TWI792289B - 為定製履行中心確定物件的系統以及方法 - Google Patents
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Abstract
一種為定製履行中心確定物件的系統以及方法被提出。所述方法包括接收包括產品預測資料以及歷史訂單資料的資料。利用機器學習演算法,基於產品預測資料以及歷史訂單資料,產生用於區域的一般地理預測資料。將調整因素應用於一般地理預測資料,以產生用於區域的精確地理預測資料。基於精確地理預測資料,使用機器學習演算法以確定用於地區的一或多個首要物件。接收定製履行中心的容量。確定首要物件的最佳化的配置以填充定製履行中心的容量。
Description
本揭露大體而言是有關於為定製履行中心確定首要物件以達成快速運送的電腦化系統及方法。具體而言,本揭露的實施例是有關於創新性且非常規的系統,其可利用機器學習演算法分析歷史訂單資料及地理資料以為地理區域確定一或多個首要物件,將首要物件發送至具有定製履行中心的載具,並迅速履行包括首要物件的訂單。
在當前的遞送系統中,使用者可藉由使用者裝置上的網站下訂單,系統可確定在目標遞送時間內履行訂單的最佳地點,且訂單在目標遞送時間內得以履行。
在電子商務行業中,遞送速度非常重要。目前,用於在高密度城市中進行單日遞送(one-day delivery)或當日遞送(same-day delivery)的系統使用都市履行中心來為小的區域服務。此種系統可使得能夠在訂單時間的兩個小時內進行遞送,此對於當前的標準而言是非常快的。然而,此種系統效率低下,乃因其需要在都市區域中使用靜態履行中心或倉庫,此往往是昂貴的且履行訂單的速度不夠快。當前的電腦化系統僅考量用品在該些履行中心處的靜態置放,而不考量超級受歡迎的用品。用於達成電子商務物流的已知電子系統依賴於該範式,表現在其依賴於儲存於中心位置處的用品。
鑑於用於快速運送的當前電子系統及方法的缺點,期望一種使用為定製履行中心確定首要物件的系統及方法來增強運送訂單的運送、運輸及物流操作的系統,所述系統及方法利用機器學習演算法分析歷史訂單資料及地理資料以為地理區域確定一或多個首要物件,並將首要物件發送至載具上的定製履行中心。更具體而言,期望為定製履行中心確定物件的電腦實施的系統及方法藉由更快地(例如,在30分鐘內)履行訂單來提供效率。此種系統將在高密度城市中的載具上的定製履行中心上高效地對首要物件進行分組,從而更快地藉由系統獲得更多訂單,接下更多訂單,並減少浪費的時間。因此,需要使用定製履行中心進行快速運送的改進的電子方法及系統。
本揭露的一個態樣是有關於一種為定製履行中心確定物件的電腦實施的方法,所述方法包括:接收包括產品預測資料以及歷史訂單資料的資料;利用機器學習演算法,基於所述產品預測資料以及所述歷史訂單資料,產生用於區域的一般地理預測資料;將調整因素應用於所述一般地理預測資料,以產生用於所述區域的精確地理預測資料;基於所述精確地理預測資料,使用所述機器學習演算法以確定用於所述地區的一或多個首要物件;接收定製履行中心的容量;確定所述首要物件的最佳化的配置以填充所述定製履行中心的所述容量。
本揭露的另一態樣是有關於一種為定製履行中心確定物件的系統,所述系統包括一或多個記憶體裝置以及一或多個處理器。一或多個記憶體裝置用以儲存指令。一或多個處理器被配置以執行所述指令以執行上述的方法。
本文中亦論述其他系統、方法及電腦可讀取媒體。
以下詳細說明參照附圖。在圖式及以下說明中盡可能使用相同的參考編號來指代相同或相似的部件。儘管本文中闡述了若干例示性實施例,然而可具有各種修改、改編及其他實施方式。舉例而言,可對圖中示出的組件及步驟進行替換、添加或修改,且可藉由對所揭露方法的步驟進行替換、重新排序、移除或添加來修改本文中闡述的例示性方法。因此,以下詳細說明並非僅限於所揭露實施例及實例。相反,本發明的正確範圍由隨附的專利申請範圍來界定。
本揭露的實施例是有關於一種為定製履行中心確定物件的電腦實施的系統。舉例而言,某些實施例可包括儲存指令的一或多個記憶體裝置以及被配置以執行所述指令的一或多個處理器。在一些實施例中,所述一或多個處理器被配置以執行所述指令以:利用機器學習演算法分析歷史訂單資料及地理資料,以為地理區域確定一或多個首要物件;以及向第一使用者裝置提供資料以供顯示,以將所述一或多個首要物件發送至具有定製履行中心的載具。另外,所述一或多個處理器被配置以:自資料庫接收訂單,所述訂單包括一或多個所訂購物件;以及判斷所述一或多個所訂購物件是否包括至少一個首要物件。另外,所述一或多個處理器被配置以:基於所述判斷,向第二使用者裝置提供資料以供顯示,以在定製履行中心處履行訂單;以及改變與訂單相關聯的訂單資料,以表明訂單將由定製履行中心履行。
本系統使得能夠藉由以下方式達成效率:利用機器學習演算法分析歷史訂單資料及地理資料,以為地理區域確定一或多個首要物件;將首要物件移動至定製履行中心;更快地藉由系統獲得更多訂單;接下更多訂單;以及減少浪費的時間。在一些實施例中,所述系統在高密度區域中的載具上的定製履行中心上高效地對銷量最高或搜尋最多的物件進行分組,且可在訂單時間的三十分鐘內遞送該些物件。如下所述,在載具或移動的卡車上建立運送系統可使得能夠進行更靈活及快速的遞送。
參照圖1A,示出示意性方塊圖,其示出包括用於能夠進行通訊的運送、運輸及物流操作的電腦化系統的系統100的示例性實施例。如圖1A中所示,系統100可包括各種系統,所述各種系統中的每一者可藉由一或多個網路彼此連接。所述系統亦可藉由直接連接(例如使用纜線)彼此連接。所繪示的系統包括運送授權技術(shipment authority technology,SAT)系統101、外部前端系統103、內部前端系統105、運輸系統107、行動裝置107A、107B及107C、賣方入口109、運送及訂單追蹤(shipment and order tracking,SOT)系統111、履行最佳化(fulfillment optimization,FO)系統113、履行訊息傳遞閘道(fulfillment messaging gateway,FMG)115、供應鏈管理(supply chain management,SCM)系統117、倉庫管理系統(warehouse management system,WMS)119、行動裝置119A、119B及119C(被繪示為位於履行中心(FC)200內部)、第三方履行(3rd
party fulfillment,3PL)系統121A、121B及121C、履行中心授權系統(fulfillment center authorization system,FC Auth)123及勞資管理系統(labor management system,LMS)125。
在一些實施例中,SAT系統101可實施為監控訂單狀態及遞送狀態的電腦系統。舉例而言,SAT系統101可判斷訂單是否超過其承諾遞送日期(Promised Delivery Date,PDD),且可採取包括發起新訂單、重新運送未遞送訂單中的物件、取消未遞送訂單、發起與訂購顧客的聯繫等在內的適當行動。SAT系統101亦可監控包括輸出(例如在特定時間週期期間運送的包裝的數目)及輸入(例如被接收用於運送的空紙盒的數目)在內的其他資料。SAT系統101亦可充當系統100中不同裝置之間的閘道,使得能夠在例如外部前端系統103及FO系統113等裝置之間達成通訊(例如,使用儲存及轉送(store-and-forward)或其他技術)。
在一些實施例中,外部前端系統103可被實施為使得外部使用者能夠與系統100中的一或多個系統交互的電腦系統。舉例而言,在系統100能夠呈現系統以使使用者能夠對物件下訂單的實施例中,外部前端系統103可被實施為接收搜尋請求、呈現物件頁面及懇求支付資訊的網路伺服器。舉例而言,外部前端系統103可被實施為運行例如阿帕奇超文件傳送協定(Hypertext Transfer Protocol,HTTP)伺服器、微軟網際網路資訊服務(Internet Information Services,IIS)、引擎X(NGINX)等軟體的一或多個電腦。在其他實施例中,外部前端系統103可運行定製網路伺服器軟體,定製網路伺服器軟體被設計成接收及處理來自外部裝置(例如,行動裝置102A或電腦102B)的請求,基於該些請求自資料庫及其他資料儲存器獲取資訊,且基於所獲取的資訊提供對所接收請求的響應。
在一些實施例中,外部前端系統103可包括網路快取系統、資料庫、搜尋系統或支付系統中的一或多者。在一個態樣中,外部前端系統103可包括該些系統中的一或多者,而在另一態樣中,外部前端系統103可包括連接至該些系統中的一或多者的介面(例如,伺服器至伺服器、資料庫至資料庫或其他網路連接)。
由圖1B、圖1C、圖1D及圖1E所示的一組例示性步驟可有助於闡述外部前端系統103的一些操作。外部前端系統103可自系統100中的系統或裝置接收資訊,以供呈現及/或顯示。舉例而言,外部前端系統103可代管(host)或提供一或多個網頁,包括搜尋結果頁面(SRP)(例如,圖1B)、單一細節頁面(Single Detail Page,SDP)(例如,圖1C)、購物車頁面(例如,圖1D)或訂單頁面(例如,圖1E)。使用者裝置(例如,使用行動裝置102A或電腦102B)可導航至外部前端系統103,且藉由在搜尋框中輸入資訊來請求搜尋。外部前端系統103可自系統100中的一或多個系統請求資訊。舉例而言,外部前端系統103可自FO系統113請求滿足搜尋請求的資訊。外部前端系統103亦可請求及接收(自FO系統113)搜尋結果中所包括的每種產品的承諾遞送日期或「PDD」。在一些實施例中,PDD可表示對以下的估計:容納產品的包裝可何時到達使用者所期望的位置,或者若在特定時間週期(例如在一天結束(午後11:59)之前)內訂購則產品被承諾遞送至使用者所期望的位置的日期。(下文參照FO系統113進一步論述PDD。)
外部前端系統103可基於所述資訊準備SRP(例如,圖1B)。SRP可包括滿足搜尋請求的資訊。舉例而言,此可包括滿足搜尋請求的產品的圖片。SRP亦可包括每種產品的相應價格,或者與每種產品的增強遞送選項、PDD、重量、尺寸、優惠、折扣等相關的資訊。外部前端系統103可向發出請求的使用者裝置發送SRP(例如,經由網路)。
使用者裝置然後可例如藉由點擊或輕敲使用者介面(或使用另一輸入裝置)以選擇在SRP上表現的產品而自SRP選擇產品。使用者裝置可製定對所選擇產品的資訊的請求,且將其發送至外部前端系統103。作為響應,外部前端系統103可請求與所選擇產品相關的資訊。舉例而言,所述資訊亦可包括除在相應的SRP上針對產品呈現的資訊之外的額外資訊。此額外資訊可包括例如儲架壽命(shelf life)、原產國、重量、尺寸、包裝中物件的數目、操作說明(handling instructions)或關於產品的其他資訊。所述資訊亦可包括對相似產品的推薦(例如,基於購買此產品及至少一種其他產品的顧客的巨量資料及/或機器學習分析)、對常問問題的回答、來自顧客的評論、製造商資訊、圖片等。
外部前端系統103可基於所接收的產品資訊來準備單一細節頁面(SDP)(例如,圖1C)。SDP亦可包括例如「立即購買(Buy Now)」按鈕、「添加至購物車(Add to Cart)」按鈕、數量欄、物件圖片等其他交互式元素。SDP可更包括提供所述產品的賣方的列表。所述列表可基於每一賣方提供的價格來排序,使得提出以最低價格售賣產品的賣方可被列於頂部。所述列表亦可基於賣方排名來排序,使得排名最高的賣方可被列於頂部。賣方排名可基於包括例如賣方滿足所承諾PDD的過往追蹤記錄在內的多種因素來製定。外部前端系統103可將SDP遞送至發出請求的使用者裝置(例如,經由網路)。
發出請求的使用者裝置可接收列出產品資訊的SDP。在接收到SDP後,使用者裝置然後可與SDP交互。舉例而言,發出請求的使用者裝置的使用者可點擊SDP上的「放入購物車中」按鈕或以其他方式與SDP上的「放入購物車中」按鈕交互。此會將產品添加至與使用者相關聯的購物車。使用者裝置可向外部前端系統103傳輸此種將產品添加至購物車的請求。
外部前端系統103可產生購物車頁面(例如,圖1D)。在一些實施例中,購物車頁面列出已被使用者添加至虛擬「購物車」的產品。使用者裝置可藉由點擊SRP、SDP或其他頁面上的圖標或以其他方式與SRP、SDP或其他頁面上的圖標交互來請求購物車頁面。在一些實施例中,購物車頁面可列出已被使用者添加至購物車的所有產品,以及關於購物車中的產品的資訊,例如每種產品的數量、每種產品的單價、每種產品的基於相關數量的價格、關於PDD的資訊、遞送方法、運送成本、用於修改購物車中的產品的使用者介面元素(例如,數量的刪除或修改)、用於訂購其他產品或設置產品的定期遞送的選項、用於設置利息支付的選項、用於繼續購買的使用者介面元素等。使用者裝置處的使用者可點擊使用者介面元素(例如,讀為「立即購買」的按鈕)或以其他方式與使用者介面元素(例如,讀為「立即購買」的按鈕)交互,以發起對購物車中的產品的購買。在這樣做時,使用者裝置可向外部前端系統103傳輸此種發起購買的請求。
外部前端系統103可因應於接收到發起購買的請求而產生訂單頁面(例如,圖1E)。在一些實施例中,訂單頁面重新列出來自購物車的物件,且請求輸入支付及運送資訊。舉例而言,訂單頁面可包括請求關於購物車中物件的購買者的資訊(例如,姓名、位址、電子郵件位址、電話號碼)、關於接收者的資訊(例如,姓名、位址、電話號碼、遞送資訊)、運送資訊(例如,遞送及/或揀取的速度/方法)、支付資訊(例如,信用卡、銀行轉帳、支票、賒帳(stored credit))、請求現金收據(例如,出於稅務目的)的使用者介面元素等的部分。外部前端系統103可向使用者裝置發送訂單頁面。
使用者裝置可在訂單頁面上輸入資訊,且點擊向外部前端系統103發送所述資訊的使用者介面元素或以其他方式與向外部前端系統103發送所述資訊的使用者介面元素交互。外部前端系統103可自使用者介面元素將資訊發送至系統100中的不同系統,以使得能夠用購物車中的產品創建及處理新訂單。
在一些實施例中,外部前端系統103可進一步被配置以使得賣方能夠傳輸及接收與訂單相關的資訊。
在一些實施例中,內部前端系統105可被實施為使得內部使用者(例如,擁有、營運或租賃系統100的組織的員工)能夠與系統100中的一或多個系統交互的電腦系統。舉例而言,在網路101能夠呈現系統以使使用者能夠對物件下訂單的實施例中,內部前端系統105可被實施為網路伺服器,網路伺服器使得內部使用者能夠查看關於訂單的診斷及統計資訊、修改物件資訊或者查核與訂單相關的統計量。舉例而言,內部前端系統105可被實施為運行例如阿帕奇HTTP伺服器、微軟網際網路資訊服務(IIS)、NGINX等軟體的一或多個電腦。在其他實施例中,內部前端系統105可運行定製網路伺服器軟體,定製網路伺服器軟體被設計成接收及處理來自繪示於系統100中的系統或裝置(以及未繪示的其他裝置)的請求,基於該些請求自資料庫及其他資料儲存器獲取資訊,且基於所獲取的資訊提供對所接收請求的響應。
在一些實施例中,內部前端系統105可包括網路快取系統、資料庫、搜尋系統、支付系統、分析系統、訂單監控系統等中的一或多者。在一個態樣中,內部前端系統105可包括該些系統中的一或多者,而在另一態樣中,內部前端系統105可包括連接至該些系統中的一或多者的介面(例如,伺服器至伺服器、資料庫至資料庫或其他網路連接)。
在一些實施例中,運輸系統107可被實施為電腦系統,所述電腦系統使得能夠在系統100中的系統或裝置與行動裝置107A-107C之間達成通訊。在一些實施例中,運輸系統107可自一或多個行動裝置107A-107C(例如,行動電話、智慧型電話、個人數位助理(personal digital assistant,PDA)等)接收資訊。舉例而言,在一些實施例中,行動裝置107A-107C可包括由遞送工人操作的裝置。遞送工人(其可為永久的、臨時的或輪班的員工)可利用行動裝置107A-107C來達成對容納由使用者訂購的產品的包裝的遞送。舉例而言,為遞送包裝,遞送工人可在行動裝置上接收指示遞送哪一包裝以及在何處遞送的通知。在到達遞送位置時,遞送工人可使用行動裝置來定位包裝(例如,在卡車的後部或包裝的板條箱中)、掃描或以其他方式捕獲與包裝上的辨識符(例如,條形碼、影像、正文字串(text string)、射頻辨識(radio frequency identification,RFID)標籤等)相關聯的資料以及遞送包裝(例如,藉由將包裝留在前門、將其留給保全警衛、將其交給接收者等)。在一些實施例中,遞送工人可使用行動裝置捕獲包裝的照片及/或可使用行動裝置獲得簽名。行動裝置可向運輸系統107發送包括關於遞送的資訊在內的資訊,所述關於遞送的資訊包括例如時間、日期、全球定位系統(Global Positioning System,GPS)位置、照片、與遞送工人相關聯的辨識符、與行動裝置相關聯的辨識符等。運輸系統107可將此資訊儲存於資料庫(未畫出)中,以供系統100中的其他系統存取。在一些實施例中,運輸系統107可使用此資訊來準備追蹤資料並將追蹤資料發送至指示特定包裝位置的其他系統。
在一些實施例中,某些使用者可使用一種種類的行動裝置(例如,永久工人可使用具有例如條形碼掃描器、觸控筆(stylus)及其他裝置等定製硬體的專用PDA),而其他使用者可使用其他種類的行動裝置(例如,臨時或輪班工人可利用現成的行動電話及/或智慧型電話)。
在一些實施例中,運輸系統107可將使用者與每一裝置相關聯。舉例而言,運輸系統107可儲存使用者(由例如使用者辨識符、員工辨識符或電話號碼表示)與行動裝置(由例如國際行動設備辨識(International Mobile Equipment Identity,IMEI)、國際行動訂用辨識符(International Mobile Subscription Identifier,IMSI)、電話號碼、通用唯一辨識符(Universal Unique Identifier,UUID)或全球唯一辨識符(Globally Unique Identifier,GUID)表示)之間的關聯。運輸系統107可結合在遞送時接收的資料使用此種關聯來分析儲存於資料庫中的資料,以便除其他資訊以外亦確定工人的位置、工人的效率或工人的速度。
在一些實施例中,賣方入口109可被實施為電腦系統,所述電腦系統使得賣方或其他外部實體能夠與系統100中的一或多個系統進行電子通訊。舉例而言,賣方可利用電腦系統(未畫出)來針對賣方希望使用賣方入口109藉由系統100來售賣的產品上載或提供產品資訊、訂單資訊、聯繫資訊等。
在一些實施例中,運送及訂單追蹤系統111可被實施為電腦系統,所述電腦系統接收、儲存及轉送關於容納由顧客(例如,由使用裝置102A-102B的使用者)訂購的產品的包裝的位置的資訊。在一些實施例中,運送及訂單追蹤系統111可自由運送公司操作的網路伺服器(未畫出)請求或儲存資訊,運送公司遞送容納由顧客訂購的產品的包裝。
在一些實施例中,運送及訂單追蹤系統111可自系統100中所繪示的系統請求及儲存資訊。舉例而言,運送及訂單追蹤系統111可自運輸系統107請求資訊。如以上所論述,運輸系統107可自與使用者(例如,遞送工人)或車輛(例如,遞送卡車)中的一或多者相關聯的一或多個行動裝置107A-107C(例如,行動電話、智慧型電話、PDA等)接收資訊。在一些實施例中,運送及訂單追蹤系統111亦可自倉庫管理系統(WMS)119請求資訊,以確定各別產品在履行中心(例如,履行中心200)內部的位置。運送及訂單追蹤系統111可自運輸系統107或WMS 119中的一或多者請求資料,對其進行處理,且根據請求將其呈現至裝置(例如,使用者裝置102A及102B)。
在一些實施例中,履行最佳化(FO)系統113可被實施為電腦系統,所述電腦系統儲存來自其他系統(例如,外部前端系統103及/或運送及訂單追蹤系統111)的顧客訂單的資訊。FO系統113亦可儲存闡述特定物件被保存或儲存於何處的資訊。舉例而言,某些物件可能僅儲存於一個履行中心中,而某些其他物件可能儲存於多個履行中心中。在又一些其他實施例中,某些履行中心可被設計成僅儲存特定的一組物件(例如,新鮮農產品或冷凍產品)。FO系統113儲存此種資訊以及相關資訊(例如,數量、尺寸、接收日期、過期日期等)。
FO系統113亦可為每種產品計算對應的承諾遞送日期(PDD)。在一些實施例中,PDD可基於一或多種因素。舉例而言,FO系統113可基於產品的過往需求(例如,在一段時間週期期間此產品被訂購過多少次)、產品的預期需求(例如,預測在即將到來的一段時間週期期間有多少顧客會訂購所述產品)、指示在一段時間週期期間訂購過多少產品的全網路過往需求、指示在即將到來的時間週期期間預期會訂購多少產品的全網路預期需求、儲存於每一履行中心200中的產品的一或多個計數、每種產品由哪一履行中心儲存、此產品的預期或當前訂單等來為產品計算PDD。
在一些實施例中,FO系統113可週期性地(例如,每小時)確定每種產品的PDD,且將其儲存於資料庫中,以供擷取或發送至其他系統(例如,外部前端系統103、SAT系統101、運送及訂單追蹤系統111)。在其他實施例中,FO系統113可自一或多個系統(例如,外部前端系統103、SAT系統101、運送及訂單追蹤系統111)接收電子請求,且按需計算PDD。
在一些實施例中,履行訊息傳遞閘道(FMG)115可被實施為電腦系統,所述電腦系統自系統100中的一或多個系統(例如FO系統113)接收呈一種格式或協定的請求或響應,將其轉換成另一種格式或協定,且以所轉換的格式或協定將其轉送至例如WMS 119或第三方履行系統121A、121B或121C等其他系統,反之亦然。
在一些實施例中,供應鏈管理(SCM)系統117可實施為實行預測功能的電腦系統。舉例而言,SCM系統117可基於,例如基於產品的過往需求、產品的預期需求、全網路過往需求、全網路預期需求、儲存於每一履行中心200中的產品計數、每種產品的預期或當前訂單等來預測特定產品的需求水準。因應於此種所預測水準及所有履行中心的每種產品的數量,SCM系統117可產生一或多個購買訂單,以購買及貯存足夠的數量來滿足特定產品的預測需求。
在一些實施例中,倉庫管理系統(WMS)119可實施為監控工作流的電腦系統。舉例而言,WMS 119可自指示離散事件的各別裝置(例如,裝置107A-107C或119A-119C)接收事件資料。舉例而言,WMS 119可接收指示使用該些裝置中的一者來掃描包裝的事件資料。如下文參照履行中心200及圖2所論述,在履行過程期間,包裝辨識符(例如,條形碼或RFID標籤資料)可在特定階段由機器(例如,自動或手持條形碼掃描器、RFID讀取器、高速照相機、例如平板電腦(tablet)119A、行動裝置/PDA 119B、電腦119C等裝置或者類似裝置)掃描或讀取。WMS 119可將指示包裝辨識符的掃描或讀取的每一事件連同包裝辨識符、時間、日期、位置、使用者辨識符或其他資訊一起儲存於對應的資料庫(未畫出)中,且可將此資訊提供至其他系統(例如,運送及訂單追蹤系統111)。
在一些實施例中,WMS 119可儲存將一或多個裝置(例如,裝置107A-107C或119A-119C)與和系統100相關聯的一或多個使用者相關聯的資訊。舉例而言,在一些情況下,使用者(例如兼職或全職員工)與行動裝置的關聯可在於使用者擁有行動裝置(例如,行動裝置是智慧型電話)。在其他情況下,使用者與行動裝置的關聯可在於使用者臨時保管行動裝置(例如,使用者在一天開始時登記借出行動裝置,可在一天中使用行動裝置,且可在一天結束時歸還行動裝置)。
在一些實施例中,WMS 119可為與系統100相關聯的每一使用者維護工作日誌。舉例而言,WMS 119可儲存與每一員工相關聯的資訊,包括任何所分派的過程(例如,卸載卡車、自揀選區揀選物件、分選器械工作、包裝物件)、使用者辨識符、位置(例如,履行中心200中的樓層或區)、員工在系統中移動的單元的數目(例如,所揀選的物件的數目、所包裝的物件的數目)、與裝置(例如,裝置119A-119C)相關聯的辨識符等。在一些實施例中,WMS 119可自例如在裝置119A-119C上操作的計時系統等計時系統接收簽入(check-in)及簽出(check-out)資訊。
在一些實施例中,第三方履行(3PL)系統121A-121C表示與物流及產品的第三方提供商相關聯的電腦系統。舉例而言,儘管一些產品被儲存於履行中心200中(如下文針對圖2所論述),然而其他產品可被儲存於場外、可按需生產或者可在其他情況下不可儲存於履行中心200中。3PL系統121A-121C可被配置以自FO系統113(例如,藉由FMG 115)接收訂單,且可直接向顧客提供產品及/或服務(例如,遞送或安裝)。在一些實施例中,3PL系統121A-121C中的一或多者可為系統100的一部分,而在其他實施例中,3PL系統121A-121C中的一或多者可在系統100之外(例如,由第三方提供商擁有或操作)。
在一些實施例中,履行中心授權系統(FC Auth)123可被實施為具有各種功能的電腦系統。舉例而言,在一些實施例中,FC Auth 123可充當系統100中的一或多個其他系統的單一登入(single-sign on,SSO)服務。舉例而言,FC Auth 123可使使用者能夠藉由內部前端系統105登錄,確定使用者具有存取運送及訂單追蹤系統111處的資源的相似特權,且使使用者能夠存取該些特權而不需要第二次登錄過程。在其他實施例中,FC Auth 123可使使用者(例如,員工)能夠將其自身與特定任務相關聯。舉例而言,一些員工可能不具有電子裝置(例如裝置119A-119C),而是可作為替代在一天的過程期間於履行中心200內在各任務之間及各區之間移動。FC Auth 123可被配置以使該些員工能夠指示他們正在實行什麼任務以及他們在一天的不同時間處於什麼區。
在一些實施例中,勞資管理系統(LMS)125可被實施為儲存員工(包括全職及兼職員工)的出勤及加班資訊的電腦系統。舉例而言,LMS 125可自FC Auth 123、WMS 119、裝置119A-119C、運輸系統107及/或裝置107A-107C接收資訊。
圖1A中繪示的特定配置僅為實例。舉例而言,儘管圖1A繪示FC Auth系統123連接至FO系統113,然而並非所有實施例均需要此種特定配置。實際上,在一些實施例中,系統100中的系統可藉由包括網際網路、內部網路(Intranet)、廣域網路(Wide-Area Network,WAN)、都會區域網路(Metropolitan-Area Network,MAN)、符合電機電子工程師學會(Institute of Electrical and Electronic Engineers,IEEE)802.11a/b/g/n標準的無線網路、租用線路(leased line)等的一或多種公共或私有網路彼此連接。在一些實施例中,系統100中的系統中的一或多者可被實施為在資料中心、伺服器場(server farm)等處實施的一或多個虛擬伺服器。
圖2繪示履行中心200。履行中心200是儲存訂購時運送至顧客的物件的物理位置的實例。履行中心(FC)200可被劃分成多個區,所述多個區中的每一者繪示於圖2中。在一些實施例中,該些「區」可被視為接收物件、儲存物件、擷取物件及運送物件的過程的不同階段之間的虛擬劃分。因此,儘管在圖2中繪示「區」,然而亦可存在區的其他劃分,且在一些實施例中,圖2中的區可被省略、複製或修改。
入站區203表示FC 200的自希望使用來自圖1A的系統100售賣產品的賣方接收物件的區域。舉例而言,賣方可使用卡車201遞送物件202A及202B。物件202A可表示足夠大以佔用其自己的運送托板的單一物件,而物件202B可表示在同一托板上堆疊於一起以節省空間的一組物件。
工人可在入站區203中接收物件,且可使用電腦系統(未畫出)可選地檢查物件的損壞及正確性。舉例而言,工人可使用電腦系統將物件202A及202B的數量與訂購的物件數量進行比較。若數量不匹配,則此工人可拒絕物件202A或202B中的一或多者。若數量匹配,則工人可將該些物件(使用例如推車、手推車、堆高機,或者手動地)移動至緩衝區(buffer zone)205。緩衝區205可為當前在揀選區中所不需要的物件(例如,由於在揀選區中存在足夠高數量的此物件來滿足預測需求)的臨時儲存區域。在一些實施例中,堆高機206進行操作以在緩衝區205中四處移動物件以及在入站區203與卸貨區207之間移動物件。若在揀選區中需要物件202A或202B(例如,由於預測需求),堆高機可將物件202A或202B移動至卸貨區207。
卸貨區207可為FC 200的在物件被移動至揀選區209之前儲存所述物件的區域。被分派揀選任務的工人(「揀選者」)可接近揀選區中的物件202A及202B,使用行動裝置(例如,裝置119B)掃描揀選區的條形碼,且掃描與物件202A及202B相關聯的條形碼。揀選者然後可將物件帶至揀選區209(例如,藉由將物件放入搬運車(cart)上或者搬運物件)。
揀選區209可為FC 200的其中在儲存單元210上儲存物件208的區域。在一些實施例中,儲存單元210可包括物理排架(physical shelving)、書架、盒、運送箱、冰箱、冰櫃、冷藏庫等中的一或多者。在一些實施例中,揀選區209可被組織成多個樓層。在一些實施例中,工人或機器可以包括例如堆高機、升降機、傳送帶、搬運車、手推車、推車、自動機器人或裝置或者手動方式在內的多種方式將物件移動至揀選區209中。舉例而言,揀選者可將物件202A及202B放入卸貨區207中的手推車或搬運車上,且步行將物件202A及202B送至揀選區209。
揀選者可接收將物件放入(或「堆置(stow)」於)揀選區209中的特定地點(例如儲存單元210上的特定空間)的指令。舉例而言,揀選者可使用行動裝置(例如,裝置119B)掃描物件202A。所述裝置可例如使用指示過道、儲架及位置的系統來指示揀選者應將物件202A堆置於何處。然後,在將物件202A堆置於此位置之前,所述裝置可提示揀選者掃描此位置處的條形碼。所述裝置可向電腦系統(例如圖1A中的WMS 119)發送(例如,經由無線網路)資料來指示物件202A已由使用裝置119B的使用者堆置於所述位置處。
一旦使用者下訂單,揀選者便可在裝置119B上接收指令,以自儲存單元210擷取一或多個物件208。揀選者可擷取物件208,掃描物件208上的條形碼,且將其放入運輸機構214上。儘管運輸機構214被表示為滑動件,然而在一些實施例中,運輸機構可被實施為傳送帶、升降機、搬運車、堆高機、手推車、推車、搬運車等中的一或多者。物件208然後可到達包裝區211。
包裝區211可為FC 200的自揀選區209接收物件且將物件包裝至盒或袋中以便最終運送至顧客的區域。在包裝區211中,被分派接收物件的工人(「分撥工人(rebin worker)」)可自揀選區209接收物件208,且確定物件208對應於什麼訂單。舉例而言,分撥工人可使用例如電腦119C等裝置來掃描物件208上的條形碼。電腦119C可以可視方式指示物件208與哪一訂單相關聯。舉例而言,此可包括牆216上的對應於訂單的空間或「單元格(cell)」。一旦訂單完成(例如,由於單元格容納訂單的所有物件),分撥工人可向包裝工人(或「包裝者(packer)」)指示訂單完成。包裝者可自單元格擷取物件,且將其放入盒或袋中進行運送。然後,包裝者可例如藉由堆高機、搬運車、推車、手推車、傳送帶、手動方式或其他方式將盒或袋發送至中樞區(hub zone)213。
中樞區213可為FC 200的自包裝區211接收所有盒或袋(「包裝」)的區域。中樞區213中的工人及/或機器可擷取包裝218,且確定每一包裝旨在去往遞送區域的哪一部分,且將包裝路由至適當的營地區(camp zone)215。舉例而言,若遞送區域具有兩個較小的子區域,則包裝可去往兩個營地區215中的一者。在一些實施例中,工人或機器可掃描包裝(例如,使用裝置119A-119C中的一者)以確定其最終目的地。將包裝路由至營地區215可包括例如確定作為包裝的目的地的地理區域的一部分(例如,基於郵政編碼),以及確定與所述地理區域的所述部分相關聯的營地區215。
在一些實施例中,營地區215可包括一或多個建築物、一或多個物理空間或者一或多個區域,其中的包裝是自中樞區213接收以分選至路線及/或子路線中。在一些實施例中,營地區215在物理上與FC 200分離,而在其他實施例中,營地區215可形成FC 200的一部分。
營地區215中的工人及/或機器可例如基於目的地與現有路線及/或子路線的比較、對每一路線及/或子路線的工作負荷的計算、一天中的時間、運送方法、運送包裝220的成本、與包裝220中的物件相關聯的PDD等來確定包裝220應與哪一路線及/或子路線相關聯。在一些實施例中,工人或機器可掃描包裝(例如,使用裝置119A-119C中的一者)以確定其最終目的地。一旦包裝220被分派至特定路線及/或子路線,工人及/或機器可移動待運送的包裝220。在示例性圖2中,營地區215包括卡車222、汽車226以及遞送工人224A及224B。在一些實施例中,卡車222可由遞送工人224A駕駛,其中遞送工人224A是為FC 200遞送包裝的全職員工,且卡車222由擁有、租賃或營運FC 200的同一公司擁有、租賃或營運。在一些實施例中,汽車226可由遞送工人224B駕駛,其中遞送工人224B是根據需要(例如,季節性地)進行遞送的「彈性(flex)」或不定期工人(occasional worker)。汽車226可由遞送工人224B擁有、租賃或營運。
圖3是符合所揭露實施例的示例性過程300的圖例,過程300包括為定製履行中心確定物件以及訂單履行。
在先前技術方法中,用於提供由單日遞送或當日遞送組成的快速遞送的電腦實施的過程,其在高密度城市中利用都市履行中心來為小的區域服務。此種系統提供指令以使得能夠在訂單時間的兩個小時內進行遞送,此對於先前的標準而言是非常快的。然而,此種系統效率低下,乃因其需要在都市區域使用昂貴的靜態履行中心或倉庫。此外,靜態履行中心可能無法利用電腦實施的過程來移動履行中心訂單以更快地履行訂單。由於遞送速度在電子商務行業中仍然極為重要,因此,分析歷史訂單資料及地理資料並提供指令以在三十分鐘內遞送訂單的方法較在兩個小時內遞送訂單的當前系統要有利得多。
本系統使得能夠藉由以下方式達成效率:利用機器學習演算法分析歷史訂單資料及地理資料,以為地理區域確定一或多個首要物件;將首要物件移動至定製履行中心;更快地藉由系統獲得更多訂單;接下更多訂單;以及減少浪費的時間。在一些實施例中,所述系統在高密度區域中的載具上的定製履行中心上高效地對銷量最高或搜尋最多的物件進行分組,且可在訂單時間的三十分鐘內遞送該些物件。如下所述,在載具或移動的卡車上建立運送系統可使得能夠進行更靈活及快速的遞送。
在一些實施例中,如下文參照圖5所闡述,機器學習演算法可為每一物件產生預測資料。預測資料可用作輸入,以確定哪些物件應置放於定製履行中心中。在一些實施例中,機器學習演算法包括四個步驟:
步驟1:接收輸入資料,所述輸入資料包括(1)全國範圍產品預測資料(由預測團隊或機器學習演算法產生)及(2)所有物件的歷史運送及銷售資料。使用所述兩種類型的輸入資料,機器學習演算法可基於郵政編碼產生物件一般地理預測資料(General Geography Forecasting Data,GGFD)。舉例而言,GGFD包括關於(1)全國範圍產品預測資料及(2)物件的歷史運送及銷售資料的資料,以創建與特定區域(例如,郵政編碼)中每一物件的預期銷售額相關的資料。
步驟2:對GGFD應用調整因素(adjustment factor)以產生精確地理預測資料(Precise Geography Forecasting Data,PGFD)。在一些實施例中,PGFD包括與特定區域(例如,郵政編碼)中每一物件的預期銷售額相關的資料。調整因素可包括季節性因素。舉例而言,基於給定月份或季度的資料,機器學習演算法可調整GGFD。調整因素亦可包括受歡迎度或搜尋因素。舉例而言,機器學習演算法可基於變化的搜尋資料(或社群媒體資料)來調整GGFD。在一些實施例中,在確定PGFD方面,受歡迎度因素可具有較季節性因素重的權重。在一些實施例中,在調整GGFD方面,受歡迎度因素的權重可為季節性因素的兩倍。
步驟3:基於每一物件的PGFD,機器學習演算法確定銷量最高的物件以及預期售賣多少個銷量最高的物件。
步驟4:由於定製履行中心(例如,載具或移動的卡車)的容量(capacity)有限,機器學習演算法使用線性規劃(linear programming)來確定如何利用所述容量。機器學習演算法亦使用線性規劃來確定哪些銷量最高的物件應填充於哪些定製履行中心中。此可基於使如銷售量、銷售單位或貢獻利潤等某些產出(output)最大化。舉例而言,在一些實施例中,機器學習演算法可指令SAT系統101用特定物件填充定製履行中心,以便增加銷售單位的銷售額。
舉例而言,在一些實施例中,載具可位於高密度區域(例如,城市、縣或其他政治或地理分區),且可包括儲存在該區域售賣良好的產品(首要物件)的定製履行中心。如上所述,可為永久、臨時或輪班員工的遞送工人可利用圖1A所示行動裝置107A至107C來完成容納由使用者訂購的產品(首要物件)的包裝的遞送。在一些實施例中,SAT系統101可利用例如鄰里的或鄰里區320中的遞送工人等鄰里資源來進行遞送。舉例而言,遞送工人可位於高密度城市的不同鄰里(neighborhood)中,以便更快地遞送所訂購物件。
一些實施例在高密度區域中實施所揭露的方法及系統,而在其他實施例中,所揭露的方法及系統可用於其他區域中。舉例而言,在一些實施例中,填充有首要物件303的定製履行中心310可在人口較少的區域(例如,鄉村位置)中使用並位於該區域,以便在物件被訂購時支出將相對少量的物件運送至該位置的成本。
過程300繪示用於一或多個圖1A所示系統之間的連接的控制伺服器301。在過程300的一些實施例中,SAT系統101可分析歷史訂單資料及地理資料302,以便確定地理區域或鄰里區320的首要物件303。SAT系統101可使用機器學習演算法分析歷史訂單資料及地理資料302。歷史訂單資料可至少基於來自使用者的搜尋資料及來自過往訂單的搜尋資料。地理資料可至少基於郵政編碼。因應於為地理區域確定首要物件303,SAT系統101可向第一使用者裝置(PDA、智慧型電話、平板電腦、膝上型電腦或其他電腦裝置)提供資料,以將首要物件303發送至具有定製履行中心310的載具304。在一些實施例中,可在地理區域中的首要物件303在該區域中受歡迎之前為該區域確定所述物件。在此種實施例中,在首要物件303在該區域中被頻繁訂購之前,定製履行中心310可貯存有所述物件。舉例而言,兩個對手之間的足球比賽可能會於兩周內在一城市中進行。SAT系統101可確定自今天起一周內,該城市的首要物件303將包括當地足球隊的服裝。因此,SAT系統101可向使用者裝置提供資料,以在首要物件303的訂單激增之前,將首要物件303(運動服裝)發送至位於該城市中的具有定製履行中心310的載具304。
在一些實施例中,可在圖2所示營地區215處向載具304裝載首要物件303。在其他實施例中,遞送工人可自圖2所示營地區215揀取首要物件303,並在高密度城市中任何位置處向載具304裝載首要物件303。
以下是三種鄰里的例示性實例。第一種鄰里可為高密度城市的年輕專業鄰里。在第一種鄰里中,首要物件303可包括智慧型揚聲器、運動設備及電視。第二種鄰里可位於高密度城市的住宅區域附近。舉例而言,在第二種鄰里中,首要物件303可包括嬰兒圍兜、嬰兒玩具及清潔產品。第三種鄰里可位於城市中的學院或大學附近。舉例而言,在第三種鄰里中,首要物件303可包括教科書、螢光筆及便箋。每一鄰里或鄰里區320可包括具有唯一履行中心310的唯一載具304,所述唯一履行中心310保持該鄰里或鄰里區320的首要物件303。
在一些實施例中,每一訂單的物件可能已由使用者藉由代管於圖1A所示外部前端系統103上的網站在例如圖1A所示行動裝置102A或電腦102B等裝置處訂購。在一些實施例中,圖1A所示行動裝置102A或電腦102B可藉由代管於圖1A所示外部前端系統103上的網站發送訂單資訊(包括一或多個所期望的物件)(例如,如以上針對圖1B至圖1E所述)。
因應於所下的訂單,SAT系統101可自資料庫接收訂單。在一些實施例中,訂單可包括多個物件。SAT系統101可判斷所訂購物件是否包括至少一個首要物件303。若SAT系統101確定首要物件303被訂購,則SAT系統101可向位於載具304上或與載具304分離的遞送工人的使用者裝置提供資料,以藉由在定製履行中心310處揀取所訂購首要物件來履行訂單。若SAT系統101確定訂單無法被履行中心310完全履行,SAT系統101可藉由發出新訂單來分割訂單中的物件。在其他實施例中,由於例如載具等定製履行中心310的容量限制,SAT系統101可限制定製倉庫中物件的總可訂購庫存(例如,若定製履行中心310攜載10個單位的物件A,則SAT系統101可僅容許在該區域中銷售10個單位的物件A)。此外,在一些實施例中,當使用者在線上查看物件時,SAT系統101可接收使用者的位置及/或運送位址資料,以便確定哪一定製履行中心可處置所述請求。
在一些實施例中,載具304可為靜止的並用作拖車。在此種實施例中,SAT系統101可通知遞送工人224B、321、322及323履行待遞送的訂單。舉例而言,遞送工人323可步行將所訂購首要物件遞送至遞送位址。遞送工人321及322可騎自行車或小輪機車(scooter)遞送所訂購首要物件。遞送工人224B可駕駛汽車226遞送所訂購首要物件。SAT系統101可基於遞送工人224B、321、322、323及其他人與定製履行中心310的接近度、與鄰里區320的接近度、其運輸方式以及自定製履行中心310至運送位址的距離來通知遞送工人224B、321、322、323及其他人。
在一個實例中,SAT系統101可通知四個遞送工人,所述四個遞送工人由於位於鄰里區320中或者與鄰里區320等距而可在相似的時間處遞送所訂購首要物件。一旦第一個遞送工人提供他/她將遞送所訂購首要物件的確認指示,SAT系統101便可向其餘的三個遞送工人提供鄰里區320中另一遞送工人正在履行訂單的通知。
在其他實施例中,載具304可為動態的且在鄰里移動,以便履行更多的訂單且更快地履行訂單。載具304上的遞送工人可在使用者裝置上接收資料以在定製履行中心處履行訂單,並駕駛載具304至運送位址以履行所述訂單。在載具304正在移動的此種實施例中,遞送工人224B、321、322及323仍然可自定製履行中心310履行訂單。舉例而言,載具304可在繁忙的街道上來回行駛,且遞送工人224B、321、322及323可接近載具304以在其路線上停車。
在一些實施例中,遞送工人可使用自動掃描設備(例如,與電腦119C相關聯)來掃描與貯存計量單位(Stock Keeping Unit,SKU)相關聯的條形碼,以儲存關於訂單部件的資訊。在又一些其他實施例中,SKU使得工人(如以上在圖2中所闡述)能夠讀取待遞送的訂單部件。
一旦所訂購首要物件被在定製履行中心310處揀取,SAT系統101便可改變與訂單相關聯的訂單資料,以表明訂單將由定製履行中心履行。
圖4是用於批次最佳化的示例性過程的方塊圖。過程400可由例如SAT系統101的處理器實行,所述處理器執行在電腦可讀取媒體儲存體裝置上編碼的指令。然而,應理解,過程400的一或多個步驟可由系統100的其他組件(示出或未示出)來實施。
在步驟410處,系統100可利用機器學習演算法分析歷史訂單資料及地理資料,以為地理區域確定一或多個首要物件。歷史訂單資料可至少基於搜尋資料及先前訂單資料。在一些實施例中,先前訂單的物件可能已由使用者藉由代管於圖1A所示外部前端系統103上的網站在例如圖1A所示移動裝置102A或電腦102B等裝置處訂購。地理資料可至少基於郵政編碼。
在步驟420處,系統100可向第一使用者裝置(PDA、智慧型電話、平板電腦、膝上型電腦或其他電腦裝置)提供資料,以將首要物件303發送至具有定製履行中心310的載具304。在一些實施例中,可在圖2所示營地區215處向載具304裝載首要物件303。在其他實施例中,遞送工人可自圖2所示營地區215揀取首要物件303,並在高密度城市中任何位置處向載具304裝載首要物件303。此外,在一些實施例中,當SAT系統101確定自定製履行中心履行訂單時,SAT系統101修改訂單資料及其他資料,以指示應自此種中心履行訂單。
在步驟430處,SAT系統101可自資料庫接收訂單,所述訂單包括一或多個所訂購物件。在一些實施例中,每一訂單的物件可能已由使用者藉由代管於圖1A所示外部前端系統103上的網站在例如圖1A所示行動裝置102A或電腦102B等裝置處訂購。在一些實施例中,圖1A所示行動裝置102A或電腦102B可藉由代管於圖1A所示外部前端系統103上的網站發送訂單資訊(包括一或多個所期望的物件)(例如,如以上針對圖1B至圖1E所述)。
在步驟440處,SAT系統101可藉由檢查具有新進訂單的資料庫來判斷所訂購物件是否包括至少一個首要物件。
在步驟450處,SAT系統101可基於所述判斷,向第二使用者裝置提供資料以供顯示,以在定製履行中心處履行訂單。若SAT系統101確定首要物件303被訂購,則SAT系統101可向位於載具304上或與載具304分離的遞送工人224B、321、322或323的使用者裝置提供資料,以藉由在定製履行中心310處揀取所訂購首要物件來履行訂單。
在步驟460處,SAT系統101可改變與訂單相關聯的訂單資料,以表明訂單將由定製履行中心履行。
圖5是符合所揭露實施例的示例性機器學習演算法過程500的邏輯的方塊圖。
在一些實施例中,機器學習演算法可為每一物件產生預測資料。預測資料可用作輸入,以確定哪些物件應置放於定製履行中心中。在一些實施例中,機器學習演算法包括四個步驟:
步驟510:接收輸入資料,所述輸入資料包括(1)全國範圍產品預測資料(由預測團隊或機器學習演算法產生)及(2)所有物件的歷史運送及銷售資料。使用所述兩種類型的輸入資料,機器學習演算法可基於郵政編碼產生物件一般地理預測資料(GGFD)。舉例而言,GGFD包括關於(1)全國範圍產品預測資料及(2)物件的歷史運送及銷售資料的資料,以創建與特定區域(例如,郵政編碼)中每一物件的預期銷售額相關的資料。
步驟520:對GGFD應用調整因素以產生精確地理預測資料(PGFD)。在一些實施例中,PGFD包括與特定區域(例如,郵政編碼)中每一物件的預期銷售額相關的資料。調整因素可包括季節性因素。舉例而言,基於給定月份或季度的資料,機器學習演算法可調整GGFD。調整因素亦可包括受歡迎度或搜尋因素。舉例而言,機器學習演算法可基於變化的搜尋資料(或社群媒體資料)來調整GGFD。在一些實施例中,在確定PGFD方面,受歡迎度因素可具有較季節性因素重的權重。在一些實施例中,在調整GGFD方面,受歡迎度因素的權重可為季節性因素的兩倍。
步驟530:基於每一物件的PGFD,機器學習演算法確定銷量最高的物件以及預期售賣多少個銷量最高的物件。
步驟540:由於定製履行中心(例如,載具或移動的卡車)的容量有限,機器學習演算法使用線性規劃來確定如何利用所述容量。機器學習演算法亦使用線性規劃來確定哪些銷量最高的物件應填充於哪些定製履行中心中。此可基於使如銷售量、銷售單位或貢獻利潤等某些產出最大化。舉例而言,在一些實施例中,機器學習演算法可指令SAT系統101用特定物件填充定製履行中心,以便增加銷售單位的銷售額。
儘管已參照本揭露的具體實施例示出並闡述了本揭露,然而可理解,本揭露可不加修改地實踐於其他環境中。上述說明是出於例示目的而呈現。以上說明並非詳盡性的且並非僅限於所揭露的精確形式或實施例。藉由考量對所揭露的實施例的說明及實踐,各種修改及改編對於熟習此項技術者而言可顯而易見。另外,儘管所揭露的實施例的態樣被闡述為儲存於記憶體中,然而熟習此項技術者可理解,該些態樣亦可儲存於其他類型的電腦可讀取媒體上,例如輔助儲存裝置(例如硬碟或光碟唯讀記憶體(compact disc ROM,CD ROM))或者其他形式的隨機存取記憶體(random access memory,RAM)或唯讀記憶體(read-only memory,ROM)、通用序列匯流排(universal serial bus,USB)媒體、數位影音光碟(digital versatile disc,DVD)、藍光(Blu-ray)或其他光驅動媒體上。
基於書面說明及所揭露的方法的電腦程式處於有經驗的開發者的技能範圍內。可使用熟習此項技術者已知的任何技術來創建各種程式或程式模組,或者可結合既有的軟體來設計各種程式或程式模組。舉例而言,可採用或借助.Net Framework、.Net Compact Framework(以及相關語言,如Visual Basic、C等)、Java、C++、Objective-C、HTML、HTML/AJAX組合、XML或包括Java小程式的HTML來設計程式區段或程式模組。
另外,儘管本文中已闡述了例示性實施例,然而熟習此項技術者基於本揭露將理解具有等效元素、修改形式、省略、組合(例如,各種實施例之間的態樣的組合)、改編及/或變更的任何及所有實施例的範圍。申請專利範圍中的限制應基於申請專利範圍中採用的語言進行廣義解釋,而並非僅限於本說明書中闡述的實例或在申請的過程期間闡述的實例。所述實例應被視為非排他性的。此外,所揭露的方法的步驟可以任何方式進行修改,包括藉由對步驟進行重新排序及/或插入或刪除步驟。因此,旨在使本說明書及實例僅被認為是例示性的,真正的範圍及精神由以下申請專利範圍及其等效內容的全部範圍來指示。
100:系統
101:網路/運送授權技術(SAT)系統
102A:裝置/使用者裝置/行動裝置
102B:裝置/使用者裝置/電腦
103:外部前端系統
105:內部前端系統
107:運輸系統
107A、107B、107C:裝置/行動裝置
109:賣方入口
111:運送及訂單追蹤(SOT)系統
113:履行最佳化(FO)系統
115:履行訊息傳遞閘道(FMG)
117:供應鏈管理(SCM)系統
119:倉庫管理系統(WMS)
119A:裝置/行動裝置/計算裝置/平板電腦
119B:裝置/行動裝置/計算裝置/PDA
119C:裝置/行動裝置/計算裝置/電腦
121A、121B、121C:第三方履行(3PL)系統
123:履行中心授權系統(FC Auth)
125:勞資管理系統(LMS)
200:履行中心(FC)
201、222:卡車
202A、202B、208:物件
203:入站區
205:緩衝區
206:堆高機
207:卸貨區
209:揀選區
210:儲存單元
211:包裝區
213:中樞區
214:運輸機構
215:營地區
216:牆
218、220:包裝
224A、224B、321、322、323:遞送工人
226:汽車
300、400:過程
301:控制伺服器
302:歷史訂單資料及地理資料
303:首要物件
304:載具
310:履行中心/定製履行中心
320:鄰里區
500:機器學習演算法過程
410、420、430、440、450、460、510、520、530、540:步驟
圖1A是示出符合所揭露實施例的網路的示例性實施例的示意性方塊圖,所述網路包括用於能夠進行通訊的運送、運輸及物流操作的電腦化系統。
圖1B繪示符合所揭露實施例的樣本搜尋結果頁面(Search Result Page,SRP),其包括滿足搜尋請求的一或多個搜尋結果以及交互式使用者介面元素。
圖1C繪示符合所揭露實施例的樣本單一細節頁面(Single Detail Page,SDP),其包括產品及關於產品的資訊以及交互式使用者介面元素。
圖1D繪示符合所揭露實施例的樣本購物車頁面(Cart page),其包括虛擬購物車中的物件以及交互式使用者介面元素。
圖1E繪示符合所揭露實施例的樣本訂單頁面(Order page),其包括來自虛擬購物車的物件以及關於購買及運送的資訊以及交互式使用者介面元素。
圖2是符合所揭露實施例的被配置以利用所揭露電腦化系統的示例性履行中心(fulfillment center,FC)的圖例。
圖3是符合所揭露實施例的示例性過程的圖例,所述過程包括為定製履行中心確定物件以及訂單履行。
圖4是符合所揭露實施例的為定製履行中心確定物件的示例性過程的方塊圖。
圖5是符合所揭露實施例的示例性機器學習演算法的邏輯的方塊圖。
224B、321、322、323:遞送工人
226:汽車
300:過程
301:控制伺服器
302:歷史訂單資料及地理資料
303:首要物件
304:載具
310:履行中心/定製履行中心
320:鄰里區
Claims (10)
- 一種為定製履行中心確定物件的電腦實施的方法,所述方法包括由一或多個處理器執行指令以:接收包括產品預測資料以及歷史訂單資料的資料;利用機器學習演算法,基於所述產品預測資料以及所述歷史訂單資料,產生用於區域的一般地理預測資料;將調整因素應用於所述一般地理預測資料,以產生用於所述區域的精確地理預測資料,其中所述調整因素基於季節性因素及受歡迎度因素;基於所述精確地理預測資料,使用所述機器學習演算法以確定用於所述地區的一或多個首要物件;接收定製履行中心的容量;確定所述首要物件的最佳化的配置以填充所述定製履行中心的所述容量。
- 如請求項1所述的方法,其中具有所述定製履行中心的載具是靜態的拖車。
- 如請求項1所述的方法,其中具有所述定製履行中心的載具是移動的卡車。
- 如請求項1所述的方法,其中基於與所述定製履行中心的接近度,將所述首要物件的所述最佳化的配置發送至使用者裝置。
- 如請求項4所述的方法,其中所述使用者裝置是個人 數位助理、智慧型電話、平板電腦、膝上型電腦或其他電腦裝置中的一者。
- 如請求項1所述的方法,其中所述歷史訂單資料每二十四小時進行更新。
- 如請求項1所述的方法,其中所述一般地理預測資料或所述精確地理預測資料中的至少一者至少基於郵政編碼。
- 如請求項1所述的方法,其中所述歷史訂單資料至少基於搜尋資料。
- 如請求項1所述的方法,更包括由所述一或多個處理器執行所述指令以:接收包括一或多個訂購物件的訂單;確定所述一或多個訂購物件包括至少一個首要物件;向使用者裝置發送指示所述定製履行中心的一或多個信號以遞送所述至少一個首要物件;改變與所述訂單相關聯的訂單資料,以指示所述至少一個首要物件將由所述定製履行中心遞送。
- 一種為定製履行中心確定物件的系統,所述系統包括:一或多個記憶體裝置,儲存指令;以及一或多個處理器,被配置以執行所述指令以執行根據請求項1至請求項9中的一項或多項所述的方法。
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