JP2022091966A - フルフィルメントセンターの優先度値に基づくアウトバウンド予測のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】アウトバウンド予測のためのシステム及びコンピュータ実施方法を提供する。【解決手段】方法は、各地域の各フルフィルメントセンター（ＦＣ）への優先度値の初期配分を受信するブロック５０１と、シミュレーションアルゴリズムを使用して、初期配分のシミュレーションを実行するブロック５０２と、各ＦＣのアウトバウンド容量利用値を計算するブロック５０３と、所定のしきい値を超えるアウトバウンド容量利用値を含むＦＣの数を決定するブロック５０４と、優先度値の１つ又は複数の追加の配分を生成するために、決定した数のＦＣをシミュレーションアルゴリズムに供給するブロック５０５と、優先度値の１つ又は複数の追加の配分に基づいて、最適な一組の優先度値を含むＦＣ優先度フィルタを生成するブロック５０６と、生成されたＦＣ優先度フィルタに基づいて、複数のＦＣの間の複数のＳＫＵの割り当てを変更するブロック５０７と、を含む。【選択図】図５

Description

本開示は、一般に、アウトバウンド予測のためのコンピュータ化されたシステムおよび
方法に関する。特に、本開示の実施形態は、シミュレーションアルゴリズムによって生成
されたフルフィルメントセンター（ＦＣ）優先度フィルタに基づくアウトバウンド予測に
関連する発明的および非従来型のシステムに関する。

通常、顧客注文が行われると、注文は１つまたは複数のフルフィルメントセンターに転
送される必要がある。しかし、顧客注文、特にオンラインの顧客注文は、多くの異なる地
域にいる多くの異なる顧客によって行われるため、注文は多くの異なる宛先に結びつけら
れる。したがって、注文は適切なフルフィルメントセンターにルーティングされ、最終的
には宛先に正しくルーティングされるように、適切に並べ替える必要がある。

出荷業務を最適化し、アウトバウンド製品の出荷ルートを特定するためのシステムおよ
び方法はすでに存在する。例えば、従来の方法では、出荷ルートに従って出荷をシミュレ
ートする。最適なルーティングプランを決定するために、代替ルーティングモジュールが
ユーザ入力に従ってパッケージルーティングデータを変更することができる。つまり、ユ
ーザは、元のパッケージルーティングデータに関連するデータを手動で変更し、各ルーテ
ィング変更の影響を表示することができる。このプロセスは、最適なルーティングプラン
が決定されるまで繰り返される。

しかし、製品のアウトバウンド予測のためのこれらの従来のシステムと方法は、主に手
動の変更とパラメータの個々の組み合わせの繰り返しテストを必要とするため、困難で時
間がかかり、不正確である。特に、地域全体に複数のフルフィルメントセンターがあるエ
ンティティの場合、顧客注文を最初に受け取るレベル、インバウンド／収納／在庫の見積
もりが決定されるレベル、および様々なフルフィルメントセンターに注文を割り当てるロ
ジックが決定されるレベルを含む、プロセスのすべてのレベルで製品のアウトバウンドフ
ローを複製することは非常に困難で時間がかかる。さらに、従来のシステムと方法では、
手動で変更し、変更するたびにテストを繰り返す必要があるため、シミュレーションは、
きめ細かいスケールではなく、より大きなスケールでしか実行することができない。例え
ば、シミュレーションは、ＳＫＵに基づく在庫管理単位（ＳＫＵ）ではなく、製品タイプ
に基づく製品タイプでのみ実行することができる。

さらに、製品のアウトバウンドフローを予測するための従来のシステムおよび方法では
、「ｗｈａｔ ｉｆ」解析ができない。すなわち、従来のシステムおよび方法は、発生す
る可能性があり、将来の製品のアウトバウンドフローに重大な影響を与える可能性がある
、特定の製品に対する顧客需要の予期せぬ増加などの特定のイベントを考慮しない。

したがって、製品のアウトバウンド予測のための改善されたシステムと方法が必要であ
る。特に、ネットワーク内のＦＣのアウトバウンド容量利用率を最適化するために生成さ
れたフルフィルメントセンター（ＦＣ）優先度フィルタに基づくアウトバウンド予測のた
めの改善されたシステムと方法が必要である。さらに、過去の顧客注文および現在保留中
の顧客注文に関連する１つまたは複数のパラメータを考慮に入れるシミュレーションに基
づくアウトバウンド予測のための改善されたシステムおよび方法が必要である。

本開示の一態様は、製品の割り当てを最適化するためのコンピュータ実装システムに関
する。システムは、命令を格納するメモリと、命令を実行するように構成された少なくと
も１つのプロセッサと、を含んでもよい。少なくとも１つのプロセッサは、命令を実行し
て、各地域の各フルフィルメントセンター（ＦＣ）への優先度値の初期配分を受信し、シ
ミュレーションアルゴリズムを使用して、初期配分のシミュレーションを実行し、各ＦＣ
のアウトバウンド容量利用値を計算し、所定のしきい値を超えるアウトバウンド容量利用
値を含むＦＣの数を決定し、優先度値の１つまたは複数の追加の配分を生成するために、
決定された数のＦＣの少なくとも１つをシミュレーションアルゴリズムに供給し、優先度
値の１つまたは複数の追加の配分に基づいて、最適な一組の優先度値を含むＦＣ優先度フ
ィルタを生成し、生成されたＦＣ優先度フィルタに基づいて、複数のＦＣの間の複数のＳ
ＫＵの割り当てを変更するように構成されてもよい。

いくつかの実施形態では、所定のしきい値は、各ＦＣの最小アウトバウンドを含んでも
よい。いくつかの実施形態では、各ＦＣのアウトバウンド容量利用値は、各ＦＣのアウト
バウンド容量に対する各ＦＣのアウトバウンドの比率を含んでもよい。いくつかの実施形
態では、初期配分および１つまたは複数の追加の配分の各々は、優先度値の２次元行列を
含んでもよい。いくつかの実施形態では、各地域の各ＦＣへの優先度値の初期配分は、ラ
ンダムに生成されてもよい。

いくつかの実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、シミュレーションアルゴリ
ズムの少なくとも一部をキャッシュするための命令を実行するようにさらに構成されても
よい。シミュレーションアルゴリズムのキャッシュされた部分は、シミュレーションアル
ゴリズムの各実行で実質的に一定のままである少なくとも１つの制約を含んでもよい。い
くつかの実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、命令を実行して、複数のＦＣの
各々における顧客需要をシミュレートし、シミュレートされた顧客需要に基づいて、複数
のＦＣの間の複数のＳＫＵの割り当てを変更するようにさらに構成されてもよい。いくつ
かの実施形態では、シミュレーションアルゴリズムは、少なくとも１つの制約を含んでも
よく、制約は、ＦＣの各々における顧客需要、ＦＣの最大容量、ＦＣとの互換性、または
ＦＣ間の転送コストのうちの少なくとも１つを含んでもよい。いくつかの実施形態では、
複数のＳＫＵの各々は、製品の製造業者、材料、サイズ、色、包装、タイプ、または重量
のうちの少なくとも１つを示してもよい。

本開示の別の態様は、製品の割り当てを最適化するためのコンピュータ実施方法に関す
る。本方法は、各地域の各フルフィルメントセンター（ＦＣ）への優先度値の初期配分を
受信することと、シミュレーションアルゴリズムを使用して、初期配分のシミュレーショ
ンを実行することと、各ＦＣのアウトバウンド容量利用値を計算することと、所定のしき
い値を超えるアウトバウンド容量利用値を含むＦＣの数を決定することと、優先度値の１
つまたは複数の追加の配分を生成するために、決定された数のＦＣをシミュレーションア
ルゴリズムに供給することと、優先度値の１つまたは複数の追加の配分に基づいて、最適
な一組の優先度値を含むＦＣ優先度フィルタを生成することと、生成されたＦＣ優先度フ
ィルタに基づいて、複数のＦＣの間の複数のＳＫＵの割り当てを変更することと、を含ん
でもよい。

いくつかの実施形態では、所定のしきい値は、各ＦＣの最小アウトバウンドを含んでも
よい。いくつかの実施形態では、各ＦＣのアウトバウンド容量利用値は、各ＦＣのアウト
バウンド容量に対する各ＦＣのアウトバウンドの比率を含んでもよい。いくつかの実施形
態では、初期配分および１つまたは複数の追加の配分の各々は、優先度値の２次元行列を
含んでもよい。いくつかの実施形態では、各地域の各ＦＣへの優先度値の初期配分は、ラ
ンダムに生成されてもよい。

いくつかの実施形態では、本方法は、シミュレーションアルゴリズムの少なくとも一部
をキャッシュすることをさらに含んでもよい。シミュレーションアルゴリズムのキャッシ
ュされた部分は、シミュレーションアルゴリズムの各実行で実質的に一定のままである少
なくとも１つの制約を含んでもよい。いくつかの実施形態では、本方法は、複数のＦＣの
各々における顧客需要をシミュレートすることと、シミュレートされた顧客需要に基づい
て、複数のＦＣの間の複数のＳＫＵの割り当てを変更することと、をさらに含んでもよい
。いくつかの実施形態では、シミュレーションアルゴリズムは、少なくとも１つの制約を
含んでもよく、制約は、ＦＣの各々における顧客需要、ＦＣの最大容量、ＦＣとの互換性
、またはＦＣ間の転送コストのうちの少なくとも１つを含んでもよい。

本開示のさらに別の態様は、製品の割り当てを最適化するためのコンピュータ実装シス
テムに関する。システムは、命令を格納するメモリと、命令を実行するように構成された
少なくとも１つのプロセッサと、を含んでもよい。少なくとも１つのプロセッサは、命令
を実行して、各地域の各フルフィルメントセンター（ＦＣ）への優先度値の初期行列を受
信し、シミュレーションアルゴリズムを使用して、初期行列のシミュレーションを実行し
、各ＦＣのアウトバウンド容量利用値を計算し、所定のしきい値を超えるアウトバウンド
容量利用値を含むＦＣの数を決定し、優先度値の１つまたは複数の追加の行列を生成する
ために、決定された数のＦＣの少なくとも１つをシミュレーションアルゴリズムに供給し
、優先度値の１つまたは複数の追加の行列に基づいて、最適な一組の優先度値を含むＦＣ
優先度フィルタを生成し、生成されたＦＣ優先度フィルタに基づいて、複数のＦＣの間の
複数のＳＫＵの割り当てを変更するように構成されてもよい。各ＦＣのアウトバウンド容
量利用値は、各ＦＣのアウトバウンド容量に対する各ＦＣのアウトバウンドの比率を含ん
でもよい。

他のシステム、方法、およびコンピュータ可読媒体も、本明細書で説明される。

開示された実施形態と一致する、出荷、輸送、および物流業務を可能にする通信のためのコンピュータ化されたシステムを含むネットワークの例示的な実施形態を示す概略ブロック図である。 開示された実施形態と一致する、対話型ユーザインターフェース要素と共に、検索要求を満たす１つまたは複数の検索結果を含むサンプルの検索結果ページ（ＳＲＰ）を示す図である。 開示された実施形態と一致する、対話型ユーザインターフェース要素と共に製品および製品に関する情報を含むサンプルの単一ディスプレイページ（ＳＤＰ）を示す図である。 開示された実施形態と一致する、対話型ユーザインターフェース要素と共に仮想ショッピングカート内のアイテムを含むサンプルのカートページを示す図である。 開示された実施形態と一致する、対話型ユーザインターフェース要素と共に、購入および出荷に関する情報と共に仮想ショッピングカートからのアイテムを含むサンプルの注文ページを示す図である。 開示された実施形態と一致する、開示されたコンピュータ化されたシステムを利用するように構成された例示的なフルフィルメントセンターの概略図である。 開示された実施形態と一致する、アウトバウンド予測システムを含むシステムの例示的な実施形態を示す概略ブロック図である。 開示された実施形態と一致する、各フルフィルメントセンター（ＦＣ）への優先度値の配分の例示的な行列を示す図である。 開示された実施形態と一致する、アウトバウンド予測のための方法の例示的な実施形態を示すフローチャートである。 開示された実施形態と一致する、アウトバウンド予測のためのシステムの例示的な実施形態を示す概略ブロック図である。

以下の詳細な説明は、添付の図面を参照する。可能な限り、図面および以下の説明では
、同一または類似の部分を参照するために、同一の符号が使用される。いくつかの例示的
な実施形態が本明細書で説明されるが、修正、適応、および他の実施態様が可能である。
例えば、置換、追加、または修正が図面に示す構成要素およびステップに行われてもよく
、本明細書に記載された例示的な方法は、開示された方法にステップを置換、並べ替え、
除去、または追加することによって修正されてもよい。したがって、以下の詳細な説明は
、開示された実施形態および実施例に限定されない。むしろ、本発明の適切な範囲は、添
付の特許請求の範囲によって定義される。

本開示の実施形態は、シミュレーションアルゴリズムによって生成されたフルフィルメ
ントセンター（ＦＣ）優先度フィルタに基づくアウトバウンド予測のために構成されたシ
ステムおよび方法に関する。

図１Ａを参照すると、出荷、輸送、および物流動作を可能にする通信のためのコンピュ
ータ化されたシステムを含むシステムの例示的な実施形態を示す概略ブロック図１００が
示されている。図１Ａに示すように、システム１００は様々なシステムを含むことができ
、その各々は、１つまたは複数のネットワークを介して互いに接続することができる。シ
ステムはまた、例えばケーブルを使用して、直接接続を介して互いに接続されてもよい。
図示のシステムは、出荷権限技術（ＳＡＴ）システム１０１、外部フロントエンドシステ
ム１０３、内部フロントエンドシステム１０５、輸送システム１０７、モバイルデバイス
１０７Ａ、１０７Ｂ、１０７Ｃ、売り手ポータル１０９、出荷および注文追跡（ＳＯＴ）
システム１１１、フルフィルメント(履行)最適化（ＦＯ）システム１１３、フルフィルメ
ントメッセージングゲートウェイ（ＦＭＧ）１１５、サプライチェーン管理（ＳＣＭ）シ
ステム１１７、労働力管理システム１１９、モバイルデバイス１１９Ａ、１１９Ｂ、１１
９Ｃ（フルフィルメントセンタ（ＦＣ）２００の内部にあるものとして図示）、第三者パ
ーティフルフィルメントシステム１２１Ａ、１２１Ｂ、１２１Ｃ、フルフィルメントセン
タ認証システム（ＦＣ認証）１２３、労働管理システム（ＬＭＳ）１２５を含む。

ＳＡＴシステム１０１は、いくつかの実施形態では注文状態および配送状態を監視する
コンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＳＡＴ装置１０１は注文がその
約束配送日（ＰＤＤ）を過ぎているかどうかを判定し、新しい注文を開始すること、配達
されていない注文でアイテムを再出荷すること、配達されていない注文をキャンセルする
こと、注文カスタマとのコンタクトを開始することなどを含む適切な処置をとることがで
きる。ＳＡＴ装置１０１は、出力（特定の期間中に出荷された荷物の数のよう）及び入力
（出荷に使用するために受け取った空のボール紙箱の数のよう）を含む他のデータを監視
することもできる。また、ＳＡＴシステム１０１はシステム１００内の異なるデバイス間
のゲートウェイとして機能し、外部フロントエンドシステム１０３およびＦＯシステム１
１３などのデバイス間の通信（例えば、ストアアンドフォワードまたは他の技術を使用す
る）を可能にしてもよい。

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３は外部ユーザがシステム
１００内の１つまたは複数のシステムと対話することを可能にするコンピュータシステム
として実装することができる。例えば、システム１００がシステムの提示を可能にして、
ユーザがアイテムのための注文を配置することを可能にする実施形態では、外部フロント
エンドシステム１０３が検索リクエストを受信し、アイテムページを提示し、決済情報を
要請するウェブサーバとして実装されてもよい。例えば、外部フロントエンドシステム１
０３は、アパッチＨＴＴＰサーバ、マイクロソフトインターネットインフォメーションサ
ービス、ＮＧＩＮＸ等のソフトウェアを実行するコンピュータ又はコンピュータとして実
施することができる。他の実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が外部デバ
イス（例えば、モバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂ）からの要求を受
信および処理し、それらの要求に基づいてデータベースおよび他のデータストアから情報
を取得し、取得した情報に基づいて受信した要求に対する応答を提供するように設計され
たカスタムウェブサーバソフトウェアを実行することができる。

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３がウェブキャッシングシ
ステム、データベース、検索システム、または支払いシステムのうちの１つまたは複数を
含むことができる。一態様では外部フロントエンドシステム１０３がこれらのシステムの
うちの１つまたは複数を備えることができ、別の態様では外部フロントエンドシステム１
０３がこれらのシステムのうちの１つまたは複数に接続されたインターフェース（例えば
、サーバ間、データベース間、または他のネットワーク接続）を備えることができる。

図１Ｂ、図１Ｃ、図１Ｄ、および図１Ｅによって示されるステップの例示的な組は、外
部フロントエンドシステム１０３のいくつかの動作を説明するのに役立つことができる。
外部フロントエンドシステム１０３は提示および／またはディスプレイのために、システ
ム１００内のシステムまたはデバイスから情報を受け取ることができる。例えば、外部フ
ロントエンドシステム１０３は、検索結果を含む１つ以上のウェブページをホスティング
または提供することができる： ページ(ＳＲＰ)(例えば、図１Ｂ）、単一ディテールペー
ジ(ＳＤＰ)(例えば、図１Ｃ）、カードページ（例えば、図１Ｄ）、または注文ページ（
例えば、図１Ｅ）。ユーザデバイス（例えば、モバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュ
ータ１０２Ｂを使用する）は外部フロントエンドシステム１０３にナビゲートし、サーチ
ボックスに入力することによってサーチをリクエストすることができる。外部フロントエ
ンドシステム１０３は、システム１００内の１つまたは複数のシステムからリクエストす
ることができる。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、検索要求を満たす情報
をＦＯシステム１１３に要求してもよい。また、外部フロントエンドシステム１０３は検
索結果に含まれる商品ごとに、約束配送日または「ＰＤＤ」を（ＦＯシステム１１３から
）リクエストし、受信することもできる。
ＰＤＤはいくつかの実施形態では、特定の期間内に、例えば、その日の最後（午後１１
時５９分）までに注文された場合、製品を含む荷物が、いつユーザの所望の場所に到着す
るか、または製品がユーザの所望の場所に配送されることを約束される日付かのいずれか
の推定値を表すことができる（ＰＤＤはＦＯシステム１１３に関して以下でさらに説明さ
れる）。

外部フロントエンドシステム１０３がその情報に基づいてＳＲＰ(例えば、図１Ｂ）を
準備することができる。ＳＲＰは、検索要求を満たす情報を含むことができる。例えば、
これは、検索要求を満たす製品の写真を含むことができる。ＳＲＰはまた、各製品につい
てのそれぞれの価格、または各製品についての強化された配送オプション、ＰＤＤ、重み
、規模、オファー、割引などに関する情報を含んでもよい。外部フロントエンドシステム
１０３は（例えば、ネットワークを介して）要求側ユーザデバイスにＳＲＰを送信するこ
とができる。

次いで、ユーザデバイスは例えば、ユーザインターフェースをクリックまたはタップす
ることによって、または別のインプットデバイスを使用して、ＳＲＰから製品を選択して
、ＳＲＰ上に表される製品を選択し得る。ユーザデバイスは選択されたプロダクトに関す
るリクエストを作成し、それを外部フロントエンドシステム１０３に送ることができる。
これに応じて、外部フロントエンドシステム１０３は、選択された商品に関する情報をリ
クエストすることができる。例えば、情報は、それぞれのＳＲＰ上の製品について提示さ
れる情報を超える追加の情報を含むことができる。これには、例えば、貯蔵寿命、原産国
、体重、大きさ、荷物中のアイテムの個数、取扱説明書、または生成物に関する他の事項
が含まれ得る。また、情報は（例えば、この製品および少なくとも１つの他の製品を購入
した顧客のビッグデータおよび／または機械学習分析に基づく）類似の製品に対する推奨
、頻繁に質問される質問に対する回答、顧客からのレビュー、製造業者情報、写真などを
含むことができる。

外部フロントエンドシステム１０３は受信したプロダクトインフォメーションに基づい
て、ＳＤＰ(単一ディテールページ）（例えば、図１Ｃ）を準備することができる。ＳＤ
Ｐはまた、「今すぐ買う」ボタン、「カードに追加する」ボタン、数量欄、アイテムの写
真等のような他の対話型要素を含んでもよい。ＳＤＰは、製品を提供する売り手のリスト
をさらに含むことができる。リストは各売り手が提供する価格に基づいて注文されてもよ
く、その結果、最低価格で製品を販売することを提案する売り手は最上位にリストされて
もよい。リストは最高ランクの売り手が最上位にリストされるように、売り手ランキング
に基づいて注文されてもよい。売り手ランキングは例えば、約束されたＰＤＤを満たす売
り手の過去の実績を含む、複数の要因に基づいて定式化されてもよい。外部フロントエン
ドシステム１０３は（例えば、ネットワークを介して）要求側ユーザデバイスにＳＤＰを
配信することができる。

依頼元ユーザデバイスは、商品情報を記載したＳＤＰを受け取る場合がある。ＳＤＰを
受信すると、ユーザデバイスはＳＤＰと対話することができる。例えば、要求ユーザデバ
イスのユーザは、ＳＤＰ上の「カートに入れる」ボタンをクリックするか、あるいは他の
方法で対話することができる。これは、ユーザに関連付けられたショッピングカートに製
品を追加する。ユーザデバイスはこのリクエストを送信して、商品をショッピングカート
に追加し、外部フロントエンドシステム１０３に送ることができる。

外部フロントエンドシステム１０３はカートページ（例えば、図１Ｄ）を生成すること
ができる。カートページはいくつかの実施形態ではユーザが仮想の「買物かご」に追加し
た商品をリストし、ユーザデバイスは、ＳＲＰ、ＳＤＰ、または他のページ上のアイコン
をクリックするか、または他の方法で対話することによって、カートページをリクエスト
してもよい。いくつかの実施形態では、カートページがユーザがショッピングカートに追
加したすべての製品、ならびに各製品の数量、各製品のアイテム当たりの価格、関連する
数量に基づく各製品の価格、ＰＤＤに関する情報、配送方法、出荷費用、ショッピングカ
ート内の製品を修正するためのユーザインターフェース要素（例えば、数量の削除または
修正）、他の製品を注文するかまたは製品の定期的な配送を設定するためのオプション、
利息支払いを設定するためのオプション、購入を進めるためのユーザインターフェース要
素などのカート内の製品に関する情報を列挙することができる。ユーザデバイスのユーザ
はショッピングカート内の商品の購入を開始するために、ユーザインターフェース要素（
例えば、「今すぐ買う」と読むボタン）をクリックするか、または他の方法でユーザイン
ターフェース要素と対話することができる。そうすると、ユーザデバイスは、このリクエ
ストを送信して、外部フロントエンドシステム１０３への購入を開始することができる。

外部フロントエンドシステム１０３は購入を開始するためのリクエストの受信に応じて
、注文頁（例えば、図１Ｅ）を発生することができる。注文頁はいくつかの実施形態では
ショッピングカートからのアイテムを再リストし、支払及び出荷に関するインプットを要
求する。例えば、注文ページはショッピングカート内のアイテムの購入者に関する情報（
例えば、名前、住所、電子メールアドレス、電話番号）、受取人に関する情報（例えば、
名前、住所、電話番号、配送情報）、出荷情報（例えば、配送および／または集荷の速度
／方法）、支払情報（例えば、クレジットカード、銀行振込、小切手、記憶クレジット）
、現金受領を要求するためのユーザインターフェース要素（例えば、税務目的のための）
などを要求する区画を含むことができる。外部フロントエンドシステム１０３は、注文頁
をユーザデバイスへ送信することが可能である。

ユーザデバイスは注文頁に情報を入力し、その情報を外部フロントエンドシステム１０
３に送信するユーザインターフェース要素をクリックするか、または他の方法で対話する
ことができる。そこから、外部フロントエンドシステム１０３はショッピングカート内の
製品との新しい注文の作成および加工を可能にするために、システム１００内の様々なシ
ステムに情報を送信することができる。

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が売り手が注文に関する
情報を送受信することを可能にするようにさらに構成されてもよい。

内部フロントエンドシステム１０５はいくつかの実施形態では内部ユーザ（例えば、シ
ステム１００を所有し、運営し、またはリースする団体の従業員）がシステム１００内の
１つまたは複数のシステムと対話することを可能にするコンピュータシステムとして実装
することができる。例えば、ネットワーク１０１がシステムの提示を可能にして、ユーザ
が注文のための注文を配置できるようにする実施形態では、内部ユーザが注文に関する診
断および統計情報を見たり、アイテム情報を修正したり、またはアイテムに関する統計を
見直したりできるようにする、内部フロントエンドシステム１０５をウェブサーバとして
実装することができる。例えば、内蔵フロントエンドシステム１０５は、アパッチＨＴＴ
Ｐサーバ、マイクロソフトインターネットインフォメーションサービス、ＮＧＩＮＸ等の
ソフトウェアを実行するコンピュータ又はコンピュータとして実現することができる。他
の実施形態では、内蔵フロントエンドシステム１０５がシステム１００に示されるシステ
ムまたはデバイス（ならびに図示されない他のデバイス）からの要求を受信および処理し
、それらの要求に基づいてデータベースおよび他のデータストアから情報を取得し、取得
された情報に基づいて受信された要求への応答を提供するように設計されたカスタムウェ
ブサーバソフトウェアを実行することができる。

いくつかの実施形態では、内蔵フロントエンドシステム１０５がウェブキャッシングシ
ステム、データベース、検索システム、支払いシステム、分析システム、注文監視システ
ムなどのうちの１つまたは複数を含むことができる。一態様では内部フロントエンドシス
テム１０５がこれらのシステムのうちの１つまたは複数を備えることができ、別の態様で
は内部フロントエンドシステム１０５がこれらのシステムのうちの１つまたは複数に接続
されたインターフェース（たとえば、サーバ間、データベース間、または他のネットワー
ク接続）を備えることができる。

輸送システム１０７は、いくつかの実施形態ではシステム１００内のシステムまたはデ
バイスとモバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃとの間の通信を可能にするコンピュータシ
ステムとして実施することができる。いくつかの実施形態では、トランスポーテーション
システム１０７が１つまたは複数のモバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃ（例えば、携帯
電話、スマートフォン、ＰＤＡなど）から受信することができる。例えば、いくつかの実
施形態では、モバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃが配送作業員によって操作されるデバ
イスを含んでもよい。配送作業員は、正社員、臨時社員、または交替社員であってもよく
、モバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃを利用して、ユーザによって注文された製品を含
む荷物の配送を行うことができる。例えば、荷物を配信するために、配送作業員は、どの
荷物を配信すべきか、およびそれをどこに配信すべきかを示す通知をモバイルデバイス上
で受信することができる。配送位置に到着すると、配送作業員は荷物を（例えば、トラッ
クの後ろに、または荷物の箱に）配置し、モバイルデバイスを使用して荷物上の識別子に
関連するデータ（例えば、バーコード、イメージ、文字列、ＲＦＩＤタグなど）を走査ま
たは他の方法で捕捉し、荷物を（例えば、前扉に置いたままにし、警備員を置いたままに
し、受信者に渡すなどによって）配信することができる。いくつかの実施形態では、配送
作業員が荷物の写真をキャプチャすることができ、および／またはモバイルデバイスを使
用してシグネチャを取得することができる。モバイルデバイスは例えば、時刻、日付、Ｇ
ＰＳ位置、写真、配送作業員に関連付けられた識別子、モバイルデバイスに関連付けられ
た識別子などを含む配送に関する情報を含む情報を輸送機関１０７に送信することができ
る。輸送システム１０７はシステム１００内の他のシステムによるアクセスのために、こ
の情報をデータベース（図示せず）に記憶することができる。輸送システム１０７はいく
つかの実施形態ではこの情報を使用して、特定の荷物の位置を示す追跡データを準備し、
他のシステムに送信することができる。

いくつかの実施形態ではあるユーザが１つの種類のモバイルデバイスを使用することが
できる（例えば、永久作業員はバーコードスキャナ、スタイラス、および他のデバイスな
どのカスタムハードウェアと共に専用のＰＤＡを使用することができる）が他のユーザは
他の種類のモバイルデバイスを使用することができる（例えば、一時的または移動作業員
は既製の携帯電話および／またはスマートフォンを利用することができる）。

いくつかの実施形態では、交通機関１０７がユーザをそれぞれのデバイスに関連付ける
ことができる。例えば、輸送システム１０７はユーザ（例えば、ユーザ識別子、従業員識
別子、または電話番号）とモバイルデバイス（例えば、国際移動装置アイデンティティ（
ＩＭＥＩ）、国際移動加入識別子（ＩＭＳＩ）、電話番号、汎用一意識別子（ＵＵＩＤ）
、またはグローバル一意（ＧＵＩＤ）によって表される）との間の関連を記憶することが
できる。トランスポートシステム１０７はこの関連付けを、配送上で受信されたデータと
併せて使用して、とりわけ、作業員の位置、作業員の有効性、または作業員のスピードを
決定するために、注文内のデータベースに格納されたデータを分析することができる。

売り手ポータル１０９は、いくつかの実施形態では売り手または他の外部エンティティ
がシステム１００内の１つまたは複数のシステムと電子的に通信することを可能にするコ
ンピュータシステムとして実装され得る。例えば、売り手は、コンピュータシステム（図
示せず）を利用して、売り手が売り手ポータル１０９を使用してシステム１００を通して
売りたい製品について、製品情報、注文情報、連絡先情報などをアップロードまたは提供
することができる。

出荷および注文追跡システム１１１はいくつかの実施形態では（例えば、デバイス１０
２Ａ～１０２Ｂを使用するユーザによって）顧客によって注文された製品を含む荷物の位
置に関する情報を受信し、記憶し、転送するコンピュータシステムとして実装されてもよ
い。いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡装置１１１は顧客が注文した製品を含
む荷物を配送する出荷会社によって運営されるウェブサーバ（図示せず）からの情報をリ
クエストまたは記憶することができる。

いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡システム１１１がシステム１００に示さ
れたシステムからの情報をリクエストし、記憶することができる。例えば、出荷および注
文追跡システム１１１は、輸送システム１０７にリクエストすることができる。上述のよ
うに、交通機関１０７はユーザ（例えば、配送作業員）または乗り物（例えば、配送車）
のうちの１つまたは複数に関連付けられた１つまたは複数のモバイルデバイス１０７Ａ～
１０７Ｃ（例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡなど）から受信することができる
。いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡装置１１１がフルフィルメントセンタ（
例えば、フルフィルメントセンタ２００）内の個々の製品の位置を決定するために、労働
力管理システム（ＷＭＳ）１１９にリクエストすることもできる。出荷および注文追跡シ
ステム１１１は輸送システム１０７またはＷＭＳ １１９のうちの１つまたは複数からデ
ータを要求し、それを処理し、要求に応じてそれをデバイス（たとえば、ユーザデバイス
１０２Ａおよび１０２Ｂ）に提示することができる。

フルフィルメント(履行)最適化（ＦＯ）システム１１３はいくつかの実施形態では他の
システム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３および／または出荷および注文追
跡システム１１１）からのカスタマ注文のための情報を記憶するコンピュータシステムと
して実装されてもよい。また、ＦＯシステム１１３は、特定のアイテムがどこに保持され
ているか、またはどこに記憶されているかを記述する情報を記憶することもできる。たと
えば、特定のアイテムは１つのフルフィルメントセンタにのみ格納でき、他の特定のアイ
テムは複数のフルフィルメントセンタに格納できる。さらに他の実施形態では、特定のフ
ルフィルメントセンタが特定の組のアイテム（例えば、生鮮食品または冷凍食品）のみを
格納するように設計されてもよい。ＦＯシステム１１３はこの情報ならびに関連する情報
（例えば、数量、サイズ、受領日、有効期限など）を格納する。

また、ＦＯシステム１１３は、商品毎に対応するＰＤＤ(約束配送日）を計算してもよ
い。ＰＤＤは、いくつかの実施形態では１つまたは複数の要因に基づくことができる。例
えば、ＦＯシステム１１３は製品に対する過去の需要（例えば、その製品がある期間中に
何回注文されたか）、製品に対する予想需要（例えば、来るべき期間中にその製品を注文
するために何人の顧客が予想されるか）、ある期間中にいくつの製品が注文されたかを示
すネットワーク全体の過去の需要、来るべき期間中にいくつの製品が注文されることが予
想されるかを示すネットワーク全体の予想需要、各フルフィルメントセンタ２００に格納
された製品の１つ以上のカウント、その製品に対する各製品、予想または現行注文などに
基づいて、製品に対するＰＤＤを計算することができる。

いくつかの実施形態では、ＦＯシステム１１３が定期的に（例えば、１時間ごとに）商
品ごとにＰＤＤを決定し、それを検索または他のシステム（例えば、外部フロントエンド
システム１０３、ＳＡＴシステム１０１、出荷および注文追跡システム１１１）に送信す
るためにデータベースに格納することができる。他の実施形態では、ＦＯシステム１１３
が１つまたは複数のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３、ＳＡＴシス
テム１０１、出荷および注文追跡システム１１１）から電子要求を受信し、オンデマンド
でＰＤＤを計算することができる。

フルフィルメントメッセージングゲートウェイ１１５はいくつかの実施形態ではＦＯシ
ステム１１３などのシステム１００内の１つ以上のシステムから１つのフォーマットまた
はプロトコルで要求または応答を受信し、それを別のフォーマットまたはプロトコルに変
換し、変換されたフォーマットまたはプロトコルで、ＷＭＳ １１９または３パーティフ
ルフィルメントシステム１２１Ａ、１２１Ｂ、または１２１Ｃなどの他のシステムに転送
するコンピュータシステムとして実装することができる。

サプライチェーン管理（ＳＣＭ）システム１１７は、いくつかの実施形態では予測機能
を実行するコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、ＳＣＭシステム
１１７は例えば、製品に対する過去の需要、製品に対する予想される需要、ネットワーク
全体の過去の需要、ネットワーク全体の予想される需要、各フルフィルメントセンタ２０
０に格納された計数製品、各製品に対する予想または現行注文などに基づいて、特定の製
品に対する需要の水準を予測することができる。この予測された水準およびすべてのフル
フィルメントセンタにわたるそれぞれの製品の量に応じて、ＳＣＭシステム１１７は特定
の製品に対する予測された需要を満たすのに充分な量を購入し、ストックするための１つ
または複数の購入注文を生成することができる。

労働力管理システム（ＷＭＳ）１１９は、いくつかの実施形態ではワークフローをモニ
タするコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＷＭＳ １１９は個別イ
ベントを示す個別デバイス（例えば、デバイス１０７Ａ－１０７Ｃまたは１１９Ａ－１１
９Ｃ）からイベントデータを受信することができる。例えば、ＷＭＳ １１９は、荷物を
走査するためにこれらのデバイスの１つの使用を示すイベントデータを受信してもよい。
フルフィルメントセンタ２００および図２に関して以下で論じるように、フルフィルメン
トプロセス中に、荷物識別子（例えば、バーコードまたはＲＦＩＤタグデータ）は特定の
段階で機械によってスキャンまたは読み取ることができる（例えば、自動またはハンドヘ
ルドバーコードスキャナ、ＲＦＩＤリーダ、高速カメラ、タブレット１１９Ａ、モバイル
デバイス／ＰＤＡ １１９Ｂ、コンピュータ１１９Ｃなどのデバイス）。ＷＭＳ １１９は
荷物識別子、時刻、日時、位置、ユーザ識別子、または他の情報と共に、荷物識別子の走
査または読取りを示す各々の事象を対応するデータベース（図示せず）に記憶することが
でき、この情報を他のシステム（例えば、出荷および注文追跡システム１１１）に提供す
ることができる。

ＷＭＳ １１９はいくつかの実施形態では１つまたは複数のデバイス（例えば、デバイ
ス１０７Ａ～１０７Ｃまたは１１９Ａ～１１９Ｃ）を、システム１００に関連付けられた
１つまたは複数のユーザに関連付ける情報を記憶してもよい。例えば、いくつかの状況で
は、ユーザ（パートまたはフルタイムの従業員など）は、ユーザがモバイルデバイスを所
有する（例えば、モバイルデバイスがスマートフォンである）という点で、モバイルデバ
イスに関連付けられてもよい。他の状況では、ユーザは、ユーザが一時的にモバイルデバ
イスの管理下にある（例えば、ユーザは日の始めにモバイルデバイスを借り、日中にそれ
を使用し、日の終わりにそれを返す）という点で、モバイルデバイスに関連付けられても
よい。

ＷＭＳ １１９は、いくつかの実施形態ではシステム１００に関連する各ユーザの作業
ログを維持することができる。例えば、ＷＭＳ １１９は任意の割り当てられたプロセス
（例えば、トラックのアンローディング、ピックゾーンからのアイテムのピッキング、仕
分け装置ワーク、パッキングアイテム）、ユーザ識別子、位置（例えば、フルフィルメン
トセンタ２００内のフロアまたはゾーン）、従業員によってシステム内を移動されたユニ
ットの数（例えば、ピックされたアイテムの数、パックされたアイテムの数）、デバイス
に関連付けられた識別子（例えば、デバイス１１９Ａ～１１９Ｃ）などを含む、各従業員
に関連付けられた情報を記憶することができる。いくつかの実施形態では、ＷＭＳ １１
９がデバイス１１９Ａ～１１９Ｃ上で動作するタイムキーピングシステムなどのタイムキ
ーピングシステムからチェックインおよびチェックアウト情報を受信することができる。

第三者フルフィルメント（３ＰＬ）システム１２１Ａ～１２１Ｃは、いくつかの実施形
態ではロジスティクスおよび製品のサードパーティプロバイダに関連するコンピュータシ
ステムを表す。例えば、（図２に関して以下に説明するように）いくつかの製品がフルフ
ィルメントセンタ２００に格納されている間、他の製品は、オフサイトで格納されてもよ
く、オンデマンドで生産されてもよく、またはフルフィルメントセンタ２００に格納する
ために利用できなくてもよい。３ＰＬシステム１２１Ａ～１２１ＣはＦＯシステム１１３
から（例えば、ＦＭＧ １１５を介して）注文を受信するように構成することができ、製
品および／またはサービス（例えば、配送または設置）を顧客に直接的に提供することが
できる。いくつかの実施形態では３ＰＬシステム１２１Ａ～１２１Ｃのうちの１つまたは
複数がシステム１００の一部とすることができ、他の実施形態では３ＰＬシステム１２１
Ａ～１２１Ｃのうちの１つまたは複数がシステム１００の外部（例えば、サードパーティ
プロバイダによって所有または運営される）とすることができる。

フルフィルメントセンタ自動システム（ＦＣ認証）１２３は、いくつかの実施形態では
様々な機能を有するコンピュータシステムとして実装され得る。例えば、いくつかの実施
形態では、ＦＣ認証１２３がシステム１００内の１つまたは複数の他のシステムのための
シングルサインオン（ＳＳＯ）サービスとして動作することができる。例えば、ＦＣ認証
１２３はユーザが内部フロントエンドシステム１０５を介してログインすることを可能に
し、ユーザが出荷および注文追跡系１１１においてリソースにアクセスするための同様の
特権を有していることを決定し、ユーザが２回目のログイン処理を必要とせずにそれらの
特権にアクセスすることを可能にしてもよい。他の実施形態では、ＦＣ認証１２３は、ユ
ーザ（例えば、従業員）が自分自身を特定の作業に関連付けることを可能にしてもよい。
例えば、従業員の中には、電子デバイス（デバイス１１９Ａ～１１９Ｃなど）を持たない
者もいれば、その代わりに、１日の過程中に、フルフィルメントセンタ２００内でタスク
からタスクへ、およびゾーンからゾーンへ移動してもよい。ＦＣ認証１２３は、それらの
従業員は、彼らがどの仕事をしているか、および彼らが様々な時刻にどの区域にいるかを
示すことを可能にするように構成されてもよい。

労働管理システム（ＬＭＳ）１２５は、いくつかの実施形態では従業員（フルタイムお
よびパートタイムの従業員を含む）のための出勤および残業を記憶するコンピュータシス
テムとして実装されてもよい。例えば、ＬＭＳ １２５は、ＦＣ認証１２３、ＷＭＡ １１
９、デバイス１１９Ａ－１１９Ｃ、輸送装置１０７、及び／又はデバイス１０７Ａ－１０
７Ｃから受信することができる。

図１Ａに示される特定の構成は単なる例である。例えば、図１ＡはＦＯシステム１１３
に接続されたＦＣ認証システム１２３を示すが、全ての実施形態がこの特定の構成を必要
とするわけではない。実際、いくつかの実施形態では、システム１００内のシステムがイ
ンターネット、イントラネット、ＷＡＮ(ワイドエリアネットワーク）、ＭＡＮ(メトロポ
リタンエリアネットワーク）、ＩＥＥＥ ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ規格に準拠する無
線ネットワーク、専用線などを含む１つまたは複数の公衆またはプライベートネットワー
クを介して互いに接続され得る。いくつかの実施形態では、システム１００内のシステム
の１つ以上がデータセンター、サーバファームなどに実装された１つ以上の仮想サーバと
して実装されてもよい。

図２は、フルフィルメントセンタ２００を示す。フルフィルメントセンタ２００は、注
文時に顧客に出荷するためのアイテムを格納する物理的な場所の実例である。フルフィル
メントセンタ（ＦＣ）２００は多数のゾーンに分割することができ、その各々を図２に示
す。これらの「ゾーン」はいくつかの実施形態ではアイテムを受け取り、アイテムを保管
し、アイテムを取り出し、アイテムを出荷する処理の様々な段階の間の仮想分割と考える
ことができ、したがって、「ゾーン」は図２に示されているが、ゾーンの他の分割も可能
であり、いくつかの実施形態では図２のゾーンを省略、複製、または修正することができ
る。

インバウンドゾーン２０３は、図１Ａの装置１００を使用して製品を販売しようとする
売り手からアイテムを受け取るＦＣ ２００の領域を表す。例えば、売り手は、台車２０
１を使用してアイテム２０２Ａ及び２０２Ｂを配送することができる。アイテム２０２Ａ
はそれ自体の出荷パレットを占有するのに十分な大きさの単一のアイテムを表すことがで
き、アイテム２０２Ｂは、空間を節約するために同じパレット上に一緒に積み重ねられた
１組のアイテムを表すことができる。

作業員はインバウンドゾーン２０３でアイテムを受け取り、コンピュータシステム（図
示せず）を使用して、アイテムの破損および正当性を任意選択で検査することができる。
例えば、作業員は、コンピュータシステムを使用して、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂ
の数量をアイテムの注文数量と比較することができる。数量が合致しない場合、その作業
員は、アイテム２０２Ａまたは２０２Ｂのうちの１つまたは複数を拒否することができる
。数量が一致すれば、作業員はそれらのアイテムを緩衝地帯２０５まで（例えば、１ドル
、ハンドトラック、フォークリフト、手動で）移動させることができる。緩衝ゾーン２０
５は例えば、予測される需要を満たすのに十分な量のアイテムがピッキングゾーンにある
ため、ピッキングゾーンで現在必要とされていないアイテムのための一時保管領域であっ
てもよい。いくつかの実施形態では、フォークリフト２０６が緩衝ゾーン２０５の周り、
および入りゾーン２０３と落下ゾーン２０７との間でアイテムを移動させるように動作す
る。ピッキングゾーンにアイテム２０２Ａまたは２０２Ｂが必要な場合（例えば、予想さ
れる需要のため）、フォークリフトは、アイテム２０２Ａまたは２０２Ｂを落下ゾーン２
０７に移動させることができる。

ドロップゾーン２０７は、アイテムがピッキングゾーン２０９に移動される前にそれら
を保管するＦＣ ２００の領域であってもよい。ピッキングタスクに割り当てられた作業
員（「ピッカー」）はピッキングゾーン内のアイテム２０２Ａおよび２０２Ｂに接近し、
ピッキングゾーンのバーコードをスキャンし、モバイルデバイス（例えば、デバイス１１
９Ｂ）を使用してアイテム２０２Ａおよび２０２Ｂに関連するバーコードをスキャンする
ことができる。次いで、ピッカーはアイテムをピッキングゾーン２０９まで（例えば、そ
れをカート上に置くか、またはそれを運ぶことによって）取り込むことができる。

ピッキングゾーン２０９は、アイテム２０８が保管ユニット２１０に保管されるＦＣ
２００の領域であってもよい。いくつかの実施形態では、貯蔵ユニット２１０が物理的な
棚、本棚、箱、運搬箱、冷蔵庫、冷凍庫、冷蔵庫などのうちの１つまたは複数を含むこと
ができる。いくつかの実施形態では、ピッキングゾーン２０９が複数のフロアに編成され
てもよい。いくつかの実施形態では、作業員または機械が例えば、フォークリフト、エレ
ベータ、コンベアベルト、カート、ハンドトラック、台車、自動ロボットもしくはデバイ
ス、または手動を含む多数の方法で、ピッキングゾーン２０９内にアイテムを移動させる
ことができる。例えば、ピッカーは、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂを降下ゾーン２０
７の手押し車または台車に載せ、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂをピッキングゾーン２
０９まで歩くことができる。

ピッカーは、保管ユニット２１０上の特定の空間のようなピッキングゾーン２０９内の
特定のスポットにアイテムを配置する（又は「収納する」）命令を受け取ることができる
。例えば、ピッカーはモバイルデバイス（例えば、デバイス１１９Ｂ）を使用してアイテ
ム２０２Ａを走査することができる。デバイスは例えば、通路、棚、及び位置を示す装置
を使用して、ピッカーがアイテム２０２Ａを収納すべき場所を示すことができる。次に、
デバイスはアイテム２０２Ａをその位置に格納する前に、その位置でバーコードを走査す
るようにピッカーを促すことができる。デバイスは（例えば、ワイヤレスネットワークを
介して）図１ＡのＷＭＳ １１９のようなコンピュータシステムにデータを送信し、アイ
テム２０２Ａがデバイス１１９Ｂを使用してユーザによってその位置に格納されたことを
示すことができる。

ユーザが注文を置くと、ピッカーは、保管ユニット２１０から１つまたは複数のアイテ
ム２０８を取り出すための命令をデバイス１１９Ｂ上で受け取ることができる。ピッカー
はアイテム２０８を取り出し、アイテム２０８上のバーコードを走査し、それを搬送メカ
ニズム２１４上に置くことができる。搬送機構２１４はスライドとして表されているが、
いくつかの実施形態では搬送機構がコンベヤーベルト、エレベータ、カート、フォークリ
フト、ハンドトラック、台車、カートなどのうちの１つまたは複数として実施することが
できる。次いで、アイテム２０８は、充填領域２１１に到達することができる。

パッキングゾーン２１１は、アイテムがピッキングゾーン２０９から受け取られ、最終
的に顧客に出荷するためにボックスまたはバッグにパッキングされる、ＦＣ ２００の領
域であってもよい。パッキングゾーン２１１において、受信アイテム（「リビン(ｒｅｂ
ｉｎ)作業員」）に割り当てられた作業員はピッキングゾーン２０９からアイテム２０８
を受信し、それがどの注文に対応するかを決定する。例えば、リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員
はアイテム２０８上のバーコードを走査するために、コンピュータ１１９Ｃなどのデバイ
スを使用することができる。コンピュータ１１９Ｃはどの注文アイテム２０８が関連付け
られているかを視覚的に示すことができる。これは例えば、注文に対応する壁面２１６上
の空間または「セル」を含むことができる。注文が完了すると（例えば、セルが注文のた
めのすべてのアイテムを含むため）、リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員は、注文が完了したこと
をパッキング作業員（または「パッカー」）に示すことができる。梱包業者はセルからア
イテムを回収し、輸送のために箱または袋に入れることができる。その後、パッカーは例
えば、フォークリフト、カート、ドリー、ハンドトラック、コンベヤーベルトを介して、
又は他の方法で、箱又はバッグをハブゾーン２１３に送ることができる。

ハブゾーン２１３は、パッキングゾーン２１１から全てのボックスまたはバッグ（「荷
物」）を受け取るＦＣ ２００の領域であってもよい。ハブゾーン２１３内の作業員およ
び／またはマシンは荷物２１８を検索し、それぞれの荷物が行こうとする配送領域の一部
を決定し、荷物を適切なキャンプゾーン２１５にルーティングすることができる。例えば
、配送領域が２つのより小さいサブ領域を有する場合、荷物は２つのキャンプゾーン２１
５のうちの１つに進む。いくつかの実施形態では、作業員またはマシンが（例えば、デバ
イス１１９Ａ～１１９Ｃのうちの１つを使用して）荷物を走査して、その最終的な宛先を
決定することができる。荷物をキャンプゾーン２１５にルーティングすることは、例えば
、荷物が向けられている地理的エリアの一部を（例えば、郵便番号に基づいて）決定する
ことと、地理的エリアの一部に関連付けられたキャンプゾーン２１５を決定することとを
含むことができる。

キャンプゾーン２１５はいくつかの実施形態では１つまたは複数の建物、１つまたは複
数の物理的な空間、または１つまたは複数のエリアを備えることができ、荷物は、ルート
および／またはサブルートに分類するためにハブゾーン２１３から受け取られる。いくつ
かの実施形態ではキャンプゾーン２１５がＦＣ ２００から物理的に分離されているが、
他の実施形態ではキャンプゾーン２１５がＦＣ ２００の一部を形成することができる。

キャンプゾーン２１５内の作業員および／またはマシンは例えば、目的地と現存するル
ートおよび／またはサブルートとの照合、ルートおよび／またはサブルートごとの作業負
荷の算出、時刻、出荷方法、荷物２２０を出荷する費用、荷物２２０内のアイテムに関連
付けられたＰＤＤなどに基づいて、荷物２２０がどのルートおよび／またはサブルートに
関連付けられるべきかを決定することができる。いくつかの実施形態では、作業員または
マシンが（例えば、デバイス１１９Ａ～１１９Ｃのうちの１つを使用して）荷物を走査し
て、その最終的な宛先を決定することができる。荷物２２０が特定のルートおよび／また
はサブルートに割り当てられると、作業員および／またはマシンは、出荷される荷物２２
０を移動させることができる。例示的な図２において、キャンプゾーン２１５は、トラッ
ク２２２、かご２２６、および配送作業員２２４Ａおよび２２４Ｂを含む。いくつかの実
施形態では、トラック２２２が配送作業員２２４Ａによって駆動されてもよく、配送作業
員２２４ＡはＦＣ ２００の荷物を配信する常勤の従業員であり、トラック２２２はＦＣ
２００を所有し、リースし、または運営する同じ企業によって所有され、リースされ、ま
たは運営される。いくつかの実施形態では、自動車２２６が配送作業員２２４Ｂによって
駆動されてもよく、ここで、配送作業員２２４Ｂは必要に応じて（例えば、季節的に）送
達する「屈曲」または時折の作業員である。自動車２２６は、配送作業員２２４Ｂによっ
て所有され、リースされ、または操作され得る。

図３を参照すると、アウトバウンド予測システム３０１を含むシステムの例示的な実施
形態を示す概略ブロック図３００である。アウトバウンド予測システム３０１は、図１Ａ
のシステム１００内の１つまたは複数のシステムに関連付けられてもよい。例えば、アウ
トバウンド予測システム３０１は、ＳＣＭシステム１１７の一部として実装されてもよい
。いくつかの実施形態では、アウトバウンド予測システム３０１は、各ＦＣ２００の情報
、ならびに他のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３、出荷および注文
追跡システム１１１、および／またはＦＯシステム１１３）からの顧客注文に関する情報
を格納するコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、アウトバウンド予測
システム３０１は、１つまたは複数のプロセッサ３０５を含んでもよく、これは、ＦＣ間
のＳＫＵの配分を説明する情報を処理し、データベース３０４などのデータベースに情報
を格納することができる。したがって、アウトバウンド予測システム３０１の１つまたは
複数のプロセッサ３０５は、各ＦＣに格納されているＳＫＵのリストを処理し、そのリス
トをデータベース３０４に格納することができる。１つまたは複数のプロセッサ３０５は
また、各ＦＣに関連する制約を説明する情報を処理し、その情報をデータベース３０４に
格納することができる。例えば、特定のＦＣは、最大容量、サイズ、冷蔵の必要性、重量
、もしくはその他のアイテムの要件による特定のアイテムとの互換性、転送コスト、建物
の制限、および／またはそれらの任意の組み合わせなどの制約を有する場合がある。例と
して、特定のアイテムは１つのフルフィルメントセンターにのみ格納できるが、他の特定
のアイテムは複数のフルフィルメントセンターに格納できる。さらに他の実施形態では、
特定のフルフィルメントセンターが特定の一組のアイテム（例えば、生鮮食品または冷凍
食品）のみを格納するように設計されている場合がある。１つまたは複数のプロセッサ３
０５は、各ＦＣのこの情報ならびに関連情報（例えば、数量、サイズ、受領日、有効期限
など）を処理または検索し、この情報をデータベース３０４に格納することができる。

いくつかの実施形態では、アウトバウンド予測システム３０１の１つまたは複数のプロ
セッサ３０５はまた、ＦＣ優先度フィルタを生成するように構成されてもよく、これは、
複数のＦＣの間で複数のＳＫＵを割り当てるために使用されてもよい。例として、１つま
たは複数のプロセッサ３０５は、各地域の各ＦＣへの優先度値の初期配分を受信するよう
に構成されてもよい。優先度値の初期配分はランダムに生成されてもよい。１つまたは複
数のプロセッサ３０５は、遺伝的アルゴリズムなどのシミュレーションアルゴリズムを使
用して、初期配分のシミュレーションを実行し、各ＦＣのアウトバウンド容量利用（ＯＣ
Ｕ）値を計算することができる。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、所定のしきい値
を超えるアウトバウンド容量利用値を含むＦＣの数を決定し、決定された数のＦＣのうち
の少なくとも１つをシミュレーションアルゴリズムに供給して、優先度値の１つまたは複
数の追加の配分を生成することができる。次に、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、
優先度値の１つまたは複数の追加の配分に基づいて、各ＦＣに割り当てられた最適な一組
の優先度値を含むＦＣ優先度フィルタを生成することができる。いくつかの実施形態では
、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、生成された優先度フィルタに基づいて、複数の
ＦＣの間の複数のＳＫＵの割り当てを変更することもできる。複数のＳＫＵは、対応する
各製品に固有であってもよく、したがって、製造業者、材料、色、包装タイプ、重量、ま
たは各対応する製品に関連する任意の他の特性を示すことができる。

他の実施形態では、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、ＦＣ２００へのＳＫＵの予
測されたアウトバウンドをデータベース３０４に格納することができる。いくつかの実施
形態では、アウトバウンド予測システム３０１は、ネットワーク３０２を介してデータベ
ース３０４から情報を検索することができる。データベース３０４は、情報を格納し、ネ
ットワーク３０２を介してアクセスされる１つまたは複数のメモリデバイスを含むことが
できる。例として、データベース３０４は、Ｏｒａｃｌｅ（商標）データベース、Ｓｙｂ
ａｓｅ（商標）データベース、または他のリレーショナルデータベース、あるいはＨａｄ
ｏｏｐシーケンスファイル、ＨＢａｓｅ、またはＣａｓｓａｎｄｒａなどの非リレーショ
ナルデータベースを含んでもよい。データベース３０４は、システム３００に含まれるも
のとして示されているが、代わりに、システム３００から離れて配置されてもよい。他の
実施形態では、データベース３０４は、最適化システム３０１に組み込まれてもよい。デ
ータベース３０４は、データベース３０４のメモリデバイスに格納されたデータの要求を
受信および処理し、データベース３０４からのデータを提供するように構成されたコンピ
ューティング構成要素（例えば、データベース管理システム、データベースサーバなど）
を含んでもよい。

システム３００はまた、ネットワーク３０２およびサーバー３０３を含んでもよい。ア
ウトバウンド予測システム３０１、サーバー３０３、およびデータベース３０４は接続さ
れ、ネットワーク３０２を介して互いに通信することができる。ネットワーク３０２は、
無線ネットワーク、有線ネットワーク、または無線ネットワークと有線ネットワークの任
意の組み合わせのうちの１つまたは複数であってもよい。例えば、ネットワーク３０２は
、光ファイバネットワーク、パッシブ光ネットワーク、ケーブルネットワーク、インター
ネットネットワーク、衛星ネットワーク、無線ＬＡＮ、モバイル通信用グローバルシステ
ム（「ＧＳＭ」）、パーソナル通信サービス（「ＰＣＳ」）、パーソナルエリアネットワ
ーク（「ＰＡＮ」）、Ｄ－ＡＭＰＳ、Ｗｉ－Ｆｉ、固定無線データ、ＩＥＥＥ８０２．１
１ｂ、８０２．１５．１、８０２．１１ｎ、８０２．１１ｇ、あるいはデータを送信およ
び受信するための他の任意の有線または無線ネットワークのうちの１つまたは複数を含ん
でもよい。

さらに、ネットワーク３０２は、電話回線、光ファイバ、ＩＥＥＥイーサネット９０２
．３、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡ
Ｎ」）、またはインターネットなどのグローバルネットワークを含んでもよいが、これら
に限定されない。また、ネットワーク３０２は、インターネットネットワーク、無線通信
ネットワーク、セルラーネットワークなど、またはそれらの任意の組み合わせをサポート
してもよい。ネットワーク３０２は、スタンドアロンネットワークとして、または互いに
協力して動作する、１つのネットワーク、または上記の任意の数の例示的なタイプのネッ
トワークをさらに含んでもよい。ネットワーク３０２は、通信可能に結合されている１つ
または複数のネットワーク要素の１つまたは複数のプロトコルを利用することができる。
ネットワーク３０２は、他のプロトコルとの間でネットワークデバイスの１つまたは複数
のプロトコルに変換することができる。ネットワーク３０２は単一のネットワークとして
示されているが、１つまたは複数の実施形態によれば、ネットワーク３０２は、例えば、
インターネット、サービスプロバイダのネットワーク、ケーブルテレビネットワーク、企
業ネットワーク、およびホームネットワークなどの複数の相互接続されたネットワークを
含んでもよいことを理解されたい。

サーバー３０３は、ウェブサーバーであってもよい。サーバー３０３は、例えば、ハー
ドウェア（例えば、１つまたは複数のコンピュータ）および／またはソフトウェア（例え
ば、１つまたは複数のアプリケーション）を含んでもよく、これらは、例えば、インター
ネットなどのネットワーク（例えば、ネットワーク３０２）を介してユーザによってアク
セスされ得るウェブコンテンツを配信する。サーバー３０３は、例えば、ハイパーテキス
ト転送プロトコル（ＨＴＴＰまたはｓＨＴＴＰ）を使用してユーザと通信することができ
る。ユーザに配信されるウェブページは、例えば、ＨＴＭＬ文書を含んでもよく、これは
テキストコンテンツに加えて画像、スタイルシート、およびスクリプトを含んでもよい。

例えば、Ｗｅｂブラウザ、Ｗｅｂクローラ、ネイティブモバイルアプリケーションなど
のユーザプログラムは、ＨＴＴＰを使用して特定のリソースを要求することで通信を開始
することができ、サーバー３０３はそのリソースのコンテンツで応答し、またはそうする
ことができない場合にはエラーメッセージで応答することができる。サーバー３０３はま
た、ユーザからのコンテンツの受信を可能にするか、または容易にすることができ、その
結果、ユーザは、例えば、ファイルのアップロードを含むウェブフォームを提出すること
ができる。サーバー３０３はまた、例えばＡｃｔｉｖｅ Ｓｅｒｖｅｒ Ｐａｇｅｓ（Ａ
ＳＰ）、ＰＨＰ、またはその他のスクリプト言語を使用したサーバー側スクリプトをサポ
ートすることもできる。したがって、実際のサーバーソフトウェアを変更せずに、サーバ
ー３０３の動作を個別のファイルにスクリプト化することができる。

他の実施形態では、サーバー３０３は、その適用されたアプリケーションをサポートす
るための手順（例えば、プログラム、ルーチン、スクリプト）の効率的な実行専用のハー
ドウェアおよび／またはソフトウェアを含むことができるアプリケーションサーバーであ
ってもよい。サーバー３０３は、例えば、Ｊａｖａアプリケーションサーバー（例えば、
Ｊａｖａプラットフォーム、Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ（Ｊａｖａ ＥＥ）
、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）の．ＮＥＴフレームワーク、ＰＨＰアプリケーション
サーバーなど）を含む、１つまたは複数のアプリケーションサーバーフレームワークを含
んでもよい。様々なアプリケーションサーバーフレームワークは、包括的なサービスレイ
ヤモデルを含むことができる。サーバー３０３は、プラットフォーム自体によって定義さ
れたＡＰＩを介して、例えば、システム１００を実装するエンティティにアクセス可能な
一組の構成要素として機能することができる。

いくつかの実施形態では、上記のように、アウトバウンド予測システム３０１の１つま
たは複数のプロセッサ３０５は、ＦＣ優先度フィルタを適用して、製品のアウトバウンド
フローをシミュレートすることができる。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のプ
ロセッサ３０５は、ＳＫＵマッピングを介してアウトバウンドフローを最適化することが
できる。ＳＫＵマッピングはＦＣへのＳＫＵの割り当てであり、アウトバウンドネットワ
ークの最適化はＳＫＵマッピングを通じて実現することができる。１つまたは複数のプロ
セッサ３０５は、ＳＫＵマッピングを介してシミュレーションを生成することができ、各
シミュレーションは、ＦＣ優先度フィルタに基づいて、ＦＣ間のＳＫＵの異なる割り当て
を含んでもよい。各シミュレーションはランダムに生成されてもよい。したがって、１つ
または複数のプロセッサ３０５は、１つまたは複数のシミュレーションを生成し、州全体
、地域、または全国のネットワーク全体で１つまたは複数のＦＣの出力レートを最も改善
する最適なシミュレーションを選択することによって、最適なシミュレーションを見つけ
ることができる。製品のアウトバウンドフローを最適化するには、出力レートを向上させ
る最適なシミュレーションを決定することが重要であり得る。例えば、各ＦＣに各アイテ
ムを１つずつ配置することがより簡単な場合もあるが、特定のアイテムに対する顧客需要
が急速に増加すると、ＦＣはアイテムをすぐに使い果たすため、これは最適ではない場合
がある。同様に、１つのアイテムのすべてが１つのＦＣに配置される場合には、様々な場
所の顧客がそのアイテムを必要とする可能性があるため、これは最適ではない場合がある
。そうすると、アイテムは単一のＦＣでしか入手できないため、あるＦＣから別のＦＣに
アイテムを転送するためのコストが増加し、システムの効率が低下する可能性がある。し
たがって、製品のアウトバウンドフローを最適化することを目的としたコンピュータ化さ
れた実施形態は、ＦＣ間のＳＫＵの最適な配分を決定するための新規で重要なシステムを
提供する。

さらに別の実施形態では、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、ビジネス上の制約な
どの、遺伝的アルゴリズムに対する１つまたは複数の制約を実装することができる場合が
ある。制約は、例えば、各ＦＣの最大容量、各ＦＣに関連するアイテムの互換性、ＦＣに
関連するコスト、または各ＦＣに関連するその他の特性を含んでもよい。各ＦＣの最大容
量は、各ＦＣで保持できるＳＫＵの数に関連する情報を含んでもよい。各ＦＣに関連する
アイテムの互換性は、アイテムのサイズ、アイテムの重量、冷蔵の必要性、またはアイテ
ム／ＳＫＵに関連するその他の要件のために、特定のＦＣで保持できない特定のアイテム
に関連する情報を含んでもよい。また、各ＦＣに関連する建物の制限により、各ＦＣで特
定のアイテムを保持できるが、特定のアイテムを保持できないようにすることができる。
各ＦＣに関連するコストは、ＦＣからＦＣへの転送コスト、クラスタ間の出荷コスト（例
えば、複数のＦＣからのアイテムの出荷から発生する出荷コスト）、ＦＣ間のクロススト
ックアイテムから発生する出荷コスト、１つのＦＣにすべてのＳＫＵを含めることに関連
する小包当たりのユニット（ＵＰＰ）コスト、またはこれらの任意の組み合わせを含むこ
とができる。

他の実施形態では、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、効率を高めるために、遺伝
的アルゴリズムの１つまたは複数の部分をキャッシュすることができる。例えば、シミュ
レーションが生成されるたびにアルゴリズムのすべての部分を再実行する必要をなくすた
めに、遺伝的アルゴリズムの１つまたは複数の部分をキャッシュすることができる。１つ
または複数のプロセッサ３０５は、各反復で有意な変化があるかどうかに基づいて、遺伝
的アルゴリズムのどの部分をキャッシュすることができるかを決定することができる。例
えば、いくつかのパラメータはシミュレーションが生成されるたびに一貫性を保つことが
できるが、他のパラメータは変化する場合がある。毎回一貫性を保つパラメータは、シミ
ュレーションが生成されるたびに再実行する必要はない。したがって、１つまたは複数の
プロセッサ３０５は、これらの一貫したパラメータをキャッシュすることができる。例え
ば、各ＦＣの最大容量は、シミュレーションが生成されるたびに変化しない場合があるた
め、キャッシュされ得る。一方、シミュレーションごとに変化する可能性のあるパラメー
タは、例えば、顧客注文プロファイル、地域全体の各ＳＫＵに対する顧客の関心、または
収納モデルを含んでもよい。顧客注文プロファイルは、州全体、地域、または全国のネッ
トワーク全体での顧客注文の挙動を指すことができる。例えば、顧客注文プロファイルは
、州全体、地域、または全国のネットワーク全体での顧客注文の注文パターンを指すこと
ができる。各ＳＫＵに対する顧客の関心は、州全体、地域、または全国的なネットワーク
全体での各アイテムに対する顧客需要の量を指すことができる。納モデルは、ピッキング
ゾーン２０９内の特定の場所または各ＦＣの収納ユニット２１０上の特定のスペースなど
、特定のアイテムが配置される場所を示すモデルを指すことができる。収納モデルはＦＣ
ごとに異なる場合がある。遺伝的アルゴリズムの１つまたは複数の部分をキャッシュする
ことによって、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、効率を高め、処理能力を低下させ
ることができる。

いくつかの実施形態では、シミュレーションアルゴリズムに追加される別の制約は、各
ＦＣでの顧客需要を含んでもよい。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各ＦＣでの注
文履歴を調べることによって、各ＦＣでの顧客需要を決定することができる。他の実施形
態では、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各ＦＣでの顧客需要をシミュレートする
ことができる。例えば、少なくとも各ＦＣでの注文履歴に基づいて、１つまたは複数のプ
ロセッサ３０５は、各ＦＣでの顧客需要を予測および／またはシミュレートすることがで
きる。少なくとも各ＦＣでシミュレートされた顧客需要に基づいて、１つまたは複数のプ
ロセッサ３０５は、ＳＫＵ割り当て、ＳＫＵマッピング、および製品のアウトバウンドフ
ローを最適化するために、ＦＣ間のＳＫＵの割り当てを変更することができる。

図４は、本開示の実施形態と一致する、各地域（Ｒ_ｒ）の各ＦＣ（ＦＣ_ｘ）に割り当て
られた優先度値（Ｐ_ｘｒ）の配分の例示的な行列４００である。図４の行列４００を参照
すると、例えば、地域Ｒ_１のＦＣ_１には優先度値Ｐ_１１が割り当てられてもよく、地域Ｒ
_２のＦＣ_２には優先度値Ｐ_２２が割り当てられてもよく、以下同様である。

上述したように、初期行列４００は、ランダムに生成された２次元行列であってもよい
。すなわち、各地域（Ｒ_ｒ）の各ＦＣ（ＦＣ_ｘ）に割り当てられた優先度値（Ｐ_ｘｒ）は
、ランダムに生成されてもよい。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、遺伝的アルゴリ
ズムなどのシミュレーションアルゴリズムを使用して、初期行列４００のシミュレーショ
ンを実行するように構成することができる。したがって、１つまたは複数のプロセッサ３
０５は、各ＦＣが初期行列４００において対応する優先度値を割り当てられるときに、ア
ウトバウンドフローをシミュレートすることができる。例えば、１つまたは複数のプロセ
ッサ３０５は、初期行列４００のシミュレーションを実行した後に、各ＦＣのアウトバウ
ンド容量利用値を計算することができる。アウトバウンド容量利用値は、ＦＣのアウトバ
ウンド容量に対する各ＦＣのアウトバウンドの比率を含んでもよい。次に、１つまたは複
数のプロセッサ３０５は、所定のしきい値を超えるアウトバウンド容量利用値を含むＦＣ
の数を決定することができる。所定のしきい値は、各ＦＣの最小アウトバウンドを含んで
もよい。

所定のしきい値を超えるアウトバウンド容量利用値を有するＦＣの数を決定した後に、
１つまたは複数のプロセッサ３０５は、決定された数のＦＣのうちの少なくとも１つをシ
ミュレーションアルゴリズムに供給して、優先度値の１つまたは複数の追加の行列を生成
することができる。１つまたは複数の追加の行列を生成する際に、例えば、１つまたは複
数のプロセッサ３０５は、所定のしきい値を下回るアウトバウンド容量利用値を有するＦ
Ｃに割り当てられた優先度値を変化させながら、所定のしきい値を超えるアウトバウンド
容量利用値を有する決定された数のＦＣのうちの少なくとも１つに割り当てられた優先度
値を維持することができる。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、終了要件が満たされ
るまで、１つまたは複数の追加の行列を生成することができる。例えば、所定のしきい値
を超えるアウトバウンド容量利用値を有するＦＣの数が第２の所定のしきい値を超える場
合に、終了要件が満たされてもよい。すなわち、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、
所定の数のＦＣが所定のしきい値を超えるアウトバウンド容量利用値を有するまで、シミ
ュレーションアルゴリズムを供給し続けて、優先度値の１つまたは複数の追加の行列を生
成することができる。所定のしきい値を超えるアウトバウンド容量利用値を有するＦＣの
数が第２の所定のしきい値を超えると、優先度値の行列４００は、最適な一組の優先度値
を含むＦＣ優先度フィルタを構成することができる。次に、１つまたは複数のプロセッサ
３０５は、優先度値の１つまたは複数の追加の行列に基づいて生成されたＦＣ優先度フィ
ルタを使用して、複数のＦＣ間の複数のＳＫＵの割り当てを変更することができる。

図５は、アウトバウンド予測のための例示的な方法５００を示すフローチャートである
。この例示的な方法は、例として提供されている。図５に示す方法５００は、様々なシス
テムの１つまたは複数の組み合わせによって実行されるか、あるいは行われ得る。以下に
説明する方法５００は、例として、図３に示すように、アウトバウンド予測システム３０
１によって実行されてもよく、そのシステムの様々な要素は、図５の方法を説明する際に
参照される。図５に示す各ブロックは、例示的な方法５００における１つまたは複数のプ
ロセス、方法、またはサブルーチンを表す。図５を参照すると、例示的な方法５００は、
ブロック５０１から開始することができる。

ブロック５０１で、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各ＦＣへの優先度値の初期
配分を受信することができる。優先度値の初期配分は、図４の行列４００などの優先度値
の２次元行列を含んでもよい。各地域の各ＦＣへの優先度値の初期配分を受け取った後に
、方法５００は、ブロック５０２に進むことができる。ブロック５０２において、１つま
たは複数のプロセッサ３０５は、初期配分のシミュレーションを実行することができる。
例えば、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各ＦＣへの優先度値の初期配分に基づい
て、製品のアウトバウンドフローをシミュレートすることができる。１つまたは複数のプ
ロセッサ３０５は、優先度値の初期配分がどれだけうまく機能するかを決定するために、
優先度値の初期配分で各地域内の各ＦＣのシミュレーションを実行することができる。

優先度値の初期配分がどれだけうまく機能するかを決定するために、方法５００は、ブ
ロック５０３に進むことができ、そこで、１つまたは複数のプロセッサ３０５が、アウト
バウンド容量利用（ＯＣＵ）値を計算することができる。上述したように、ＯＣＵ値は、
ＦＣのアウトバウンド容量に対する各ＦＣのアウトバウンドの比率を含んでもよい。優先
度値の初期配分に基づいて各ＦＣのＯＣＵ値を計算した後に、方法５００は、ブロック５
０４に進むことができる。ブロック５０４において、１つまたは複数のプロセッサ３０５
は、所定のしきい値を超えるＯＣＵ値を含むＦＣの数を決定することができる。所定のし
きい値は、各ＦＣの最小アウトバウンドを含んでもよい。

所定のしきい値を超えるアウトバウンド容量利用値を有するＦＣの数を決定した後に、
方法５００は、ブロック５０５に進むことができる。ブロック５０５で、１つまたは複数
のプロセッサ３０５は、遺伝的アルゴリズムなどのシミュレーションアルゴリズムに、決
定された数のＦＣのうちの少なくとも１つを供給して、優先度値の１つまたは複数の追加
の行列を生成することができる。１つまたは複数の追加の行列を生成する際に、例えば、
１つまたは複数のプロセッサ３０５は、所定のしきい値を下回るＯＣＵ値を有するＦＣに
割り当てられた優先度値を変化させながら、所定のしきい値を超えるＯＣＵ値を有する決
定された数のＦＣのうちの少なくとも１つに割り当てられた優先度値を維持することがで
きる。終了要件が満たされるまで、１つまたは複数の追加の行列が生成され得る。例えば
、所定のしきい値を超えるＯＣＵ値を有するＦＣの数が第２の所定のしきい値を超える場
合、終了要件が満たされ得る。すなわち、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、所定の
数のＦＣが所定のしきい値を超えるＯＣＵ値を有するまで、シミュレーションアルゴリズ
ムを供給し続けて、優先度値の１つまたは複数の追加の行列を生成することができる。

所定のしきい値を超えるＯＣＵ値を有するＦＣの数が第２の所定のしきい値を超えると
、方法５００は、ブロック５０６に進むことができる。ブロック５０６において、１つま
たは複数のプロセッサ３０５は、生成された優先度値の１つまたは複数の追加の配分に基
づいて、ＦＣ優先度フィルタを生成することができる。優先度値の行列４００のＦＣ優先
度フィルタは、各ＦＣに割り当てられた最適な一組の優先度値、例えば、第２の所定のし
きい値を超える所定のしきい値を超えるＯＣＵ値を有するＦＣの数をもたらす一組の優先
度値を含んでもよい。

ＦＣ優先度フィルタを生成した後に、方法５００は、ブロック５０７に進むことができ
る。次に、ブロック５０７において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、優先度値の
１つまたは複数の追加の行列に基づいて生成されたＦＣ優先度フィルタを使用して、複数
のＦＣ間の複数のＳＫＵの割り当てを変更することができる。例えば、以下で説明するよ
うに、生成されたＦＣ優先度フィルタは、例えば、シミュレートされた顧客注文プロファ
イルに適用されて、複数のＦＣの間で複数のＳＫＵを割り当てることができる。

それに加えてまたはその代わりに、ＦＣ優先度フィルタを生成するために使用されるシ
ミュレーションアルゴリズムはまた、各ＦＣに関連する１つまたは複数の制約を考慮に入
れてもよい。例えば、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各ＦＣへの優先度値の１つ
または複数の追加の配分を生成するときに、１つまたは複数の制約（例えば、各ＦＣの最
大容量、各ＦＣに関連するアイテムの互換性、ＦＣに関連するコスト、または各ＦＣに関
連する他の任意の特性）を適用してもよい。このように、各ＦＣへの優先度値の各配分は
、各ＦＣに関連する様々な制約も考慮しながら、ランダムに生成されてもよい。

図６は、アウトバウンド予測のためのシステム６００の例示的な実施形態を示す概略ブ
ロック図である。いくつかの実施形態では、システム６００は、ＳＣＭシステム１１７の
一部として実装されてもよい。システム６００は、販売予測システム６０１、ＳＫＵ相関
システム６０２、注文サイズ計算システム６０３、およびアウトバウンド予測システム６
０７を含んでもよい。アウトバウンド予測システム６０７は、図３のアウトバウンド予測
システム３０１として実装されてもよい。それに加えてまたはその代わりに、システム６
００はまた、在庫収納シミュレーションシステム６０４を含んでもよい。

販売予測システム６０１は、サーバー３０３などのサーバー上で実行されるアプリケー
ションであってもよい。販売予測システム６０１は、地域販売予測を予測するように構成
されてもよい。いくつかの実施形態では、販売予測システム６０１は、全国レベルでの販
売予測、例えば、全国販売予測を計算し、各地域の地域比率を計算することによって、地
域販売予測を予測するように構成されてもよい。地域比率は、過去の顧客需要に関連する
データに基づいて計算することができる。したがって、販売予測システム６０１は、全国
販売予測を各地域に分離することができ、それにより、各地域の地域販売予測の予測を生
成することができる。いくつかの実施形態では、地域販売予測は、各地域の各ＳＫＵに対
する顧客需要を示すことができる。例えば、地域販売予測は、過去の顧客注文に基づいて
、各地域で販売された各製品の数量を示すことができる。

ＳＫＵ相関システム６０２は、各地域の顧客注文で組み合わされる１つまたは複数のＳ
ＫＵの相関を予測するように構成され得る。例えば、ＳＫＵ相関システム６０２は、顧客
注文において一貫して一緒に組み合わされ得る１つまたは複数のＳＫＵの可能性を計算す
るように構成され得る。したがって、ＳＫＵ相関システム６０２は、各地域の顧客注文で
一緒に組み合わされる可能性が最も高い１つまたは複数のＳＫＵの相関を予測するように
構成され得る。

注文サイズ計算システム６０３は、各地域における顧客注文のサイズを予測するように
構成され得る。例えば、注文サイズ計算システム６０３は、各地域の１つの顧客注文にい
くつの異なるＳＫＵが含まれる可能性が高いかを計算するように構成され得る。いくつか
の実施形態では、ＳＫＵ相関システム６０２によって予測された相関と、注文サイズ計算
システム６０３によって予測された顧客注文サイズを使用して、顧客注文６０５をシミュ
レートすることができる。

アウトバウンド予測システム６０７は、販売予測システム６０１からの地域販売予測、
ＳＫＵ相関システム６０２によって予測された相関、注文サイズ計算システム６０３によ
って予測された顧客注文サイズ、および顧客注文シミュレーション６０５を受信すること
ができる。次に、アウトバウンド予測システム６０７は、予測された地域販売予測および
シミュレートされた顧客注文プロファイルに基づいて、各ＳＫＵを格納するために、複数
のＦＣの中からＦＣを予測することができる。例えば、アウトバウンド予測システム６０
７は、ＦＣのネットワークのアウトバウンドフローを最適化することができる複数のＦＣ
の間のＳＫＵの割り当てを決定することができる。アウトバウンド予測システム６０７は
、データベース６０８を変更して、予測されたＦＣを対応する各ＳＫＵに割り当てること
ができる。すなわち、アウトバウンド予測システム６０７は、ＦＣ間のＳＫＵの割り当て
をデータベース６０８に格納することができる。

いくつかの実施形態では、アウトバウンド予測システム６０７は、シミュレートされた
顧客注文プロファイル６０５にＦＣ優先度フィルタ６０６を適用することができる。ＦＣ
優先度フィルタは、図５のステップ５０６で生成されたＦＣ優先度フィルタと同じであっ
てもよい。上述したように、ＦＣ優先度フィルタ６０６は、例えば、アウトバウンド予測
システム６０７の１つまたは複数のプロセッサによって生成されてもよい。ＦＣ優先度フ
ィルタ６０６は、遺伝的アルゴリズムなどのシミュレーションアルゴリズムを使用して生
成されてもよい。例えば、アウトバウンド予測システム６０７の１つまたは複数のプロセ
ッサは、各地域内の各ＦＣへの優先度値の初期配分をランダムに生成することができる。
次に、１つまたは複数のプロセッサが、シミュレーションアルゴリズムおよび／または遺
伝的アルゴリズムを使用して、優先度値の初期配分のシミュレーションを実行することが
できる。１つまたは複数のプロセッサは、優先度値の初期配分に基づいて、各ＦＣのアウ
トバウンド容量利用率を計算することもできる。各ＦＣのアウトバウンド容量利用は、各
ＦＣのアウトバウンド容量に対する各ＦＣのアウトバウンドの比率を含んでもよい。次に
、１つまたは複数のプロセッサは、各ＦＣの最小アウトバウンド値を超えるアウトバウン
ド容量利用値を含む多数のＦＣを決定することができる。１つまたは複数のプロセッサは
、ＦＣ優先度フィルタ６０６を生成するために、決定された数のＦＣのうちの少なくとも
１つをシミュレーションアルゴリズムに供給して、優先度値の１つまたは複数の追加の配
分を生成することができる。ＦＣ優先度フィルタ６０６は、各ＦＣの最小アウトバウンド
値を超えるアウトバウンド容量利用値を有するネットワーク内のＦＣの数を最大化する、
各ＦＣへの優先度値の最適な配分を含んでもよい。

ＦＣ優先度フィルタ６０６を使用して、アウトバウンド予測システム６０７の１つまた
は複数のプロセッサは、先入れ先出し（ＦＩＦＯ）設定を実行することができ、ここで、
１つまたは複数のプロセッサは、最初に特定のＳＫＵに対して最も高い優先度値を有する
ＦＣを割り当て、各ＦＣのアウトバウンド容量利用値を計算する。次に、１つまたは複数
のプロセッサは、次に高い優先度値を有する次のＦＣを特定のＳＫＵに割り当て、各ＦＣ
のアウトバウンド容量利用値を計算することができる。１つまたは複数のプロセッサがＦ
Ｃ間でＳＫＵの最適な割り当てを決定するまで、これらの手順を繰り返すことができ、こ
れにより、各ＦＣの最小アウトバウンド値を超えるアウトバウンド容量利用値を有すネッ
トワーク内のＦＣの数が最大になる。ＦＣ間のＳＫＵの最適な割り当てに基づいて、アウ
トバウンド予測システム６０７の１つまたは複数のプロセッサは、各ＳＫＵを格納するた
めのＦＣを予測することができる。いくつかの実施形態では、予測されたＦＣは、特定の
ＳＫＵに割り当てることができる複数のＦＣのうち、最高の優先度値を有するＦＣであっ
てもよい。他の実施形態では、予測されたＦＣは、特定のＳＫＵに割り当てることができ
る複数のＦＣのうち、シミュレートされた顧客注文プロファイルで組み合わされた１つま
たは複数のＳＫＵの最大数を配送できるＦＣであってもよい。いくつかの実施形態では、
ＦＣ優先度フィルタは、シミュレートされた各顧客注文プロファイルに基づいて変化して
もよい。例えば、ＦＣ優先度フィルタは、シミュレートされた顧客注文プロファイルの１
つまたは複数のＳＫＵに基づいて調整されてもよい。

いくつかの実施形態では、システム６００は、在庫収納シミュレーションシステム６０
４を含んでもよい。在庫収納シミュレーションシステム６０４は、未処理の購入注文６０
９または過去の顧客注文６１０のうちの少なくとも１つに基づいて、各地域の各ＦＣでの
在庫をシミュレートするように構成され得る。未処理の購入注文６０９は、未履行の顧客
注文、例えば、まだ処理されていない顧客注文を含んでもよい。いくつかの実施形態では
、アウトバウンド予測システム６０７はまた、在庫収納シミュレーションシステム６０４
からのシミュレートされた在庫を使用して、各ＳＫＵを格納するためのＦＣを予測するこ
とができる。

いくつかの実施形態では、アウトバウンド予測システム６０７の１つまたは複数のプロ
セッサは、特定の将来の日付、例えば、今日からｘ日における予測されたＦＣでの在庫を
予測またはシミュレートするように構成されてもよい。特定の将来の日付で予測されたＦ
Ｃで在庫を予測またはシミュレートするために、１つまたは複数のプロセッサは、地域販
売予測の予測を受信し、１つまたは複数のＳＫＵの相関の予測を受信し、各地域の顧客注
文のサイズの予測を受信し、シミュレートされた顧客注文プロファイルにＦＣ優先度フィ
ルタを適用し、アウトバウンド予測の日数に基づいて各ＳＫＵを格納するためのＦＣを予
測するステップを繰り返すように構成されてもよい。例えば、今日から３日後の日付に、
予測されたＦＣで在庫を予測する場合には、１つまたは複数のプロセッサがステップを３
回繰り返すことができる。同様に、今日から５日後の日付に、予測されたＦＣで在庫を予
測する場合には、１つまたは複数のプロセッサが手順を５回繰り返すことができる。

本開示はその特定の実施形態を参照して示され、説明されてきたが、本開示は修正なし
に、他の環境において実施され得ることが理解されよう。前述の説明は、例示の目的で提
示されている。これは、網羅的ではなく、開示された正確な形態または実施形態に限定さ
れない。当業者には、開示された実施形態の明細書および実施を考慮することによって、
修正および適合が明らかになるであろう。さらに、開示された実施形態の態様はメモリに
記憶されるものとして記載されているが、当業者はこれらの態様が２次記憶装置、例えば
、ハードディスクまたはＣＤ ＲＯＭ、または他の形態のＲＡＭまたはＲＯＭ、ＵＳＢ媒
体、ＤＶＤ、ブルーレイ、または他の光学ドライブ媒体などの他のタイプのコンピュータ
可読媒体に格納されてもよいことを理解するであろう。

記載された説明および開示された方法に基づくコンピュータプログラムは、熟練した開
発者の技術の範囲内である。様々なプログラムまたはプログラムモジュールは当業者に知
られている技法のいずれかを使用して作成することができ、または既存のソフトウェアに
関連して設計することができる。例えば、プログラムセクションまたはプログラムモジュ
ールは、．Ｎｅｔ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ、．Ｎｅｔ Ｃｏｍｐａｃｔ Ｆｒａｍｅｗｏｒ
ｋ（およびＶｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ、Ｃ などの関連言語）、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋、Ｏｂ
ｊｅｃｔｉｖｅ－Ｃ、ＨＴＭＬ、ＨＴＭＬ／ＡＪＡＸの組み合わせ、ＸＭＬ、またはＪａ
ｖａアプレットを含むＨＴＭＬの中で、またはそれによって設計することができる。

さらに、例示的な実施形態が本明細書で説明されてきたが、本開示に基づいて当業者に
よって理解されるように、同等の要素、修正、省略、（例えば、様々な実施形態にわたる
態様の）組み合わせ、適応、および／または変更を有する任意のおよびすべての実施形態
の範囲が可能である。請求項の限定は請求項に使用されている文言に広く基づいて解釈さ
れるものとし、本明細書にまたは出願手続中に記載されている実施例に限定されるもので
はない。実施例は、非排他的であると解釈されるべきである。さらに、開示された方法の
ステップは、ステップを並べ替えること、および／またはステップを挿入または削除する
ことを含む、任意の方法で修正されてもよい。したがって、本明細書および実施例は単に
例示的なものとみなされ、真の範囲および趣旨は以下の特許請求の範囲およびそれらの均
等物の全範囲によって示されることが意図される。

Claims (10)

1. アウトバウンド予測のためのコンピュータ実施方法において、
   前記方法は、
   シミュレーションアルゴリズムを使用して、各地域の複数のフルフィルメントセンター（ＦＣ）への優先度値の初期配分を決定することと、
   第１の所定のしきい値を超えるアウトバウンド容量利用値を含むＦＣの数を決定することと、
   前記決定された数のＦＣの少なくとも１つおよび前記シミュレーションアルゴリズムを使用して、優先度値の１つまたは複数の追加の配分を生成することと、
   前記優先度値の１つまたは複数の追加の配分に基づいてＦＣ優先度フィルタを生成することと、
   前記生成されたＦＣ優先度フィルタに基づいて、前記複数のＦＣの間の複数のＳＫＵの割り当てを変更することと、
   を含む、コンピュータ実施方法。
2. 優先度値の１つまたは複数の追加の配分を生成することは、前記決定された数のＦＣの少なくとも１つを前記シミュレーションアルゴリズムに供給することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記生成されたＦＣ優先度フィルタは、前記第１の所定のしきい値よりも大きい前記アウトバウンド容量利用値を有する前記ＦＣの数が第２の所定のしきい値を超えるように、優先度値の行列を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の所定のしきい値は、各ＦＣの最小アウトバウンドを含む、請求項１に記載の方法。
5. 各ＦＣの前記アウトバウンド容量利用値は、各ＦＣのアウトバウンド容量に対する各ＦＣのアウトバウンドの比率を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記初期配分および前記１つまたは複数の追加の配分の各々は、優先度値の２次元行列を含む、請求項１に記載の方法。
7. 各地域の各ＦＣへの優先度値の前記初期配分は、ランダムに生成される、請求項１に記載の方法。
8. 前記シミュレーションアルゴリズムは、少なくとも１つの制約を含み、
   前記制約は、前記ＦＣの各々における顧客需要、前記ＦＣの最大容量、ＦＣとの互換性、またはＦＣ間の転送コストのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記シミュレーションアルゴリズムは遺伝的アルゴリズムを含む、請求項１に記載の方法。
10. アウトバウンド予測のためのコンピュータ実装システムにおいて、
    前記システムは、
    命令を格納するメモリと、
    請求項１から９のいずれか一項に記載の動作を実行するための前記命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサと、
    を備える、システム。

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