JP2023511088A

JP2023511088A - 物品搬送速度を設定する方法及び装置

Info

Publication number: JP2023511088A
Application number: JP2022543506A
Authority: JP
Inventors: フアチャンリ，
Original assignee: ベイジン・ジンドン・ゼンシ・インフォメーション・テクノロジー・カンパニー・リミテッド
Priority date: 2020-02-06
Filing date: 2020-12-28
Publication date: 2023-03-16
Anticipated expiration: 2040-12-28
Also published as: CN113222489B; WO2021155724A1; JP7456667B2; EP4099243A4; CN113222489A; US20230059088A1; EP4099243A1

Abstract

本出願はコンピュータ技術分野に関し、物品搬送速度を設定する方法及び装置を公開する。当該方法は、複数の予め定義された時間帯内の物品の履歴特徴データを取得し、前記履歴特徴データと搬送速度等級の対応関係を示し、さらに前記搬送速度等級を示す特徴指標を含む搬送速度等級モデルを構築するステップ（Ｓ１０１）と、搬送待ちの物品の特徴データを取得し、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定するステップ（Ｓ１０２）と、前記搬送速度等級に基づき、前記搬送待ちの物品の搬送速度を確定するステップ（Ｓ１０３）と、を含む。当該方法は、搬送機器速度に影響する要素に対して等級分けを行い、かつ所定時間帯内に等級と搬送速度の関係により搬送機器の搬送速度を設定し、搬送機器の搬送速度をインテリジェントに調整することを実現し、搬送機器の搬送コストを削減し、搬送機器の搬送効率を高めることができる。【選択図】図１

Description

本出願は２０２０年２月６日に提出した出願番号２０２０１００８１７０２．２の中国特許出願の優先権を主張し、その全ての内容は引用によりここに結合される。

本公開はコンピュータ技術分野に関し、特に、物品搬送速度を設定する方法及び装置に関する。

物流区内で各種搬送機器の使用は非常に普遍的であり、小包が倉庫から梱包されて搬送機器により仕分けセンターに搬送されるが、搬送機器は物流の急速な発展に必要不可欠となっている。

本公開のプロセスを実現する際、従来技術において少なくとも以下の問題が存在することを発明者は発見した：
従来技術方案における各種搬送機器は人工的に特定速度を設定し、搬送小包の重量や数量等の要素に応じてリアルタイムに速度を調整することができず、小包量が非常に少ない場合でも比較的速い決まった速度で搬送するため、無駄なコストが生じ、小包量が比較的多い場合もリアルタイムに速い搬送速度に調整できないため、効率の低下を招いている。

以上に鑑み、本公開の実施例は物品搬送速度を設定する方法及び装置を提供する。この方法により、搬送機器速度に影響する要素に対して等級分けを行い、かつ所定時間帯内に等級と搬送速度の関係により搬送機器の搬送速度を設定し、搬送機器の搬送速度をインテリジェントに調整することを実現し、搬送機器の搬送コストを削減し、搬送機器の搬送効率を高めることができる。

上記目的を実現するために、本公開の実施例的一つの態様に基づき、
複数の予め定義された時間帯内の物品の履歴特徴データを取得し、前記履歴特徴データと搬送速度等級の対応関係を示し、さらに前記搬送速度等級を示す特徴指標を含む搬送速度等級モデルを構築するステップと、
搬送待ちの物品の特徴データを取得し、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定するステップと、
前記搬送速度等級に基づき、前記搬送待ちの物品の搬送速度を確定するステップと、
を含む、
ことを特徴とする物品搬送速度を設定する方法を提供する。

任意選択的に、
前記搬送待ちの物品の特徴データは一つの前記予め定義された時間帯内の搬送待ちの物品の重量及び数量を含む、
ことを特徴とする前記物品搬送速度を設定する方法。

任意選択的に、
搬送待ちの物品の特徴データを取得することは、さらに、
複数の予め定義された時間帯内の前記搬送待ちの物品の特徴データを取得し、かつ前記特徴データの最大値及び最小値を取得する、
ことを含む、
ことを特徴とする前記物品搬送速度を設定する方法。

任意選択的に、
前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定することは、
前記特徴指標が前記特徴データの最小値以上であり、且つ前記特徴データの最大値以下である場合、前記特徴指標が属する前記搬送速度等級モデルに基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する、
ことを含む、
ことを特徴とする前記物品搬送速度を設定する方法。

任意選択的に、
前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定するステップは、さらに、
前記特徴指標が前記特徴データの最小値未満であり、又は前記特徴データの最大値より大きい場合、前記特徴データの最小値及び前記特徴データの最大値をそれぞれ前記搬送速度等級モデルに代入して計算を行い、前記搬送速度等級モデルの結果数値のうちの最大値に基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する、
ことを含む、
ことを特徴とする前記物品搬送速度を設定する方法。

上記目的を実現するために、本公開の実施例的第二の態様に基づき、
複数の予め定義された時間帯内の物品の履歴特徴データを取得し、前記履歴特徴データと搬送速度等級の対応関係を示し、さらに前記搬送速度等級を示す特徴指標を含む搬送速度等級モデルを構築するための関係表示確定モジュールと、
搬送待ちの物品の特徴データを取得し、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定するための搬送速度確定モジュールと、
を備え、
前記搬送速度等級に基づき、前記搬送待ちの物品の搬送速度を確定する、
ことを特徴とする物品搬送速度を設定する装置を提供する。

上記目的を実現するために、本公開の実施例的第三の態様に基づき、
一つの又は複数のプロセッサと、
一つの又は複数のプログラムを記憶するための記憶装置と、
を含み、
前記一つの又は複数のプロセッサが上記物品搬送速度を設定する方法のいずれかに記載の方法を実現するように、前記一つの又は複数のプログラムが前記一つの又は複数のプロセッサにより実行されることを特徴とする物品搬送速度を設定する電子機器を提供する。

上記目的を実現するために、本公開の実施例の第四の態様に基づき、
プロセッサにより実行される時に上記物品搬送速度を設定する方法のいずれかに記載の方法を実現するコンピュータプログラムが記憶されている、コンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。

上記公開における一つの実施例は以下の長所又は有益な效果を有する：
複数の予め定義された時間帯内の物品の履歴特徴データを取得し、前記履歴特徴データと搬送速度等級の対応関係を示し、さらに前記搬送速度等級を示す特徴指標を含む搬送速度等級モデルを構築し、
搬送待ちの物品の特徴データを取得し、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定し、
前記搬送速度等級に基づき、前記搬送待ちの物品の搬送速度を確定する、
ことにより、
本公開では、搬送機器速度に影響する要素に対して等級分けを行い、かつ所定時間帯内に等級と搬送速度の関係により搬送機器の搬送速度を設定し、搬送機器の搬送速度をインテリジェントに調整することを実現し、搬送機器の搬送コストを削減し、搬送機器の搬送効率を高めることができる。

上記の非慣用的な選択可能な方式に備わる更なる效果は以下に発明を実施するための形態と合わせて説明される。

図面は本公開をより理解しやすくするために用いられるものであって、本公開に対する不適切な限定を構成しない。
図１は本公開の第一実施例が提供する物品搬送速度を設定する方法のフロー概略図である。図２は本公開の第二実施例が提供する物品搬送速度を設定する方法のフロー概略図である。図３は本公開の第三実施例が提供する物品搬送速度を設定する方法のフロー概略図である。図４は本公開一つの実施例が提供する物品搬送速度を設定する例示的データセットである。図５は本公開一つの実施例が提供するガウシアンメンバーシップ関数の画像である。図６は本公開一つの実施例が提供する物品搬送速度を設定するシステムの構造概略図である。図７は本公開の実施例が応用可能とされる例示的システムアーキテクチャ図であるである。図８は本公開の実施例を実現するのに適した端末装置又はサーバのコンピュータシステムの構造概略図である。

以下に図面と合わせて本公開の例示的な実施例について説明する。そのうち、理解に役立つよう、本公開の実施例の各細部が含まれるが、これらはあくまでも例示的なものである。よって、当業者は、本公開の範囲及び思想を逸脱しない限り、ここに記載される実施例に対して各種変更や修正を行うことができると理解すべきである。同様に、明瞭かつ簡潔にするために、以下の記載において、公知の機能や構造に関する説明は省略される。

図１に示されるように、本公開の実施例は物品搬送速度を設定する方法を提供する。当該方法は以下のステップを含むことができる：
ステップＳ１０１複数の予め定義された時間帯内の物品の履歴特徴データを取得し、前記履歴特徴データと搬送速度等級の対応関係を示し、さらに前記搬送速度等級を示す特徴指標を含む搬送速度等級モデルを構築するステップ。

具体的に、搬送機器上の複数の予め定義された時間帯内の搬送される物品の履歴特徴データを取得し、前記履歴の特徴データは物品の数量及び重量から予め定義された式計算に基づき得られるものであり、例えば、（物品重量＊６０％＋物品数量＊４０％）／１分毎である。即ち、前記特徴データは一つの前記予め定義された時間帯内の搬送待ちの物品の重量及び数量を含む。搬送待ちの物品の特徴データの計算方法は履歴特徴データと同じである。即ち、前記搬送待ちの物品の特徴データは一つの前記予め定義された時間帯内の搬送待ちの物品の重量及び数量を含む。例えば、一つの予め定義された時間帯は１分であり、複数の予め定義された時間帯内は複数の１分であり、例えば１０分、３０分等であると理解することができる。本公開は予め定義された時間帯、物品数量及び重量により形成される前記特徴データの計算方法については限定しない。

表１のデータを例に搬送速度等級を確定することについて説明する。複数の予め定義された時間帯の履歴特徴データに基づき、特徴データ区間を確定する。例えば、１分毎の物品搬送の履歴特徴データを取得することにより、１時間または１日の物品の履歴の特徴データを形成し、取得した履歴特徴データを処理し、ファジィ分類の方法により搬送速度等級を確定し、区間に基づき相応の搬送速度等級を確定する。Ａ級、Ｂ上級、Ｂ級、Ｂ下級、Ｃ級を例に、表１に示す：

そして、前記履歴特徴データと搬送速度等級の対応関係を示し、さらに前記搬送速度等級を示す特徴指標を含む搬送速度等級モデルを構築する。

具体的に、搬送速度等級の特徴指標を確定することについて、引き続き、表１に示すデータを例に説明する。表１に示されるように、Ａ級に対応する特徴データ区間は［４００、５００］であり、４００と５００の中間値４５０を取ってＡ級を確定する搬送速度等級の特徴指標とする。

好ましくは、前記搬送速度等級はファジィ分類のアルゴリズムにより実現され、ガウシアンメンバーシップ関数の式（１）を例とする。さらに、上記特徴指標をガウシアンメンバーシップ関数に代入し、式（２）に示されるＡ級に対応する搬送速度等級モデルを形成する。そのうち、４５０はＡ級区間［４００、５００］のうちの最大値及び最小値の中間値に対応し、即ちＡ級の特徴指標であり、５０は上記区間のうちの最大値から最小値を引いて得られた結果の二分の一であり、４５０及び５０は式（１）の変数に基づき定義されるものである。式（１）－式（６）は以下のように示される：

具体的に、式（２）は前記Ａ級に対応する搬送速度等級モデルであり、その特徴指標は４５０である。以下同様に、式（３）はＢ上級に対応する搬送速度等級モデルであり、その特徴指標は３２０である。式（４）はＢ級に対応する搬送速度等級モデルであり、その特徴指標は２１０である。式（５）はＢ下級に対応する搬送速度等級モデルであり、その特徴指標は１３０である。式（６）はＣ級に対応する搬送速度等級モデルであり、その特徴指標は４０である。
即ち、前記履歴特徴データと搬送速度等級の対応関係を示し、さらに前記搬送速度等級を示す特徴指標を含む搬送速度等級モデルを構築する。
本公開はファジィ分類による具体的なアルゴリズムおよび具体的な式については限定しない。

ステップＳ１０２搬送待ちの物品の特徴データを取得し、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定するステップ。

具体的に、搬送待ちの物品の特徴データを取得し、即ち前記搬送待ちの物品の一つの前記予め定義された時間帯内の搬送待ちの物品の重量及び数量を取得する。可搬送ベルト付きの搬送機器に入る前の装置または機器により取得でき、例えば、自動仕分け機により１つの小包の重量を取得し、仕分けデータを形成し、仕分けデータにより１分間の小包の総重量及び数量を統計し、そして１０分間の特徴データを統計する。搬送ベルトで搬送できない小包について、例えば、体積が大きすぎる、重量が超過する小包の場合、搬送ベルトに入る前に警告し、この種の小包を統一処理することができ、この場合は小包が物品となると理解することができる。即ち、搬送待ちの物品の特徴データを取得する。

引き続き、ステップＳ１０１における表１に示される速度等級及びその対応する式を例に説明する。１分以内に取得した搬送待ちの物品の特徴データを１００と仮定し、１００である前記特徴データを引数の数値として前記搬送速度等級モデルに代入して計算する：
式（２）に代入して得られた結果は０．０である。
式（３）に代入して得られた結果は０．０である。
式（４）に代入して得られた結果は０．００１２１である。
式（５）に代入して得られた結果は０．８３５２７である。
式（６）に代入して得られた結果は０．３２４５６である。
このように、得られた結果の最大値は０．８３５２７であり、対応するのは式（５）であり、当該式はＢ下級に対応する搬送速度等級モデルであり、その特徴指標は１３０である。即ち、当特徴データが１００である時、上記搬送速度等級モデルに基づき、Ｂ下級に対応する搬送速度等級であると確定する。即ち、搬送待ちの物品の特徴データを取得し、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定する。

ファジィ分類のモデルに基づき、速度等級による特徴分類の後、搬送待ちの物品の速度等級と分類後の速度等級は一つの従属度関係を有し、分類は、従属度が大きいものに属すため、得られた結果の最大値により従属関係を確定すると理解することができる。

ステップＳ１０３前記搬送速度等級に基づき、前記搬送待ちの物品の搬送速度を確定するステップ。

具体的に、引き続き、ステップＳ１０１における表１で設定する搬送速度の等級を例に説明する。前記搬送速度等級に基づき、前記搬送待ちの物品の搬送速度を確定するステップを表２に示す：

例えば、ステップＳ１０２の例示から分かるように、搬送待ちの物品の特徴データが１００である時、当該物品はＢ下級に対応する搬送速度等級に属すと確定し、表２の対応関係に基づき、Ｂ下級に対応する搬送速度は１５０回転／分であり、即ち、特徴データが１００である物品は１分毎に１５０回転の速度で搬送する。１５０回転／分は一種の速度表示であり、搬送ベルトによる駆動機器の運転速度は、搬送ベルトの速度を示すと理解することができる。

本実施例の図表及び式は一例であり、本公開は搬送速度の等級数量、等級範囲のうちの最大値及び最小値、等級に対応する搬送速度の表現形式及び数値については限定しないと理解することができる。

図２に示されるように、本公開の実施例は物品搬送速度を設定する方法を提供する。当該方法は以下のステップを含むことができる：
ステップＳ２０１～ステップＳ２０３の説明はステップＳ１０１～ステップＳ１０３の説明と一致するため、ここでは説明を省略する。
ステップＳ２０４搬送待ちの物品の特徴データを取得することは、さらに、複数の予め定義された時間帯内の前記搬送待ちの物品の特徴データを取得し、かつ前記特徴データの最大値及び最小値を取得することを含み、
前記特徴指標が前記特徴データの最小値以上であり、且つ前記特徴データの最大値以下である場合、前記特徴指標が属する前記搬送速度等級モデルに基づき、前記物品の搬送速度等級を確定するステップ。

具体的に、複数の予め定義された時間帯内の搬送待ちの物品の特徴データを取得する時、特徴データは複数の物品の特徴データからなるデータ集合であり、例えば、１分毎に取得した特徴データに基づき１０分毎に取得した特徴データとして組み合わせると仮定すると、１０分毎に取得した特徴データは当該１０分内の１分毎の特徴データを含む集合であり、当該集合は１０個の特徴データを含む。一つのまたは複数の予め定義された時間帯内の物品の特徴データは離散データであり、処理によりデータを仕分けし、例えば離散の差が大きいデータを除き、複数の離散データにおいて有効的な特徴データ集合を取得し、当該データ集合において、その中の最大値及び最小値を取得すると理解することができる。即ち、搬送待ちの物品の特徴データを取得することは、さらに、複数の予め定義された時間帯内の前記搬送待ちの物品の特徴データを取得し、かつ前記特徴データの最大値及び最小値を取得することを含み、
さらに、前記特徴指標が前記特徴データの最小値以上であり、且つ前記特徴データの最大値以下である場合、前記特徴指標が属する前記搬送速度等級モデルに基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する。

具体的に、ステップＳ１０１で説明した５個の特徴指標を前記特徴データの最大値及び最小値とそれぞれ比較し、特徴指標が特徴データ集合に含まれる最大値未満であり、且つ特徴データ集合に含まれる最小値より大きい時、当該特徴指標が属す前記搬送速度等級モデルに基づき、当該１０分以内に取得した搬送待ちの物品が属す前記搬送速度等級を確定し、物品の搬送速度を確定する。

図３に示されるように、本公開の実施例は物品搬送速度を設定する方法を提供する。当該方法は以下のステップを含むことができる：
ステップＳ３０１～ステップＳ３０３の説明はステップＳ１０１～ステップＳ１０３の説明と一致するため、ここでは説明を省略する。
ステップＳ３０４搬送待ちの物品の特徴データを取得することは、さらに、複数の予め定義された時間帯内の前記搬送待ちの物品の特徴データを取得し、かつ前記特徴データの最大値及び最小値を取得することを含み、
前記特徴指標が前記特徴データの最小値未満であり、又は前記特徴データ最大値より大きい場合、前記特徴データの最小値及び前記特徴データの最大値をそれぞれ前記搬送速度等級モデルに代入して計算を行い、前記搬送速度等級モデルの結果数値のうちの最大値に基づき、前記物品の搬送速度等級を確定するステップ。

具体的に、複数の予め定義された時間帯内の搬送待ちの物品の特徴データを取得する時、特徴データは複数の物品の特徴データからなるデータ集合であり、例えば、１分毎に取得した特徴データに基づき１０分毎に取得した特徴データとして組み合わせすると仮定すると、１０分毎に取得した特徴データは当該１０分内の１分毎の特徴データの集合である。一つのまたは複数の予め定義された時間帯内の物品の特徴データは離散データであり、処理によりデータを仕分けし、例えば離散の差が大きいデータを除き、複数の離散データにおいて有効な特徴データ集合を取得し、当該データ集合において、その中の最大値及び最小値を取得すると理解することができる。即ち、搬送待ちの物品の特徴データを取得することは、さらに、複数の予め定義された時間帯内の前記搬送待ちの物品の特徴データを取得し、かつ前記特徴データの最大値及び最小値を取得することを含み、
さらに、前記特徴指標が前記特徴データの最小値未満であり、又は前記特徴データ最大値より大きい場合、前記特徴データの最小値及び前記特徴データの最大値をそれぞれ前記搬送速度等級モデルに代入して計算を行い、前記搬送速度等級モデルの結果数値のうちの最大値に基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する。

ステップＳ１０１で説明した５個の特徴指標を前記特徴データの最大値及び最小値と比較し、５個の特徴指標がいずれも前記特徴データの最小値未満である又は前記特徴データの最大値より大きい時、前記特徴データの最小値及び前記特徴データの最大値をそれぞれ前記搬送速度等級モデルに代入する。即ち、ステップＳ１０１で説明した式（２）から式（６）において、前記特徴データの最小値及び前記特徴データの最大値を前記搬送速度等級モデルに代入し、計算して得られた結果値に基づき、結果値のうちの比較的大きい値を取得し、以下同様にして、式（２）から式（６）における結果値における最大値を取得する。

ファジィ分類のモデルに基づき、速度等級による特徴分類の後、搬送待ち物品の速度等級と分類後の速度等級は一つの従属度関係を有し、分類は従属度が大きいものに属すため、得られた結果の最大値により従属関係を確定すると理解することができる。

図４に示されるように、本公開の実施例は物品搬送速度を設定する方法の例示的データ集合を提供する。図４に示されるように、
具体的に、ステップＳ１０１～Ｓ１０３で説明した例示を組み合わせ、図４に示されるデータを例にさらにステップＳ２０４を説明する。図４は第二組データを示し、当該組データは１０分毎に取得した特徴データは当該１０分内の１分毎の特徴データを含む集合であると仮定し、そのうち、最大値は３１０であり、最小値は１７３であり、［１７３、３１０］と表示される。ステップＳ１０１から分かるように、本例示では、履歴特徴データに基づき５個の搬送速度等級を設け、これは５個の搬送速度等級モデル、および５個の予め定義された特徴指標に対応する。比較して分かるように、Ｂ級に対応する特徴指標は２１０であり、１７３より大きく且つ３１０未満を満たすため、当該組データの物品の搬送速度等級はＢ級であり、搬送速度は２００回転／分であると確定できる。

即ち、搬送待ちの物品の特徴データを取得することは、さらに、複数の予め定義された時間帯内の前記搬送待ちの物品の特徴データを取得し、かつ前記特徴データの最大値及び最小値を取得することを含み、
前記特徴指標が前記特徴データの最小値以上であり、且つ前記特徴データの最大値以下である場合、前記特徴指標が属する前記搬送速度等級モデルに基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する。

さらに、搬送待ちの物品の特徴データを取得することは、さらに、複数の予め定義された時間帯内の前記搬送待ちの物品の特徴データを取得し、かつ前記特徴データの最大値及び最小値を取得することを含み、
前記特徴指標が前記特徴データの最小値未満であり、又は前記特徴データ最大値より大きい場合、前記特徴データの最小値及び前記特徴データの最大値をそれぞれ前記搬送速度等級モデルに代入して計算を行い、前記搬送速度等級モデルの結果数値のうちの最大値に基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する。

具体的に、ステップＳ１０１～Ｓ１０３で説明した例示を組み合わせ、図４に示されるデータを例にステップＳ３０４を説明する。図４は第一組データを示し、当該組データは１０分毎に取得した特徴データは当該１０分内の１分毎の特徴データを含む集合であると仮定し、そのうち、最大値は２０６であり、最小値は１３８であり、［１３８、２０６］と表示される。ステップＳ１０１から分かるように、本例示では、履歴特徴データに基づき５個の搬送速度等級を設け、これは５個の搬送速度等級モデル、および５個の予め定義された特徴指標に対応する。比較して分かるように、１３８より大きく且つ２０６未満に合致する特徴指標がないため、それぞれｘを１３８及び２０６とし、ステップＳ１０１で説明した搬送速度等級モデル式（２）から式（６）に代入し、ｘが１３８及び２０６である時に取得される結果は等しくないため、ｘは１３８及び２０６のうちの大きい値を取り、表３に示される結果値を取得する。即ち、１３８及び２０６を式（２）に代入すると、得られる２つの値は等しく、０．０であり、１３８及び２０６を式（３）に代入すると、得られる２つの値は等しくないため、大きい値０．３６２を取る。同様に、式（４）に代入し、０．９９１を得て、式（５）に代入して、０．９８７を得て、式（６）に代入して、０．０５を得て、これら数値のうちの最大値は０．９９１である。

さらに、得られた結果が０．９９１であるのは式（４）であり、これは搬送速度等級のＢ級に対応し、ステップＳ１０３の例示に示されるように、搬送速度等級に基づき搬送速率を確定し、第一組データを形成する物品の搬送速率は２００回転／分であると分かる。

図５に示されるガウシアンメンバーシップ関数の画像から分かるように、上記式（２）から式（６）の値域の範囲は［０、１］である。そのうちの一つの式の値を１にできる時、当該組データの当該式に対する従属度は最高であり、そのうちの如何なる一つの式の値も１にできない時、式（２）から式（６）により計算して得られた結果値の最大値が当該式に対する従属度が他の式よりも最高であると見なされると理解することができる。

即ち、搬送待ちの物品の特徴データを取得することは、さらに、複数の予め定義された時間帯内の前記搬送待ちの物品の特徴データを取得し、かつ前記特徴データの最大値及び最小値を取得することを含み、
前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定することは、前記特徴指標が前記特徴データの最小値以上であり、且つ前記特徴データの最大値以下である場合、前記特徴指標が属する前記搬送速度等級モデルに基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する、ことを含み、
前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定することは、さらに、前記特徴指標が前記特徴データの最小値未満であり、又は前記特徴データ最大値より大きい場合、前記特徴データの最小値及び前記特徴データの最大値をそれぞれ前記搬送速度等級モデルに代入して計算を行い、前記搬送速度等級モデルの結果数値のうちの最大値に基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する、ことを含む。

図６に示されるように、本公開の実施例は、複数の予め定義された時間帯内の物品の履歴特徴データを取得し、前記履歴特徴データと搬送速度等級の対応関係を示し、さらに前記搬送速度等級を示す特徴指標を含む搬送速度等級モデルを構築するための関係表示確定モジュール６０１と、搬送待ちの物品の特徴データを取得し、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定する搬送速度確定モジュール６０２と、を備え、前記搬送速度等級に基づき、前記搬送待ちの物品の搬送速度を確定する、物品搬送速度を設定する装置６００を提供する。

任意選択的に、前記関係表示確定モジュール６０１は、前記搬送待ちの物品の特徴データは一つの前記予め定義された時間帯内の搬送待ちの物品の重量及び数量を含む、ことを含む。

任意選択的に、前記関係表示確定モジュール６０１は、搬送待ちの物品の特徴データを取得することは、さらに、複数の予め定義された時間帯内の前記搬送待ちの物品の特徴データを取得し、かつ前記特徴データの最大値及び最小値を取得することを含む、ようにするためのものである。

任意選択的に、前記搬送速度確定モジュール６０２は、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定することは、前記特徴指標が前記特徴データの最小値以上であり、且つ前記特徴データの最大値以下である場合、前記特徴指標が属する前記搬送速度等級モデルに基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する、ことを含む、ようにするためのものである。
任意選択的に、前記搬送速度確定モジュール６０２は、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定することは、前記特徴指標が前記特徴データの最小値以上であり、且つ前記特徴データの最大値以下である場合、前記特徴指標が属する前記搬送速度等級モデルに基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する、ことを含む、ようにするためのものである。

本公開の実施例はさらに、一つの又は複数のプロセッサと、一つの又は複数のプログラムを記憶するための記憶装置と、を含み、前記一つの又は複数のプロセッサが上記いずれかの実施例が提供する方法を実現するように、前記一つの又は複数のプログラムが前記一つの又は複数のプロセッサにより実行される、物品搬送速度を設定する電子機器を提供する。

本公開の実施例はさらに、プロセッサにより実行される時に上記いずれかの実施例が提供する方法を実現するコンピュータプログラムが記憶されている、コンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。

図７は本公開の実施例が応用可能とされる物品搬送速度を設定する方法又は物品搬送速度を設定する装置の例示的システムアーキテクチャ７００である。

図７に示されるシステムアーキテクチャ７００は端末装置７０１、７０２、７０３、ネットワーク７０４及びサーバ７０５を含むことができる。ネットワーク７０４は端末装置７０１、７０２、７０３及びサーバ７０５の間で通信リンクを提供する媒体として使用される。ネットワーク７０４は、例えば、有線、無線通信リンクまたは光ファイバケーブル等の各種接続タイプを含むことができる。

ユーザは端末装置７０１、７０２、７０３を使用してネットワーク７０４を介してサーバ７０５とインタラクティブし、情報等を受信又は送信できる。端末装置７０１、７０２、７０３には各種通信クライアント端末アプリケーション、例えば、ウェブブラウザアプリケーション、検索系アプリケーション、インスタントメッセージツール、メールボックスクライアント端末等をインストールできる。

端末装置７０１、７０２、７０３は、ディスプレイを備え、且つ、ウェブブラウジングをサポートする各種電子機器とすることができ、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ及びデスクトップコンピュータ等を含むが、これらに限られない。

サーバ７０５は各種サービスを提供するサーバとすることができ、例えば、ユーザ利用端末装置７０１、７０２、７０３で取得された物品の特徴データを処理するバックグラウンドサーバとすることができる。バックグラウンドサーバは受信した物品の特徴データに対して分析等の処理を行い、取得した搬送速度を端末装置にフィードバックすることができる。

なお、本公開の実施例が提供する物品搬送速度を設定する方法は一般的にサーバ７０５により実行され、これに対応して、物品搬送速度を設定する装置は一般的にサーバ７０５に設けられる。

また、図７における端末装置、ネットワーク及びサーバの数はあくまでも概略的なものである。実現要求に応じて、任意の数の端末装置、ネットワーク及びサーバを有することができると理解されるべきである。

以下、図８を参照し、これは本公開の実施例を実現するのに適した端末装置のコンピュータシステム８００の構造概略図である。図８が示す端末装置はあくまでも一例であり、本公開の実施例の機能及び使用範囲を限定するものではない。

図８に示されるように、コンピュータシステム８００は中央処理ユニット（ＣＰＵ）８０１を含み、これは、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）８０２に記憶されたプログラム、又は記憶部分８０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８０３にロードされたプログラムに基づき、各種適切な動作及び処理を実行することができる。ＲＡＭ８０３には、さらに、システム８００の操作に必要な各種プログラム及びデータが記憶される。ＣＰＵ８０１、ＲＯＭ８０２およびＲＡＭ８０３はバス８０４を介して互いに接続される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース８０５もバス８０４に接続される。

以下の部材がＩ／Ｏインターフェース８０５に接続される：キーボード、マウス等の入力部分８０６と、陰極線管（ＣＲＴ）や液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等、及びスピーカ等を含む出力部分８０７と、ハードディスク等を含む記憶部分８０８と、ＬＡＮカードやモデム等のネットワークインターフェースカードを含む通信部分８０９。通信部分８０９はインターネットなどのネットワークを介して実行通信処理を実行する。ドライブ８１０も必要に応じてＩ／Ｏインターフェース８０５に接続される。例えば、磁気気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等のリムーバルメディア８１１は、そこから読み出されたコンピュータプログラムが必要に応じて記憶部分８０８にインストールされるように、必要に応じてドライブ８１０にインストールされる。

特に、本公開で公開される実施例に基づき、上記においてフローチャートを参照して記載したプロセスは、コンピュータソフトウエアプログラムとして実現することができる。例えば、本公開の実施例には、コンピュータ読み取り可能な媒体に格納された、フローチャートに示される方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムを含む、コンピュータプログラム製品が含まれる。このような実施例において、当該コンピュータプログラムは通信部分８０９を介してネットワークからダウンロード及びインストールされてもよく、及び／又はリムーバルメディア８１１からインストールされてもよい。当該コンピュータプログラムは中央処理ユニット（ＣＰＵ）８０１により実行される時、本公開のシステムで限定される上記機能が実行される。

なお、本公開に示されるコンピュータ読み取り可能な媒体は、コンピュータ読み取り可能な信号媒体またはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、または上記両者の任意の組み合わせとすることができる。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば、電気、磁気、光、電磁、赤外線、又は半導体のシステム、装置又はデバイスを含むことができるが、これらに限られず、又は、以上の任意の組み合わせとすることができる。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体のより具体的な例としては、一つの又は複数の導線を有する電気接続、ポータブルコンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、書き換え可能なリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクト磁気ディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光記憶装置、磁気記憶装置、又は、上記の任意の適切な組み合わせを含むことができるが、これらに限られない。本公開において、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、プログラムを含む又は記憶する如何なる有形媒体とすることができ、当該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より使用される、又はそれらと組み合わせて使用することができる。また、本公開において、コンピュータ読み取り可能な信号媒体はベースバンドに含まれる、又は搬送波の一部分として伝播するデータ信号とされてもよく、その中にコンピュータ読み取り可能なプログラムコードが格納される。このような伝播するデータ信号は様々な形式を採用することができ、電磁気信号、光信号、又は、上記の任意の適切な組み合わせを含むことができるが、これらに限られない。コンピュータ読み取り可能な信号媒体はさらに、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体以外の如何なるコンピュータ読み取り可能な媒体とすることができ、当該コンピュータ読み取り可能な媒体は、コマンド実行システム、装置またはデバイスにより使用される、又はそれらと組み合わせて使用するプログラムを送信、伝播または伝送することができる。コンピュータ読み取り可能な媒体に含まれるプログラムコードは適切な如何なる媒体で伝送してもよく、無線、電線、光ケーブル、ＲＦ等を含むことができるが、これらに限られず、又は、上記の任意の適切な組み合わせとすることができる。

図面におけるフローチャート及びブロック図は、本公開の各実施例のシステム、方法及びコンピュータプログラム製品に基づき実現可能なアーキテクチャ、機能及び操作を示す。この点において、フローチャート又はブロック図中の各ブロックは一つのモジュール、プログラムセクション、又はコードの一部分を表すことができ、上記モジュール、プログラムセクション、又はコードの一部分は所定のロジック機能を実現するための実行可能な一つの又は複数のコマンドを含む。なお、一部の代替的な実現において、ブロックに注記される機能は図面の注記と異なる順序で発生してもよい。例えば、２つの連続して表示されるブロックは実際には、基本的に並行して実行してもよく、場合によっては反対の順序で実行してもよく、これは関連する機能に基づいて定めることができる。なお、ブロック図又はフローチャート中の各ブロック、及びブロック図又はフローチャート中のブロックの組み合わせは、所定の機能又は操作を実行するための専用の、ハードウエアに基づくシステムにより実現しても、専用ハードウエアとコンピュータコマンドの組み合わせにより実現してもよいことに注意されたい。

本発明の実施例に記載された関連のモジュール及び／又はユニットは、ソフトウエア方式で実現しても、ハードウエア方式で実現してもよい。記載したモジュール及び／又はユニットは、プロセッサに設けてもよく、例えば、関係表示確定モジュール及び搬送速度確定モジュールを備えることを特徴とする物品搬送速度を設定する装置、と記載してもよい。そのうち、これらモジュールの名称はある場合において、当該モジュール自身に対する限定にはならない。例えば、関係表示確定モジュールは“物品の履歴特徴データに基づき、速度等級のモデルを構築するモジュール”と記載することもできる。

別の態様として、本公開はさらに、コンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。当該コンピュータ読み取り可能な媒体は、上記実施例において記載された機器に含まれているものであるが、単独で存在し当該機器に組付けられてはいないものであってもよい。上記コンピュータ読み取り可能な媒体には、一つのまたは複数のプログラムが格納され、上記一つのまたは複数のプログラムが一つの当該機器により実行される時、当該機器は、複数の予め定義された時間帯内の物品の履歴特徴データを取得し、前記履歴特徴データと搬送速度等級の対応関係を示し、さらに前記搬送速度等級を示す特徴指標を含む搬送速度等級モデルを構築し、搬送待ちの物品の特徴データを取得し、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定し、前記搬送速度等級に基づき、前記搬送待ちの物品の搬送速度を確定する、ことを含む。

本公開の実施例の技術方案によれば、搬送機器速度に影響する要素に対してインテリジェントな等級分けを行い、かつ所定時間帯内に等級と搬送速度の関係により搬送機器の搬送速度を設定し、搬送機器の搬送速度をインテリジェントに調整することを実現し、搬送機器の搬送コストを削減し、搬送機器の搬送効率を高めることができる。

上記発明を実施するための形態は本公開の保護範囲を限定するものではない。当業者であれば、設計要求及び他の要素に応じて、各種様々な修正、コンビネーション、サブコンビネーション及び替代案が生まれてもよいことは自明である。本公開の思想及び原則の範囲内で行われる修正、均等の差し替え、改良などもすべて本公開の保護範囲内に含まれると理解されるべきである。

具体的に、ステップＳ１０１～Ｓ１０３で説明した例示を組み合わせ、図４に示されるデータを例にステップＳ３０４を説明する。図４は第一組データを示し、当該組データは１０分毎に取得した特徴データは当該１０分内の１分毎の特徴データを含む集合であると仮定し、そのうち、最大値は２０６であり、最小値は１３８であり、［１３８、２０６］と表示される。ステップＳ１０１から分かるように、本例示では、履歴特徴データに基づき５個の搬送速度等級を設け、これは５個の搬送速度等級モデル、および５個の予め定義された特徴指標に対応する。比較して分かるように、１３８より大きく且つ２０６未満に合致する特徴指標がないため、それぞれｘを１３８及び２０６とし、ステップＳ１０１で説明した搬送速度等級モデル式（２）から式（６）に代入し、ｘが１３８及び２０６である時に取得される結果は等しくないため、ｘは１３８及び２０６のうちの大きい値を取り、図４に示される結果値を取得する。即ち、１３８及び２０６を式（２）に代入すると、得られる２つの値は等しく、０．０であり、１３８及び２０６を式（３）に代入すると、得られる２つの値は等しくないため、大きい値０．３６２を取る。同様に、式（４）に代入し、０．９９１を得て、式（５）に代入して、０．９８７を得て、式（６）に代入して、０．０５を得て、これら数値のうちの最大値は０．９９１である。

任意選択的に、前記搬送速度確定モジュール６０２は、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定することは、前記特徴指標が前記特徴データの最小値以上であり、且つ前記特徴データの最大値以下である場合、前記特徴指標が属する前記搬送速度等級モデルに基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する、ことを含む、ようにするためのものである。

Claims

物品搬送速度を設定する方法であって、
複数の予め定義された時間帯内の物品の履歴特徴データを取得し、前記履歴特徴データと搬送速度等級の対応関係を示し、さらに前記搬送速度等級を示す特徴指標を含む搬送速度等級モデルを構築するステップと、
搬送待ちの物品の特徴データを取得し、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定するステップと、
前記搬送速度等級に基づき、前記搬送待ちの物品の搬送速度を確定するステップと、
を含む、
方法。
前記搬送待ちの物品の特徴データは一つの前記予め定義された時間帯内の搬送待ちの物品の重量及び数量を含む、
請求項１に記載の方法。
搬送待ちの物品の特徴データを取得することは、さらに、
複数の予め定義された時間帯内の前記搬送待ちの物品の特徴データを取得し、かつ前記特徴データの最大値及び最小値を取得する、
ことを含む、
請求項２に記載の方法。
前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定するステップは、
前記特徴指標が前記特徴データの最小値以上であり、且つ前記特徴データの最大値以下である場合、前記特徴指標が属する前記搬送速度等級モデルに基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する、
ことを含む、
請求項３に記載の方法。
前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定するステップは、さらに、
前記特徴指標が前記特徴データの最小値未満であり、又は前記特徴データの最大値より大きい場合、前記特徴データの最小値及び前記特徴データの最大値をそれぞれ前記搬送速度等級モデルに代入して計算を行い、前記搬送速度等級モデルの結果数値のうちの最大値に基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する、
ことを含む、
請求項４に記載の方法。
物品搬送速度を設定する装置であって、
複数の予め定義された時間帯内の物品の履歴特徴データを取得し、前記履歴特徴データと搬送速度等級の対応関係を示し、さらに前記搬送速度等級を示す特徴指標を含む搬送速度等級モデルを構築するための関係表示確定モジュールと、
搬送待ちの物品の特徴データを取得し、前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定するための搬送速度確定モジュールと、
を備え、
前記搬送速度等級に基づき、前記搬送待ちの物品の搬送速度を確定する、
装置。
前記搬送待ちの物品の特徴データは一つの前記予め定義された時間帯内の搬送待ちの物品の重量及び数量を含む、
請求項６に記載の装置。
搬送待ちの物品の特徴データを取得することは、さらに、複数の予め定義された時間帯内の前記搬送待ちの物品の特徴データを取得し、かつ前記特徴データの最大値及び最小値を取得することを含む、
請求項７に記載の装置。
前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定することは、
前記特徴指標が前記特徴データの最小値以上であり、且つ前記特徴データの最大値以下である場合、前記特徴指標が属する前記搬送速度等級モデルに基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する、
ことを含む、
請求項８に記載の装置。
前記搬送速度等級モデルを用いて、前記搬送待ちの物品の搬送速度等級を確定することは、
前記特徴指標が前記特徴データの最小値以上であり、且つ前記特徴データの最大値以下である場合、前記特徴指標が属する前記搬送速度等級モデルに基づき、前記物品の搬送速度等級を確定する、
ことを含む、
請求項９に記載の装置。
一つの又は複数のプロセッサと、
一つの又は複数のプログラムを記憶するための記憶装置と、
を含み、
前記一つの又は複数のプロセッサが請求項１～５のいずれか一項に記載の方法を実現するように、前記一つの又は複数のプログラムが前記一つの又は複数のプロセッサにより実行される、
電子機器。
プロセッサにより実行される時に請求項１～５のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラムが記憶されている、コンピュータ読み取り可能な媒体。