)은 다른 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및/또는 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로부터의 고객 주문에 대한 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. FO 시스템(113)은 또한, 특정 아이템이 유지 또는 저장되는 곳을 나타내는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 소정 아이템은 하나의 풀필먼트 센터에만 저장될 수 있는 반면, 소정 다른 아이템은 다수의 풀필먼트 센터에 저장될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 특정 풀필먼트 센터는 아이템의 특정 세트(예를 들면, 신선한 농산물 또는 냉동 제품)만을 저장하도록 구성될 수 있다. FO 시스템(113)은 이러한 정보뿐 아니라 관련 정보(예를 들면, 수량, 크기, 수령 날짜, 유통 기한 등)를 저장한다.
FO 시스템(113)은 또한, 각 제품에 대해 대응하는 PDD(약속된 배달 날짜)를 계산할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 하나 이상의 요소에 기초할 수 있다. 예를 들면, FO 시스템(113)은 제품에 대한 과거 수요(예를 들면, 그 제품이 일정 기간 동안 얼마나 주문되었는지), 제품에 대한 예상 수요(예를 들면, 얼마나 많은 고객이 다가오는 기간 동안 제품을 주문할 것으로 예상되는지), 일정 기간 동안 얼마나 많은 제품이 주문되었는지를 나타내는 네트워크 전반의 과거 수요, 다가오는 기간 동안 얼마나 많은 제품이 주문될 것으로 예상되는지를 나타내는 네트워크 전반의 예상 수요, 각각의 제품을 저장하는 각 풀필먼트 센터(200)에 저장된 제품의 하나 이상의 갯수, 그 제품에 대한 예상 또는 현재 주문 등에 기초하여 제품에 대한 PDD를 계산할 수 있다.
일부 실시예에서, FO 시스템(113)은 주기적으로(예를 들면, 시간별로) 각 제품에 대한 PDD를 결정하고, 검색하거나 다른 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로 전송하기 위해 이를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 다른 실시예에서, FO 시스템(113)은 하나 이상의 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로부터 전자 요청을 수신하고 요구에 따라 PDD를 계산할 수 있다.
일부 실시예에서, 풀필먼트 메시징 게이트웨이(FMG)(115)는 FO 시스템(113)과 같은 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템으로부터 하나의 포맷 또는 프로로톨로 요청 또는 응답을 수신하고, 그것을 다른 포맷 또는 프로토콜로 변환하여, 변환된 포맷 또는 프로토콜로 된 요청 또는 응답을 WMS(119) 또는 제3자 풀필먼트 시스템(121A, 121B, 또는 121C)과 같은 다른 시스템에 포워딩하며, 반대의 경우도 가능한 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다.
일부 실시예에서, 공급 체인 관리(SCM) 시스템(117)은 예측 기능을 수행하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, SCM 시스템(117)은, 예를 들어 제품에 대한 과거 수요, 제품에 대한 예상 수요, 네트워크 전반의 과거 수요, 네트워크 전반의 예상 수요, 각각의 풀필먼트 센터(200)에 저장된 제품의 개수, 각 제품에 대한 예상 또는 현재 주문 등에 기초하여, 특정 제품에 대한 수요의 수준을 예측할 수 있다. 이러한 예측된 수준과 모든 풀필먼트 센터를 통한 각 제품의 수량에 응답하여, SCM 시스템(117)은 특정 제품에 대한 예측된 수요를 만족시키기에 충분한 양을 구매 및 비축하기 위한 하나 이상의 구매 주문을 생성할 수 있다.
일부 실시예에서, 창고 관리 시스템(WMS)(119)은 작업 흐름을 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 개개의 디바이스(예를 들면, 디바이스(107A-107C 또는 119A-119C))로부터 개별 이벤트를 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 패키지를 스캔하기 위해 이들 디바이스 중 하나를 사용한 것을 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 풀필먼트 센터(200) 및 도 2에 관하여 이하에서 논의되는 바와 같이, 풀필먼트 프로세스 동안, 패키지 식별자(예를 들면, 바코드 또는 RFID 태그 데이터)는 특정 스테이지의 기계(예를 들면, 자동 또는 핸드헬드 바코드 스캐너, RFID 판독기, 고속 카메라, 태블릿(119A), 모바일 디바이스/PDA(119B), 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스 등)에 의해 스캔되거나 판독될 수 있다. WMS(119)는 패키지 식별자, 시간, 날짜, 위치, 사용자 식별자, 또는 다른 정보와 함께 대응하는 데이터베이스(미도시)에 패키지 식별자의 스캔 또는 판독을 나타내는 각 이벤트를 저장할 수 있고, 이러한 정보를 다른 시스템(예를 들면, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))에 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, WMS(119)는 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 디바이스(107A-107C 또는 119A-119C))와 시스템(100)과 연관된 하나 이상의 사용자를 연관시키는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 일부 상황에서, (파트 타임 또는 풀 타임 직원과 같은) 사용자는 모바일 디바이스(예를 들면, 모바일 디바이스는 스마트폰임)를 소유한다는 점에서, 모바일 디바이스와 연관될 수 있다. 다른 상황에서, 사용자는 임시로 모바일 디바이스를 보관한다는 점에서(예를 들면, 사용자는 하루의 시작에서부터 모바일 디바이스를 대여받고, 하루 동안 그것을 사용할 수 있고, 하루가 끝날 때 그것을 반납할 수 있음), 모바일 디바이스와 연관될 수 있다.
일부 실시예에서, WMS(119)는 시스템(100)과 연관된 각각의 사용자에 대한 작업 로그를 유지할 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 임의의 할당된 프로세스(예를 들면, 트럭에서 내리기, 픽업 구역에서 아이템을 픽업하기, 분류 장치 작업, 아이템 패킹하기), 사용자 식별자, 위치(예를 들면, 풀필먼트 센터(200)의 바닥 또는 구역), 직원에 의해 시스템을 통해 이동된 유닛의 수(예를 들면, 픽업된 아이템의 수, 패킹된 아이템의 수), 디바이스(예를 들면, 디바이스(119A-119C))와 관련된 식별자 등을 포함하는, 각 직원과 관련된 정보를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, WMS(119)는 디바이스(119A-119C)에서 작동되는 계시(timekeeping) 시스템과 같은 계시 시스템으로부터 체크-인 및 체크-아웃 정보를 수신할 수 있다.
일부 실시예에서, 제3자 풀필먼트(3PL) 시스템(121A-121C)은 물류 및 제품의 제3자 제공자와 관련된 컴퓨터 시스템을 나타낸다. 예를 들면, (도 2와 관련하여 이하에서 후술하는 바와 같이) 일부 제품이 풀필먼트 센터(200)에 저장되는 반면, 다른 제품은 오프-사이트(off-site)에 저장될 수 있거나, 수요에 따라 생산될 수 있으며, 달리 풀필먼트 센터(200)에 저장될 수 없다. 3PL 시스템(121A-121C)은 FO 시스템(113)으로부터(예를 들면, FMG(115)를 통해) 주문을 수신하도록 구성될 수 있으며, 고객에게 직접 제품 및/또는 서비스(예를 들면, 배달 또는 설치)를 제공할 수 있다. 일부 구현예에서, 하나 이상의 3PL 시스템(121A-121C)은 시스템(100)의 일부일 수 있지만, 다른 구현예에서는, 하나 이상의 3PL 시스템(121A-121C)이 시스템(100)의 외부에 있을 수 있다(예를 들어, 제3자 제공자에 의해 소유 또는 운영됨).
일부 실시예에서, 풀필먼트 센터 인증 시스템(FC Auth)(123)은 다양한 기능을 갖는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예에서, FC Auth(123)는 시스템(100) 내의 하나 이상의 다른 시스템에 대한 단일-사인 온(single-sign on, SSO) 서비스로서 작동할 수 있다. 예를 들면, FC Auth(123)는 내부 프론트 엔드 시스템(105)을 통해 사용자가 로그인하게 하고, 사용자가 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)에서 리소스에 액세스하기 위해 유사한 권한을 갖고 있다고 결정하며, 두 번째 로그인 프로세스 요구 없이 사용자가 그러한 권한에 액세스할 수 있게 한다. 다른 실시예에서, FC Auth(123)는 사용자(예를 들면, 직원)가 자신을 특정 작업과 연관시킬 수 있게 한다. 예를 들면, 일부 직원은(디바이스(119A-119C)와 같은) 전자 디바이스를 갖지 않을 수 있으며, 대신 하루 동안 풀필먼트 센터(200) 내에서 작업들 사이 및 구역들 사이에서 이동할 수 있다. FC Auth(123)는 이러한 직원들이 상이한 시간 대에 수행 중인 작업과 속해 있는 구역을 표시할 수 있도록 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 노동 관리 시스템(LMS)(125)은 직원(풀-타임 및 파트-타임 직원을 포함함)에 대한 출근 및 초과 근무 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, LMS(125)는 FC Auth(123), WMA(119), 디바이스(119A-119C), 운송 시스템(107), 및/또는 디바이스(107A-107C)로부터 정보를 수신할 수 있다.
도 1a에 나타낸 특정 구성은 단지 예시일 뿐이다. 예를 들면, 도 1a는 FO 시스템(113)에 연결된 FC Auth 시스템(123)을 나타낸 반면, 모든 실시예가 이러한 특정 구성을 필요로 하는 것은 아니다. 실제로, 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템은 인터넷, 인트라넷, WAN(Wide-Area Network), MAN(Metropolitan-Area Network), IEEE 802.11a/b/g/n 표준을 따르는 무선 네트워크, 임대 회선 등을 포함하는 하나 이상의 공공 또는 사설 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템 중 하나 이상은 데이터 센터, 서버 팜 등에서 구현되는 하나 이상의 가상 서버로서 구현될 수 있다.
도 2는 풀필먼트 센터(200)를 나타낸다. 풀필먼트 센터(200)는 주문시 고객에게 배송하기 위한 아이템을 저장하는 물리적 장소의 예시이다. 풀필먼트 센터(FC)(200)는 다수의 구역으로 분할될 수 있으며, 각각이 도 2에 도시된다. 일부 실시예에서, 이러한 "구역(zones)"은 아이템을 수령하고, 아이템을 저장하고, 아이템을 검색하고, 아이템을 배송하는 과정의 상이한 단계 사이의 가상 구분으로 생각될 수 있다. 따라서, "구역"이 도 2에 나타나 있으나, 일부 실시예에서, 구역의 다른 구분도 가능하고, 도 2의 구역은 생략, 복제, 또는 수정될 수 있다.
인바운드 구역(203)은 도 1a의 시스템(100)을 사용하여 제품을 판매하고자 하는 판매자로부터 아이템이 수신되는 FC(200)의 영역을 나타낸다. 예를 들면, 판매자는 트럭(201)을 사용하여 아이템(202A, 202B)을 배달할 수 있다. 아이템(202A)은 자신의 배송 팔레트(pallet)를 점유하기에 충분히 큰 단일 아이템을 나타낼 수 있으며, 아이템(202B)은 공간을 절약하기 위해 동일한 팔레트 상에 함께 적층되는 아이템의 세트를 나타낼 수 있다.
작업자는 인바운드 구역(203)의 아이템을 수령할 수 있고, 선택적으로 컴퓨터 시스템(미도시)을 사용하여 아이템이 손상되었는지 및 정확한지를 체크할 수 있다. 예를 들면, 작업자는 아이템(202A, 202B)의 수량을 아이템의 주문 수량과 비교하기 위해 컴퓨터 시스템을 사용할 수 있다. 수량이 일치하지 않는다면, 해당 작업자는 아이템(202A, 202B) 중 하나 이상을 거부할 수 있다. 수량이 일치한다면, 작업자는 그 아이템들을(예를 들면, 짐수레(dolly), 핸드트럭(handtruck), 포크리프트(forklift), 또는 수작업으로) 버퍼 구역(205)으로 운반할 수 있다. 버퍼 구역(205)은, 예를 들면, 예상 수요를 충족시키기 위해 픽업 구역에 그 아이템이 충분한 수량만큼 있기 때문에, 픽업 구역에서 현재 필요하지 않은 아이템에 대한 임시 저장 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 포크리프트(206)는 버퍼 구역(205) 주위와 인바운드 구역(203) 및 드롭 구역(207) 사이에서 아이템을 운반하도록 작동한다. (예를 들면, 예상 수요로 인해) 픽업 구역에 아이템(202A, 202B)이 필요하면, 포크리프트는 아이템(202A, 202B)을 드롭 구역(207)으로 운반할 수 있다.
드롭 구역(207)은 픽업 구역(209)으로 운반되기 전에 아이템을 저장하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 픽업 동작에 할당된 작업자("피커(picker)")는 픽업 구역의 아이템(202A, 202B)에 접근하고, 픽업 구역에 대한 바코드를 스캔하며, 모바일 디바이스(예를 들면, 디바이스(119B))를 사용하여 아이템(202A, 202B)과 관련된 바코드를 스캔할 수 있다. 그 다음 피커는 아이템을(예를 들면, 카트에 놓거나 운반함으로써) 픽업 구역(209)에 아이템을 가져갈 수 있다.
픽업 구역(209)은 아이템(208)이 저장 유닛(210)에 저장되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 저장 유닛(210)은 물리적 선반, 책꽂이, 박스, 토트(tote), 냉장고, 냉동고, 저온 저장고 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 픽업 구역(209)은 다수의 플로어로 편성될 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는, 예를 들면, 포크리프트, 엘리베이터, 컨베이어 벨트, 카트, 핸드트럭, 짐수레, 자동화된 로봇 또는 디바이스, 또는 수작업을 포함하는 다양한 방식으로 아이템을 픽업 구역(209)으로 운반할 수 있다. 예를 들면, 피커는 아이템(202A, 202B)을 드롭 구역(207)의 핸드트럭 또는 카트에 놓을 수 있으며, 아이템(202A, 202B)을 픽업 구역(209)으로 가져갈 수 있다.
피커는 저장 유닛(210) 상의 특정 공간과 같은 픽업 구역(209)의 특정 스팟에 아이템을 배치(또는 "적재(stow)")하라는 명령을 수신할 수 있다. 예를 들면, 피커는 모바일 디바이스(예를 들면, 디바이스(119B))를 사용하여 아이템(202A)을 스캔할 수 있다. 디바이스는, 예를 들면, 통로, 선반 및 위치를 나타내는 시스템을 사용하여, 아이템(202A)을 적재해야 하는 위치를 나타낼 수 있다. 그 다음 디바이스는 그 위치에 아이템(202A)을 적재하기 전에 피커가 그 위치에서 바코드를 스캔하도록 할 수 있다. 디바이스는 도 1a의 WMS(119)와 같은 컴퓨터 시스템에 아이템(202A)이 디바이스(119B)를 사용하는 사용자에 의해 그 위치에 적재되었음을 나타내는 데이터를(예를 들면, 무선 네트워크를 통해) 전송할 수 있다. 참고로, 전송되는 데이터는 디바이스(119B)를 사용하는 사용자가 해당 아이템을 이동시켜 적재한 위치를 나타내는 것이므로, 이 데이터로부터 아이템의 위치와 관련된 변화를 알 수 있다.
일단 사용자가 주문을 하면, 피커는 저장 유닛(210)으로부터 하나 이상의 아이템(208)을 검색하기 위해 디바이스(119B)에 명령을 수신할 수 있다. 피커는 아이템(208)을 검색하고, 아이템(208) 상의 바코드를 스캔하며, 운송 기구(214) 상에 놓을 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 기구(214)가 슬라이드로서 표현되지만, 운송 기구는 컨베이어 벨트, 엘리베이터, 카트, 포크리프트, 핸드트럭, 짐수레, 카트 등 중 하나 이상으로서 구현될 수 있다. 그 다음 아이템(208)은 패킹 구역(211)에 도착할 수 있다.
패킹 구역(211)은 아이템이 픽업 구역(209)으로부터 수령되고 고객에게 최종 배송하기 위해 박스 또는 가방에 패킹되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 패킹 구역(211)에서, 아이템을 수령하도록 할당된 작업자("리빈 작업자(rebin worker)")는 픽업 구역(209)으로부터 아이템(208)을 수령하고, 어느 주문에 대응하는 지를 결정할 수 있다. 예를 들면, 리비닝 작업자는 아이템(208) 상의 바코드를 스캔하기 위해 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스를 사용할 수 있다. 컴퓨터(119C)는 아이템(208)이 어느 주문과 관련이 있는지를 시각적으로 나타낼 수 있다. 이는, 예를 들면, 주문에 대응하는 월(216) 상의 공간 또는 "셀(cell)"을 포함할 수 있다. (예를 들면, 셀에 주문의 모든 아이템이 포함되어 있기 때문에) 일단 주문이 완료되면, 리비닝 작업자는 패킹 작업자(또는 "패커(packer)")에게 주문이 완료된 것을 알릴 수 있다. 패커는 셀로부터 아이템을 검색하고, 배송을 위해 이들을 박스 또는 가방에 놓을 수 있다. 그 다음 패커는, 예를 들면, 포크리프트, 카트, 짐수레, 핸드트럭, 컨베이어 벨트, 수작업 또는 다른 방법을 통해, 박스 또는 가방을 허브 구역(213)으로 보낼 수 있다.
허브 구역(213)은 패킹 구역(211)으로부터 모든 박스 또는 가방("패키지(packages)")을 수신하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 허브 구역(213)의 작업자 및/또는 기계는 패키지(218)를 검색하고, 각 패키지가 배달 영역의 어느 부분으로 배달되도록 되어 있는지를 결정하며, 패키지를 적합한 캠프 구역(215)으로 보낼 수 있다. 예를 들면, 배달 영역이 2개의 작은 하위 영역을 갖는다면, 패키지는 2개의 캠프 구역(215) 중 하나로 보낼 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 최종 목적지를 결정하기 위해(예를 들면, 디바이스(119A-119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔할 수 있다. 패키지를 캠프 구역(215)으로 보내는 것은, 예를 들면, (우편 번호에 기초하여) 패키지가 향하는 지리적 영역의 부분을 결정하고, 지리적 영역의 부분과 관련된 캠프 구역(215)을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 루트 및/또는 서브-루트로 분류하기 위해 허브 구역(213)으로부터 패키지가 수령되는 하나 이상의 빌딩, 하나 이상의 물리적 공간, 또는 하나 이상의 영역을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 FC(200)로부터 물리적으로 분리되어 있는 반면, 다른 실시예에서는 캠프 구역(215)은 FC(200)의 일부를 형성할 수 있다.
캠프 구역(215)의 작업자 및/또는 기계는, 예를 들면, 목적지와 기존 루트 및/또는 서브-루트의 비교, 각각의 루트 및/또는 서브-루트에 대한 작업량의 계산, 하루 중 시간, 배송 방법, 패키지(220)를 배송하기 위한 비용, 패키지(220)의 아이템과 관련된 PDD 등에 기초하여 패키지(220)가 어느 루트 및/또는 서브-루트와 연관되어야 하는지를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 최종 목적지를 결정하기 위해(예를 들면, 디바이스(119A-119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔할 수 있다. 일단 패키지(220)가 특정 루트 및/또는 서브-루트에 할당되면, 작업자 및/또는 기계는 배송될 패키지(220)를 운반할 수 있다. 예시적인 도 2에서, 캠프 구역(215)은 트럭(222), 자동차(226), 배달원(224A, 224B)을 포함한다. 일부 실시예에서, 배달원(224A)이 트럭(222)을 운전할 수 있는데, 이 때 배달원(224A)은 FC(200)에 대한 패키지를 배달하는 풀-타임 직원이며, 트럭은 FC(200)를 소유, 임대 또는 운영하는 동일한 회사에 의해 소유, 임대, 또는 운행된다. 일부 실시예에서, 배달원(224B)이 자동차(226)를 운전할 수 있는데, 이 때 배달원(224B)은 필요에 따라(예를 들면, 계절에 따라) 배달하는 "플렉스(flex)" 또는 비상시적인 작업자이다. 자동차(226)는 배달원(224B)에 의해 소유, 임대 또는 운행될 수 있다.
도 3은 개시된 실시예들에 따른, 배치 생성을 포함하는 예시적인 프로세스(300)의 블록도이다. 일부 실시예들에서, "픽업(picking)"은 배치의 개별 주문들로부터의 아이템들을 선택하고 선택된 아이템들을 토트들(totes)에 위치시키는(placing) 것을 수반한다. 픽업 프로세스는 기계(예를 들어, 스캐닝 디바이스(scanning device) 및 토트 또는 아이템을 이동시키기 위한 기계(machinery)를 포함하는, 적절한 장치를 갖는 로봇 또는 다른 디바이스), 인간 작업자, 또는 (예를 들어, 머신-어시스티드 근로(machine-assisted labor)를 사용하는) 일부 조합에 의해 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 배치는 다수의 주문들로부터의 아이템들을 포함한다. 배치의 주문들 각각은 스톡 키핑 유닛(stock keeping unit)들에 의해 나타낸 순서로 아이템들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 각 주문의 아이템들은, 도 1a의 외부 프론트 엔드 시스템(103) 상에 호스팅된 웹사이트를 통해, 도 1a의 모바일 디바이스(mobile device)(102A) 또는 컴퓨터(102B)에서의 사용자들에 의해 주문될 수 있다. 일부 실시예들에서, (예를 들어, 컴퓨터(119C)와 연관된) 자동화된 스캐닝 장비는 픽업 프로세스에 대한 주문 부분에 관한 정보를 저장하기 위해 SKU와 연관된 바코드를 스캔할 수 있다. 또 다른 실시예들에서, SKU는 (도 2에서 상술한 바와 같은) 작업자가 픽업 프로세스를 위한 주문 부분을 판독할 수 있게 한다.
일부 실시예들에서, 프로세스(300)의 양태들은 도 2의 픽업 구역(209)에서 발생하는데, 여기서 피커-작업자 또는 기계-는 배치의 개별 주문들로부터의 아이템들을 픽업하여 아이템들을 토트들 내에 배치한다. 도 1a에 도시된 SAT 시스템(101), WMS(119), 또는 다른 디바이스들은 프로세스(300)에서 하나 이상의 동작을 적절하게 수행할 수 있다. 예를 들어, 이하에서 논의되는 바와 같이, SAT 시스템(101)은 피커의 위치 또는 다른 조건에 기초하여 아이템을 픽업하도록 하는 명령을 생성하고, 이러한 명령을 피커에 의해 동작되는 모바일 디바이스로 전송할 수 있다.
선행 기술의 방법에서, 피커는 상당한 거리를 걸어서 아이템을 픽업하는 데 상당한 시간을 필요로 하였으며, 이는 배치 내에서의 주문의 이행을 지연시켰고 피커로의 아이템의 할당을 지연시켰으며, 이는 시스템의 처리량을 감소시켰다. 일부 종래 방법들은 하나의 경로(정적 경로(static path))를 따라 아이템들을 단일 피커에 할당할 것이다. 배치 픽업에서의 이러한 지연 및 비정렬된 방법은 많은 측면에서 배송 프로세스에 추가적인 중단을 야기한다. 예를 들어, 원거리 아이템들을 갖는 전체 배치가 픽업될 때까지 주문 배송을 지연시키는 것은 다수의 주문의 프로세싱을 지연시킨다. 후술하는 바와 같이, 풀필먼트 센터 내 고밀도 영역을 계산하고 이러한 영역을 기초로 배치를 생성함으로써, 본 시스템은 출하의 배치 프로세스에서 효율성을 생성한다. 보다 구체적으로, 인공 지능 배치 픽업 최적화 및 통신을 위한 컴퓨터 구현 시스템 및 방법은, 최적화된 배치 내의 아이템들이 서로 더 가까워 더 빨리 픽업될 수 있기 때문에 주문을 더 빨리 완료함으로써 효율성을 제공한다. 본 시스템은 밀도 알고리즘에 의한 아이템들의 그룹화, 시스템을 통한 더 많은 주문의 더 신속한 획득, 더 많은 주문의 수령, 및 원거리 아이템까지 걸어가는데 낭비되는 시간의 단축을 통해 효율성을 가능하게 한다.
도 3의 프로세스(300)는, 각각 밀도 알고리즘(304)에 대한 인풋(input)으로서 사용되는, DB로부터의 데이터(301), 배치 작업 예측(302), 및 디지털 맵(303)을 도시한다.
DB로부터의 데이터(301)는, 출하물(예를 들어, 사용자에 의한 주문), 유닛(예를 들어, 스토리지 유닛), 위치(예를 들어, 아이템 위치), 커트라인, 배치 최대 크기를 나타내는 값 MS(예를 들어, 배치 내로 수집될 아이템들의 최대 수를 나타내는 수치), 출하물 임계치를 나타내는 값 T(예를 들어, FC(200)의 각 구역에 대한 출하물들의 수)와 관련된 데이터 및 다른 데이터를 포함한다.
배치 작업 예측 데이터(302)는 픽업 속도를 증가시키기 위한 지수 평활(exponential smoothing) 5분 예측을 포함한다. 예를 들어, 이러한 예측은 조직적 경향(systematic trend) 또는 계절적 성분을 갖는 데이터를 지원하도록 확장될 수 있는 일변수(univariate) 데이터에 대한 시계열 예측 방법과 관련될 수 있다. 배치 작업 예측 데이터(302)는 다음 주기의 배치 작업 소요 속도를 예측하기 위해 지수 평활화 방법을 사용한다. 또한, 데이터(302)는 안전 재고, 즉, 재고가 떨어지는 것(out of stock, OOS)을 피하기 위해 FC(200) 내에 있어야 하는 각 아이템의 수에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 데이터(302)는 픽업을 위한 현재 주문들의 집합을 이행하는 데 필요한 배치 작업의 수를 나타내는 값 N을 포함할 수 있다. 디지털 맵(303)은 위치 쌍들의 거리를 계산하고 직접적으로 사용될 모든 최단 거리들을 매트릭스(DM) 내에 저장하는 A* 최단 경로 알고리즘을 포함한다.
(다른 실시예들에서는 운송 시스템(107) 또는 풀필먼트 최적화 시스템(113)과 같은 다른 시스템에 의해 실행될 수 있지만) 일부 실시예들에서는 SAT 시스템(101)에 의해 실행되는 밀도 알고리즘(304)은 데이터(301, 302, 및 303)를 수신한다. 밀도 알고리즘(304)은, 예를 들어, 단계 305(활성 구역 유형 & 출하물 선택), 단계 306(KNN 또는 K-Nearest Neighbors(K개-가장 가까운 이웃)-밀집 영역 식별), 및 단계 307(경사 하강 알고리즘)과 같은 여러 단계들을 포함할 수 있다.
단계 305(활성 구역 유형 & 출하물 선택)에서, SAT 시스템(101)은, 적어도 T개의 출하물들을 포함하는 더 적은(less) 구역 유형들로 배치들을 생성하며, 선택된 출하물들에 의해 활성 구역 유형들로 배치를 생성한다. 일부 실시예들에서, 임계치 T는 출하물들에 기초하여 고품질 배치를 생성할 기회를 나타내는 출하물 임계치이다. 일부 실시예들에서, T는 최대 배치 크기의 3배로 설정될 수 있다. PP(프로세스 경로(process path))가 다수의 구역 유형들을 커버할 수 있기 때문에, 그 PP 내의 배치는 또한 다수의 구역 유형들을 커버할 수 있다. 따라서, 배치에 대한 더 적은 배치 작업은 더 적은 픽업 주기 시간을 의미하기 때문에, 보다 적은 구역 유형(더 적은 배치 작업)을 커버하는 배치를 생성하는 것이 유리할 수 있다. 일부 실시예들에서, 활성 구역 유형은 더 많은 아이템을 포함하고 고밀도를 갖는다.
일부 실시예들에서, (예를 들어, 동일한 존으로부터의 아이템들만이 함께 배칭될 수 있기 때문에) 배치 프로세스를 더 빠르게 함으로써 시스템에 부가적인 효율을 제공하기 위해서, SAT 시스템(101)은 하나 이상의 구역 유형(예를 들어, 풀필먼트 센터의 개별 영역)으로 배치들을 생성할 수 있다. SAT 시스템(101)은 A* 검색 알고리즘을 사용하여 위치 쌍들(예를 들어, 풀필먼트 센터의 단일 플로어(floor) 내에 저장될 아이템들에 대한 모든 가능한 위치) 간의 거리를 계산한다. 일부 실시예들에서, A* 검색 알고리즘은, A* 검색 알고리즘이 계산 상으로 비용이 많이 들 수 있으므로, 예를 들어, 하루에 한 번, 주기적으로 스케줄링되고 실행될 수 있다. 일부 실시예들에서, A* 검색 알고리즘은 FC(200) 내의 아이템들의 배열이 변할 때마다(예를 들어, 아이템들이 주변으로 이동되는 경우) 실행될 수 있다. 다음으로, SAT 시스템(101)은 (예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로부터) 주문들을 수신하고 주문들의 아이템들을 아이템들의 리스트로 통합한다.
단계 306(KNN-밀집 영역 식별)에서, SAT 시스템은 K-평균 클러스터링(K-means clustering)을 이용하여 제1 출하물을 선택할 수 있다. SAT 시스템(101)은 FC(200) 내 배치되지 않은 아이템들의 고밀도 영역을 결정하기 위해, 모든 배치되지 않은 아이템들에 대한 "K"개의 가장 가까운 이웃들(K는 정적 또는 동적 정수임)을 계산할 수 있다. 일부 실시예들에서, "K"개의 가장 가까운 이웃들을 결정하는 것은, 3개의 아이템과 같은, K개의 아이템들을 선택하고, 예를 들어, 밀집하여 패킹되어 있고 풀필먼트 센터의 나머지 아이템들보다 서로 더 가까운 아이템들을 갖는 풀필먼트 센터 내 영역인, 고밀도 영역의 일부로서 이러한 아이템들을 분류(classify)하는 것을 포함한다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 서로에 가장 가까운 아이템들은 고밀도 영역 내에 있다고 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 값 K는 인풋 크기/최대 배치 크기로서 선택될 수 있고 최대 배치 크기는 리빈 벽(rebin wall) 내의 슬롯 수에 의해 설정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 단계 306에서의 K-가장 가까운 이웃(KNN) 프로세스는 고밀도 영역을 식별하는 데 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 고밀도 영역은 고품질 배치를 생성할 수 있다.
단계 307(경사 하강 알고리즘)에서, SAT 시스템(101)은 모든 이용가능한 아이템들에 대한 아이템 당 픽업 거리 증가를 계산하고 도 6과 관련하여 후술되는 교환 오퍼레이터(exchange operator)를 호출함으로써 최소 픽업 거리를 갖는 아이템을 선택할 수 있다. SAT 시스템(101)은, 예를 들어, 도 6의 교환 오퍼레이터를 사용하여, 배치 내 하나 이상의 (예를 들어, 아이템이 픽업을 위한 평균 이동 거리를 얼마나 증가시키는지의 측면에서의) “워스트(worst)” 아이템들을, 애초에 선택되지 않은 하나 이상의 "베스트(best)" 아이템들을 픽업함으로써 배치 내에서 아이템 당 평균 픽업 거리가 감소될 경우에는 하나 이상의 "베스트(best)" 아이템들로 교환할 수 있다. 따라서, 배치 작업들의 수를 업데이트하는 것은, 요구되는 배치 작업들의 수로부터 밀도 알고리즘(304)의 이러한 주기에서 생성된 배치 작업들의 수를 뺌으로써(N = N-n) 수행될 수 있다. 단계 307에서, SAT 시스템(101)은 경사 하강 알고리즘(307)에 의해 고밀도 영역으로부터 하나의 배치 내로 하나 이상의 아이템을 수집한다. 일부 실시예들에서, 이는 영역의 중심(예를 들어, 아이템들의 집합에 의해 규정된 영역의 중심)을 찾은 다음, 그 중심에 가장 가까운 아이템들을 더하는 것을 포함한다. SAT 시스템(101)은 최대 배치 크기에 도달할 때까지 아이템들의 추가를 수행한다. 추가할 다음 아이템은, 어떤 아이템이 평균 거리(배치 내의 아이템들의 수/이동된 총 거리)를 가장 적게 증가시킬 수 있는지를 결정함으로써 선택될 수 있다. SAT 시스템(101)이 배치를 결정한 후에, 밀도 알고리즘(304)은 KNN을 계산하고, 고밀도 영역으로부터의 일부 아이템들을 나머지 배치되지 않은 아이템들을 갖는 단일 배치(KNN-밀집 영역 식별(306) 및 경사 하강 알고리즘(307)) 내로 다시 수집하여 새로운 배치를 생성할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 프로세스는 5분마다 실행되어 배치를 생성할 수 있다. 이러한 값은 피커가 평균 배치를 픽업하는 평균 시간인 PP(Process Pass)(프로세스 패스)에 기초한다.
일부 실시예들에서, 경사 하강 알고리즘(307)은 짧은 픽업 거리를 갖는 배치를 생성하는 데 사용될 수 있다. 구체적으로, 경사 하강 알고리즘(307)은 최소 픽업 거리를 가장 적게 증가시키는 배치에 추가할 출하물을 선택할 수 있다. 경사 하강 알고리즘(307)은 최대 배치 크기에 도달할 때까지 이러한 프로세스를 반복할 수 있다.
단계 307에서 경사 밀도 알고리즘을 사용한 후에, 프로세스(300)는, SAT 시스템(101)이 N(현재의 주문들을 이행하는 데 필요한 배치들의 나머지 수)이 0보다 큰지 여부를 결정하는, 단계 308로 진행한다. 예(yes)인 경우, 프로세스(300)는 단계 305(활성 구역 유형 & 출하 선택)로 되돌아가서 더 많은 아이템을 선택하고 더 많은 배치를 생성한다. 아니오(no)인 경우, 단계 309에서 밀도 알고리즘은 생성된 배치를 출력한다. 생성된 배치를 출력하는 것은, 일부 실시예들에서, 아이템을 픽업하라는 지시를 디스플레이하기 위한 명령와 함께 모바일 디바이스(예를 들어, 119A/119B)로 각각의 배치 내의 아이템에 관련된 데이터를 전송하는 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 밀도 알고리즘(304)은 다음 배치를 위해 일부 아이템들을 유지하기 위해, 배치 당 최대 아이템 수(배치 당 최대 아이템 수는 상이한 PP에서 변화됨)의 3배의 배칭(batching)을 방지한다. 이는 새로운 주문이 들어올 때 배치될 수 있는 아이템이 있을 수 있기 때문에 SAT 시스템(101)의 프로세싱 효율을 최대화한다. 또한, 이는 피커의 효율성 및 활용도를 최대화하고 이동 거리를 최소화한다. 일부 실시예들에서, 배치 당 최대 아이템 수는, 2, 4, 5, 20, 또는 다른 값일 수 있다.
도 4는 개시된 실시예들에 따른, 배치 생성의 데이터 흐름을 포함하는 예시적인 프로세스(400)의 개략도이다.
프로세스(400)는 도 1a의 시스템들 중 하나 이상에 접속되는 서버-대-서버 네트워크 접속(server-to-server network connection)을 위한 제어 서버(401)를 도시한다. 일부 실시예들에서, (예를 들어, 도 1b 내지 도 1e와 관련하여 상술된 바와 같이) 도 1a의 외부 프론트 엔드 시스템(103) 상에 호스팅된 웹사이트를 통해, 도 1a의 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B)는 (하나 이상의 원하는 아이템을 포함하는) 주문 정보를 전송할 수 있다. 프로세스(400)에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 주문(402)을 수신하여 이를 도 1a의 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)으로 전송할 수 있으며, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 주문을 저장한 후 주문을 필드 제어 서버(403)에 전송할 수 있다. (일부 실시예들에서, 필드 제어 서버(403)는 SAT 시스템(101)과 관련하여 상술된 바와 같이 구현될 수 있다.) 그 다음, 필드 제어 서버(403)는 (도 3에 기재되고 도시된 바와 같이) 도 3의 밀도 알고리즘(304)으로 배치 작업(404)을 생성할 수 있다.
프로세스(400)는, 단일 배치 내에서의 추가/수집을 위한, 배치의 아이템들의 리스트 및 풀필먼트 센터(405) 내 이러한 아이템들의 위치를 제공하는, 픽업을 위한 명령들이, SAT 시스템(101)에 의해서, 사용자 디바이스(예를 들어, 도 1a의 모바일 디바이스/PDA(119B))로 전송될 수 있음을 더 도시한다. 단계 406에서, SAT 시스템(101)은 배치 작업(404)으로부터의 정보를 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스/PDA(119B))로 전송한다. 예를 들어, 픽업은 도 2의 픽업 구역(209) 내에서 발생하는데, 여기서 피커-작업자 또는 기계-는 배치의 개별 주문들로부터의 아이템들을 픽업하여 아이템들을 토트들 내, 박스들 내, 카트들 상에, 또는 또 다른 이동가능한 컨테이너 또는 차량 내에 또는 위에 위치시킨다. 픽업 완료시, SAT 시스템(101)은 단계 408에서의 재배치(rebatch)를 위해 픽업된 아이템들을 전송하도록 (예를 들어, 피커에 의해 동작되는) 모바일 디바이스에 명령을 전송할 수 있다. 재배치 단계 동안, 토트들 내의 아이템들은 출하를 위해 준비되도록 재정렬될 수 있다. 일부 실시예들에서, 픽업은 배치의 개별 주문들로부터의 아이템들을 선택하고 아이템들을 토트들 내에 위치시키는 것을 수반한다. 일부 실시예들에서, 재배치는 하나의 배치에 대한 토트들 모두를 수집하고 토트들을 재결합함으로써 토트들을 재정렬하는 것을 수반하여, 한 주문으로부터의 아이템들을 동일 토트 내에 갖는다. 일부 실시예들에서, 리빈은 토트들을 출하물로 분류하는 것을 수반한다. 일부 실시예들에서, 패킹은 출하를 위해 리빈된 주문들을 준비하고 박스에 넣는 것을 수반한다. SAT 시스템(101)은 픽업/재배칭/리비닝(rebinning)을 위한 적절한 동작들을 결정하고, 동작들에 대응하는 명령들을 생성하여, 피커가 특정 태스크를 수행하도록 명령하도록 모바일 디바이스로 명령들을 전송할 수 있다.
도 5는 개시된 실시예들에 따른, 배치 시각화 툴을 포함하는 예시적인 프로세스(500)의 개략도이다.
프로세스(500)에서, SAT 시스템(101)은 레이아웃 도면(layout drawing)(501)을 수신하고, 컴퓨터(502)를 사용하여 좌표 a(504) 및 좌표 b(505)를 갖는 위치 쌍(a, b)(503)을 생성한다. 일부 실시예들에서, 레이아웃 도면(501)은 FC(200) 내의 아이템들이 저장되는 위치들을 나타내는 데이터를 포함하는 디지털로 된 맵이다. 일부 실시예들에서, 레이아웃 도면(501)은 오퍼레이터에 의해 준비될 수 있다. 일부 예들에서, 레이아웃 도면(501)은, 평문(plaintext), XML(eXtensible Markup Language), KML(Keyhole Markup Language), GML(Geography Markup Language) 등을 포함하는 다양한 포맷들로 제공될 수 있다.
단계 503에서, SAT 시스템(101)은 좌표 a(x1,y1) 및 b(x2,y2)(506)를 생성하기 위해 컴퓨터(502)를 통해 좌표 계산을 수행한다. 프로세스(500)는 거리(a,b)(507)를 생성하기 위해 컴퓨터(502)를 통해 A* 최단 경로 알고리즘을 사용하는 SAT 시스템(101)을 더 도시한다. 일부 실시예들에서, SAT 시스템(101)은 A* 알고리즘을 사용하여 풀필먼트 센터의 각 플로어에 대한 모든 위치 쌍들의 최단 경로를 계산한다.
일부 실시예들에서, A*는 고효율 최단 경로 알고리즘이다. A*는 경로탐색 및 그래프 탐색(graph traversal)(노드라 불리는 다수의 점들 간의 경로를 찾는 프로세스)에서 사용되는 컴퓨터 알고리즘일 수 있다. 일부 실시예들에서, A*는 높은 성능 및 정확도를 가질 수 있다. 그러나, 실제 이동-라우팅(travel-routing) 시스템에서, A*는 더 나은 성능을 달성하기 위해 그래프를 전처리할 수 있는 알고리즘에 의해 성능이 보다 우수해 질 수 있다. 일부 실시예들에서, A*는 모든 위치 쌍들 간의 최단 경로를 발견하는 데 사용될 수 있다. 다른 실시예들에서, 다른 방법 및 알고리즘이 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘과 같은 최단 경로 검색 알고리즘을 위해 사용될 수 있다.
SAT 시스템(101)은, 하나 이상의 아이템에 대해, 아이템과 가장 가까운 제2 아이템 간의 거리-모든 최단 거리 쌍들(508)을 저장한다. 일부 실시예들에서, SAT 시스템(101)은 파일 또는 다른 데이터 스토리지(예를 들어, 데이터베이스) 내에 최단 거리 쌍들(508)을 저장한다. 최단 거리는 배치 생성 중에 계산되는 대신 파일에 저장될 수 있다. 특히, 최단 거리 쌍들(508)은 신속하게 액세스되기 위해 메모리에 저장된다. 상이한 풀필먼트 센터들 및 플로어들에 대한 분리된 파일들에서, 파일들은 raw 포맷(이진 파일)일 수 있다. 그 다음, SAT 시스템(101)은 최단 거리 쌍들을 밀도 알고리즘(509)(도 3의 밀도 알고리즘(304)과 동일) 및 배치 내의 모든 아이템들을 디지털 맵으로 나타내는 배치 시각화 툴(510)로 제공한다. 디지털 맵은 배치에 대한 상세 정보(예를 들어, 거리)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 디지털 맵은 단일 배치 내에서의 수집을 위한 아이템들의 리스트 및 풀필먼트 센터 내에서의 이러한 아이템들의 위치를 제공하는 픽업을 위한 명령들과 함께 사용자 디바이스(예를 들어, 도 1a의 모바일 디바이스/PDA(119B))로 전송될 수 있다.
일부 실시예들에서, 프로세스(500)는 유지된다. 레이아웃 도면(501) 또는 디지털 맵이 변경될 때마다, SAT 시스템(101)(또는 또 다른 시스템)은 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)를 트리거하여 새로운 디지털 맵을 생성할 수 있다. 일부 실시예들에서, DAG는 관계, 의존성, 및 다른 특성을 반영하도록 정렬된 태스크들의 집합일 수 있다. 예를 들어, DAG는 4개의 태스크들(A, B, C, 및 D)를 포함할 수 있다; DAG는 이러한 태스크들의 동작 순서 및 의존성을 나타낸다(예를 들어, C가 실행되기 전에 B가 완료되어야 하지만 A는 언제든지 실행될 수 있음). DAG는 태스크 클러스터(task cluster)(또는 "작업")를 인스턴스화(instantiate)하는 데 사용될 수 있다. 이러한 클러스터는 단일 배치 작업, 다중 작업들을 갖는 인터랙티브 세션(interactive session), 또는 요청을 지속적으로 만족시키는 수명이 긴(long-lived) 서버에 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, DAG 태스크는 얀(yarn) 클러스터 내의 최단 경로를 계산하기 위해 스파크(Spark) 작업을 제출할 수 있다.
일부 실시예들에서, SAT 시스템(101)은 배치의 품질을 측정하기 위해 디지털 맵을 사용한다. 일부 실시예들에서, SAT 시스템(101)은 배치 내의 아이템들이 얼마나 서로 가까이 있는지에 의해 배치의 품질을 측정한다. 일부 실시예들에서, 배치 픽업 거리는 디지털 맵을 사용하여 계산될 수 있다. 일부 실시예들에서, 아이템 당 픽업 거리가 짧을수록, 배치는 더 높은 품질일 수 있다.
도 6은 개시된 실시예들에 따른, 보행 거리 최적화를 위한 경사 하강 알고리즘의 결과를 도시한다.
경사 하강 알고리즘(도 3의 단계 307)은 배치에 추가될 아이템들의 점수 후보를 평가한다. 예를 들어, 점수 ss는
Figure 112019098082146-pat00001
로 계산될 수 있다. 경사 하강 알고리즘(307)은 모든 아이템을 배치 내에 추가하려고 시도한다. su는 얼마나 많은 유닛들 또는 아이템들이 출하물 내에 있는지 나타낸다. sd는 아이템에 의해 증가된, 계산된 픽업 거리이다. 경사 하강 알고리즘(307)은 최소 ss를 갖는 아이템을 선택하며, 상기 아이템을 배치 내로 추가한다. 일부 실시예들에서, 최소 ss를 갖는 아이템을 선택하는 것은 가장 낮은 점수를 갖는 아이템을 선택하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 최소 ss를 갖는 아이템을 선택하는 것은 점수를 가장 적게 증가시킨 아이템을 선택하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 경사 하강 알고리즘(307)은 가장 낮은 점수를 갖는 (많은 아이템들을 포함할 수 있는) 출하물을 선택하는데, 이는 출하물 내의 모든 아이템들을 픽업하는 데 가장 적은 노력(픽업 거리)을 필요로 함을 의미한다.
또한, 경사 하강 알고리즘(307)은 배치 내 워스트 출하물들의 점수 sw를 평가한다. 또한, 베스트 아이템들의 점수 sb를 평가하는 것은 배치와 상관이 없다. 경사 하강 알고리즘(307)은 sb>sw인지 결정한다. sb>sw라면, 경사 하강 알고리즘(307)은 2개의 출하물들을 교환하여, 총 픽업 거리가 감소할 수 있으며, 이는 배치의 품질을 향상시킨다. 일부 실시예들에서, 도 6의 교환 오퍼레이터는 배치에 대한 최대 크기 출하물에 도달한 후 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 도 6의 교환 오퍼레이터는 배치 외부의 베스트 출하물을 찾아서 배치 내의 워스트 출하물과 교환하여 배치의 총 픽업 거리를 감소시키는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 워스트 출하물을 제거하는 것이 배치의 전체 픽업 거리를 10미터만큼 감소시키고 (배치에 포함되지 않은) 베스트 출하물을 추가하는 것이 전체 픽업 거리를 5미터 증가시키면, 이러한 2개의 출하물들의 교환은 전체 픽업 거리를 5미터만큼 감소시킬 것이다.
(많은 아이템들을 포함할 수 있는) 출하물의 점수는 그 출하물 내의 모든 아이템들을 픽업하는 데 소요되는 평균 픽업 거리이다. 점수가 낮으면, 이는 모든 아이템들을 픽업하기 위해 더 짧은 픽업 거리를 요한다는 것을 의미하며, 그렇지 않으면, 더 긴 픽업 거리를 요할 것이다.
도 6의 맵들(600 및 650)은 FC(200)의 다양한 위치들 내의 아이템들을 도시한다. 원은 현재 배치 내의 아이템을 나타낸다. 삼각형 및 사각형은 배치 내의 아이템을 대체하거나 배치에 추가되는 후보 아이템을 나타낸다. 후보 아이템에 대한 높은 점수는 배치 내의 아이템들과 거리가 가깝다는 것을 나타낼 수 있다.
맵(600)에서, 사각형 아이템의 점수는 bs이고, 삼각형 아이템의 점수는 gs이다. 삼각형 아이템이 사각형 아이템보다 배치 내 아이템들에 더 가깝기 때문에, 아이템의 점수가 더 높으며(gs > bs), 따라서 경사 하강 알고리즘(307)은 사각형 아이템 대신 삼각형 아이템을 배치 내로 위치되도록 선택할 수 있다.
도 3과 관련하여 상기 개시된 바와 같은 교환 오퍼레이터를 예시하는 시스템(650)에서, 배치 내의 아이템 B는, 배치 내의 다른 아이템들과의 그의 근접성으로 인해 배치 내에서 워스트 항목이며 그의 점수는 Bw이다. 또한, 아이템 A는 배치 내의 아이템들(원들)을 대체할 삼각형 후보들 중에서 베스트 아이템이며, 이는 아이템 A가 다른 후보 아이템들보다 배치 내 아이템들과 더 가깝기 때문이며, 아이템 A의 점수는 Ab이다. 일부 실시예들에서, Ab>Bw인 경우, 경사 하강 알고리즘(307)은 아이템 B를 배치로부터 제거하고 그것을 아이템 A로 대체할 수 있으며, 이는 아이템 A가 더 높은 점수를 가지며, 아이템 B보다 배치 내의 아이템들에 더 가깝기 때문이다.
도 7은 배치 최적화를 위한 예시적인 프로세스의 블록도이다. 프로세스(700)는, 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 매체 스토리지 디바이스 상에 인코딩된 명령들을 실행하는 SAT 시스템(101)의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 그러나, 프로세스(700)의 하나 이상의 단계들은 시스템(100)의 (도시되거나 도시되지 않은) 다른 구성요소들에 의해 구현될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
단계 710에서, 시스템(100)은 복수의 주문들을 수신할 수 있으며, 각각의 주문은 픽업을 위한 하나 이상의 아이템을 포함한다. 일부 실시예들에서, 각 주문의 아이템들은 도 1a의 외부 프론트 엔드 시스템(103) 상에 호스팅된 웹사이트를 통해, 도 1a의 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B)에서 사용자에 의해 주문될 수 있다.
또한, SAT 시스템(101)은 주문들 내의 하나 이상의 아이템을 아이템들의 리스트로 통합할 수 있다. 일부 실시예들에서, 아이템들의 리스트는 도 3의 DB(301)로부터의 데이터에 대하여 상술된 바와 같이 데이터베이스 또는 메모리 내에 저장될 수 있다. 단계 720에서, SAT 시스템(101)은 검색 알고리즘을 사용하여 아이템들의 리스트로부터 아이템들의 하나 이상의 위치 쌍들 간의 거리를 계산하고, 밀도 알고리즘(304)에 대하여 상술된 바와 같이 아이템들 모두에 대한 가장 가까운 인접 아이템들을 계산함으로써 풀필먼트 센터 내 하나 이상의 고밀도 영역을 계산할 수 있다. 밀도 알고리즘(304)은 풀필먼트 센터 플로어의 고밀도 영역들을 결정하기 위해 모든 배치되지 않은 아이템들에 대한 KNN(도 3의 KNN-밀집 영역(306)을 식별)을 계산한다. 일부 실시예들에서, 도 3의 밀도 알고리즘(304)은 K개의 아이템들을 선택하고 이들을 고밀도 영역으로 분할한다. 일부 실시예들에서, 값 K는 인풋 크기/최대 배치 크기로서 선택될 수 있고 최대 배치 크기는 리빈 벽의 슬롯들의 수에 의해 설정될 수 있다.
단계 730에서, 도 3의 단계 303에 대하여 상술되고 도 5에 대하여 전반적으로 논의된 바와 같이, SAT 시스템(101)은 메모리 내의 모든 아이템들의 모든 최단 거리들을 저장할 수 있다.
단계 305 및 단계 306에 대하여 전술한 바와 같이, 단계 740에서, SAT 시스템(101)은 계산된 하나 이상의 고밀도 영역에 기초하여 하나 이상의 배치를 생성할 수 있다.
단계 750에서, 단계 307에 대하여 전술한 바와 같이, SAT 시스템(101)은 경사 하강 알고리즘을 사용하여 하나 이상의 고밀도 영역으로부터 단일 배치 내로 아이템들을 추가할 수 있으며, 추가는 픽업가능한 아이템들 중, 평균 거리를 가장 적게 증가시키는 아이템에 기초한다.
단계 760에서, SAT 시스템(101)은 단일 배치 내의 추가를 위한 아이템들의 리스트 및 위치를 디스플레이를 위한 사용자 디바이스상에 제공할 수 있다. 도 1a의 SAT 시스템(101)은 단일 배치 내의 수집할 아이템들의 리스트 및 이러한 아이템들의 위치를 제공하는 메시지를 작업자의 PDA(예를 들어, 도 1a의 모바일 디바이스/PDA(119B))에 전송할 수 있다. (도 1a의 태블릿(119A), 모바일 디바이스/PDA(119B), 컴퓨터(119C)에 대응하는) 디스플레이(400)는 작업자에게 제공된 사용자 인터페이스를 포함한다. 결과적으로, SAT 시스템(101)은, 작업자의 PDA(예를 들어, 도 1a의 모바일 디바이스/PDA(119B)) 상에 반영된 아이템들이 더 가까워 더 빨리 픽업될 수 있어, 작업자가 다음 배치로 더 빨리 이동할 수 있기 때문에 주문들을 더 빨리 완료함으로써 배치 최적화를 통해 배송 프로세스를 개선할 수 있다.
본 개시가 특정 실시예를 참조하여 도시되고 설명되었지만, 본 개시가 다른 환경에서 변형없이 실시될 수 있음을 이해될 수 것이다. 전술한 설명은 설명을 목적으로 제공되었다. 이는 포괄적인 것이 아니며 개시된 정확한 형태 또는 실시예로 한정되지 않는다. 변형예 및 적응예는 개시된 실시예들의 발명의 설명 및 실시에 대한 고려로부터 통상의 기술자에게 명백할 수 있다. 추가적으로, 개시된 실시예들의 양상들이 메모리에 저장되는 것으로 설명되었지만, 통상의 기술자는 이러한 양상들이 또한 2차적 저장 디바이스(예를 들어, 하드 디스크 또는 CD ROM, 다른 형태의 RAM 또는 ROM, USB 매체, DVD, Blu-ray 또는 기타 광 드라이브 매체)와 같은 다른 유형의 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있는 것을 이해할 수 있다.
기재된 설명 및 개시된 방법들에 기초하는 컴퓨터 프로그램은 숙련된 개발자의 기술 범위 내에 있다. 다양한 프로그램 또는 프로그램 모듈이 통상의 기술자에게 알려진 임의의 기술을 사용하여 만들어질 수 있으며, 기존 소프트웨어와 관련되어 설계될 수 있다. 예를 들어, 프로그렘 섹션 또는 프로그램 모듈은 .Net Framework, .Net Compact Framework(및 Visual Basic, C 등과 같은 관련 언어), Java, C ++, Objective-C, HTML, HTML / AJAX 조합, XML 또는 Java 애플릿이 포함된 HTML으로 또는 이것들에 의하여 설계될 수 있다.
이에 더하여, 예시적 실시들이 본 명세서에 설명되었지만, 등가 요소들, 변형물, 생략물, (예를 들어, 다양한 실시예들에 걸친 양상들의) 조합물, 적응물 및/또는 대체물을 갖는 임의 및 모든 실시예의 범위가 본 개시에 기초하여 통상의 기술자에게 이해될 것이다. 청구 범위에서의 한정은 청구 범위에서 사용된 언어에 기초하여 광범위하게 해석되어야 하며, 본 명세서 또는 본 출원의 진행 중에 설명된 예시들로 제한되지 않는다. 예시들은 비배타적으로 해석되어야 한다. 이에 더하여, 개시된 방법들의 단계들은 단계들의 재정렬 및/또는 단계의 삽입 또는 삭제를 포함하는 임의의 방식으로 변형될 수 있다. 따라서, 상세한 설명과 예시들은 예시로서만 고려되어야 하고, 진정한 범위와 사상은 이하의 청구 범위 및 등가물의 전체 범위에 의해 나타내지는 것으로 의도된다.

Claims (20)

  1. 배치 픽업 최적화(batch picking optimization)를 위한 컴퓨터 구현 시스템으로서,
    명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스; 및
    상기 명령들을 실행하여 동작들을 수행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하며,
    상기 동작들은,
    통신 네트워크를 통해 픽업을 위한 하나 이상의 아이템을 포함하는 주문을 수신하는 동작;
    풀필먼트 센터 내 하나 이상의 고밀도 영역을 계산하는 동작으로서,
    최단 경로 검색 알고리즘(short path search algorithm)을 사용하여, 상기 하나 이상의 아이템 중의 제1 아이템과 상기 하나 이상의 아이템 중의 적어도 하나의 다른 아이템 간의 거리들을 계산하고,
    상기 하나 이상의 아이템 중 가장 가까운 인접 아이템들을 계산하며, 그리고
    복수의 상기 가장 가까운 인접 아이템들을 선택함으로써 고밀도 영역을 생성함으로써, 상기 고밀도 영역들을 생성하는 동작;
    상기 하나 이상의 아이템에 대해, 해당 아이템과 이에 가장 가까운 제2 아이템 간의 쌍인 모든 최단 거리 쌍들을 저장하는 동작;
    상기 계산된 하나 이상의 고밀도 영역에 기초하여 배치를 생성하는 동작;
    경사 하강 알고리즘(gradient descent algorithm)을 사용하여 상기 하나 이상의 고밀도 영역으로부터의 아이템들을 상기 배치 내로 추가하는 동작으로서, 상기 추가는 픽업가능한 아이템들 중, 평균 픽업 거리를 가장 적게 증가시키는 아이템에 기초하는, 상기 아이템들을 추가하는 동작―상기 경사 하강 알고리즘을 사용하여 상기 배치에 대한 최대 크기 출하물에 도달한 후, 상기 모든 최단 거리 쌍을 사용하여 상기 배치의 품질을 증가시킬 아이템들을 교환하는 것을 포함함―;
    상기 배치 내 아이템들을 디스플레이하기 위해 상기 최단 거리 쌍을 배치 시각화 툴에 제공하는 동작;
    상기 통신 네트워크를 통해, 상기 배치 내로 수집할 아이템들의 리스트와 함께 픽업을 위한 명령들과 상기 배치 시각화 툴로부터의 디지털 맵을, 디스플레이를 위한 모바일 사용자 디바이스에 제공하는 동작;
    상기 통신 네트워크를 통해, 상기 배치에 대한 상세 정보와 스캔된 아이템 데이터를 수신하는 동작; 및
    픽업 구역의 특정 지점에 적재된 아이템들의 위치와 연관된 변화와 상기 배치에 대한 상기 상세 정보에 기초하여 상기 디지털 맵을 업데이트하는 동작을 포함하는, 컴퓨터 구현 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 고밀도 영역들은 최소 이동 거리를 발생시키도록 상기 가장 가까운 인접 아이템들의 선택을 최적화하는 것에 기초하여 계산되는, 컴퓨터 구현 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 경사 하강 알고리즘은 영역의 중심을 찾는 것을 포함하며,
    상기 아이템들은 상기 영역의 중심에 가장 가까운 것에 기초하여 추가되는, 컴퓨터 구현 시스템.
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 사용자 디바이스는 PDA, 스마트 폰, 태블릿, 랩탑, 또는 다른 컴퓨터 디바이스 중 하나이며; 그리고
    상기 시스템은 상기 사용자 디바이스를 사용자 식별자와 연관시키는 적어도 하나의 레코드를 포함하는 데이터베이스를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수의 가장 가까운 인접 아이템들을 선택하는 동작은 3개의 가장 가까운 인접 아이템을 선택하는 동작을 포함하는, 컴퓨터 구현 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    수집할 상기 배치 내 아이템들은 상기 사용자 디바이스상에 디스플레이하기 위한 스톡 키핑 유닛(Stock Keeping Unit, SKU)과 연관된 패키지 식별자를 포함하는, 컴퓨터 구현 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 아이템들 간의 거리들을 계산하는 동작은,
    위치 쌍들을 포함하는 맵 데이터를 검색하는 동작으로서, 각 쌍은 2개의 픽업가능한 아이템을 나타내는, 상기 맵 데이터를 검색하는 동작; 및
    복수의 상기 검색된 위치 쌍을 이용하여 아이템들 간의 거리를 계산하는 동작을 포함하는, 컴퓨터 구현 시스템.
  9. 배치 픽업 최적화를 위한 컴퓨터 구현 시스템으로서,
    명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스; 및
    상기 명령들을 실행하여 동작들을 수행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하며,
    상기 동작들은,
    통신 네트워크를 통해 픽업을 위한 하나 이상의 아이템을 포함하는 주문 및 다수의 구역으로 분할된 맵 데이터를 수신하는 동작;
    풀필먼트 센터 내 하나 이상의 고밀도 영역을 계산하는 동작으로서,
    단일 구역 내에서, 최단 경로 검색 알고리즘을 사용하여, 상기 하나 이상의 아이템 중의 제1 아이템과 상기 하나 이상의 아이템 중의 적어도 하나의 다른 아이템 간의 거리들을 계산하고,
    상기 하나 이상의 아이템 중, 가장 가까운 인접 아이템들을 계산하며, 그리고
    복수의 상기 가장 가까운 인접 아이템들을 선택함으로써 고밀도 영역을 생성함으로써, 상기 고밀도 영역들을 계산하는 동작;
    상기 하나 이상의 아이템에 대해, 해당 아이템과 이에 가장 가까운 제2 아이템 간의 쌍인 모든 최단 거리 쌍들을 저장하는 동작;
    상기 단일 구역 내에서의 아이템들로부터의 상기 계산된 하나 이상의 고밀도 영역에 기초하여 배치를 생성하는 동작;
    경사 하강 알고리즘을 사용하여, 상기 하나 이상의 고밀도 영역으로부터의 아이템들을 상기 배치 내로 추가하는 동작으로서, 상기 추가는 픽업가능한 아이템들 중, 평균 픽업 거리를 가장 적게 증가시키는 아이템에 기초하는, 상기 아이템들을 추가하는 동작―상기 경사 하강 알고리즘을 사용하여 상기 배치에 대한 최대 크기 출하물에 도달한 후, 상기 모든 최단 거리 쌍을 사용하여 상기 배치의 품질을 증가시킬 아이템들을 교환하는 것을 포함함―;
    상기 배치 내 아이템들을 디스플레이하기 위해 상기 최단 거리 쌍을 배치 시각화 툴에 제공하는 동작;
    상기 통신 네트워크를 통해, 상기 배치 내로 수집할 아이템들의 리스트와 함께 픽업을 위한 명령들과 상기 배치 시각화 툴로부터의 디지털 맵을, 디스플레이를 위한 모바일 사용자 디바이스에 제공하는 동작;
    상기 통신 네트워크를 통해, 상기 배치에 대한 상세 정보와 스캔된 아이템 데이터를 수신하는 동작; 및
    픽업 구역의 특정 지점에 적재된 아이템들의 위치와 연관된 변화와 상기 배치에 대한 상기 상세 정보에 기초하여 상기 디지털 맵을 업데이트하는 동작을 포함하는, 컴퓨터 구현 시스템.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 고밀도 영역들은 최소 이동 거리를 발생시키도록 상기 가장 가까운 인접 아이템들의 선택을 최적화하는 것에 기초하여 계산되는, 컴퓨터 구현 시스템.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 경사 하강 알고리즘은 영역의 중심을 찾는 것을 포함하며,
    상기 아이템들은 상기 영역의 중심에 가장 가까운 것에 기초하여 추가되는, 컴퓨터 구현 시스템.
  12. 삭제
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 사용자 디바이스는 PDA, 스마트 폰, 태블릿, 랩탑, 또는 다른 컴퓨터 디바이스 중 하나이며,
    상기 시스템은 상기 사용자 디바이스를 사용자 식별자와 연관시키는 적어도 하나의 레코드를 포함하는 데이터베이스를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 시스템.
  14. 청구항 9에 있어서,
    상기 복수의 가장 가까운 인접 아이템들을 선택하는 동작은 3개의 가장 가까운 인접 아이템을 선택하는 동작을 포함하는, 컴퓨터 구현 시스템.
  15. 청구항 9에 있어서,
    상기 배치 내 아이템들은 상기 디스플레이를 위한 사용자 디바이스상에, 상기 배치 내로 수집할 아이템들의 리스트에서 제공된 SKU들과 연관된 바코드를 포함하는, 컴퓨터 구현 시스템.
  16. 청구항 9에 있어서,
    상기 맵 데이터는 위치 쌍들을 포함하며, 각 쌍은 2개의 픽업가능한 아이템을 나타내는, 컴퓨터 구현 시스템.
  17. 배치 픽업 최적화를 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
    통신 네트워크를 통해 픽업을 위한 하나 이상의 아이템을 포함하는 주문 및 다수의 구역으로 분할된 맵 데이터를 수신하는 단계―상기 맵 데이터는 위치 쌍들을 포함하며, 각각의 쌍은 2개의 픽업가능한 아이템을 나타냄―;
    풀필먼트 센터 내의 하나 이상의 고밀도 영역을 계산하는 단계로서,
    단일 구역 내에서, 최단 경로 검색 알고리즘을 사용하여, 복수의 수신된 위치 쌍들을 비교함으로써, 상기 하나 이상의 아이템 중의 제1 아이템과 상기 하나 이상의 아이템 중의 적어도 하나의 다른 아이템 간의 거리들을 계산하고,
    상기 하나 이상의 아이템 중, 가장 가까운 인접 아이템들을 계산하며,
    복수의 상기 가장 가까운 인접 아이템들을 선택함으로써 고밀도 영역을 생성함으로써, 상기 고밀도 영역들을 계산하는 단계;
    상기 하나 이상의 아이템에 대해, 해당 아이템과 이에 가장 가까운 제2 아이템 간의 쌍인 모든 최단 거리 쌍들을 저장하는 단계;
    상기 단일 구역 내 아이템들로부터의 상기 계산된 하나 이상의 고밀도 영역에 기초하여 배치를 생성하는 단계;
    경사 하강 알고리즘을 사용하여, 상기 하나 이상의 고밀도 영역으로부터의 아이템들을 상기 배치 내로 추가하는 단계로서, 상기 추가는 픽업가능한 아이템들 중, 평균 픽업 거리를 가장 적게 증가시키는 아이템에 기초하는, 상기 아이템들을 추가하는 단계―상기 경사 하강 알고리즘을 사용하여 상기 배치에 대한 최대 크기 출하물에 도달한 후, 상기 모든 최단 거리 쌍을 사용하여 상기 배치의 품질을 증가시킬 아이템들을 교환하는 것을 포함함―;
    상기 배치 내 아이템들을 디스플레이하기 위해 상기 최단 거리 쌍을 배치 시각화 툴에 제공하는 단계;
    상기 통신 네트워크를 통해, 상기 배치 내로 수집할 아이템들의 리스트와 함께 상기 픽업을 위한 명령들과 상기 배치 시각화 툴로부터의 디지털 맵을, 디스플레이를 위한 모바일 사용자 디바이스에 제공하는 단계;
    상기 통신 네트워크를 통해, 상기 배치에 대한 상세 정보와 스캔된 아이템 데이터를 수신하는 단계; 및
    픽업 구역의 특정 지점에 적재된 아이템들의 위치와 연관된 변화와 상기 배치에 대한 상기 상세 정보에 기초하여 상기 디지털 맵을 업데이트하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 고밀도 영역들은 최소 이동 거리를 발생시키도록, 상기 가장 가까운 인접 아이템들의 선택을 최적화하는 것에 기초하여 계산되는, 컴퓨터 구현 방법.
  19. 청구항 17에 있어서,
    상기 경사 하강 알고리즘은 영역의 중심을 찾는 것을 포함하며,
    상기 아이템들은 상기 영역의 중심에 가장 가까운 것에 기초하여 추가되는, 컴퓨터 구현 방법.
  20. 삭제
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