JP2020527524A - 注文処理方法及び装置、サーバー及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

本発明は、少なくとも１つの処理待ちの注文を受信し、少なくとも１つの処理待ちの注文を注文プールに入れることと、前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割することと、前記少なくとも１つのウェーブタスクのうちのいずれかのウェーブタスクについて、前記ウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択し、前記ウェーブタスクに対して前記目標在庫コンテナを搬送する目標ロボットを選択することと、前記目標ロボットを制御して前記注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記ウェーブタスクに対応する目標ワークステーションに搬送することとを含む注文処理方法を開示する。本発明は、注文処理装置、サーバー、記憶媒体をさらに開示する。【選択図】図２

Description

本発明は、２０１８年０６月１５日に出願された出願番号が２０１８１０６２０８１８．１の中国特許出願と、２０１８年０８月０１日に出願された出願番号が２０１８１０８６４３６４．２の中国特許出願と、２０１８年０８月０１日に出願された出願番号が２０１８１０８６４３７４．６の中国特許出願と、２０１８年０５月２１日に出願された出願番号が２０１８１０４９２３０８．０の中国特許出願に対して，優先権の利益を主張するものであり、以上の出願の全ての内容を引用により本発明に援用する。

本発明は物流・倉庫管理技術分野に関し、例えば、注文処理方法及び装置、サーバー及び記憶媒体に関する。

電子商取引の高速発展により、物流業務が重要なポイントになりつつある。これは物流産業に今までにない発展チャンスを与えるが、物流産業にとって厳しい挑戦でもある。伝統的な「ＰＴＧ（Ｐｅｒｓｏｎ ｔｏ Ｇｏｏｄｓ）」の仕分けシステムは、主に倉庫の物品の仕分けを手動で行うが、物品の仕分け効率が低く、誤り率が高く、仕事の強度が大きく、人件費が高いなどの問題がある。関連技術における「ＧＴＰ（Ｇｏｏｄｓ ｔｏ ｐｅｒｓｏｎ）」の仕分けシステムでは、手動仕分けに比べて、伝統的な自動化形態を結びつけて仕分け効率が向上されたが、関連技術における「ＧＴＰ」の仕分け方法は、依然として仕分け効率が低いという問題に直面している。したがって、仕分け効率をどのように向上させるかは、物流分野で解決すべき難題である。

本発明の実施例は、仕分けシステムの仕分け効率を向上させるように、注文処理方法及び装置、サーバー及び記憶媒体を提供する。

一実施例において、本発明の実施例は、
少なくとも１つの処理待ちの注文を受信し、前記少なくとも１つの処理待ちの注文を注文プール（ｏｒｄｅｒ ｐｏｏｌ）に入れることと、
前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブ（ｗａｖｅ）タスクに分割することと、
前記少なくとも１つのウェーブタスクのうちのいずれかのウェーブタスクについて、前記ウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒット（Ｈｉｔ）した目標在庫コンテナを選択し、前記ウェーブタスクに対して前記目標在庫コンテナを搬送する目標ロボットを選択することと、
前記目標ロボットを制御して前記注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記ウェーブタスクに対応する目標ワークステーションに搬送することとを含む注文処理方法を提供する。

一実施例において、本発明の実施例は、
注文セットを受信し、前記注文セットは少なくとも１つの第１種類の注文と少なくとも１つの第２種類の注文を含み、前記第１種類の注文と前記第２種類の注文は１つまたは複数の注文アイテムを含むことと、
前記第１種類の注文における注文アイテムと、前記第２種類の注文における注文アイテムとが一致するか否かを判断し、前記第１種類の注文における注文アイテムと前記第２種類の注文における注文アイテムとが一致するという判断結果に応答して、１つまたは複数のロボットを制御して前記第２種類の注文における一致する注文アイテムを取り出して在庫コンテナに入れることと、
１つまたは複数のロボットを制御して前記在庫コンテナから前記第１種類の注文における注文アイテムを仕分けしてパケット化することを含む注文処理方法を提供する。

一実施例において、本発明の実施例は、
少なくとも１つの処理待ちの注文を受信し、前記少なくとも１つの処理待ちの注文を注文プールに入れるように構成される受信モジュールと、
前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割するように構成される分割モジュールと、
前記少なくとも１つのウェーブタスクのうちのいずれかのウェーブタスクについて、前記ウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択し、前記ウェーブタスクに対して目標在庫コンテナを搬送する目標ロボットを選択するように構成される割り当て・選択モジュールと、
前記目標ロボットを制御して前記注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記ウェーブタスクに対応する目標ワークステーションに搬送するように構成されるロボット制御モジュールとを含む注文処理装置を提供する。

一実施例において、本発明の実施例は、
注文セットを受信し、前記注文セットは少なくとも１つの第１種類の注文と少なくとも１つの第２種類の注文を含み、前記第１種類の注文と前記第２種類の注文は１つまたは複数の注文アイテムを含むように構成される受信モジュールと、
前記第１種類の注文における注文アイテムと、前記第２種類の注文における注文アイテムとが一致するか否かを判断し、前記第１種類の注文での注文アイテムと前記第２種類の注文における注文アイテムとが一致するという判断結果に応答して、１つまたは複数のロボットを制御して前記第２種類の注文における一致する注文アイテムを取り出して在庫コンテナに入れるように構成される判断モジュールと、
１つまたは複数のロボットを制御して前記在庫コンテナから前記第１種類の注文における注文アイテムを仕分けてパッケージ化するように構成される制御モジュールとを含む注文処理装置をさらに提供する。

一実施例において、本発明の実施例は、
１つまたは複数のプロセッサーと、
１つまたは複数のプログラムを記憶するように構成されるメモリとを含み、
前記１つまたは複数のプログラムは、前記１つまたは複数のプロセッサーにより実行され、前記１つまたは複数のプロセッサーに前記いずれかの実施例に記載の方法を実現させる、サーバーを提供する。

一実施例において、本発明の実施例は、プロセッサーにより実行されるとき、前記いずれかの実施例に記載の方法を実現するコンピューターコマンドが記憶されている、コンピューター可読記憶媒体をさらに提供する。

本発明の実施例における「ＧＴＰ」仕分けシステムの仕分けシーンの模式図である。 本発明の実施例に係る注文処理方法のフローチャートである。 本発明の実施例に係る別の注文処理方法のフローチャートである。 本発明の実施例に係る自動ウェーブポリシーの操作インタフェースの模式図である。 本発明の実施例に係る手動ウェーブポリシーの操作インタフェースの模式図である。 本発明の実施例に係る更に別の注文処理方法のフローチャートである。 本発明の実施例に係る目標ワークステーションにおける作業者の仕分けシーンの模式図である。 本発明の実施例に係る注文処理装置の構造模式図である。 本発明の実施例に係る別の注文処理装置の構造模式図である。 本発明の実施例に係る荷物仕分けシステムのシステム構造模式図である。 本発明の実施例に係るロボットの構造模式図である。 本発明の実施例に係る在庫コンテナの構造模式図である。 本発明の実施例に係る仕分け壁（ｐｕｔ ｗａｌｌ）の構造模式図である。 本発明の実施例が適用する別の仕分け壁の構造模式図である。 本発明の実施例に係る更に別の注文処理方法のフローチャートである。 本発明の実施例に係る更に別の注文処理方法のフローチャートである。 本発明の実施例に係る更に別の注文処理装置の構造ブロック図である。 本発明の実施例に係る更に別の注文処理方法のフロー模式図である。 本発明の実施例に係る更に別の注文処理方法のフロー模式図である。 本発明の実施例に係る更に別の注文処理方法のフロー模式図である。 本発明の実施例に係る更に別の注文処理装置の構造模式図である。 本発明の実施例に係る更に別の注文処理のフロー模式図である。 本発明の実施例に係る更に別の注文処理装置の構造模式図である。 本発明の実施例に係るサーバーの構造模式図である。 本発明の実施例に係る電子機器の構造模式図である。

以下、図面と実施例を参照しながら本発明についてさらに詳細に説明する。ここに記載される実施例は、本発明を説明するためのものに過ぎず、本発明を限定するものではないことを理解すべきである。説明の便宜上、図面には、全ての構成ではなく、本発明の実施例に関連する部分のみが例示されている。

伝統的な「ＰＴＧ」の仕分けシステムは、倉庫の物品の仕分けを手動で行うが、物品の仕分け効率が低く、誤り率が高く、仕事の強度が大きく、人件費が高いなどの問題がある。関連技術における「ＧＴＰ」の仕分けシステムでは、手動仕分けに比べて、伝統的な自動化形態を結びつけて仕分け効率が向上されたが、注文タスクの量が多い場合、関連技術における「ＧＴＰ」の仕分け方法は、依然として仕分け効率が低いという問題に直面している。したがって、仕分け効率をどのように向上させるかは、物流分野で解決すべき難題である。

図１は本発明の実施例における「ＧＴＰ」仕分けシステムの仕分けシーンの模式図である。図１に示すように、「ＧＴＰ」仕分けシステムは、通常、ロボット１０４、倉庫サーバー１０６、仕分け壁（ｐｕｔ ｗａｌｌ）１０２または仕分けコンテナを含む。ただし、ロボット１０４は在庫コンテナ（例えば、棚）をワークステーションに搬送するように構成されてもよく、倉庫サーバー１０６の数が１台以上であってもよく、倉庫サーバー１０６には電子ディスプレイが配置されている。注文を管理するための倉庫管理システム（Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ，ＷＭＳ）とロボットをスケジューリングするためのロボットスケジューリングシステムは、１台の倉庫サーバー１０６に集積されてもよいし、それぞれ異なる倉庫サーバー１０６に集積されてもよい。仕分けの過程で、倉庫サーバー１０６は、受信した注文タスクにおける必要とされる注文アイテム（例えば、商品）情報に応じて、在庫コンテナをヒットさせ、そして、スケジューリングロボット１０４は在庫コンテナをワークステーションに搬送し、作業者はワークステーションで手動仕分けを行い続ける。しかし、伝統的な仕分け方法では、単一の注文に従って逐一に仕分けを行う方法を採用しており、荷物仕分けの効率が低い。これに基づいて、以下、この問題を解決するための本発明の実施例の技術案を紹介する。

実施例１
図２は、本発明の実施例１に係る注文処理方法のフローチャートであり、本実施例は、注文タスクの仕分けを行う場合に適用することができ、この方法は注文処理装置により実行することができ、この装置がソフトウェア及び／又はハードウェアで実現されてもよく、サーバーに集積されてもよい。図２に示すように、この方法はＳ１０〜Ｓ４０を含む。
Ｓ１０において、少なくとも１つの処理待ちの注文を受信し、前記少なくとも１つの処理待ちの注文を注文プールに入れる。
Ｓ２０において、前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割する。
Ｓ３０において、前記少なくとも１つのウェーブタスクのうちのいずれかのウェーブタスクについて、前記ウェーブタスクを、対応する目標ワークステーションに割り当て、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択し、前記ウェーブタスクに対して前記目標在庫コンテナを搬送する目標ロボットを選択する。
Ｓ４０において、前記目標ロボットを制御して前記注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記ウェーブタスクに対応する目標ワークステーションに搬送する。

一実施例において、注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割し、システムに設定した分割条件に従って分割してもよいし、ウェーブポリシーに従って分割してもよい。ただし、システムに設定した分割条件は、履歴の注文タスクに対する統計ルールに基づいて得られた、注文処理の効率の向上に有利な分割条件であってもよい。ウェーブポリシーはウェーブ管理における技術用語に属する。ウェーブ管理は、物流システムにおける仕分け（ピッキング）効率を向上させるために導入された概念であり、ウェーブ管理とは、実質的には注文を分類して管理することである。クライアントの注文タスクが荷物倉庫に到着するとき、倉庫サーバー、例えば、コンピューターなどのインテリジェント機器は、予め設定された分割条件やウェーブポリシーに従って、注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割する。

一実施例において、注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割する。
注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を異なる次元に従って併合・分類し、少なくとも１つのウェーブタスクを得て、ただし、この次元は、荷主、倉庫エリア、出庫タイプ、運送業者、締め切り時間、注文優先度の少なくとも１つを含む。

異なる次元の設定は、従来のように注文数に従って逐一に仕分けを行うことではなく、注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を異なる分類条件に従って併合・分類し、各注文類セットはそれぞれ、１つのウェーブタスクに対応し、後続の各ウェーブタスクにおける複数の処理待ちの注文に対し同時に仕分けを行ってもよいし、同時に複数の処理待ちの注文にとって必要とされる注文アイテムに応じて在庫コンテナ（例えば、棚）にヒットしてもよいので、在庫コンテナの搬送回数を減らし、手動仕分けの回数を減らし、注文の処理効率を向上させることができる。

例示として、ウェーブタスクに従って仕分けを行い、現在のウェーブタスクは１０個の処理待ちの注文を含み、これら１０個の処理待ちの注文はいずれも商品Ｘへのニーズがあると仮定すると、商品Ｘが所在する棚にヒットすることができ、ロボットは、棚を一回搬送することにより、１０個の処理待ちの注文における必要とされる商品Ｘの仕分けを満たすことができ、作業者もワークステーションで現在一回の仕分け操作だけで済む。伝統的な注文による仕分けの形態に従って、１０個の処理待ちの注文における必要とされる商品Ｘの仕分けが完成すると、ロボットは棚を１０回搬送する必要がある可能性があり、これに対応し、作業者は１０回の仕分け操作を行う必要がある。

また、ウェーブ管理において、ウェーブポリシーとは、荷主、倉庫エリア、出庫タイプ、運送業者、締め切り時間、注文優先度等の情報次元に従って注文を分類する原則である。ウェーブポリシーは、自動ウェーブポリシーと手動ウェーブポリシーを含む。具体的なウェーブポリシー内容は、作業者により事前に設定することができる。

その中、自動ウェーブポリシーは倉庫管理システムソフトウェアに予め設定されたポリシーモードであり、注文分類の次元情報は荷主、倉庫エリア、出庫タイプ、運送業者を含み、作業者はニーズに応じて情報の選定を行えばよく、倉庫管理システムソフトウェアは注文タスクの併合と分類を自動的に完成する。例示として、図４に示すように、作業者は自動ウェーブポリシーの操作インタフェースに次元情報を選択することができ、ここで、インタフェースに示される次元１〜次元４が次元情報の簡略化表示であり、適切な次元情報を選択した後、関連するウェーブ情報を改善し続け、「セーブ」をクリックした後、システムはこのポリシーに基づいて注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割できる。

手動グループポリシーはより個性的なポリシーモードであり、作業者は、注文分類の次元、例えば、運送業者、荷主、出庫タイプ、締め切り時間、注文優先度をカスタマイズ設定することができ、その中、締め切り時間の設定により、作業者はある時間帯の処理待ちの注文を選択して仕分けを行うことができ、注文優先度により、予め設定された注文のレベルに従ってレベルが高い処理待ちの注文を優先的に処理することができ、これら２つの情報次元が自動ウェーブポリシーに存在しない。例示として、手動グループポリシーの操作インタフェースは、図５に示すように、作業者が次元情報を選定し、関連するウェーブ情報を完備化し、「照会」と「ウェーブ生成」のボタンをクリックすると、ウェーブタスクが生成される。２種類のポリシーを組み合せて使用することにより、ウェーブタスクの分割をより柔軟化にし、異なる注文の分類処理へのニーズを満たすことができる。

例示として、倉庫サーバーに倉庫管理システムのクライアントがインストールされ、クライアントから販売注文を受信した後、荷主、出庫タイプ、宅配便会社などの次元に応じて処理待ちの注文に対してウェーブの構築を行い、得られたウェーブタスクを倉庫管理システムの注文プールに記憶する。後続にウェーブタスクセットに従って複数の処理待ちの注文の仕分けを同時に完成するように、ウェーブの構築により、分散した大量の注文タスクに対する分類管理を実現する。

図３に示すように、一実施例において、Ｓ３０はＳ１３０を含むことができる。
Ｓ１３０において、各ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータに応じて、少なくとも１つのウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当てるとともに、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文中の注文アイテムに対応する目標在庫コンテナをヒットさせる。

注文タスクの併合と分類により、各ウェーブタスクにおける処理待ちの注文は少なくとも１つの共通情報を含み、これらの共通情報から、ウェーブタスクを適切な目標ワークステーションに割り当てた後、必要とされる注文アイテムのパラメータに応じて、対応する目標在庫コンテナをヒットさせることができる。各ワークステーションは、複数のウェーブタスクを含むことができる。例示として、倉庫サーバーでの倉庫管理システムは、各ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータ、例えば、注文アイテムの名称、メーカー、注文アイテムが所在する在庫コンテナ情報、各注文における注文アイテムの数などに応じて、ウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当てる。目標ワークステーションを合理的に割り当てることで、目標ワークステーションで必要とされる在庫コンテナをヒットさせ、１つのウェーブタスクに属する注文に対し仕分けをまとめて一度に行うことができるため、単一の注文に従って逐一に仕分けを行うことに起因して注文の処理効率に影響を与えることと、手動に完全に依存する仕分け過程で、ある処理待ちの注文の仕分けミスに起因してウェーブタスクにおける余剰の処理待ちの注文が集荷待ち状態になりやすいこととを解決し、注文の処理速度を向上させ、さらに処理待ちの注文の仕分け効率と注文の出庫時効を保証する。

一実施例において、Ｓ４０はＳ１４０を含むことができる。
Ｓ１４０において、目標ロボットを制御して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記ウェーブタスクに対応する目標ワークステーションに搬送するように、少なくとも部分的に目標ワークステーションの位置情報に応じて、目標ロボットをスケジューリングする。

ウェーブタスクの目標ワークステーションを確定し、目標在庫コンテナのヒットが完成した後、倉庫サーバーは目標ロボットをスケジューリングして在庫コンテナの搬送を行うことができる。目標ロボットのスケジューリングは、バックグラウンドサーバーにより一括してスケジューリングしてもよいし、各ワークステーションにより独自にスケジューリングしてもよい。例えば、倉庫の各ワークステーションは、注文データの共有と同期を実現するサーバーを設置でき、作業者は現在のワークステーションのサーバーを利用してワークステーションの位置情報に応じてロボットをスケジューリングすることができる。例示として、倉庫サーバーでロボットのスケジューリングシステムのソフトウェアを起動し、ウェーブタスクにおける商品が所在する棚の情報に応じて、棚を位置決めし、スケジューリング可能なロボットの位置とワークステーションの位置を結びつけて、ナビゲーションルートを計画し、このルートを目標ロボットに送信し、目標ロボットはナビゲーションルートに従って前進し、指定棚の搬送を完成する。

一実施例において、目標ロボットを制御して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを目標ワークステーションに搬送するように、少なくとも部分的に目標ワークステーションの位置情報に応じて、目標ロボットをスケジューリングすることは、以下のステップを含む。
少なくとも部分的に目標ワークステーションの位置情報に応じて、ナビゲーション距離が距離閾値を超えないロボットを検索し、ただし、このナビゲーション距離は、ロボットが現在位置からヒットした目標在庫コンテナを目標ワークステーションに搬送するまでの走行距離である。
検索されたロボットにスケジューリングコマンドを送信し、ただし、このスケジューリングコマンドは、検索された前記目標ロボットを指示して前記ヒットした目標在庫コンテナを目標ワークステーションに搬送するために用いられる。
ただし、距離閾値は実際のニーズに応じて設定することができる。ロボットのスケジューリングアルゴリズムに基づいて、倉庫サーバーのロボットのスケジューリングシステムのソフトウェアを利用して、ナビゲーションルートを確定し、在庫コンテナの搬送を完成するために必要とされる走行の距離が最も短く、かつ現在がアイドル状態にあるロボットを優先的にスケジューリングすることにより、ロボットが在庫コンテナを搬送するナビゲーション時間を減らすことができ、さらに仕分け効率の向上に寄与する。

本実施例の技術案は、受信した処理待ちの注文を少なくとも１つのウェーブタスクに分割した後、各ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータに応じて、少なくとも１つのウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、必要とされる在庫コンテナをヒットさせ、最後に目標ロボットをスケジューリングして必要とされる在庫コンテナをワークステーションに搬送することにより、関連技術における仕分け効率が低いという問題を解決し、大量の注文タスクに対する処理速度を向上させ、「ＧＴＰ」の仕分けシステムにおける注文タスクの仕分け効率を向上させ、特に仕分けの過程でウェーブタスクの処理態様を採用することは、ロボットが搬送在庫コンテナを搬送する回数を減らし、ワークステーションで手動仕分けの回数を減らすことにとって重要な役割を果たす。また、走行のナビゲーション距離が最も短いアイドルロボットを優先的にスケジューリングし、ロボットに対するスケジューリングの最適化を実現する。

実施例２
図６は、本発明の実施例２に係る注文処理方法のフローチャートであり、本実施例は、前記実施例に基づいてさらに最適化するものである。図６に示すように、この方法はＳ２１０〜Ｓ２３０を含む。
Ｓ２１０において、少なくとも１つの処理待ちの注文を受信し、前記少なくとも１つの処理待ちの注文を注文プールに入れる。前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割する。
Ｓ２２０において、各ウェーブタスクにおける注文アイテムのパラメータに応じて、少なくとも１つのウェーブタスクにおける必要とされる注文アイテムのうちの一致する注文アイテムを確定する。
ウェーブタスクにおける必要とされる処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータに応じて、必要とされる注文アイテムに対して統計的な分類を行うことにより、各ウェーブタスクにおける一致する注文アイテムを確定し、一致率を算出して一致する注文アイテムの在庫コンテナのヒットを行うことができる。
Ｓ２３０において、一致する注文アイテムを含む在庫コンテナの数に応じて、少なくとも１つのウェーブタスクを、対応する目標ワークステーションに割り当て、ただし、目標ワークステーションにおける一致する注文アイテムを含む在庫コンテナの数が第１の閾値を超える。

各ウェーブタスクにおける一致する注文アイテムを確定し、即ち、ウェーブタスクにおける注文アイテムの一致率を確定する。ウェーブタスクにおける注文アイテムの一致率に応じて、ニーズ量が大きい注文アイテムを確定することができ、そして、一致する注文アイテムが所在する在庫コンテナの情報に応じて、倉庫中のすべてのワークステーションに対応する在庫コンテナエリアに含まれる、該一致する注文アイテムが所在する在庫コンテナの数を統計し、数量が第１の注文アイテムの閾値を超えているワークステーションをウェーブタスクが割り当てる目標ワークステーションとして選出する。ここで、在庫コンテナエリアは、大型倉庫の管理を容易にするために分割された物理的な区分である。ワークステーションに対応する在庫コンテナエリアに含まれる、ウェーブタスクにおける一致する注文アイテムが所在する在庫コンテナは、数が多いほど、現在のワークステーションがウェーブタスクにおける注文の集中仕分けを実現する成功率が大きい。ここで、第１の閾値は、必要に応じて適応な設定を行うことができる。注文アイテムの一致率という原則に基づく注文ディスパッチアルゴリズムは、一致する注文アイテムへのニーズを優先的に考慮し、ニーズ量が大きい注文アイテムの仕分けを１つのワークステーションで集中して完成できることを保証すると同時に、注文アイテムが所在する在庫コンテナの板は分布が集中するほど、ロボットが在庫コンテナを搬送する効率が高い。

Ｓ２４０において、各ウェーブタスクの処理待ちリストの注文アイテムのパラメータに応じて、在庫コンテナ上の注文アイテムの生産日に関する「先に有効期限が切れるものから先に出す」ＦＥＦＯ原則と在庫コンテナ上の注文アイテムの入庫時間に関する「先入れ先出し」ＦＩＦＯ原則に従って、目標ワークステーションで少なくとも１つのウェーブタスクの処理待ちの注文に対して注文アイテムに対応する目標在庫コンテナを選択しヒットさせる。
ここで、ウェーブタスクにおける注文アイテムが所在する在庫コンテナが１個以上である可能性があることを考慮し、要求を満たす複数の在庫コンテナに対して、在庫コンテナ上の注文アイテムの生産日と入庫時間に従って、在庫コンテナを搬送する順序を調整することにより、在庫注文アイテムの期限切れと受注残のリスク回避することができる。

一実施例において、各ウェーブタスクにおける注文アイテムのパラメータに応じて、少なくとも１つのウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムに対応する目標在庫コンテナをヒットさせることは、以下のステップを含む。
各ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムの情報パラメータに応じて、目標ワークステーションに対応する在庫コンテナプールの目標在庫コンテナ、在庫コンテナエリア内の、在庫コンテナプール以外の目標在庫コンテナを順に選択しヒットさせ、ロボットは目標在庫コンテナを目標ワークステーションに搬送するように、目標在庫コンテナに含まれる、各ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムの数が第２の閾値を超える。

在庫コンテナをヒットさせる過程では、在庫コンテナ上の注文アイテムの生産日と注文アイテムの入庫時間だけでなく、在庫コンテナ上に含まれる必要とされる注文アイテムの数も考慮する必要がある。ただし、在庫コンテナをヒットさせる過程では、注文アイテムの生産日と注文アイテムの入庫時間を優先的に考慮してもよいし、在庫コンテナ上に含まれる必要とされる注文アイテムの数を優先的に考慮してもよい。

ウェーブタスクを合理的な目標ワークステーションに割り当てた後、倉庫サーバーは、各ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムの情報を再度統計し、例えば、ロボットは、含まれる必要とされる注文アイテムの数が最も多い目標在庫コンテナを優先的にワークステーションに搬送した後、注文アイテムが所在する他の在庫コンテナを搬送するように、各注文アイテムが所在する在庫コンテナの情報を統計し、このワークステーションに対応する在庫コンテナプールにおける在庫コンテナ、在庫コンテナエリア内の、在庫コンテナプール以外の在庫コンテナのうち、含まれる各ウェーブタスクにおける注文アイテムの数が第２の閾値を超える在庫コンテナを、目標在庫コンテナとして順にヒットさせる。在庫コンテナプールにおける在庫コンテナがすでにヒットされ且つ未だワークステーションに搬送されていない在庫コンテナであり、在庫コンテナプールに必要とされる在庫コンテナを再度ヒットさせると、履歴の注文タスクと現在の注文タスクの仕分けを同時に実現することができ、ロボットによる在庫コンテナの搬送回数の低減に寄与するため、目標ワークステーションの在庫コンテナプールを優先的に考慮する。第２の閾値は、仕分けの必要に応じて適応な設定を行うこともできる。

例示として、各ウェーブタスクにおける注文アイテムのパラメータに応じて、在庫コンテナ上の注文アイテムの生産日に関する「先に有効期限が切れるものから先に出す」ＦＥＦＯ原則と在庫コンテナ上の注文アイテムの入庫時間に関する「先入れ先出し」ＦＩＦＯ原則に従って、目標ワークステーションで各ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して少なくとも１つの在庫コンテナをヒットさせ、そして、ヒットした在庫コンテナが属するエリアの分類と、在庫コンテナに含まれる各ウェーブタスクにおける注文アイテムの数に応じて、目標在庫コンテナを確定する。ここで、在庫コンテナが属するエリアの分類とは、在庫コンテナが、在庫コンテナプールに属するか、または目標ワークステーションに対応する在庫コンテナエリアにおける、在庫コンテナプール以外の在庫コンテナに属することである。

また、倉庫における各在庫コンテナは同時に複数の注文アイテムを含むことができ、各在庫コンテナに収容された注文アイテムの種類は、注文アイテムの販売人気に応じて配置することができ、例えば、販売量が多い注文アイテムを同じ在庫コンテナに配置することができる。本実施例における目標在庫コンテナは、含まれる１つのウェーブタスクにおける必要とされる注文アイテムの数が最も多い在庫コンテナであり、対応する注文アイテムは１種類の注文アイテムであってもよいし、多種の注文アイテムであってもよい。

関連技術における単一の注文に従って在庫コンテナのヒットと搬送を逐一に行う形態と比べ、目標在庫コンテナを優先的にワークステーションに搬送することで、複数の処理待ちの注文における必要とされる注文アイテムの在庫コンテナの搬送と仕分けを最大限で一度に完成することができ、関連技術における「ＧＴＰ」の仕分け方法において、大量の注文タスクに直面することに起因してロボットが在庫コンテナを複数回繰り返して搬送して仕分け効率に影響を与えやすい問題を解決し、在庫コンテナが不合理にヒットする現象を回避し、大量の処理待ちの注文の同じ注文アイテムに対して、ロボットが同じ在庫コンテナを複数回繰り返して搬送する現象も回避することができるため、ロボットが在庫コンテナを搬送する総回数を大幅に減らすことができる。ロボットが在庫コンテナを搬送する回数を減らすことに伴い、手動仕分けの回数も減らすため、仕分けシステムの仕分け効率が全体的に向上する。

例示として、ワークステーションの１つのウェーブタスクは１０個の処理待ちの注文を含み、これら１０個の処理待ちの注文において、商品Ａの一致率が高く、１０個の処理待ちの注文において、商品Ａに対するニーズの合計数が３０である場合、第２の閾値を２５にして、倉庫サーバーがヒットした目標ワークステーションに対応する棚プールにおける棚、棚区内の棚プール以外の棚のうち、含まれる商品Ａの数が２５を超える棚を目標棚として設定でき、目標棚の数が複数であると、ロボットをスケジューリングして含まれる商品Ａの数が最も多い棚Ｓ１１を優先的にワークステーションに搬送する。この棚Ｓ１１に含まれる商品Ａの数が３０以上であると、他の目標棚をさらに搬送する必要がない。棚Ｓ１１に含まれる商品Ａの数が３０未満であると、搬送される棚における商品Ａの数がニーズを満たすまで、複数の目標棚に含まれる商品Ａの数が多い順に従って、再度目標棚を搬送する。前記形態において、ロボットは棚を搬送する回数が１０よりも遥かに少ない。しかしながら、関連技術における方法によれば、１０個の処理待ちの注文の一致する商品Ａに対して、ロボットが少なくとも１０回の棚搬送を繰り返す必要があるため、処理待ちの注文の仕分け効率に深刻な影響を与える。
あるいは、目標棚は、含まれる前記ウェーブタスクにおける商品Ｃ、商品Ｄ、商品Ｅの合計数が２５を超える棚であり、そして、含まれる商品Ｃ、商品Ｄ、商品Ｅの合計数が多い順に従って、目標棚を搬送する。

Ｓ２５０において、目標ロボットを制御して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを目標ワークステーションに搬送するように、少なくとも部分的に目標ワークステーションの位置情報に応じて、目標ロボットをスケジューリングする。

ロボットが目標在庫コンテナを目標ワークステーションに搬送した後、「ピックしながらソートする」（ｓｏｒｔ ｗｈｉｌｅ ｐｉｃｋ）と「ピックしてからソートする」（ｓｏｒｔ ａｆｔｅｒ ｐｉｃｋ）という方法に従って、ウェーブタスクの手動仕分けを続けることができる。例示として、「ピックしながらソートする」の方法に従って、ウェーブタスクの手動仕分けを続けるとき、ワークステーションは移動仕分け壁をバインドし、手動で荷物を仕分けするとき、電子タグの提示に従って必要とされる注文アイテムを特定する移動仕分け壁のバケット（ｂｕｃｋｅｔ）の中に入れ、ここで、移動仕分け壁はウェーブタスクにおける処理待ちの注文の数に応じて予めその仕様をバインドする。移動仕分け壁をバインドするウェーブタスクが完成した後、ロボットは移動仕分け壁を確認・梱包台に搬送する。「ピックしてからソートする」の方法に従ってウェーブタスクの手動仕分けを続けるとき、ワークステーションはコンテナをバインドし、手動で荷物を仕分けするとき、電子タグの提示に従って、ウェーブタスクにおける必要とされるすべての注文アイテムを現在のコンテナの中にピッキングする。コンテナをバインドするウェーブタスクが完成した後、ロボットはコンテナを二次仕分けのワークステーションに搬送して二次仕分けの操作を行う。図７に示すように、目標ワークステーションにおける作業者の仕分けシーンの模式図を示し、作業者は表示画面２００の指示により、それぞれ固定仕分け壁２０２と移動仕分け壁２０４に基づいて仕分けを行い、ロボット２０６は移動仕分け壁２０４を現在のワークステーションから搬送するように設けられてもよい。

また、ロボットは在庫コンテナをワークステーションに搬送し、作業者は仕分け動作を実行し、この在庫コンテナには、複数の仕分けタスクが対応付けられていれば、作業者がこの在庫コンテナに対応する仕分けタスクがすべて完成するまで、「ピックしながらソートする」又は「ピックしてからソートする」の仕分け動作を繰り返して実行する。

伝統的な「ＰＴＧ」の仕分けシステムにおいて、ウェーブタスクを倉庫エリアに応じて分割し、「無線周波数（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、ＲＦ）で荷物ピッキング＋電子タグで荷物ピッキングのシステム（Ｐｉｃｋｉｎｇ ｔｏ ｌｉｇｈｔ、ＰＴＬ）配布」または「無線周波数で荷物ピッキング＋移動仕分け壁」のモードと結びつけることと比べ、「ＧＴＰ」のロボットで仕分けするシステムにおいて、「倉庫管理システム＋ワークステーション（電子タグ）＋ロボットスケジューリングシステム」の態様を採用すると、作業者は、ワークステーションで注文アイテムの在庫コンテナを待つだけで、仕分けを完成すればよく、関連技術における人件費が高く、仕分けのミス率が高い問題を解決し、人件費を節約して、仕分けの正確性を向上させる。ロボットをスケジューリングして、在庫コンテナの柔軟な搬送を行うことにより、注文アイテムの仕分けを完全に手動で行って直面する仕分けの柔軟性と移植可能性が悪いという問題を解決する。そして、本実施例の方法は、「無線周波数で荷物ピッキング＋移動仕分け壁」のモードと比べると、集荷ストレスを減らすと同時に、荷物ピッキングの複雑度を増やすことはない。また、本実施例の方法において、仕分け機器の制限を受けることなく、任意の時間の注文タスクの処理に影響を与えることなく、関連技術において、無線周波数を利用して荷物をピッキングするとき、機器の利用率の制限により１つまたは複数の時間帯の倉庫注文の変動に適応することができず、注文アイテムの二次配布が間に合わず、注文出庫の時効に影響を与えるという問題を解決する。

本実施例の技術案は、受信した少なくとも１つの処理待ちの注文を少なくとも１つのウェーブタスクに分割し、そして、各ウェーブタスクにおける注文アイテムのパラメータに応じて、ウェーブタスクにおける必要とされる一致する注文アイテムを統計し、ワークステーションに対応する在庫コンテナエリアに含まれる一致する注文アイテムが所在する在庫コンテナの数に応じて、目標ワークステーションを確定し、最後に、在庫コンテナ上の注文アイテムの生産日と入庫時間に応じて、「先に有効期限が切れるものから先に出す」ＦＥＦＯ原則、「先入れ先出し」ＦＩＦＯ原則に従って、在庫コンテナをヒットさせることにより、関連技術における仕分け効率が低いという問題を解決し、大量の注文タスクを処理する速度を向上させ、ロボットが在庫コンテナを搬送する回数を減らし、ワークステーションにおける手動仕分けの回数を減らし、「ＧＴＰ」の仕分けシステムにおける処理待ちの注文の仕分け効率を向上させる。

実施例３
図８は本発明の実施例３に係る注文処理装置の構造模式図であり、本実施例は、注文タスクの仕分けを行う場合に適用することができる。本発明の実施例に係る注文処理装置は、本発明の任意の実施例に係る注文処理方法を実行することができ、方法を実行することに対応する機能モジュールと効果を備える。図８に示すように、この装置は、
少なくとも１つの処理待ちの注文を受信し、前記少なくとも１つの処理待ちの注文を注文プールに入れるように構成される受信モジュール３０１と、
前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割するように構成される分割モジュール３０２と、
前記少なくとも１つのウェーブタスクのうちのいずれかのウェーブタスクについて、前記ウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択し、前記ウェーブタスクに対して目標在庫コンテナを搬送する目標ロボットを選択するように構成される割り当て・選択モジュール３０３と、
前記目標ロボットを制御して前記注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記ウェーブタスクに対応する目標ワークステーションに搬送するように構成されるロボット制御モジュール３０４とを含む。

一実施例において、本発明の実施例は、図９に示すように、ウェーブタスク分割モジュール３１０と、ワークステーション割り当て・ヒットモジュール３２０と、ロボットスケジューリングモジュール３３０とを含み、
ウェーブタスク分割モジュール３１０は、少なくとも１つの処理待ちの注文を受信し、前記少なくとも１つの処理待ちの注文を注文プールに入れ、前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割するように構成される注文処理装置を提供する。

一実施例において、ウェーブタスク分割モジュール３１０は、受信した注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部に対し、異なる次元に従って、併合・分類し、少なくとも１つのウェーブタスクを得るように構成される。一実施例において、ウェーブタスク分割モジュール３１０に言及する次元は、荷主、倉庫エリア、出庫タイプ、運送業者、締め切り時間、注文優先度の少なくとも１つを含む。

ワークステーション割り当て・ヒットモジュール３２０は、各ウェーブタスクにおける注文アイテムのパラメータに応じて、少なくとも１つのウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、少なくとも１つのウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して対応する目標在庫コンテナをヒットさせるように構成される。

一実施例において、ワークステーション割り当て・ヒットモジュール３２０は、
各ウェーブタスクにおける注文アイテムのパラメータに応じて、少なくとも１つのウェーブタスクにおける必要とされる注文アイテムのうちの一致する注文アイテムを確定するように構成される一致する注文アイテム確定ユニットと、
一致する注文アイテムが所在する在庫コンテナの数に応じて、少なくとも１つのウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、ただし、目標ワークステーションは、対応する在庫コンテナエリアに含まれる一致する注文アイテムの所在する在庫コンテナの数が第１の閾値を超えるワークステーションであるように構成されるワークステーション割り当てるユニットと、
各ウェーブタスクにおける注文アイテムのパラメータに応じて、目標ワークステーションにおいて、少なくとも１つのウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して対応する目標在庫コンテナをヒットさせるように構成される在庫コンテナヒットユニットとを含む。

ロボットスケジューリングモジュール３３０は、目標ロボットを制御して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを目標ワークステーションに搬送するように、少なくとも部分的に目標ワークステーションの位置情報に応じて、目標ロボットをスケジューリングするように構成される。

一実施例において、ロボットスケジューリングモジュール３３０は、
少なくとも部分的に目標ワークステーションの位置情報に応じて、ナビゲーション距離が距離閾値を超えない目標ロボットを検索し、ただし、ナビゲーション距離は、目標ロボットが現在位置から注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを目標ワークステーションに搬送するまでの走行距離であるように構成される検索ユニットと、
検索された目標ロボットにスケジューリングコマンドを送信し、ただし、スケジューリングコマンドは、検索された目標ロボットを指示して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを目標ワークステーションに搬送するために用いられるように構成されるスケジューリングコマンド送信ユニットとを含む。

一実施例において、ワークステーション割り当て・ヒットモジュール３２０は、
各ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータに応じて、少なくとも１つのウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当てるとともに、在庫コンテナ上の注文アイテムの生産日に関する「先に有効期限が切れるものから先に出す」ＦＥＦＯ原則と在庫コンテナ上の注文アイテムの入庫時間に関する「先入れ先出し」ＦＩＦＯ原則に従って、目標ワークステーションにおいて、少なくとも１つのウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して対応する目標在庫コンテナをヒットさせるように構成される。

一実施例において、ワークステーション割り当て・ヒットモジュール３２０は、さらに、
ロボットは目標在庫コンテナを目標ワークステーションに搬送するように、各ウェーブタスクにおける注文アイテムのパラメータに応じて、目標ワークステーションに対応する在庫コンテナプールの目標在庫コンテナ、在庫コンテナエリア内の、在庫コンテナプール以外の目標在庫コンテナを順にヒットさせ、含まれる各ウェーブタスクにおける注文アイテムの数が第２の閾値を超える在庫コンテナを目標在庫コンテナとするように構成される。

本実施例の技術案は、受信した少なくとも１つの注文タスクを少なくとも１つのウェーブタスクに分割し、そして、各ウェーブタスクにおける注文アイテムのパラメータに応じて、少なくとも１つのウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、必要とされる在庫コンテナをヒットし、最後に、ロボットをスケジューリングして、必要とされる在庫コンテナを目標ワークステーションに搬送することにより、関連技術における仕分け効率が低いという問題を解決し、大量の処理待ちの注文に対する処理速度を向上させ、「ＧＴＰ」の仕分けシステムにおける処理待ちの注文の仕分け効率を向上させる。

実施例４
図１０Ａは本発明の実施例に係る荷物仕分けシステムのシステム構造模式図であり、荷物仕分けシステム１００は、ロボット１０と、制御システム２０と、在庫コンテナエリア３０と、仕分けステーション（すなわち目標ワークステーション）４０とを含み、在庫コンテナエリア３０には複数の在庫コンテナ３１が設けられ、在庫コンテナ３１上に一種または多種の在庫アイテムが配置され、例えば、スーパーマーケットで見られる多種の商品が配置された棚のように、複数の在庫コンテナ３１間は在庫コンテナアレイの態様に配置されている。

制御システム２０は、ロボット１０と無線通信を行い、作業者は操作台６０で制御システム２０を作動させ、ロボット１０は制御システム２０の制御下で、在庫アイテムの搬送タスクを実行する。例えば、制御システム２０は、搬送タスクに応じてロボット１０に移動ルートを計画し、ロボット１０は、移動ルートに応じて在庫コンテナアレイにおける空いている空間に沿って（ロボット１０の通行通路の一部）走行する。ロボット１０に移動ルートを容易に計画するために、予めロボット１０の作業エリア（この作業エリアは少なくとも在庫コンテナエリア３０と仕分けステーション４０が所在するエリアを含む）を複数のサブエリア（すなわちセル）に分割し、ロボット１０はサブエリアごとに移動して運動軌跡を形成する。

図１０Ｂを参照して、ロボット１０は、駆動機構１０１を含んでもよく、この駆動機構１０１により、ロボット１０は、作業空間内を移動することができ、ロボット１０は、在庫コンテナを搬送するためのリフト機構１０２を含んでもよく、ロボット１０は、目標在庫コンテナ３１の下方に移動することができ、リフト機構１０２によって目標在庫コンテナ３１を持ち上げるとともに、割り当てられた仕分けステーション４０に搬送する。リフト機構１０２が上昇すると、目標在庫コンテナ３１の全体を地面から持ち上げることで、ロボット１０は目標在庫コンテナ３１を搬送し、リフト機構１０２が下降すると、目標在庫コンテナ３１を地面に配置する。ロボット１０上の目標認識アセンブリ１０３は、ロボット１０が目標在庫コンテナ３１を持ち上げるとき、目標在庫コンテナ３１を効率的に認識することができる。

これ以外、視覚的なナビゲーションに基づくものであれば、ロボット１０は、地面に配置されたナビゲーションマーク（例えば、二次元コード）を認識するように構成されるナビゲーション認識アセンブリ（図１０Ｂには図示せず）をさらに含む。もちろん、ロボット１０は、ロボット１０全体を制御して、運動や、ナビゲーション等の機能を実現する制御モジュール（図１０Ｂには図示せず）をさらに含む。一例において、ロボット１０は、カメラが撮影した二次元コードの情報（他の地面標識でもよい）に応じて前方に走行することができるとともに、制御システム２０が確定したルードに応じて、制御システム２０が提示する在庫コンテナ３１の下まで走行することができる。図１０Ｃに示すように、図１０Ｃは、本発明の実施例に係る在庫コンテナ３１の模式図であり、この在庫コンテナは、例えば、棚であってもよく、在庫コンテナ３１上に在庫アイテム５が収容されているが、もちろん在庫アイテム５は収容コンテナに収容されてもよい。一実施例において、在庫コンテナ３１は、垂直方向に積み重ねられた複数の仕切り層を含み、各仕切り層は複数の在庫アイテム５を収容することができる。在庫コンテナ３１は１つまたは複数の支持部６０２を含む。また、一実施例において、在庫アイテム５は、在庫コンテナ３１内や、在庫コンテナ３１上のフックやロッドから吊り下げてもよい。在庫アイテム５は、在庫コンテナ３１において、在庫コンテナ３１の内部または外面に任意の適切な形態で配置されることができる。

ロボット１０は、目標在庫コンテナ３１を仕分けステーション４０に搬送し、図１０Ｄと図１０Ｅに示すように、仕分けステーション４０で、荷物仕分け人員４１または仕分け機器（例えば、マニピュレーター）は在庫コンテナ３１から注文アイテムを仕分けして仕分け壁６００でのユニパック（または仕分け箱と称する）５０に入れて、パッケージ化することを待つ。仕分け壁６００は複数の仕分け位置を含み、各仕分け位置はユニパック５０を搭載することができ、各ユニパック５０は少なくとも１つの注文の注文アイテムを収容することができ、各仕分け位置の下方には１つの指示灯（図１０Ｄには図示せず）が対応されていることができる。固定仕分け壁６００に対して、注文の注文アイテムはすべて仕分け完了した後、仕分け人員または仕分け機器はこの指示灯を点灯から消灯し、この仕分け位置におけるユニパック５０がパッケージステーションに回転できることを示し、ユニパック５０の中の注文アイテムをパッケージ化する。移動仕分け壁６００に対して、例えば、移動仕分け壁６００自体にユニパック５０が搭載されていよく、この移動仕分け壁６００は、すべての仕分け位置の下方の指示灯が点灯から消灯した後、ユニパック５０とともに包装ステーションに移動することができる。一例において、移動仕分け壁６００は、手動で包装ステーションに移動してもよく、この移動仕分け壁６００は４つの柱脚の位置に、ローラを付けることができ、このようにして仕分け壁６００の移動を容易にする。代替案として、移動仕分け壁６００はロボットによって包装ステーションに搬送されてもよい。

制御システム２０は、サーバーにより実行され、データ記憶、情報処理能力を有するソフトウェアシステムであり、ロボット、ハードウェア入力システム、他のソフトウェアシステムと無線または有線で接続することができる。制御システム２０は、１つまたは複数のサーバーを含むことができ、集中型制御アーキテクチャ又は分散型コンピューティングアーキテクチャとすることができる。サーバーは、プロセッサー２０１０とメモリ２０２０を有し、メモリ２０２０は注文プール２０３０を含むことができる。

荷物仕分けシステムにおいて、どのようにロボットが在庫コンテナを搬送する数量を最適化し、在庫コンテナの搬送距離を減らし、さらに仕分け効率を向上させるかは、すべて「ＧＴＰ」の知能仕分けシステムの新たな挑戦である。そこで、本発明の実施例は、仕分け効率を向上させるために、注文処理案を提供する。

類似する参照番号とアルファベットは、以下の図では類似する項目を表しているので、ある項目が図面で定義された場合、その後の図面でそれ以上定義して説明する必要がないことを注意すべきである。同時に、本発明の実施形態の説明では、「第１」、「第２」などという用語は、説明を区別するためのものに過ぎず、相対的な重要性を指示・示唆することを理解してはならない。

実施例５
伝統的な仕分けの過程では、在庫コンテナは固定されており、仕分け人員は予め印刷された仕分けシートを持つか、またはガンタイプスキャナを持って在庫コンテナに荷物を仕分けする。仕分け人員は毎回仕分けする注文が１つ又は複数の固定注文に限られるため、類似注文を仕分け人員に動的にプッシュすることができない。

「ＧＴＰ」の知能仕分けシステムにおいて、在庫コンテナが可動であり、ロボットは在庫コンテナを仕分けワークステーションに搬送し、仕分け人員は、システムの指示に従って、荷物の収容位置から注文により位置付けられた注文アイテムを取り出して、指定するコンテナに入れて、仕分けタスクを完成し、仕分けタスクが終了した後、ロボットは在庫コンテナを指定位置に送り返す。次回の注文は該在庫コンテナをさらに必要とすると、ロボットは再び搬送の過程を繰り返し、ロボットの頻繁な搬送により仕分けの作業効率を低下させる。また、クライアントが発注する時間はランダムであるので、システムは、将来何が注文されるのか、どのような注文アイテムが必要になるのかを知らないため、注文同士の類似度を分析できないまま注文を割り当て、仕分け効率が低いことに繋がる。このため、「ＧＴＰ」の知能仕分けシステムに対して動的な注文処理方法を提供することが非常に必要である。

図１１は、本発明の実施例５に係る注文処理方法のフローチャートであり、本実施例は、「ＧＴＰ」の知能仕分けシステムにおける注文を処理する場合に適用する。この方法は、本発明の実施例に係る注文処理装置／サーバーにより実行することができ、この装置／サーバーはソフトウェア及び／又はハードウェアの形態で実現することができ、ただし、この装置／サーバーは「ＧＴＰ」の知能仕分けシステムに搭載され、ロボット、仕分け壁、在庫コンテナ、仕分けステーション（目標ワークステーションとも称する）等と一緒に「ＧＴＰ」の知能仕分けシステムを構成する。図１１を参照して、この方法は以下のステップを含む。
Ｓ１１１０において、少なくとも部分的に注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部同士の注文アイテムの一致度に基づいて、処理待ちの注文の一部または全部を組み合わせて少なくとも１つの注文グループに組み合わせ、１つの前記注文グループは１つの前記ウェーブタスクである。
ここで、処理待ちの注文とは、注文プールにおける未処理の注文であり、少なくとも１つの未処理注文を含む。一致度は、注文同士の注文アイテムの関連度であり、注文情報と在庫情報によって、一定の計算ルールに従って確定することができる。注文グループは、少なくとも１つの処理待ちの注文を含む。注文プールはサーバーのメモリに設けられている。

一実施例において、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択し、少なくとも部分的に在庫コンテナ選択ルールとアルゴリズムに基づいて、複数の選択可能な在庫コンテナの組み合わせを取得することと、複数の在庫コンテナの組み合わせのうちの数が最も少ない１つの組み合わせに含まれる在庫コンテナを目標在庫コンテナとすることとを含む。

一実施例において、少なくとも部分的に注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部同士の注文アイテムの一致度（または注文アイテムの属性）に基づいて、処理待ちの注文を組み合わせて少なくとも１つの注文グループに組み合わせる。これは以下のステップを含むことができる。
Ａ、少なくとも部分的に仕分け壁のバケットの数に基づいて、注文グループに含まれる処理待ちの注文の注文数を確定する。

ここで、仕分け壁は、目標ワークステーション（または仕分けワークステーションと呼び）に設けられ、仕分け壁には、電子タグが配置され、この電子タグは仕分け壁での仕分け位置を識別するために用いられる。一実施例において、仕分けワークステーションに表示装置がさらに配置され、この表示装置は、注文アイテムの在庫コンテナでの荷物の収容位置及び／又は仕分け壁での仕分け位置を表示することができる。表示装置の表示により、仕分け人員は、在庫コンテナのどの荷物の収容位置から在庫アイテム（この在庫アイテムは注文アイテムである）を取るか、この在庫アイテムを仕分け壁のどの仕分け位置のユニパックに配置するかを知ることになる。仕分け人員は、在庫コンテナから注文に対応する関連在庫アイテム（この在庫アイテムは注文アイテムである）を仕分けした後、仕分け壁におけるこの注文アイテムに対応する仕分け位置のユニパックに配置することで、後続の人員がパッケージ化して出荷することを容易にする。

仕分け壁のバケットの数は、注文アイテムを収容できるコンテナの最大数であってもよいし、荷物の収容位置の数であってもよく、注文アイテムを収容するコンテナの面積の変化に伴って変化する。注文グループに含まれる注文数は、仕分け壁のバケットの数以下であるべきである。仕分け壁に収容できる注文アイテムの数が１００である場合、１つの処理待ちの注文は１００個の注文アイテムを含むと、注文グループは１つの処理待ちの注文のみを含むことを確定し、各処理待ちの注文は１つの注文アイテムのみを含むと、注文グループは１００個の処理待ちの注文を含むことを確定することができる。一実施例において、仕分け壁のバケットの数と各処理待ちの注文の注文アイテム数に基づいて、注文グループに含まれる処理待ちの注文の注文数を確定することができる。

Ｂ、注文アイテムの一致度が第１の一致度閾値以上で、且つ数量が注文数以下である処理待ちの注文を１つの注文グループとして組み合わせる。

ただし、第１の一致度閾値は、実際の注文情報に基づいて予め設定された閾値であり、この閾値は修正可能であり、第１の一致度閾値が大きいほど、選出された注文に対応する注文アイテムの一致度が大きく、一実施例において、第１の一致度閾値は９５以上である。

一実施例において、１つの注文グループに含まれるべき注文数を確定した後、注文アイテムの一致度が大きい順に、注文数以下の処理待ちの注文を１つの注文グループとして選出することができ、注文アイテムの一致度が高い複数の注文を組み合わせ、ロボットが在庫コンテナを搬送する回数を減らすことができ、さらに仕分け効率が大幅に向上する。

一実施例において、１つの注文グループにおける１つの処理待ちの注文に含まれる注文アイテムの数が多いと、この注文グループに含まれる注文数は予め確定した注文数よりも少ない可能性がある。

サーバーの組み合わせ効率を向上させるために、一実施例において、注文プールにおける処理待ちの注文の数が設定した閾値に達した場合、ステップＡとＢを採用して少なくとも１つの仕分け注文グループを確定する。例えば、注文プールにおける処理待ちの注文の数が１００に達した場合、１回の組み合わせを行い、このように、１つの処理待ちの注文を受信して１回の組み合わせを行うことによる組み合わせ効率が低下するという問題を回避することができ、組み合わせ作業の回数を減らす。処理待ちの注文の数とは、注文プールにおける全ての未処理注文の数である。注文数とは、１つの注文グループに含まれる注文の数量であり、一実施例において、処理待ちの注文の数は注文数以上である。

また、毎日ユーザーが各時間帯に注文するルールに従って、時間帯ごとにステップＡ及びＢを採用して少なくとも１つの注文グループを確定してもよい。一実施例において、統計分析によって、各時間帯にユーザーの注文量を確定する。１つまたは複数の時間帯の注文量に従って、サーバーは自動的に時間帯に分けて注文プールにおける処理待ちの注文に対し組み合わせを行う。例えば、朝８：００から昼１２：００までに１回の組み合わせを行い、昼１２：００から午後５：３０までに１回の組み合わせを行い、午後５：３０から夜９：００までに１回の組み合わせを行い、夜９：００から夜１２：００までに１回の組み合わせを行い、夜１２：００から翌日８：００までに１回の組み合わせを行う等である。

一実施例において、ある時間帯では、処理待ちの注文の数が設定した閾値に達していないが、注文が緊急である場合が存在し、且つ、この時間帯に設定した上限値に達していないと、この注文に対して優先的にリアルタイムで処理を行ってもよいし、あるいは、この注文の受信時間を期限として、この時間帯の下限値から期限までの注文に対して組み合わせ処理を行い、期限から上限値までの注文を次回の時間帯に組み込んで、または単独で１回の組み合わせとして処理してもよい。他の合理的な処理方法であってもよく、本実施例はここで限定するものではない。

まず注文したユーザーの出荷時間が後に注文したユーザーよりも遅いことを回避するために、例示として、商品の一致度が第１の一致度閾値以上であり、且つ数量が注文数以下である処理待ちの注文を１つの注文グループとして組み合わせる前に、少なくとも部分的に処理待ちの注文における注文の優先度と作成時間に基づいて、予め設定されたスクリーニングルールに従って、処理待ちの注文に対して初期スクリーニングを行うことをさらに含むことができる。
ここで、注文の優先度は注文ユーザーの優先度であり、ＶＩＰユーザー、特殊ユーザー、普通のユーザー等の３つのレベルを含んでもよい。作成時間とは、処理待ちの注文の発注時間である。

予め設定されたスクリーニングルールとは、予め設定された、処理待ちの注文を初期スクリーニングするルールであり、例えば、優先度のレベルが高いユーザーの注文を優先的に処理すること、処理待ちの注文の作成時間が早いほうが、作成時間が遅い方よりも優先的に処理することである。

一実施例において、注文数を確定した後、サーバーは、注文プールにおける各処理待ちの注文における注文の優先度と作成時間に基づいて、予め設定されたスクリーニングルールに従って、処理待ちの注文に対して初期スクリーニングを行う。

これに対応して、注文アイテムの一致度が第１の一致度閾値より大きく、且つ数量が注文数以下である処理待ちの注文を１つの注文グループとして組み合わせることは、
注文アイテムの一致度が第１の一致度閾値以上で、且つ数量が注文数以下であるスクリーニングした後の処理待ちの注文を１つの注文グループとして組み合わせることを含む。

本実施例において、注文プールにおける処理待ちの注文に対して初期スクリーニングを行った後、スクリーニングした処理待ちの注文を注文アイテムの一致度の大きい順に並べて、最終的に、注文数以下である処理待ちの注文を１つの注文グループとして選出し、まず注文したユーザーの出荷時間が後に注文したユーザーよりも遅いことを回避する。同時に、注文アイテムの一致度が高い複数の注文を組み合わることで、ロボットが在庫コンテナを搬送する回数を減らすことができ、さらに仕分け効率が大幅に向上する。

Ｓ１１２０において、少なくとも１つの注文グループから目標注文グループを選択して目標ワークステーションに割り当て、前記ウェーブタスクに対して目標在庫コンテナを選択する。

Ｓ１１３０において、目標ワークステーションはウェーブタスクに基づいて注文アイテムの仕分けを実行するように、第１の目標ロボットを制御してウェーブタスクに基づいて目標在庫コンテナの搬送を実行する。
ここで、ウェーブタスクは少なくとも１つの注文グループを含むことができ、目標在庫コンテナには、ウェーブタスクに関連する注文アイテムが収容されている。

一実施例において、注文プールにおける処理待ちの注文に対して分割処理を行った後、少なくとも１つの注文グループを得て、ランダムに１つまたは複数のワークステーションに注文を割当てることができる。一実施例において、注文時間または優先度等に基づいて、各注文グループに対して番号を付けることができ、番号が上位の注文グループをランダムに１つまたは複数のワークステーションに割り当てる。ここで、目標ワークステーションは少なくとも１つのワークステーションのうちの１つである。これに対応して、目標ワークステーションが取得した注文グループは目標注文グループである。

一実施例において、本発明の実施例において、ウェーブタスクを目標ワークステーションに割り当てると同時に、目標注文も仕分け壁に割り当てることにより、この仕分け壁に対し、仕分け壁と、荷物の収容位置と、注文との間のマッピング関係を確立し、後続の仕分け人員が注文情報に基づいて注文アイテムの仕分けを効率的に実行することを容易にする。また、本発明の実施例は、注文グループを目標ワークステーションに割り当てた後、在庫（すなわち在庫コンテナ）を位置決めし、関連技術における注文が目標ワークステーションに割り当てる前に、在庫を位置決めするという技術と比べると、注文グループは事前に在庫を位置決めしないので、最適化空間が増える。

一実施例において、ウェーブタスクを目標ワークステーションに割り当てた後、注文グループの注文情報と在庫情報等に基づいて、このウェーブタスクに対応する注文アイテムの在庫コンテナの個数と位置を特定することができるが、ロボットが在庫コンテナを搬送する回数を最小限にするために、本発明の実施例は、ウェーブタスクに対応する注文アイテムを完全に含む場合、一定の在庫コンテナの選択ルールとアルゴリズムに従って、在庫コンテナの選択を行い、選択可能な多種の在庫コンテナの組み合わせを得ることができ、組み合わせにおける在庫コンテナの数が最も少ない１グループに対応する在庫コンテナを目標在庫コンテナと称する。これに対応して、目標在庫コンテナを搬送するロボットが第１の目標ロボットである。

例示として、第１の目標ロボットを制御してウェーブタスクに基づいて目標在庫コンテナの搬送を実行することは、少なくとも部分的に目標注文情報、在庫情報、在庫コンテナ選択ポリシーに基づいて、目標在庫コンテナを確定することと、目標在庫コンテナとロボットが目標在庫コンテナに達する最適なルートに基づいて、第１の目標ロボットを確定し、第１の目標ロボットを制御して目標在庫コンテナの搬送を実行することとを含むことができる。
ここで、在庫コンテナ選択ポリシーは、在庫コンテナでの在庫アイテムの数と、在庫コンテナとワークステーションの距離と、在庫コンテナが隣接して配置されるか又は間隔をおいて配置されるか等の在庫コンテナの位置の関係とを含むことができる。最適なルートは、目標在庫コンテナと第１の目標ロボットとの距離が最も短く、且つ障害物が最も少ないルートである。第１の目標ロボットは、目標在庫コンテナを搬送するコマンド及び／又はルート計画を受信した後、自動的に目標在庫コンテナの直下に走行し、目標在庫コンテナを目標ワークステーションに持ち上げる。目標ワークステーションはウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文情報に基づいて注文アイテムのスクリーニングを実行し、ウェーブタスクにおけるすべての処理待ちの注文が処理されるまで、スクリーニングした各処理待ちの注文に対応する注文アイテムを仕分け壁の対応する位置に入れる。

本発明の実施例に係る注文処理方法は、注文アイテムの一致度に基づいて注文プールにおける処理待ちの注文に対して組み合わせ処理を行うことにより、少なくとも１つの注文グループを得る。少なくとも１つの注文グループからウェーブタスクを選択して、ウェーブタスクを目標ワークステーションに割り当て、目標ワークステーションは目標注文に基づいて注文アイテムの仕分け実行するように、第１の目標ロボットを制御して目標在庫コンテナの搬送を実行することにより、「ＧＴＰ」の知能仕分けの全過程における注文の処理を実現する。関連技術における「ＧＴＰ」の知能仕分けシステムにおいて、注文同士の類似度を分析しないまま注文を割り当てることに起因して仕分け効率が低いという問題を解決し、複数の注文を組み合わせ、ロボットが在庫コンテナを搬送する回数を減らし、さらに仕分け効率が大幅に向上する。

実施例６
図１２は、本発明の実施例６に係る注文処理方法のフローチャートであり、本実施例は上述した実施例に基づいて、さらに注文処理方法を最適化する。図１２を参照して、この方法はＳ１２１０〜Ｓ１２１３を含む。
Ｓ１２１０において、少なくとも部分的に注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部同士の注文アイテムの一致度に基づいて、処理待ちの注文の一部または全部を組み合わせて少なくとも１つの注文グループに組み合わせ、１つの前記注文グループは１つの前記ウェーブタスクである。
Ｓ１２２０において、少なくとも部分的に在庫コンテナ選択ルールとアルゴリズムに基づいて、複数の選択可能な在庫コンテナの組み合わせを取得し、複数の在庫コンテナの組み合わせのうちの数が最も少ない１つの組み合わせに含まれる在庫コンテナを目標在庫コンテナとする。
ここで、目標在庫コンテナにウェーブタスクに関連する注文アイテムが収容されている。
Ｓ１２３０において、ウェーブタスク割り当てのトリガー条件に応答して、第１の目標ロボットを制御して目標在庫コンテナを目標ワークステーションに滞在させるとともに、少なくとも部分的にウェーブタスクと注文プールにおける処理待ちの注文グループ及び／又は処理待ちの注文同士の注文アイテムの一致度または注文の一致度に基づいて、次回の前記目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文を確定する。
ここで、注文グループ同士の一致度又は注文グループと注文アイテムの間の一致度、すなわち注文一致度は、この注文グループにおける各注文に対応する注文アイテムの一致度の比重に応じて、重み付けを行って一つの注文グループの統合情報を得て、２つの統合情報またはいずれかの統合情報を注文アイテムと照合して得るものであってもよい。統合情報は、１つの注文グループの共有特性を反映するために用いられる。注文の一致度は、注文グループ同士または注文グループと注文アイテムの間の関連度も反映する。トリガー条件は、目標ワークステーションが１つまたは複数の注文グループを仕分けした後、またはすべてのウェーブタスクを仕分けした後に、サーバーに送信された仕分け完了情報であってもよいし、仕分け壁がウェーブタスクに対応する注文アイテムの全部または大半が既に仕分け壁に対応する位置に入ったことを検知した後、サーバーに送信された仕分け完了情報であってもよい。ここの処理待ちの注文はグループ化処理した後に他の注文と組み合わされていない注文であってもよいし、注文プールに入ったばかりでグループ化処理されていない注文であってもよい。

一実施例において、トリガー条件は、後続に目標ワークステーションに対する次回の仕分け注文の割り当てを実行させるようにサーバーに通知する条件であり、本実施例に係るトリガー条件のうちのいずれかであってもよいし、他の合理的な条件であってもよく、本実施形態はここで限定するものではない。しかも、ワークステーションに滞在している目標在庫コンテナ上の注文アイテムができるだけ仕分けされるように、本実施例は、注文プールにおける処理待ちの注文に関連する注文アイテムが、目標ワークステーションに割り当てたすべての注文グループの在庫コンテナ上の注文アイテムにヒットできるかどうかを考慮するとき、注文グループに組み合わされていない単一の処理待ちの注文に対しても考慮する。

操作過程は、目標ワークステーションが１つまたは複数の注文グループを既に仕分けしたこと、またはすべてのウェーブタスクを仕分けしたことを検出すると、サーバーに仕分け完了情報を送信し、サーバーがこの仕分け完了情報を受信した後、ウェーブタスクに対応する目標在庫コンテナをシステムに設定したロックエリアに入れ、ウェーブタスクと注文プールにおける処理待ちの注文グループ及び／又は処理待ちの注文同士の注文アイテムの一致度に基づいて、次回のこの目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文を確定し、この目標ワークステーションに割り当てる。仕分け効率を向上させるために、ウェーブタスクと注文プールにおける処理待ちの注文グループ及び／又は処理待ちの注文同士の注文アイテムの一致度に基づいて、次回のこの目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文を確定し、この目標ワークステーションに割り当てる。

また、仕分け壁に通信装置が配置されてもよい。仕分け壁での表示装置がウェーブタスクに対応する注文アイテムの全部または大半が既に仕分け壁の対応する位置に入ったことを表示すると、通信装置でサーバーに仕分け完了情報を送信し、または仕分け人員が通信機器でサーバーに仕分け完了情報を送信することができ、サーバーはこの仕分け完了情報を受信した後、目標仕分け注文グループに対応する目標在庫コンテナをシステムに設定したロックエリアに入れ、目標仕分け注文グループと注文プールにおける処理待ちの注文グループ及び／又は処理待ちの注文同士の注文アイテムの一致度または注文アイテムの一致度に応じて、次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文を確定し、目標ワークステーションに割り当ててもよい。ここで、サーバーシステムにロックエリア、記憶エリア、動的エリアが設けられており、ロボットは、記憶エリアと動的エリアにおける在庫コンテナを引っ張ることができ、ロックエリアにおける在庫コンテナを引っ張ることができない。

これに対応して、ワークステーションは、仕分けエリアを設けてもよいし、緩衝エリアを設けてもよく、ここで、仕分けエリアとは、並んでいるロボットにより搬送されている在庫コンテナが注文アイテムを仕分けしているエリアである。緩衝エリアとは、並んでいるロボットにより搬送されている在庫コンテナが注文アイテムを仕分けすることを待っているエリアである。そのため、サーバーは目標ロボットを制御して目標在庫コンテナを目標ワークステーションの仕分けエリア及び／または緩衝エリアに滞在させる。

例示として、サーバーは、各ワークステーションの注文グループの完了状態に基づいて、動的に各ワークステーションに次回の注文グループ及び／又は処理待ちの注文を割り当てることができ、関連技術における「ＧＴＰ」の知能仕分けシステムは、仕分け人員が指示に従って必要とされる注文アイテムを取り出して指定したコンテナに入れることにより、仕分けタスクが終了した後、ロボットは在庫コンテナを指定位置に送り返し、次回の注文は該在庫コンテナを更に必要とするとき、ロボットは再び搬送の過程を繰り返すことで、仕分けの作業効率を低下させる問題を回避し、複数のワークステーションが高負荷の仕分け状態に達することを保証し、さらに全体的な仕分け効率を向上させる。

例示として、ウェーブタスクと注文プールにおける処理待ちの注文グループ及び／又は処理待ちの注文同士の注文アイテムの一致度に応じて次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文を確定することは、目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテム及び搬送中の在庫コンテナ上の注文アイテムを、注文プールにおける処理待ちの注文グループ及び／又は処理待ちの注文における注文アイテムと照合し、注文アイテムの一致度が第２の一致度閾値より大きい注文グループを次回の注文グループとすることを含むことができる。
ここで、第２の一致度閾値が第１の一致度閾値と同じでもよく、その値が大きいほど選出した注文アイテム同士の一致度が大きくなる。

本実施例において、在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテムとは、最大２つのウェーブタスクに対応する在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテムであり、例えば、ウェーブタスクに対応する在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテムである。目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテム及び搬送中の在庫コンテナ上の注文アイテムを、注文プールにおける処理待ちの注文グループ中の注文アイテムと照合し、次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文を確定し、注文アイテムの一致度が高い注文グループ及び／又は処理待ちの注文を割り当てることにより、在庫コンテナが堆積し、仕分け人員が仕分け作業に不便をもたらす問題を回避する。

仕分け効率をさらに向上させるために、注文同士の一致度に基づいて、目標ワークステーションに次回の注文グループ及び／又は処理待ちの注文を割り当てる。例示として、ウェーブタスクと注文プールにおける処理待ちの注文グループ及び／又は処理待ちの注文同士の注文の一致度に基づいて次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文を確定することは、目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテム及び搬送中の在庫コンテナ上の注文アイテムを、注文プールにおける処理待ちの注文グループ及び／又は処理待ちの注文と照合し、注文の一致度が第３の一致度閾値より大きい注文グループ及び／又は処理待ちの注文を次回の前記目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文とすることを含むことができる。
ここで、第３の一致度閾値が第１の一致度閾値及び／又は第２の一致度閾値と同じでもよく、その値が大きいほど選出した注文同士の一致度が大きくなる。注文の一致度は、処理待ちの注文を組み合わせて注文グループを確定する時と同時に確定してもよいし、注文グループを確定した後に確定してもよい。

一実施例において、注文時間または優先度等に基づいて、各注文グループに対して番号を付けることができ、注文プールにおける処理待ちの注文グループの番号に従って、各注文グループは全体として、目標ワークステーションの仕分けエリアの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテムと搬送中の在庫コンテナ上の注文アイテムとを照合して、対応する注文の一致度を得て、注文の一致度の大きさで並べ、注文の一致度が最も大きい注文グループを次回の注文グループとし、目標ワークステーションに割り当てる。

本実施例において、注文グループの優先度、時間及び一致度を総合的に考慮して、次回の注文グループを割り当てることで、まず注文したユーザーの出荷時間が後に注文したユーザーよりも遅いことを回避すると同時に、注文の一致度が高い注文グループを割り当てることができ、ロボットが在庫コンテナを搬送する回数を減らすことができ、さらに仕分け効率が大幅に向上する。

例示として、選出した注文の一致度が最も大きい仕分け注文グループが唯一ではなく、複数が並列している場合、注文グループの番号に応じて選択を行うことができ、番号が上位の注文グループを次回の注文グループとする。仕分け速度を早めるために、目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテム及び搬送中の在庫コンテナ上の注文アイテムを、注文プールにおける処理待ちの注文と照合し、注文の一致度が第３の一致度閾値より大きい処理待ちの注文を、次回の目標ワークステーションに割り当てる処理待ちの注文とする。あるいは、処理待ちの注文グループ及び処理待ちの注文を、目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテム及び搬送中の在庫コンテナ上の注文アイテムと同時に照合し、注文の一致度が第３の一致度閾値より大きい注文グループ及び処理待ちの注文を、次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び処理待ちの注文とする。

Ｓ１２４０において、目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテムと搬送中の目標在庫コンテナ上の注文アイテムは、次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文に関連する注文アイテムを完全に含んでいないと、含まれていない注文アイテムが所在する在庫コンテナ情報を取得し、第２の目標ロボットを制御して在庫コンテナに含まれていない注文アイテムが所在する在庫コンテナを前記目標ワークステーションに搬送する。
ここで、第２の目標ロボットとは、次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文に対応する在庫コンテナを搬送するロボットであり、第１の目標ロボットと同じでもよいし、部分的に同じでもよいし、全く異なってもよい。

次回の注文グループ及び／又は処理待ちの注文を目標ワークステーションに割り当てた後に、サーバーは、目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテム及び搬送中の在庫コンテナ上の注文アイテムは、次回の注文グループ及び／又は処理待ちの注文に関連する注文アイテムを完全に含んでいるかどうかを判断し、完全に含んでいる場合、目標ワークステーションを制御し次回の注文グループ及び／又は処理待ちの注文に基づいて注文アイテムの仕分けを実行し、完全に含んでいない場合、サーバーは、目標ワークステーションを制御し次回の注文グループ及び／又は処理待ちの注文に基づいて注文アイテムの仕分けを実行して、それと同時に、注文情報、在庫情報、在庫コンテナ選択ポリシー、最適ルートに従って、含んでいない注文アイテムが所在する在庫コンテナと第２の目標ロボットを確定し、且つ、第２の目標ロボットを制御して在庫コンテナの搬送を実行する。これにより、仕分けしながら搬送することで、仕分け人員の待ち時間を減らして、仕分け効率を向上させることができる。また、電子商取引会社の物流の回転速度を加速して倉庫の利用率を向上させ，それにより電子商取引サービス会社のサービス品質及びクライアントの満足度を促進する。

本発明の実施例に係る注文処理方法は、少なくとも部分的に注文アイテムの一致度に基づいて、注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部に対して組み合わせ処理を行うことにより、少なくとも１つの注文グループを得て、少なくとも部分的に在庫コンテナ選択ルールとアルゴリズムに基づいて、複数の選択可能な在庫コンテナの組み合わせを取得し、複数の在庫コンテナの組み合わせのうちの数が最も少ない１つの組み合わせに含まれる在庫コンテナを目標在庫コンテナとする。関連技術における「ＧＴＰ」の知能仕分けシステムは、仕分け人員が指示に従って必要とされる注文アイテムを取り出して指定したコンテナに入れることにより、仕分けタスクが終了した後、ロボットは在庫コンテナを指定位置に送り返し、次回の注文は該在庫コンテナを更に必要とするとき、ロボットは再び搬送の過程を繰り返すことで、仕分けの作業効率を低下させる問題を回避し、複数の仕分けワークステーションが高負荷の仕分け状態に達することを保証し、さらに全体的な仕分け効率を向上させる。

実施例７
図１３は本発明の実施例７に係る注文処理装置の構造ブロック図であり、この装置は本発明の実施例に係る注文処理方法を実行することができ、方法を実行することに対応する機能モジュールと効果を備える。図１３に示すように、この装置は、
少なくとも部分的に注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部の注文アイテムの一致度に基づいて、処理待ちの注文を組み合わせて少なくとも１つの注文グループに組み合わせ、１つの前記注文グループは１つの前記ウェーブタスクであるように構成される仕分け注文グループ確定モジュール１３１０と、
少なくとも部分的に在庫コンテナ選択ルールとアルゴリズムに基づいて、複数の選択可能な在庫コンテナの組み合わせを取得し、複数の在庫コンテナの組み合わせのうちの数が最も少ない１つの組み合わせに含まれる在庫コンテナを目標在庫コンテナとするように構成される仕分け注文グループ処理モジュール１３２０とを含む。

本発明の実施例に係る注文処理装置は、「ＧＴＰ」の知能仕分の全過程に対して注文の処理を実現する。関連技術における「ＧＴＰ」の知能仕分けシステムにおいて、注文同士の類似度を分析しないまま注文を割り当てることに起因して仕分け効率が低いという問題を解決し、複数の注文を組み合わせ、ロボットが在庫コンテナを搬送する回数を減らし、さらに仕分け効率が大幅に向上する。

例示として、仕分け注文グループ確定モジュール１３１０は、
少なくとも部分的に仕分け壁のバケットの数に基づいて、注文グループに含まれる処理待ちの注文の注文数を確定し、
注文アイテムの一致度が第１の一致度閾値以上で、且つ数量が注文数以下である処理待ちの注文を１つの注文グループとして組み合わせるように構成される。

一実施例において、前記装置は、さらに
少なくとも部分的に処理待ちの注文の優先度、作成時間、締め切り時間に基づいて、予め設定されたスクリーニングルールに従って、処理待ちの注文に対して初期スクリーニングを行うように構成される初期スクリーニングモジュールを含むことができる。
仕分け注文グループ確定モジュールは、さらに、注文アイテムの一致度が第１の一致度閾値以上で、且つ数量が注文数以下であるスクリーニングした後の処理待ちの注文を１つの注文グループとして組み合わせるように構成される。

一実施例において、前記装置は、さらに
第１の目標ロボットを制御して少なくとも１つの目標仕分けの注文グループに基づいて目標在庫コンテナの搬送を実行した後、ウェーブタスク割り当てのトリガー条件に応答して、第１の目標ロボットを制御して目標在庫コンテナを前記目標ワークステーションに滞在させるとともに、ウェーブタスクと前記注文プールにおける処理待ちの注文グループ及び／又は処理待ちの注文同士の注文アイテムの一致度または注文の一致度に基づいて、次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文を確定するように構成される次回の仕分け注文グループ確定モジュールを含むことができる。

例示として、次回の仕分け注文確定モジュールは、目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫及び搬送中の在庫コンテナ上の注文アイテムを、注文プールにおける処理待ちの注文グループ及び／又は処理待ちの注文中の注文アイテムと照合し、注文アイテムの一致度が第２の一致度閾値より大きい注文グループ及び／又は処理待ちの注文を次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文とするように構成される。

例示として、次回の仕分け注文確定モジュールは、さらに、目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテム及び搬送中の在庫コンテナ上の注文アイテムを、注文プールにおける処理待ちの注文グループ及び／又は処理待ちの注文と照合し、注文の一致度が第２の一致度閾値より大きい注文グループ及び／又は処理待ちの注文を次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文とするように構成される。

一実施例において、仕分け注文グループ処理モジュール１３２０は、さらに、目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテム及び搬送中の在庫コンテナ上の注文アイテムは、次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文に関連する注文アイテムを完全に含んでいないと、含まれていない注文アイテムが所在する在庫コンテナ情報を取得し、第２の目標ロボットを制御してこの在庫コンテナ情報と次回の目標ワークステーションに割り当てる注文グループ及び／又は処理待ちの注文に基づいて、在庫コンテナの搬送を実行するように構成される。

例示として、仕分け注文グループ処理モジュール１３２０は、さらに、少なくとも部分的に目標注文情報、在庫情報、在庫コンテナ選択ポリシーに基づいて、目標在庫コンテナを確定し、目標在庫コンテナと、ロボットが目標在庫コンテナに達する最適なルートに基づいて、第１の目標ロボットを確定し、第１の目標ロボットを制御して目標在庫コンテナの搬送を実行するように構成される。

実施例８
電子商取引産業において、１つの品目の注文（単品単体注文）だけで合計注文のかなりの割合を占めており、このような注文は倉庫管理の難しさと複雑さを増大させている。

伝統的な倉庫や、自動化ライブラリーにおいて、伝統的な仕分けのパッケージ化モードは「ピックしながらソートする」というモードを含み、ただし、「ピックしながらソートする」のモードとは、荷物仕分けの過程で、異なる注文に対応する注文アイテムを異なる包装箱や、荷物仕分けケージカートの異なる在庫管理ユニット（Ｓｔｏｃｋ Ｋｅｅｐｉｎｇ Ｕｎｉｔ，ＳＫＵ）に入れ、仕分けを完成した後に、それを確認・梱包するとき、その中の注文アイテムの品質と数量を保証するように、全ての包装箱をスキャンして確認する。しかし、この仕分けのパッケージ化モードには、依然として以下の不足や欠陥が存在する。従来の伝統的な仕分けモードは大量の単品注文に直面しているとき、荷物仕分けケージカートの在庫管理ユニットが限られているため、１つのウェーブの注文タスクには、仕分け完了するまで、複数回仕分けする必要があるため、仕分けルート、仕分け作業、確認作業を何度も繰り返し、倉庫管理システムに対して、人力資源、機器等に大きな資源の浪費と負荷をもたらし、また、この状況は倉庫自動化、特に物流ロボットの介入により深刻となり、これにより、倉庫管理の効率と自動化利用率が低下する。

図１４は本発明の実施例８に係る注文処理方法のフローチャートであり、本実施例は、単品単体類の注文をまとめて仕分けする場合と確認・梱包する場合に適用することができ、この方法は注文処理装置により実行することができ、この装置がソフトウェア及び／又はハードウェアの形態で実現することができ、図１４に示すような制御システム内のサーバーに配置することができる。ただし、前記方法は、Ｓ１４１０〜Ｓ１４３０を含む。
Ｓ１４１０において、注文情報に応じて注文形態を認識し、認識した注文形態に基づいて少なくとも１つの処理待ちの注文に対してマーキングを行い、ただし、前記注文形態は単品単体類を含む。

ユーザーがネットショップで買い物をして発注した後、注文は注文管理システム（Ｏｒｄｅｒ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ，ＯＭＳ）に入力して、注文管理システム（ＯＭＳ）に応じて倉庫を確定し、注文情報を倉庫管理情報システム（Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ，ＷＭＳ）の注文プールに送信し、ただし、注文情報は宅配便情報、注文アイテムの種類、数量等を含む。注文アイテムの種類と数量によって各注文の注文形態を決定し、この形態は単品単体類、単品多体類、多品多体類を含む。倉庫管理情報システム（ＷＭＳ）は、後続に注文プールにおける処理待ちの注文に対してスクリーニングを行うように、受信した注文情報に応じて注文形態を認識し、認識した注文形態に対してマーキングを行う。

Ｓ１４２０において、前記注文形態のマーキングに従って、注文プールにおける単品単体類の注文を確定する。
本実施例において、注文プールにおける全ての注文形態がマーキングされた注文に対して、分類用の知能アルゴリズムにより、そこから全ての単品単体類の注文をスクリーニングすることができる。一実施例において、スクリーニングした単品単体類の注文に対して、さらに分類することもでき、例示として、同じ注文アイテムを含む単品単体類の注文を一種類に分割し、あるいは注文先が同じ単品単体類の注文を別の種類に分割する。

Ｓ１４３０において、前記単品単体類のウェーブタスクに対して仕分けを行うように、前記単品単体類の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、ただし、前記１つの単品単体類のウェーブタスクは少なくとも１つの単品単体類の注文を含む。

本実施例において、グループウェーブポリシーに応じて前記単品単体類の注文に対してグループウェーブを行うことができ、ただし、グループウェーブポリシーに注文形態次元を設定し、且つ、倉庫管理と業務ニーズに応じて、柔軟に調整して、単体をまとめて仕分けすることに対する柔軟性適応を実現することができる。一実施例において、Ｓ１４２０でスクリーニングした単品単体類の注文に基づいて、且つ、グループウェーブポリシーに応じて、一定数の単品単体類の注文にグループウェーブを行い、少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクを得て、各単品単体類のウェーブタスクに対してまとめて仕分けを集中して行うことと、後続の確認・梱包を行うように、前記１つの単品単体類のウェーブタスクは、少なくとも１つの単品単体類の注文を含む。

本実施例において、倉庫管理情報システムに応じて、注文情報に基づいて、注文形態を認識し標定し、その中の単品単体類注文を選出し、グループウェーブポリシーに基づいて、グループウェーブを行い、少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクを得て、得た少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに基づいて、仕分けと確認・梱包を行うことを容易にする。これにより、単品単体類の注文の仕分けと確認・梱包の効率を向上させ、倉庫管理作業の流れ全体の効率を向上させることができる。

実施例９
図１５は本発明の実施例９に係る注文処理方法のフロー模式図である。本実施例は、上述した実施例に基づいて最適化され、前記注文処理方法はＳ１５１０〜Ｓ１５４０を含む。
Ｓ１５１０において、注文情報に応じて注文形態を認識し、認識した注文形態に基づいて少なくとも１つの処理待ちの注文に対してマーキングを行い、ただし、前記注文形態は単品単体類を含む。
Ｓ１５２０において、前記注文形態のマーキングに従って、単品単体類の注文を確定する。
本実施例において、注文プールから単品単体類の注文における注文アイテムが同一の注文をスクリーニングする。
Ｓ１５３０において、単品単体類のウェーブタスクに対して仕分けを行うように、前記単品単体類の注文における注文アイテムが同一の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、ただし、前記１つの単品単体類のウェーブタスクは少なくとも１つの単品単体類の注文を含む。

マーキングした注文形態に応じて、単品単体類の注文を選出し、その中の注文アイテムが同一の注文をスクリーニングして、少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、例示として、各ウェーブタスク注文数の閾値を予め設定しておき、各ウェーブタスクの仕分け回数をできるだけ減らすことを保証することができる。確定した単品単体類の注文における注文アイテムが同一の注文に応じて、この類注文の数量と第１の数量閾値との関係を判断し、確定した注文数が第１の数量閾値以下である場合、確定した前記注文を１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、確定した注文数が第１の数量閾値より大きい場合、確定した注文数と第１の数量閾値に応じて、確定した前記注文を少なくとも２つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることで、少なくとも２つの単品単体ウェーブタスクにおける注文数をいずれも第１の数量閾値以下にする。ただし、前記第１の数量閾値は、実際の業務に応じて、確定することができ、例えば、第１の数量閾値は１００である。

後続に、この単品単体類のウェーブタスクに応じて、同一の注文アイテムを集中して仕分けしてもよい。ここで、荷物を仕分けするとき、１つのウェーブタスクの注文アイテムを１つの仕分け箱に入れることができ、しかも、仕分けをする必要がなく、且つ、各ウェーブタスクに含まれる注文の合計数が第１の数量閾値よりも少ないため、各ウェーブタスクの仕分け回数、特に体積が小さい注文アイテムの仕分け回数を減らすことができ、さらに、仕分けを一度に行うだけで、このウェーブ注文の仕分けを完成することができ、仕分けを完成した注文アイテムが確認・梱包台に直接搬送され確認・梱包されてもよい。一実施例において、注文アイテムを仕分けする位置と確認・梱包台の両方も目標ワークステーションと称することができる。

Ｓ１５４０において、仕分け箱（またはユニパックと称する）における単品単体類の注文の注文アイテム情報を確定し、前記単品単体類の注文の注文アイテム情報に応じて、前記単品単体類の注文に対して注文アイテムリスト及び／又は速達伝票を印刷して、前記注文アイテムリスト及び／又は速達伝票が注文アイテムと一緒にパッケージ化され、ただし、パッケージ化された包装箱の数量は、前記仕分け箱における単品単体類の注文の数量と同じである。

確認・梱包台で仕分け箱における注文アイテムに対して確認を行い、仕分け箱における注文アイテムの数量、外装破損状況、注文アイテム情報を確認することを含み、ただし、注文アイテムが同一であるため、いずれかの注文アイテムのバーコードをスキャンするだけで、このウェーブの全ての注文の注文アイテム情報を得ることができる。確認の過程で、異常な問題が発見されると、異常注文処理メカニズムを起動し、問題がなければ、梱包台で前記注文アイテムリストまたは速達伝票を注文アイテムと一緒にパッケージ化するように、注文アイテム情報と注文アイテムの数量に応じて、バッグ材と同じ数量の包装箱を確定し、同時に、同じ数量の注文アイテムリストまたは速達伝票を印刷する。一実施例において、各注文アイテムリストまたは速達伝票をいずれかの注文アイテムと一緒に１つの包装箱に入れ、指定した梱包台でパッケージ化を完成する。

本実施例において、前記単品単体類の注文のうちの注文アイテムが同一の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、ウェーブタスクに従って、仕分けを集中して行うことにより、確認・梱包台でいずれかの単品単体類の注文の注文アイテム情報を取得するだけで、バッグ材と注文アイテムリストまたは速達伝票を確定することができ、梱包台で前記注文アイテムリスト及び／又は速達伝票を注文アイテムと一緒にパッケージ化することで、このウェーブ注文のバッチ確認とバッチ梱包を実現することができる。

実施例１０
図１６は本発明の実施例１０に係る注文処理方法のフロー模式図である。本実施例は、上述した実施例に基づいて最適化され、前記方法は具体的にＳ１６１０〜Ｓ１６４０を含む。
Ｓ１６１０において、注文情報に応じて注文形態を認識し、認識した注文形態に基づいて注文に対してマーキングを行い、ただし、前記注文形態は単品単体類を含む。
Ｓ１６２０において、前記注文形態のマーキングに従って、単品単体類の注文を確定する。
本実施例において、注文プールから単品単体類の注文における注文の配送先が同一の都市の注文をスクリーニングする。
Ｓ１６３０において、単品単体類のウェーブタスクに対して仕分けを行うように、前記単品単体類の注文における配送先が同一の都市の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、ただし、各単品単体類のウェーブタスクにおける単品単体類の注文は異なる注文アイテムを含む。

本実施例において、注文配送先の属する都市が異なることに応じて、異なる注文アイテムを含むが配送先が同一都市の単品単体類の注文をスクリーニングして、単品単体類の注文における配送先が同一都市の注文の数と第２の数量閾値との関係を判断し、確定した注文数が第２の数量閾値以下である場合、確定した前記注文を１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、確定した注文数が第２の数量閾値より大きい場合、確定した注文数と第２の数量閾値に応じて、確定した前記注文を少なくとも２つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることで、少なくとも２つの単品単体ウェーブタスクにおける注文数をいずれも第２の数量閾値以下にする。

荷物を仕分けするとき、１つのウェーブタスクに含まれる注文アイテムを１つの仕分け箱に入れることができ、仕分けをする必要がなく、且つ、各ウェーブタスクに含まれる注文の合計数が第２の数量閾値よりも少ないため、各ウェーブタスクの仕分け回数、特に体積が小さい注文アイテムの仕分け回数を減らすことができ、さらに、仕分けを一度に行うだけで、１つのウェーブ注文の仕分けを完成することができ、仕分けを完成した注文アイテムが確認・梱包台に直接搬送され確認・梱包されてもよい。

Ｓ１６４０において、選択したバッグ材に基づいて、前記注文アイテムリスト又は速達伝票と注文アイテムとをパッケージ化するように、仕分け箱中の単品単体類の注文アイテム情報を逐一に取得し、前記注文アイテム情報に応じてバッグ材を確定し、前記単品単体類の注文に対応する注文アイテムリスト又は速達伝票を印刷する。

仕分け箱における注文アイテムの数と外装が破損していないことを確定した場合、仕分け箱における異なる注文アイテムに対して、注文アイテムでのバーコードを逐一にスキャンすることにより、各注文アイテムの注文アイテム情報を取得し、各注文の注文アイテム情報に基づいて、バッグ材を確定し、それに対応する注文アイテムリストまたは速達伝票を印刷し、パッケージ化を完成するように、これらを所定の梱包台に搬送する。

本実施例は、注文をまとめて仕分けをするように、異なる注文アイテムを含む単品単体類の注文を１つのウェーブを組み合わせ、荷物を仕分けするとき、注文アイテムを１つの仕分け箱に入れることにより、このウェーブの注文アイテムの仕分け回数を減らし、確認・梱包台で各注文の注文アイテム情報を逐一に取得し、対応するバッグ材と注文アイテムリストまたは速達伝票を確定し、指定した梱包台に搬送して、パッケージ化を完成し、これにより、仕分け確認・梱包の効率を向上させ、倉庫管理作業の流れ全体の効率が向上する。

実施例１１
図１７は本発明の実施例１１に係る注文処理装置の構造模式図であり、図１７に示すように、前記装置は、
注文情報に応じて注文形態を認識し、認識した注文形態に基づいて少なくとも１つの処理待ちの注文に対してマーキングを行い、ただし、前記注文形態は単品単体類を含むように構成されるマーキング認識モジュール１７１０と、
前記注文形態のマーキングに従って、注文プールにおける単品単体類の注文を確定するように構成される確定モジュール１７２０と、
各単品単体類のウェーブタスクに対して仕分けを行うように、前記単品単体類の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、ただし、前記１つの単品単体類のウェーブタスクは少なくとも１つの単品単体類の注文を含むように構成されるグループウェーブモジュール１７３０とを含む。

本実施例において、マーキング認識モジュール１７１０は、注文情報に基づいて、注文形態を認識してマーキングし、確定モジュール１７２０はニーズに応じて必要とされるグループウェーブの単品単体類の注文をスクリーニングし、グループウェーブモジュール１７３０は、グループウェーブポリシーに応じて、確定モジュール１７２０が確定した単品単体類の注文に対してグループウェーブを行うことで、得られた少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに応じて仕分けと確認・梱包を行う。これにより、単品単体類の注文の仕分け確認・梱包の効率を向上させ、倉庫管理作業の流れ全体の効率を向上させることができる。

前記１つまたは複数の実施例に基づいて、前記グループウェーブモジュールは、さらに、
前記単品単体類の注文における注文アイテムが同一の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせるように構成される。

前記１つまたは複数の実施例に基づいて、前記グループウェーブモジュールは、さらに、
前記単品単体類の注文における注文アイテムが同一の注文を確定し、
確定した注文数が第１の予め設定された閾値以下である場合、確定した前記注文を１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、
確定した注文数量が第１の予め設定された閾値より大きい場合、確定した注文数と第１の予め設定された閾値に応じて、確定した前記注文を少なくとも２つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることで、少なくとも２つの単品単体類のウェーブタスクにおける注文数をいずれも第１の予め設定された閾値以下にするように構成される。

前記１つまたは複数の実施例に基づいて、前記装置は、さらに
仕分け箱における単品単体類の注文の注文アイテム情報を確定し、前記単品単体類の注文の注文アイテム情報に応じて、前記単品単体類の注文に対して注文アイテムリスト及び／又は速達伝票を印刷し、ただし、パッケージ化された包装箱の数量は、前記仕分け箱における単品単体類の注文の数量と同じである。前記注文アイテムリスト及び／又は速達伝票が注文アイテムと一緒にパッケージ化されるように構成される第１の確認・梱包モジュールを含む。

前記１つまたは複数の実施例に基づいて、前記グループウェーブモジュールは、さらに、
前記単品単体類の注文における配送先が同一都市の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、ただし、各単品単体類のウェーブタスクにおける単品単体類の注文は、異なる注文アイテムを含むように構成される。

前記１つまたは複数の実施例に基づいて、前記グループウェーブモジュールは、さらに、
前記単品単体類の注文における配送先が同一都市の注文を確定し、
確定した注文数が第２の数量閾値以下である場合、確定した前記注文を１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、
確定した注文数が第２の数量閾値より大きい場合、確定した注文数と第２の数量閾値に応じて、確定した前記注文を少なくとも２つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることで、少なくとも２つの単品単体類のウェーブタスクにおける注文数をいずれも第２の数量閾値以下にするように構成される。

前記１つまたは複数の実施例に基づいて、前記装置は、さらに
選択したバッグ材に基づいて、注文アイテムリスト又は速達伝票と注文アイテムとをパッケージ化するように、仕分け箱における単品単体類注文の注文アイテム情報を逐一に取得し、前記注文アイテム情報に応じてバッグ材を確定し、それに対応する注文アイテムリスト又は速達伝票を印刷するように構成される第２の確認・梱包モジュールを含む。

本発明の実施例に係る注文処理装置は本発明の実施例に係る注文処理方法を実行することができ、方法を実行することに対応する機能モジュールと効果を備える。

実施例１２
伝統的な配送センターの物流作業モードについては、その手動的な仕事量が多く、人力搬送と手動仕分け効率が低く、ミス率が高く、電子商取引物流の多種類、小ロット等の特徴を満たすことができず、電子商取引物流システムの知能化、自動化システムの肝心な技術を採用し、電子商取引物流の業務プロセスの能力を向上させることが強く要望されている。注文取引センターを例にすると、通常少なくとも１つのプラットフォームにより注文を処理し、注文は通常順方向の注文と逆方向の注文を含み、ただし、順方向の注文は一般的に購入の注文であり、例えば、ユーザーは電子商取引のプラットフォームでいくつかの服を購入すると、システムはこれらの服を１つの順方向の注文にパッケージ化する。逆方向の注文は一般的に返品注文であり、例えば、ユーザーは電子商取引のプラットフォームでいくつかの服を購入したが、返品して、返品注文を形成し、逆方向の注文は、プラットフォームで分解、分類等をする必要があり、処理速度が遅い。通常プラットフォームでは、順方向の注文と逆方向の注文の両方を含む注文セットが受信され、逆方向の注文が存在し、逆方向の注文の処理時間が遅いため、プラットフォームでこのセットに対する処理速度が遅すぎる。

図１８において、本発明の実施例は、注文処理システム（注文処理システムはローカルサーバーでもクラウドサーバーでもよい）で動作する注文処理方法であって、このシステムは、電子商取引のプラットフォームの注文処理システムであってもよいし、企業の生産処理の注文処理システムであってもよく、取引センターや倉庫として設定するがこれに限定されない注文処理方法を提供する。この方法はＳ１８１０〜Ｓ１８４０を含む。

Ｓ１８１０において、注文セットを受信する。

一実施例において、前記注文セットは少なくとも１つの第１種類の注文と少なくとも１つの第２種類の注文を含み、前記第１種類の注文と第２種類の注文は１つまたは複数の注文アイテムを含む。前記第１種類の注文は順方向の注文であり、通常一般的な注文が購入の注文であり、例えば、ユーザーは電子商取引のプラットフォームでいくつかの服を購入し、システムはこれらの服を１つの順方向の注文にパッケージ化する。逆方向の注文は一般的に返品注文であり、例えば、ユーザーは電子商取引のプラットフォームでいくつかの服を購入したが、返品して、返品注文を形成する。

一実施例において、注文処理システムは注文セットを受信し、注文セットを受信する前に、他のシステムにより、受信した注文を分類し、注文セットを形成して注文システムに送信し、前記注文の受信と分類のステップは、注文処理システムにより直接行われてもよく、ここで限定するものではない。注文は、ユーザーが端末を介して送信し、端末上のアプリケーション（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ＡＰＰ）を介して注文を送信したり、端末内のブラウザを介して電商サーバーにログインして注文を送信したり、直接電話などを介して注文を送信したりすることができ、本発明では制限されない。

一実施例において、注文セット（複数の処理待ちの注文）を受信した後、システムは注文セットに対して分解分析を行い、複数の順方向の注文と逆方向の注文に分解して、各注文における各注文アイテムの標識を解析し、各注文における各注文アイテムの数量を計算する。

Ｓ１８２０において、１つ又は複数のロボットを制御して第２種類の注文に対して第１の処理を行う。

一実施例において、本発明の実施例は、ロボットを使用して、注文アイテムの搬送を行い、例えば、搬送ロボットは、無人搬送車（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ，ＡＧＶ）であり、バッテリーを動力源とし、非接触制御ガイド装置を搭載した無人走行自動化搬送台車であり、自動ガイド台車である。その特徴は、上位機を介して台車を制御し、制御プログラムを埋め込むことができ、最終的にコンピューターによりコマンドを送信し、その監視下で、無人走行を実現し、自動的に上位機が計画したルートに沿って走行し、指定した場所に到着して、一連の作業任務を完成し、次回のコマンドを待つことができる。ＡＧＶの内部に車載制御、ルート計画、コンピューター制御と原理、システムシミュレーション、無線通信、ナビゲーション位置決め、情報収集と処理、自動充電等の技術を含み、そのシステムは複数台のＡＧＶに対して、合理的なルート計画、ルート最適化選択、リアルタイム環境監視などを実現することができ、ＡＧＶ衝突を回避し、複数台のＡＧＶの協調作業が安定して実行できることを保証する。

一実施例において、システムはまず、ロボットを制御して、逆方向の注文に対して、第２の処理を行い、前記第２の処理は、前記逆方向の注文における注文アイテムに対応する在庫コンテナを一時倉庫に搬入することであり、前記一時倉庫は、パッケージ化または入庫する直前の注文アイテムを収容するように構成される。

Ｓ１８３０において、１つ又は複数のロボットを制御して第２の注文に対して第２の処理を行う。

一実施例において、システムは、ロボットを制御し、逆方向の注文に対して、第２の処理を行い、それと同時にまたはその後、ロボットを制御して第１種類の注文に対して、第２の処理を行い、前記第２の処理は、第１種類の注文における注文アイテムを、対応する在庫コンテナからプラットフォーム（または目標ワークステーションと称する）に取り出して仕分けしパッケージ化することである。

Ｓ１８４０において、１つ又は複数のロボットを制御して第２の注文に対して第３の処理を行う。

一実施例において、第１種類の注文を処理した後、システムは１つ又は複数のロボットを制御して第２の注文に対して第３の処理を行い、前記第３の処理は、第２種類の注文における注文アイテムを一時倉庫の在庫コンテナに搬送することである。

一実施例において、各在庫コンテナは注文アイテムの種類に対応し、各在庫コンテナは在庫コンテナ標識（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＩＤ）とその中に記憶された注文アイテムの種類標識を有し、前記注文アイテムの種類標識と在庫コンテナＩＤは在庫コンテナのＩＤメモリに記憶され、在庫コンテナ上の通信モジュールを介してサーバーに同期させることができ、サーバーは通信モジュールを介して前記注文アイテムの種類標識と在庫コンテナＩＤを修正することができる。

一実施例において、前記ロボットと前記在庫コンテナとは一対一に対応し、例えば、倉庫に合計１００個の在庫コンテナがある場合、それらに対応するために、１００台のロボットが必要であり、システムにはロボットと在庫容器との対応表が記憶・保護されており、各在庫コンテナは１つの在庫コンテナＩＤを有し、各ロボットは１つのロボットＩＤを有し、前記対応表に記憶され、このようにすると、ロボットの制御が簡単で、各在庫コンテナに対して１つの専用のロボットが搬送サービスを行うメリットがある。

一実施例において、前記ロボットと前記在庫コンテナとは一対多の関係にあり、例えば、倉庫に１００個の在庫コンテナがあり、５０台のロボットがそれと対応し、各ロボットは２個の在庫コンテナへサービスを提供するように限定され、ロボットのサービス効率を向上させるために、前記２個の在庫コンテナは同じ注文アイテムを収容する在庫コンテナであってもよい。

一実施例において、前記ロボットと前記在庫コンテナとは対応する関係がなく、システムにより統一的に制御され、同じ時間で１つのロボットが複数の在庫容器へサービスを提供する可能性があり、このようにすると、すべてのロボットを十分にスケジューリングすることができ、ロボットの使用効率が向上し、必要とされるロボットが少ないメリットがある。

一実施例において、効率を向上させるために、ロボットを制御して返品注文に対して第１の処理を行う前に、システムは、まず購入注文における注文アイテムと返品注文における注文アイテムとが一致するかどうかを判断し、例えば、購入注文はマグカップを含み、注文アイテムの種類標識がＡ００１であり、返品注文も注文アイテムの種類標識がＡ００１のマグカップを含むと、この購入注文とこの返品注文は注文アイテムが一致するため、ロボットを制御してこのマグカップを返品注文から取り出して、一時収容コンテナに入れ、前記一時収容コンテナはプラットフォームの近傍にある。その後、第１の処理を行う場合、前記マグカップに対応する在庫コンテナは一時倉庫に入る必要がなく、第２の処理を行う場合、ロボットを制御してプラットフォームの近傍の一時収容コンテナからマグカップを直接取り出してパッケージ化して購入注文に入れ、このように、倉庫から在庫コンテナを一時倉庫に取り出すステップと倉庫へマグカップを取り出すステップを省略し、効率を部分的に向上させることができる。

一実施例において、効率を向上させるために、ロボットを制御して購入注文に対して第２の処理を行う前に、システムは、第１の処理で一時倉庫に搬入された在庫コンテナと第２の処理における対応する在庫コンテナとが一致するかどうかを判断し、一致する場合、第２の処理は、購入注文における注文アイテムを一時倉庫の在庫コンテナから仕分けをしてパッケージ化する。一実施例において、第１の処理が完成した後、一時倉庫に１つまたは複数の在庫コンテナが存在することになり、ロボットを制御して購入注文に対して第２の処理を行う前に、システムは、購入注文に必要とされる在庫コンテナが一時倉庫の在庫コンテナと一致するかどうかを判断し、例えば、購入注文に１つのマグカップＡ００１を含み、一時倉庫の在庫コンテナにも注文アイテム標識Ａ００１の在庫コンテナがある場合、ロボットを制御して前記一時倉庫の在庫コンテナからマグカップを取り出す。このように、ロボットが倉庫に行って注文アイテムを受け取る必要がなく、ロボットの搬送ルートと時間を節約できる。
一実施例において、効率を向上させるために、前記第２種類の注文における注文アイテムにヒットした在庫コンテナは、この注文アイテムにヒットした空き位置が最も多い在庫コンテナであり、前記第１種類の注文における注文アイテムにヒットした在庫コンテナは、この注文アイテムにヒットした空き位置が最も少ない在庫コンテナである。注文には複数の一致する注文アイテムが存在する可能性があるため、返品注文における注文アイテムに対して、できるだけ空き位置が多い在庫コンテナを選択することで、空き位置不足による繰り返し搬送を回避する。購入注文に対して、できるだけ空き位置が少ない在庫コンテナを選択し、注文アイテム不足による繰り返し搬送を回避する。一実施例において、前記在庫コンテナは、固定の位置検出又は重量検出によって自動的に注文アイテムの数量を判断できる計数モジュールを含み、固定の位置に応じて判断するとき、在庫コンテナは予め固定の収容位置に分けられ、各収容位置は１つの重量センサまた光センサを含み、どれくらいの重量センサまたは光センサが稼働しているかは、在庫コンテナにどれくらいの注文アイテムがあるかを示し、どれくらいの重量センサまたは光センサが稼働していないかは、在庫コンテナにどれくらいの空き位置があるかを示す。固定の一時収容位置がないとき、重量センサを使用して注文アイテムの数量を見積もることができる。標準化された生産プロセスで生産された製品に対して、その単一の製品の重量が通常固定であり、システムに単一の製品の重量を予め設定することができ、重量センサは一時収容コンテナ上の注文アイテムの総重量を検出するとき、注文アイテムの数量を算出することができ、残りの荷重能力により空き位置の数量を算出することができる。前記注文アイテムの数量と空き位置の数量は、いずれも在庫コンテナのＩＤメモリに記憶され、前記情報は通信モジュールを介してサーバーと同期される。前記情報はテーブルの態様で記憶され、テーブルの例を下記のとおりである。

前記通信モジュールは、ワイヤレスフィデリティ（ｗｉｒｅｌｅｓｓ−ｆｉｄｅｌｉｔｙ，ＷＩＦＩ）、第４世代移動通信システム（Ｆｏｕｒｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｙｓｔｅｍ，４Ｇ）、ブルートゥース（登録商標）（ｂｌｕｅ ｔｅｅｔｈ）、無線周波数認識（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ， ＲＦＩＤ）などであってもよく、本発明では限定されない。

一実施例において、システムは、ロボットを制御する前に、アイドル状態にあるロボットがあるかどうかを判断し、ロボットと在庫コンテナとは対応する関係がない場合を例として、アイドル状態にあるロボットがある場合、アイドル状態の１つまたは複数のロボットを制御して注文に対して処理を行い、アイドル状態にあるロボットがない場合、制御ポリシーに従って、１つのロボットを選択し、処理コマンドをこのロボットのコマンドキューに送信する。一実施例において、システムは複数のロボットを同時に制御することができ、ロボットを制御して注文アイテムを搬送するとき、まずアイドル状態にあるロボットがあるかどうかを判断し、前記アイドル状態のロボットは、搬送タスクのない待機中のロボットであってもよいし、すべての搬送タスクを完成して帰っている最中のロボットであってもよく、アイドル状態にあるロボットがある場合、前記アイドル状態のロボットを制御して対応する処理操作を行い、アイドル状態にあるロボットがない場合、予め設定された制御ポリシーに従って、ロボットを選択し、処理コマンドをこのロボットのコマンドキューに送信する。一実施例において、ロボットは状態の変化を完成するたびに、いずれも自体の状態を制御システムにフィードバックし、以下のようにシステムに記憶・保護されるロボットの状態表を示す。

異なるロボットを識別するために、各ロボットは、１つのロボットＩＤを有し、状態０００はアイドルの状態、状態００１は搬送中、状態０１１は全ての搬送タスクを完成して帰っている最中の状態を示す。状態コードが０００または０１１のロボットがあるとき、これらのロボットに搬送コマンドを直接送信することができ、状態コードが０００のロボットを優先的に指示し、次に状態コードが０１１のロボットに指示し、すべてのロボットの状態が００１であるとき、予め設定された制御ポリシーに従って、標準を満たすロボットを選択し、搬送コマンドをこのロボットのコマンドキューに送信する。一実施例において、前記予め設定された制御ポリシーは、ランダムに選択してもよいし、対応する在庫コンテナに最も近いロボットを選択してもよく、または搬送タスクが最も少ないロボットを選択してもよく、ここでは制限されず、前記ポリシーは予め複数設定されでもよく、異なる時間や注文量に応じて異なる制御ポリシーが使用される。

本発明の実施例は、注文セットにおける順方向の注文及び逆方向の注文の状況に応じて、自動的に注文の処理順序を手配し、順方向の注文を優先的に処理するとともに、逆方向の注文の処理準備作業を完成した後、逆方向の注文を処理することができ、このように、注文の処理プロセスの流れが最適化され、注文の処理効率が向上する。

実施例１３
図１９を参照して、本発明の実施例は、
注文セットを受信し、前記注文セットは少なくとも１つの第１種類の注文と少なくとも１つの第２種類の注文を含み、前記第１種類の注文と第２種類の注文は１つまたは複数の注文アイテムを含むように構成される受信モジュール１９１０と、
前記第１種類の注文における注文アイテムと前記第２種類の注文における注文アイテムとが一致するかどうかを判断し、前記第１種類の注文における注文アイテムと前記第２種類の注文における注文アイテムとが一致するという判断結果に応答し、１つまたは複数のロボットを制御して前記第２種類の注文における一致する注文アイテムを取り出して、一時収容コンテナに入れるように構成される第１の判断モジュール１９２０と、
１つまたは複数のロボットを制御して前記一時収容コンテナから前記第１種類の注文における注文アイテムを仕分けしてパッケージ化するように構成される制御モジュール１９３０とを含む注文処理装置を提供する。

一実施例において、この装置は、さらに、
１つまたは複数のロボットを制御して前記第２種類の注文に対して第１の処理を行い、前記第１の処理は、前記第２種類の注文における注文アイテムに対応する在庫コンテナを一時倉庫に搬入することを含むように構成される第１の制御モジュールと、
１つまたは複数のロボットを制御して前記第１種類の注文に対して第２の処理を行い、前記第２の処理は、前記第１種類の注文における注文アイテムをヒットした在庫コンテナから仕分けしてパッケージ化し、ここで、前記第１の処理で一時倉庫に搬入した在庫コンテナと前記第２の処理でヒットした在庫コンテナとが一致するかどうかを判断し、前記第１の処理で一時倉庫に搬入した在庫コンテナと前記第２の処理でヒットした在庫コンテナとが一致するという判断結果に応答して、前記第２の処理は、一時倉庫における在庫コンテナから前記第１種類の注文における注文アイテムを仕分けしてパッケージ化し、前記第１の処理で一時倉庫に搬入した在庫コンテナと前記第２の処理でヒットした在庫コンテナとが一致しないという判断結果に応答して、前記第２の処理は、ヒットした在庫コンテナから前記第１種類の注文における注文アイテムを仕分けしてパッケージ化することであるように構成される第２の制御モジュールと、
１つまたは複数のロボットを制御して前記第２種類の注文に対して第３の処理を行い、前記第３の処理は、第２種類の注文における注文アイテムを一時倉庫の在庫コンテナに搬入することを含むように構成される第３の制御モジュールとを含む。
制御過程の実施形態は、Ｓ１８１０〜Ｓ１８４０と同じであるので、ここでは説明を省略する。

一実施例において、この実施例における注文処理装置において、前記第１種類の注文が購入注文であり、前記第２種類の注文が返品注文である。

一実施例において、この実施例では、前記第１の処理は、第２種類の注文における注文アイテムに対応する在庫コンテナを一時倉庫に搬入することであり、前記第２の処理は、第１種類の注文における注文アイテムを対応する在庫コンテナから仕分けしてパッケージ化することであり、前記第３の処理は、第２種類の注文における注文アイテムを一時倉庫の在庫コンテナに搬入することである。

一実施例において、前記注文処理装置は、さらに、注文における注文アイテムの生産が完成したかどうかを判断し、前記注文アイテムの生産が完成した場合、ロボットを制御して前記注文アイテムを注文の在庫コンテナに入れるように構成される。

一実施例において、この実施例では、前記第１の処理と前記第２の処理とを同時に行う。

一実施例において、この実施例では、前記ロボットと前記在庫コンテナとを一対一に対応させる。

一実施例において、前記注文処理装置は、さらに、第１の処理を行う前に、購入注文における注文アイテムと返品注文における注文アイテムとが一致するかどうかを判断し、一致する場合、１つまたは複数のロボットを制御して前記返品注文における一致する注文アイテムを取り出し、一時収容コンテナに入れるように構成される第１の判断制御モジュールを含む。

一実施例において、この実施例では、第２の処理を行うとき、第１の注文における注文アイテムを前記一時収容コンテナから仕分けしてパッケージ化する。

一実施例において、前記注文処理装置は、さらに、ロボットを毎回制御する前に、アイドル状態にあるロボットがあるかどうかを判断し、アイドル状態にあるロボットがある場合、アイドル状態の１つまたは複数のロボットを制御して注文に対して処理を行い、アイドル状態にあるロボットがない場合、制御ポリシーに従って、ロボットを選択し、処理コマンドをこのロボットのコマンドキューに送信するように構成される第２の判断制御モジュールを含む。

一実施例において、前記注文処理装置は、さらに、第１の処理で一時倉庫に搬入した在庫コンテナと第２の処理で対応する在庫コンテナとが一致するかどうかを判断し、一致する場合、第２の処理は、第１種類の注文における注文アイテムを一時倉庫における在庫コンテナから仕分けしてパッケージ化するように構成される第２の判断制御モジュールを含む。

一実施例において、この実施例では、前記第２種類の注文における注文アイテムにヒットした在庫コンテナは、第２の注文における注文アイテムにヒットした空き位置が最も多い在庫コンテナであり、前記第１種類の注文における注文アイテムにヒットした在庫コンテナは、第１の注文アイテムにヒットした空き位置が最も少ない在庫コンテナである。

前記注文処理装置により実行されるステップの実施形態は、Ｓ１８１０〜Ｓ１８４０の実施形態と同じであるので、ここでは説明を省略する。

実施例１４
図２０は本発明の実施例１４に係るサーバーの構造模式図である。図２０は本発明の実施形態を実現するために用いられることに適した例示的なサーバー４１２のブロック図を示す。図２０に示すサーバー４１２は、一例にすぎず、本発明の実施形態の機能及び使用範囲に対して何ら制限を与えるべきではない。

図２０に示すように、サーバー４１２は汎用サーバーとして表現される。サーバー４１２のアセンブリは、１つまたは複数のプロセッサー４１６、記憶装置４２８、異なるシステムアセンブリ（記憶装置４２８とプロセッサー４１６を含む）を接続するためのバス４１８を含むことができるが、これらに限定されない。

バス４１８は、いくつかの種類のバス構造のうちの１つまたは複数の構造を示し、記憶装置のバスまたは記憶装置のコントローラ、周辺バス、グラフィックア加速ポート、プロセッサー、または複数のバス構造のうちの任意のバス構造を使用するローカルバスを含む。例えば、これらのアーキテクチャは、工業規格アーキテクチャ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｕｂｖｅｒｓｉｖｅ Ａｌｌｉａｎｃｅ，ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｈａｎｎｅｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＭＡＣ）バス、拡張ＩＳＡバス、ビデオ電子規格協会（Ｖｉｄｅｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，ＶＥＳＡ）ローカルバスと周辺アセンブリ相互接続（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｅｒｃｏｎｎｅｃ，ＰＣＩ）バスを含むが、これらに限定されない。

サーバー４１２は、多種のコンピューター可読記憶媒体を含む。これらの媒体は、サーバー４１２がアクセス可能な任意の利用可能な媒体とすることができ、揮発性および不揮発性の媒体、可搬および不可搬の媒体を含む。

記憶装置４２８は、揮発性メモリ態様のコンピューター可読媒体、例えば、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｃｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ，ＲＡＭ）４３０及び／又はキャッシュメモリ４３２を含むことができる。サーバー４１２は、さらに他の可搬／不可搬の、揮発性／不揮発性のコンピューターシステム記憶媒体を含むことができる。一例として、記憶システム４３４は、読み書き可能な、不可搬の不揮発性の磁気記憶媒体（図２０に示されておらず、通常は「ハードディスクドライブ」と称する）に構成されてもよい。図２０に示されていないが、可搬の不揮発性の磁気ディスク（例えば、「フレキシブルディスク」）読み書き用のディスクドライブを提供し、可搬の不揮発性の光ディスク、例えば、コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ，ＣＤ−ＲＯＭ）、ディジタルビデオディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｄｅｏ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ，ＤＶＤ−ＲＯＭ）または他の光媒体）読み書き用の光ディスクドライブを提供することができる。これらの場合、各ドライブは、１つまたは複数のデータ媒体のインタフェースを介してバス４１８に接続されることができる。記憶装置４２８は、少なくとも１つのプログラム製品を含むことができ、このプログラム製品が、一組の（例えば、少なくとも１つの）プログラムモジュールを有し、これらのプログラムモジュールは本発明の１つまたは複数の実施例の機能を実行するように構成される。

一組の（少なくとも１つの）プログラムモジュール４４２を有するプログラム／ユーティリティ４４０は、例えば、記憶装置４２８に記憶されてもよい。このようなプログラムモジュール４４２は、オペレーティングシステム、１つまたは複数のアプリケーションプログラム、他のプログラムモジュール、プログラムデータを含むが、これらに限定されない。これらの例の単独または組み合わせには、ネットワーク環境の実現が含まれ得る。プログラムモジュール４４２は、通常本発明の実施例における機能及び／又は方法を実行する。

サーバー４１２は、１つまたは複数の外部機器４１４（例えば、キーボード、ポインティング端末、ディスプレイ４２４等）と通信すること、ユーザーがこのサーバー４１２と対話できるようにする１つまたは複数の端末と通信すること、及び／又はこのサーバー４１２が１つまたは複数の他のコンピューティング端末と通信できるようにする任意の端末（例えばネットワークカード、モデムなど）と通信することが可能である。このような通信は、入出力（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ，Ｉ／Ｏ）インタフェース４２２を介して行うことができる。さらに、サーバー４１２は、ネットワークアダプタ４２０を介して、１つまたは複数のネットワーク（例えば、ローカルリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＷＡＮ）及び／又はパブリックネットワーク、例えば、インターネット）と通信することもできる。図２０に示すように、ネットワークアダプタ４２０は、バス４１８を介してサーバー４１２の他のモジュールと通信する。図示していないが、サーバー４１２と連携して他のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュールを使用することができ、マイクロコード、ターミナルドライブ、冗長プロセッサー、外部ディスクドライブアレイ、ＲＡＩＤ（Ｒｅｄｕｎｄａｎｔ Ａｒｒａｙｓ ｏｆ Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｄｉｓｋｓ）システム、テープドライブ、データバックアップ記憶システム等を含むが、これらに限定されないことが自明である。

プロセッサー４１６は、記憶装置４２８に記憶されているプログラムを実行することにより、１つまたは複数の機能アプリケーションとデータ処理とを実行することにより、本発明のいずれかの実施例に記載の方法を実現する。

それ以外、本発明の実施例は、電子機器であって
少なくとも１つのプロセッサーと、
前記少なくとも１つのプロセッサーと通信接続するメモリとを含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサーが実行可能なコマンドが記憶され、前記コマンドは、前記少なくとも１つのプロセッサーが前記実施例または実施形態に記載の注文処理方法を実行することができるように、前記少なくとも１つのプロセッサーにより実行される、電子機器をさらに提供する。

図２１を参照して、図２１は、本発明の実施例に係る電子機器２１００の構造模式図を示し、電子機器２１００は少なくとも１つのプロセッサー２１１０（例えば、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ，ＣＰＵ））、少なくとも１つの入出力インタフェース２１４０、メモリ２１２０、少なくとも１つの通信バス２１３０を含み、これらの構成要素間の接続通信を可能にするように構成される。少なくとも１つのプロセッサー２１１０は、メモリ２１２０に記憶された実行可能なモジュール、例えば、コンピュータープログラムを実行するように設定される。メモリ２１２０は、非一時メモリ（Ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｍｅｍｏｒｙ）であり、揮発性メモリ、例えば、高速ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｃｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ，ＲＡＭ）を含んでもよいし、不揮発性のメモリ（Ｎｏｎ−ｖｏｌａｔｉｌｅ ｍｅｍｏｒｙ）、例えば、少なくとも１つの磁気メモリを含んでもよい。少なくとも１つの入出力インタフェース２１４０（有線または無線通信インタフェースとすることができる）を介して少なくとも１つの他のネットワーク要素との通信接続を実現する。

これらの実施形態において、メモリ２１２０はプログラム２１２１を記憶し、プロセッサー２１３０はプログラム２１２１を実行し、前記いずれかの実施例に記載の方法を実行するように構成される。

エンティティまたはオペレーション間には、このような実際の関係または順序が存在する。さらに、「含む」、「備える」またはその他のバリエーションは、排他的ではないものをカバーすることを意味するため、一連の要素を含むプロセス、方法、注文アイテムまたは機器は、それらの要素だけでなく、明示的に記載されていない他の要素も含み、あるいは、そのようなプロセス、方法、注文アイテムまたは機器にとって固有の要素も含む。それ以上の制限がない限り、「〜を含む」で定義された要素は、その要素を含むプロセス、方法、注文アイテムまたは機器に他の同じ要素が存在することを排除するものではない。

本明細書の１つまたは複数の実施例は、いずれも関連する形態で説明され、複数の実施例間は、同じ部分又は類似する部分が互いに参照すればよく、各実施例は、他の実施例との相違点を重点として説明するものである。

装置の実施例に対して、基本的に方法の実施例と類似するため、説明は相対的に簡単で、関連する点は方法の実施例の説明の部分を参照すればよい。

フローチャートで表され、または他の形態で説明される論理および／またはステップは、例えば、論理機能を実現するための実行可能なコマンドのシーケンステーブルであると考えられてもよく、いかなるコンピューター可読媒体により実現されてもよく、コマンド実行システム、装置または機器（例えば、コンピューターのシステムに基づいて、プロセッサーのシステムまたは他のコマンド実行可能なシステム、装置または機器からコマンドを受信し実行する可能なシステムを含む）に使用され、またはこれらのコマンド実行システム、装置または機器に連携して使用されることができる。本明細書において、「コンピューター可読媒体」は、コマンド実行システム、装置または機構に使用され、またはこれらのコマンド実行システム、装置または機器に連携して使用されるためのプログラムを、包含、記憶、通信、伝播、または伝送可能な任意の装置とすることができる。また、プログラムは、例えば、紙または他の媒体を光学的にスキャンした後、編集、解釈、または必要に応じて他の適切な方法で処理することにより電子的に取得し、コンピュータメモリに記憶されることができるため、コンピューター可読媒体は、プログラムを印刷した紙や他の適切な媒体であってもよい。

本発明の各部分は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせにより実現されてもよいことを理解できる。

前記実施形態において、複数のステップまたは方法は、メモリに記憶され、適切なコマンド実行システムにより実行されるソフトウェアまたはファームウェアにより実現されてもよい。例えば、ハードウェアで実現されれば、他の実施形態と同様に、データ信号に対して論理機能を実現するための論理ゲートを有する離散論理回路、適切な組み合わせ論理ゲートを有する専用集積回路、プログラマブルゲートアレイ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ，ＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ，ＦＰＧＡ）等の本分野で知られるいかなる技術、またはそれらの組み合わせにより実現されてもよい。

実施例１５
本発明の実施例１５は、コンピューター可読記憶媒体であって、コンピュータープログラムが記憶され、このコンピュータープログラムはプロセッサーにより実行されるとき、本発明のいずれかの実施例に記載の方法を実現する、コンピューター可読記憶媒体を提供する。

本発明の実施例のコンピューター記憶媒体は、１つまたは複数のコンピューター可読媒体の任意の組み合わせを採用することができる。コンピューター可読媒体は、コンピューター可読信号媒体またはコンピューター可読記憶媒体とすることができる。コンピューター可読記憶媒体は、例えば、電子、磁気、光、電磁気、赤外線、または半導体のシステム、装置、またはデバイス、あるいは任意の組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピューター可読記憶媒体は、１つまたは複数のリード線を有する電気的接続、携帯型コンピューター磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ，ＲＯＭ）、消去可能でプログラム可能な読み出し専用メモリ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ，ＥＰＲＯＭ）またはフラッシュメモリ、光ファイバ、携帯型コンパクト磁気ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶装置、磁気記憶装置、あるいは上記の任意の適切な組み合わせを含む（非網羅的リスト）。本明細書において、コンピューター可読記憶媒体は、プログラムを含むか、または記憶する任意の有形媒体であってもよく、このプログラムは、コマンド実行システム、装置またはデバイスに使用されるか、または連携して使用されてもよい。

コンピューター可読信号媒体は、コンピューター可読プログラムコードが記憶されている、ベースバンドにまたは搬送波の一部として伝播されるデータ信号を含むことができる。そのような伝播データ信号は、電磁信号、光信号、または上記の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない様々な形態を採用することができる。コンピューター可読信号媒体は、コマンド実行のシステム、装置、またはデバイスに使用され、あるいはこれらに連携して使用されるためのプログラムを、送信、伝播、または転送できるコンピューター可読記憶媒体以外の任意のコンピューター可読媒体とすることもできる。

コンピューター可読媒体に含まれるプログラムコードは、無線、電線、光ケーブル、無線周波数（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ＰＦ）など、または上記の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない任意の適切な媒体により伝送できる。

本発明の動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語と、「Ｃ」言語などの一般的な手続き型プログラミング言語とを含む１つまたは複数のプログラミング言語、あるいはそれらの組み合わせで記述することができる。プログラムコードは、完全にユーザーのコンピューターで、部分的にユーザーのコンピューターで、独立したソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザーのコンピューター、部分的にリモートコンピューターにより実行されることができ、または、完全にリモートコンピューターまたは端末により実行されることができる。リモートコンピューターに関連する場合、リモートコンピューターは、ＬＡＮまたはＷＡＮを含む任意の種類のネットワークを介してユーザーのコンピューターに接続されることができ、または、外部コンピューター（例えば、インターネットサービスプロバイダによりインターネットを介して接続される）に接続されることができる。

Claims (37)

1. 注文処理方法であって、
   少なくとも１つの処理待ちの注文を受信し、前記少なくとも１つの処理待ちの注文を注文プールに入れることと、
   前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割することと、
   前記少なくとも１つのウェーブタスクのうちのいずれかのウェーブタスクについて、前記ウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択し、前記ウェーブタスクに対して前記目標在庫コンテナを搬送する目標ロボットを選択することと、
   前記目標ロボットを制御して前記注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記ウェーブタスクに対応する目標ワークステーションに搬送することとを含む、注文処理方法。
2. 前記ウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択することは、
   前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータに応じて、前記ウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択することを含む、請求項１に記載の注文処理方法。
3. 前記ウェーブタスクに対して前記目標在庫コンテナを搬送する目標ロボットを選択することは、
   前記目標ロボットを制御して前記注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記目標ワークステーションに搬送するように、少なくとも部分的に目標ワークステーションの位置情報に応じて、前記目標ロボットをスケジューリングすることを含む、請求項２に記載の注文処理方法。
4. 前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割することは、
   前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部に対し、異なる次元に従って、併合・分類し、前記少なくとも１つのウェーブタスクを得ることを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の注文処理方法。
5. 前記次元は、荷主、倉庫エリア、出庫タイプ、運送業者、締め切り時間、注文優先度の少なくとも１つを含む、請求項４に記載の注文処理方法。
6. 前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータに応じて、前記ウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当てることは、
   前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータに応じて、前記注文アイテムにおける一致する注文アイテムを確定することと、
   前記一致する注文アイテムを含む在庫コンテナの数に応じて、前記ウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当てることとを含み、
   前記目標ワークステーションにおける前記一致する注文アイテムを含む在庫コンテナの数が第１の閾値を超える、請求項２または３に記載の注文処理方法。
7. 前記目標ロボットを制御して前記注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記目標ワークステーションに搬送するように、少なくとも部分的に前記目標ワークステーションの位置情報に応じて、前記目標ロボットをスケジューリングすることは、
   少なくとも部分的に前記目標ワークステーションの位置情報に応じて、ナビゲーション距離が距離閾値を超えない目標ロボットを検索することと、
   検索された前記目標ロボットにスケジューリングコマンドを送信し、前記スケジューリングコマンドは、検索された前記目標ロボットを指示して前記注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記目標ワークステーションまで搬送するために用いられることとを含み、
   前記ナビゲーション距離は、前記目標ロボットが現在位置から前記注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記目標ワークステーションに搬送するまでの走行距離である、請求項３に記載の注文処理方法。
8. 前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータに応じて、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択することは、
   前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータに応じて、在庫コンテナ上の前記注文アイテムの生産日に関するＦＥＦＯ原則と前記在庫コンテナ上の前記注文アイテムの入庫時間に関するＦＩＦＯ原則に従って、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択することを含む、請求項２または３に記載の注文処理方法。
9. 前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータに応じて、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択することは、
   前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムのパラメータに応じて、前記目標ワークステーションに対応する在庫コンテナプールの前記目標在庫コンテナ、在庫コンテナエリア内の、前記在庫コンテナプール以外の前記目標在庫コンテナを順に選択しヒットさせ、前記目標在庫コンテナに含まれる、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文の注文アイテムの数が第２の閾値を超えることを含む、請求項２〜３、６〜８のいずれか１項に記載の注文処理方法。
10. 前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割することは、
    少なくとも部分的に前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部同士の注文アイテムの一致度に基づいて、処理待ちの注文の一部または全部を組み合わせて少なくとも１つの注文グループに組み合わせ、１つの前記注文グループは１つの前記ウェーブタスクであることを含む、請求項１に記載の注文処理方法。
11. 前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択することは、
    少なくとも部分的に在庫コンテナ選択ルールとアルゴリズムに基づいて、複数の選択可能な在庫コンテナの組み合わせを取得することと、
    複数の在庫コンテナの組み合わせのうちの数が最も少ない１つの組み合わせに含まれる在庫コンテナを目標在庫コンテナとすることとを含む、請求項１０に記載の注文処理方法。
12. 少なくとも部分的に前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部同士の注文アイテムの一致度に基づいて、処理待ちの注文の一部または全部を組み合わせて少なくとも１つの注文グループに組み合わせることは、
    少なくとも部分的に仕分け壁のバケットの数に基づいて、前記注文グループに含まれる処理待ちの注文の注文数を確定することと、
    前記注文アイテムの一致度が第１の一致度閾値以上で、且つ数量が前記注文数以下である処理待ちの注文を１つの注文グループとして組み合わせることを含む、請求項１０または１１に記載の注文処理方法。
13. 前記注文アイテムの一致度が第１の一致度閾値以上で、且つ前記数量が前記注文数以下である処理待ちの注文を１つの注文グループとして組み合わせる前に、
    少なくとも部分的に前記処理待ちの注文の優先度と作成時間に基づいて、予め設定されたスクリーニングルールに従って、前記処理待ちの注文に対して初期スクリーニングを行うことをさらに含み、
    前記注文アイテムの一致度が第１の一致度閾値より大きく、且つ数量が前記注文数以下である処理待ちの注文を１つの注文グループとして組み合わせることは、
    前記注文アイテムの一致度が第１の一致度閾値以上で、且つ前記数量が前記注文数以下であるスクリーニングした後の処理待ちの注文を１つの注文グループとして組み合わせることを含む、請求項１２に記載の注文処理方法。
14. 前記目標ロボットは、第１の目標ロボットであり、
    前記注文処理方法は、
    ウェーブタスク割り当てのトリガー条件に応答して、第１の目標ロボットを制御して前記目標在庫コンテナを前記目標ワークステーションに滞在させるとともに、少なくとも部分的に前記ウェーブタスクと前記注文プールにおける処理待ちの目標注文同士のアイテムの一致度または注文の一致度に基づいて、次回の前記目標ワークステーションに割り当てる目標注文を確定し、前記目標注文は、前記注文プールにおける処理待ちの注文と処理待ちの注文グループのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の注文処理方法。
15. 少なくとも部分的に前記ウェーブタスクと前記注文プールにおける処理待ちの目標注文同士のアイテムの一致度に基づいて、次回の前記目標ワークステーションに割り当てる目標注文を確定することは、
    前記目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテム及び搬送中の前記目標在庫コンテナ上の在庫アイテムを、前記注文プールにおける処理待ちの目標注文中の注文アイテムと照合し、前記注文アイテムの一致度が第２の一致度閾値より大きい目標注文を次回の前記目標ワークステーションに割り当てる目標注文とすることを含む、請求項１４に記載の注文処理方法。
16. 少なくとも部分的に前記注文グループと前記注文プールにおける処理待ちの目標注文同士の注文の一致度に基づいて、次回の前記目標ワークステーションに割り当てる目標注文を確定することは、
    前記目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテム及び搬送中の前記目標在庫コンテナ上の在庫アイテムを、前記注文プールにおける処理待ちの目標注文と照合し、注文の一致度が第３の一致度閾値より大きい目標注文を次回の前記目標ワークステーションに割り当てる目標注文とすることを含む、請求項１４に記載の注文処理方法。
17. 少なくとも部分的に前記注文グループと前記注文プールにおける処理待ちの目標注文同士の注文の一致度に基づいて、次回の前記目標ワークステーションに割り当てる目標注文を確定した後に、
    前記目標ワークステーションの在庫コンテナ上の余剰の在庫アイテム及び搬送中の前記目標在庫コンテナ上の在庫アイテムは、前記次回の前記目標ワークステーションに割り当てる目標注文の注文アイテムを完全に含んでいないと、含まれていない注文アイテムが所在する在庫コンテナを確定し、第２の目標ロボットを制御して在庫コンテナに含まれていない注文アイテムが所在する在庫コンテナを前記目標ワークステーションに搬送することをさらに含む、請求項１４に記載の注文処理方法。
18. 前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択することは、少なくとも部分的に目標注文情報、在庫情報、在庫コンテナ選択ポリシーに基づいて、前記目標在庫コンテナを確定することを含み、
    前記ウェーブタスクに対して前記目標在庫コンテナを搬送する目標ロボットを選択することは、
    前記目標在庫コンテナとロボットが前記目標在庫コンテナに達する最適なルートに基づいて、前記目標ロボットを確定することを含む、請求項１に記載の注文処理方法。
19. 前記少なくとも１つの処理待ちの注文を前記注文プールに入れた後に、
    注文情報に応じて注文形態を認識し、認識した注文形態に基づいて前記少なくとも１つの処理待ちの注文に対してマーキングを行い、前記注文形態は単品単体類を含むことをさらに含む、請求項１に記載の注文処理方法。
20. 前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割することは、
    前記注文形態のマーキングに従って、前記注文プールにおける単品単体類の注文を確定することと、
    前記単品単体類のウェーブタスクに対して、仕分けを行うように、前記単品単体類の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、前記１つの単品単体類のウェーブタスクは少なくとも１つの単品単体類の注文を含むこととを含む、請求項１９に記載の注文処理方法。
21. 前記単品単体類の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることは、
    前記単品単体類の注文における注文アイテムが同一の注文を前記少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることを含む、請求項２０に記載の注文処理方法。
22. 前記単品単体類の注文における注文アイテムが同一の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることは、
    前記単品単体類の注文における注文アイテムが同一の注文を確定することと、
    確定した注文数が第１の数量閾値以下であることに応答し、確定した前記注文を１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることと、
    確定した注文数が前記第１の数量閾値よりも大きいことに応答し、確定した注文数及び前記第１の数量閾値に応じて、確定した前記注文を少なくとも２つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることで、前記少なくとも２つの単品単体類のウェーブタスクにおける注文数をいずれも前記第１の数量閾値以下にすることとを含む、請求項２１に記載の注文処理方法。
23. 仕分け箱における単品単体類の注文の注文アイテム情報を確定し、前記単品単体類の注文の注文アイテム情報に応じて、前記単品単体類の注文に対して、注文アイテムリストを印刷する操作と速達伝票を印刷する操作のうちの少なくとも１つの操作を実行し、前記仕分け箱における単品単体類の注文の数量は、パッケージ化される時の包装箱の数量と同じであることをさらに含む、請求項２１または２２に記載の注文処理方法。
24. 前記単品単体類の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることは、
    前記単品単体類の注文における配送先が同一都市の注文を前記少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせ、各単品単体類のウェーブタスクにおける単品単体類の注文は異なる注文アイテムを含むことを含む、請求項２０に記載の注文処理方法。
25. 前記単品単体類の注文における配送先が同一都市の注文を少なくとも１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることは、
    前記単品単体類の注文における配送先が同一都市の注文を確定することと、
    確定した注文数が第２の数量閾値以下であることに応答し、確定した前記注文を１つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることと、
    確定した注文数が前記第２の数量閾値より大きいであることに応答し、確定した注文数以及び前記第２の数量閾値に応じて、確定した前記注文を少なくとも２つの単品単体類のウェーブタスクに組み合わせることで、前記少なくとも２つの単品単体類のウェーブタスクにおける注文数をいずれも第２の数量閾値以下にすることとを含む、請求項２４に記載の注文処理方法。
26. 選択したバッグ材に基づいて、注文アイテムリスト又は速達伝票と注文アイテムとを一緒にパッケージ化するように、仕分け箱における単品単体類の注文の注文アイテム情報を逐一に取得し、前記注文アイテム情報に応じて、バッグ材を確定し、前記単品単体類の注文に対応する前記注文アイテムリスト又は速達伝票を印刷することをさらに含む、請求項２４または２５に記載の注文処理方法。
27. 注文処理方法であって、
    注文セットを受信し、前記注文セットに少なくとも１つの第１種類の注文と少なくとも１つの第２種類の注文を含み、前記第１種類の注文と前記第２種類の注文は１つまたは複数の注文アイテムを含むことと、
    前記第１種類の注文における注文アイテムと前記第２種類の注文における注文アイテムとが一致するかどうかを判断し、前記第１種類の注文における注文アイテムと前記第２種類の注文における注文アイテムとが一致するという判断結果に応答し、１つまたは複数のロボットを制御して前記第２種類の注文における一致する注文アイテムを取り出して、一時収容コンテナに入れることと、
    １つまたは複数のロボットを制御して前記一時収容コンテナから前記第１種類の注文における注文アイテムを仕分けしてパッケージ化することとを含む、注文処理方法。
28. １つまたは複数のロボットを制御して前記第２種類の注文に対して第１の処理を行い、前記第１の処理は、前記第２種類の注文における注文アイテムに対応する在庫コンテナを一時倉庫に搬入することと、
    １つまたは複数のロボットを制御して前記第１種類の注文に対して第２の処理を行い、前記第２の処理は、前記第１種類の注文における注文アイテムをヒットした在庫コンテナから仕分けしてパッケージ化し、前記第１の処理で一時倉庫に搬入した在庫コンテナと前記第２の処理でヒットした在庫コンテナとが一致するかどうかを判断し、前記第１の処理で一時倉庫に搬入した在庫コンテナと前記第２の処理でヒットした在庫コンテナとが一致するという判断結果に応答し、前記第２の処理は、一時倉庫における在庫コンテナから前記第１種類の注文における注文アイテムを仕分けしてパッケージ化し、前記第１の処理で一時倉庫に搬入した在庫コンテナと前記第２の処理でヒットした在庫コンテナとが一致しないという判断結果に応答して、ヒットした在庫コンテナから前記第１種類の注文における注文アイテムを仕分けしてパッケージ化することと、
    １つまたは複数のロボットを制御して前記第２種類の注文に対して第３の処理を行い、前記第３の処理は、第２種類の注文における注文アイテムを一時倉庫の在庫コンテナに搬入することを含むこととをさらに含む、請求項２７に記載の注文処理方法。
29. 前記第１種類の注文が購入注文であり、前記第２種類の注文が返品注文である、請求項２７または２８に記載の注文処理方法。
30. 前記第１の処理と前記第２の処理とを同時に行う、請求項２８に記載の注文処理方法。
31. 前記ロボットと前記在庫コンテナとを一対一に対応させる、請求項２８に記載の注文処理方法。
32. 前記ロボットを毎回制御する前に、
    アイドル状態にあるロボットがあるかどうかを判断することと、
    前記アイドル状態にあるロボットがある判断結果に応答して、アイドル状態の１つまたは複数の前記ロボットを制御して注文に対して処理を行い、前記アイドル状態にあるロボットが無い判断結果に応答して、制御ポリシーに従って、前記ロボットを選択し、処理コマンドを選択した前記ロボットのコマンドキューに送信することとをさらに含む、請求項２７に記載の注文処理方法。
33. 前記第２種類の注文における注文アイテムにヒットした在庫コンテナは、前記第２種類の注文における注文アイテムにヒットした空き位置が最も多い在庫コンテナであり、前記第１種類の注文における注文アイテムにヒットした在庫コンテナは、前記第１種類の注文における注文アイテムにヒットした空き位置が最も少ない在庫コンテナである、請求項２８に記載の注文処理方法。
34. 注文処理装置であって、
    少なくとも１つの処理待ちの注文を受信し、前記少なくとも１つの処理待ちの注文を注文プールに入れるように構成される受信モジュールと、
    前記注文プールにおける処理待ちの注文の一部または全部を少なくとも１つのウェーブタスクに分割するように構成される分割モジュールと、
    前記少なくとも１つのウェーブタスクのうちのいずれかのウェーブタスクについて、前記ウェーブタスクを対応する目標ワークステーションに割り当て、前記ウェーブタスクにおける処理待ちの注文に対して注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを選択し、前記ウェーブタスクに対して目標在庫コンテナを搬送する目標ロボットを選択するように構成される割り当て・選択モジュールと、
    前記目標ロボットを制御して前記注文アイテムにヒットした目標在庫コンテナを前記ウェーブタスクに対応する目標ワークステーションに搬送するように構成されるロボット制御モジュールとを含む、注文処理装置。
35. 注文処理装置であって、
    注文セットを受信し、前記注文セットは少なくとも１つの第１種類の注文と少なくとも１つの第２種類の注文を含み、前記第１種類の注文と第２種類の注文は１つまたは複数の注文アイテムを含むように構成される受信モジュールと、
    前記第１種類の注文における注文アイテムと前記第２種類の注文における注文アイテムとが一致するかどうかを判断し、前記第１種類の注文における注文アイテムと前記第２種類の注文における注文アイテムとが一致するという判断結果に応答し、１つまたは複数のロボットを制御して前記第２種類の注文における一致する注文アイテムを取り出して、一時収容コンテナに入れるように構成される判断モジュールと、
    １つまたは複数のロボットを制御して前記一時収容コンテナから前記第１種類の注文における注文アイテムを仕分けしてパッケージ化するように構成される制御モジュールとを含む、注文処理装置。
36. サーバーであって、
    １つまたは複数のプロセッサーと、
    １つまたは複数のプログラムを記憶するように構成されるメモリとを含み、
    前記１つまたは複数のプログラムは、前記１つまたは複数のプロセッサーにより実行され、前記１つまたは複数のプロセッサーに請求項１〜３３のいずれか１項に記載の方法を実現させる、サーバー。
37. コンピューター可読記憶媒体であって、
    プロセッサーにより実行されるとき、請求項１〜３３のいずれか１項に記載の方法を実現するコンピューターコマンドが記憶されている、コンピューター可読記憶媒体。

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