JP2024024602A - 最適化されたオペレーションについての実時間推奨のための方法及びダッシュボードシステム - Google Patents

Abstract

【課題】仕事現場の労働者パフォーマンススコアリング及び評価をするシステム及び方法を提供する。【解決手段】方法は、センサデバイス及び労働者コンピューティングデバイスからのデータを集約及び分析する洞察モジュールによって、倉庫内の場所による倉庫の労働者の動的配分を判定することと、センサデバイス及び労働者コンピューティングデバイスから実時間で集約されたデータに基づいて、洞察モジュールによって、動的労働者パフォーマンススコア、労働者生産性スコア、労働者ごとの集約された遊休時間のうちの少なくとも１つを含む複数の労働者パフォーマンス測定基準を判定することと、ディスプレイのダッシュボード上に、複数の労働者パフォーマンス測定基準の動的実時間要約を生成することと、を含む。【選択図】なし

Description

本開示は、概して、倉庫、配送センター、空港地上オペレーション、及び小売業全般などの職場におけるオペレーションを最適化するための方法及びシステムに関する。

従業員が多数のタスクに関与する場合が多い倉庫及び配送センターは、他のソースから実時間及び履歴データを受信することから利益を得ることができる。更に、全体的オペレーションは、従業員オペレーションを最適化するために実時間及び履歴データを伝送することから利益を得ることができる。データパターン及び傾向は、受信されたデータから判定されることができ、受信者は、データパターン及び傾向を利用して、意味のある行動を実行することができる。実際には、かなりの量の最適化の利益が得られないままであるので、従業員タスクの最適化は、多くの場合不足している。したがって、従業員から実時間データを収集及び分析するための、また、合理化された通信ネットワークを通じて重要なデータを共有するためのシステムが必要とされている。

本明細書で提供される背景技術の記載は、本開示の文脈を概して提示することを目的とする。本明細書において別段の指示がない限り、このセクションで記載される内容は、本出願の特許請求の範囲に対する先行技術ではなく、このセクションに含めることによって、先行技術又は先行技術の示唆であると認められるものではない。

一実施形態は、接続された倉庫などの仕事現場における労働者パフォーマンスを制御するためのコンピュータシステムを提供する。複数のセンサデバイスは、接続された倉庫全体に配置され、ネットワークを介して接続されることができる。複数の労働者コンピューティングデバイスは、倉庫の複数の労働者のうちの少なくとも１人に対応して含められることができる。メモリは、ネットワークに接続されることができ、ユーザインターフェースは、倉庫内の複数の労働者パフォーマンス測定基準を表示するメニューを含む実時間ダッシュボードを表示するように構成されたディスプレイを含むネットワークに接続されることができる。ネットワークに接続されたプロセッサであって、洞察モジュールによって、倉庫内の場所による倉庫の労働者の動的配分を判定することであって、洞察モジュールが、センサデバイス及び労働者コンピューティングデバイスからのデータを集約及び分析するように構成されている、判定することと、センサデバイス及び労働者コンピューティングデバイスから実時間で集約されたデータに基づいて、洞察モジュールによって、複数の労働者パフォーマンス測定基準を判定することであって、複数の労働者パフォーマンス測定基準が、動的労働者パフォーマンススコア、労働者生産性スコア、労働者ごとの集約された遊休時間のうちの少なくとも１つを含む、判定することと、ディスプレイのダッシュボード上に、複数の労働者パフォーマンス測定基準の動的実時間要約を生成することと、を行うように構成された、プロセッサ。

いくつかの態様において、洞察モジュールは、複数の接続された倉庫サービスシステム、複数の接続されたパフォーマンス管理システム、接続された労務管理システム（labor management system、ＬＭＳ）、及びゲートウェイデバイスからのデータを集約及び分析することによって、複数の労働者パフォーマンス測定基準を判定し、複数の労働者パフォーマンス測定基準は、１つ以上の労働者パフォーマンススコアを含む。

いくつかの態様において、プロセッサは、複数のセンサデバイスを、ゲートウェイデバイスに接続された１つ以上のモノのインターネット（Internet-of-Things、ＩｏＴ）デバイスに接続するように構成されており、複数のセンサデバイスは、接続された倉庫の漏れ検出センサ、振動センサ、及びプロセスセンサのうちの１つ又は組み合わせを含む。

いくつかの態様において、動的要約内の複数の労働者パフォーマンス測定基準は、全体的労働力スコアカードダッシュボード、個別労働者スコアカードダッシュボード、及び管理ビューオプション（management view option、ＭＶＯ）パフォーマンススコアカードダッシュボードのうちの少なくとも１つを含む。

いくつかの態様において、全体的労働力スコアカードダッシュボードは、労働力始動モジュール、遊休労働者スコアカード、上位／下位実行者スコアカード、最近雇用者スコアカード、及び労働者配分スコアカードのうちの少なくとも１つを含む複数の動的に更新されたパフォーマンス通知を含む。

いくつかの態様において、個別労働者スコアカードダッシュボードは、動的に更新されたスコアカードを含む。プロセッサは、複数の労働者のうちの第１の労働者の割り当てられたタスクの労働者パフォーマンス測定基準が重要パフォーマンス評価指標（key performance indicator、ＫＰＩ）タスク目標偏差及び／又はタスクパフォーマンス基準を満たすかどうかを判定すると、ディスプレイの個別労働者スコアカードダッシュボード上に動的個別パフォーマンス洞察を生成するように構成されている。

いくつかの態様において、ＭＶＯパフォーマンススコアカードダッシュボードは、管理ユーザによって見ることが可能であり、始動アドバイザダッシュボード、遊休労働者アドバイザダッシュボード、労働者パフォーマンスモニタ及び／又はスコアカードダッシュボード、並びにスケジュール遅延モニタのうちの少なくとも１つを含む、複数の動的に更新されたパフォーマンスダッシュボードを含む。

いくつかの態様において、プロセッサは、スケジュール遅延モニタの論理及び分析によって、複数の労働者のスケジュール遅延洞察スコアを判定するように構成されており、スケジュール遅延スコアは、労働者パフォーマンス及び関与スコアに基づく。

いくつかの態様において、複数の労働者パフォーマンス測定基準は、実時間で全体的倉庫労働力パフォーマンススコアを要約するスマート倉庫スコアを含む。

一実施形態は、少なくとも１つのプロセッサによってオペレーションを実行することによって、開示される接続された倉庫を動作させるコンピュータ実装方法であって、オペレーションが、洞察モジュールによって、倉庫内の場所による倉庫の労働者の動的配分を判定することであって、洞察モジュールが、倉庫全体に配置され、ネットワークを介して接続された複数のセンサデバイス及び複数の労働者コンピューティングデバイスからのデータを集約及び分析するように構成されており、各労働者コンピューティングデバイスが、倉庫の複数の労働者のうちの少なくとも１人に対応する、判定することと、センサデバイス及び労働者コンピューティングデバイスから実時間で集約されたデータに基づいて、洞察モジュールによって、動的労働者パフォーマンススコア、労働者生産性スコア、労働者ごとの集約された遊休時間のうちの少なくとも１つを含む複数の労働者パフォーマンス測定基準を判定することと、ディスプレイの実時間ダッシュボード上に、複数の労働者パフォーマンス測定基準の動的実時間要約を生成することであって、ディスプレイが、ネットワークに接続されたユーザインターフェース上にある、生成することと、を含む、方法を提供する。

一実施形態は、接続された倉庫内の実時間労働者パフォーマンスデータを交換するためのシステムを提供する。本システムは、１つ以上のプロセッサを含む。本システムは、命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、本命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、１つ以上のプロセッサに、洞察モジュールによって、倉庫内の場所による倉庫の労働者の動的配分を判定することであって、洞察モジュールが、倉庫全体に配置され、ネットワークを介して接続された複数のセンサデバイス及び複数の労働者コンピューティングデバイスからのデータを集約及び分析するように構成されており、各労働者コンピューティングデバイスは、倉庫の複数の労働者のうちの少なくとも１人に対応する、判定することと、センサデバイス及び労働者コンピューティングデバイスから実時間で集約されたデータに基づいて、洞察モジュールによって、動的労働者パフォーマンススコア、労働者生産性スコア、労働者ごとの集約された遊休時間のうちの少なくとも１つを含む複数の労働者パフォーマンス測定基準を判定することと、ディスプレイの実時間ダッシュボード上に、複数の労働者パフォーマンス測定基準の動的実時間要約を生成することであって、ディスプレイが、ネットワークに接続されたユーザインターフェース上にある、生成することと、を行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える。

前述の目的及び関連する目的を達成するために、特定の例示的な態様は、本明細書で開示される解決策の他の実施例を含む本開示に添付され、本明細書で逐語的に記載されているかのようにその全体が参照により組み込まれる付録を含む、以下の記載及び添付の図面に関連して本明細書で記載される。しかしながら、これらの態様は、特許請求される主題の原理が用いられ得る様々な方法のうちのほんのいくつかを示すものであり、特許請求される主題は、全てのそのような態様及びそれらの均等物を含むことが意図される。他の利点及び新規な特徴は、図面と併せて考慮されるときに、以下の詳細な記載から明らかになり得る。

ここで、本開示の実施形態は、添付の図面を参照して、単なる実施例として記載される。
本開示の方法及びシステムを実装する例示的な環境を図示する概略図である。 図２－１及び図２－２は、本開示の接続された倉庫システムのアーキテクチャの図である。 安全性を監視するための方法を図示するフローチャートである。 例示的な実施形態による、あるモードにおける例示的ユーザインターフェースダッシュボードを描写する。 例示的な実施形態による、別のモードにおける例示的なユーザインターフェースダッシュボードを描写する。 例示的な実施形態による、別のモードにおける例示的なユーザインターフェース要約ダッシュボードを描写する。 図５－１～図５－４は、例示的な実施形態による複数のダッシュボードを含む例示的なユーザインターフェースを描写する。 例示的な実施形態による、例示的ユーザインターフェースを描写する。 例示的な実施形態による、例示的な警告メッセージを描写する。 例示的な実施形態による、第１のモードにおける例示的なユーザインターフェースダッシュボードを描写する。 例示的な一実施形態による、計画外のタスクを管理するための方法を図示するフローチャートである。 図９－１及び図９－２は、本開示の接続された倉庫システムのアーキテクチャの図である。 図１０－１～図１０－４は、本開示の接続された倉庫システムのアーキテクチャの図である。 図１１－１及び図１１－２は、接続された倉庫システムのプラットフォームのフレームワークの概略ブロック図を描写する。 １つ以上の実施形態による、接続された倉庫のデータフローの例示的な図を描写する。 １つ以上の実施形態による、接続された倉庫のデータフローの例示的な図を描写する。 本開示の接続された倉庫システムの労働力スコアカードダッシュボードのアーキテクチャの図である。 本開示の接続された倉庫システムの個別労働者スコアカードダッシュボードのアーキテクチャの図である。 本開示の接続された倉庫システムの管理ビューオプション（ＭＶＯ）パフォーマンススコアカードダッシュボードのアーキテクチャの図である。 例示的な実施形態による複数のダッシュボードを含む仕事現場（例えば、接続された倉庫）のための例示的なユーザインターフェースを描写する。 例示的な実施形態による、労働者概要モードにおける図１６Ａの例示的なクローズアップユーザインターフェースダッシュボードを描写する。 図１６Ｃ－１及び図１６Ｃ－２は、例示的な実施形態による、労働者パフォーマンスモードにおける図１６Ａの例示的なクローズアップユーザインターフェースダッシュボードを描写する。 １つ以上の実施形態が実装され得る例示的なデバイスを図示する。

以下の実施形態は、従業員、管理者、及び他のユーザ間のような接続された倉庫、並びに倉庫間及び倉庫内エッジ通信システムを容易にするためのシステム及び方法を記載する。

以前の倉庫システムは、従業員などの労働者、並びにオペレーション管理者及びシフト監督者を含んでいた。オペレーション管理者は、生産割当量を満たすこと、労務変動を管理すること、並びに制限及びボトルネックを迅速に識別することについて責任を負うことができる。シフト監督者は、労働者パフォーマンス、特定の労働現場及び／又は倉庫エリアを監督すること、概して倉庫フロア上で「現場主義（hands-on）」であることについて責任を負うことができる。まとめると、各々は、ボトルネックを防止し、注文の品質及び適時性が満たされることを保証し、スループットを改善し、利用率を最大化し、各現場を監視及び管理し、倉庫の円滑な労働を保証するために倉庫の人員配置のバランスを取ることができる。

とは言うものの、今日まで使用された現在の手法は、様々な欠点を抱えている。例えば、現在の手法は、シフト又は労働日の終わりまで、労働者生産性を見ることから切り離される。実時間労働者可視性はまた、欠如しており、ボトルネックを追跡及び／又は予測することを困難にしている。加えて、予期せぬ労働力の問題は、一般に、生産及び保守遅延につながる。現在の手法はまた、計画外の事象などのそのような予期せぬ問題に反応するのに十分なツールを提供することができず、労働者を適切に再配分すること、又は何らかの修正行動を取ることができない。更に、問題の根本原因は、現在追跡されておらず、したがって、問題は、繰り返し発生している。次に、労働者の減少は、増加し、パフォーマンスは、低下する。

接続された倉庫システムを実装するための動的かつ分散化された技法が、提供される。「動的」として本明細書で記載される実施形態又は実装形態は、実施形態が、必ずしも絶えず変化しているわけではないが、連続的かつ生産的な活動又は変更によってマークされるか、又はマークされることができることを反映又は示すことが意図される。システム及び対応する技法は、１つ以上の倉庫内、ユーザ（例えば、労働者、労働者のチーム、管理者など）間、並びに倉庫、それに関連付けられたサードパーティ、及びデータセンター間の通信を容易にする。そのような通信は、エッジシステム及びゲートウェイシステムによって容易にされ得る。エッジ及びゲートウェイシステムは、組み込み若しくは固定システム並びに／又はタブレットＰＣ及び携帯電話などの他のユーザデバイス（例えば、オペレーション管理者によって制御される、又はオペレーション管理者と通信するデバイスなど）として、倉庫内に（すなわち、現場に）配置され得る。各エッジシステムは、倉庫オペレーションデータが収集され得る倉庫システムに結合され得、他のエッジシステム及びゲートウェイシステムと通信し得る。各ゲートウェイシステムは、ゲートウェイシステムが常駐する倉庫の倉庫オペレーションシステム及びエッジシステムと（例えば、オペレーション管理者と）通信し得、また、他の倉庫に配置されたゲートウェイシステムと通信し得、それらの全部又は一部は、ゲートウェイシステムにデータを提供し得る。他の倉庫に配置されたゲートウェイシステムとの通信を容易にすることによって、ゲートウェイシステムは、異なる倉庫に配置されたエッジシステム間のデータの交換を可能にし得る。タブレットＰＣ及び携帯電話などの独立したユーザコンピューティングデバイスは、データを要求し、フィルタリングし、見て、及び／又は分析するために、エッジシステム及び／又はゲートウェイシステムに直接結合され得、かつ／又はそれらと通信し得る。

エッジシステム及びゲートウェイシステムの全部又は一部のハードウェアは、倉庫に設置され得る。したがって、ソフトウェアは、対応する倉庫ハードウェア上にインストールされ得る。エッジシステム及びゲートウェイシステムに実装されるソフトウェアは、データ要求、データ照会、データ検索、データ伝送、及びデータ分析を含むがこれらに限定されない様々なデータ機能を実行するためのコンピュータ実行可能コードを含み得る。エッジシステム及びゲートウェイシステムは各々、関連データのソースを識別し、データが、倉庫又は他の倉庫内の倉庫システムに結合された他のエッジシステム、倉庫又は他の倉庫内のゲートウェイシステム、クラウドコンピューティングセンターなどの分散型システム、及び専用サーバファームなどの集中型システムなど、識別されたソースから動的に（必要に応じて）又は静的に（常時）提供されることを要求する。分散型システム及び集中型システムは、倉庫のオペレータによって、政府又は商業エンティティなどのサードパーティによって所有され得る。

倉庫内の各エッジシステムは、同じ倉庫内の対応する倉庫システムのセンサに結合され得、センサによって取り込まれたデータがエッジシステムに直接提供されることを可能にする。また、倉庫内のゲートウェイシステムは、同じ倉庫内の倉庫システムの１つ以上のセンサに結合され得、１つ以上のセンサによって取り込まれたデータがゲートウェイシステムに直接提供されることを可能にする。別の実施形態において、倉庫内の各エッジシステムは、同じ倉庫内の対応する倉庫システムの倉庫システムに結合され得る。また、倉庫内のゲートウェイシステムは、同じ倉庫内の倉庫システムの倉庫システム機械に結合され得る。いくつかの態様において、倉庫システム機械は、結合された１つ以上のセンサからデータを収集し、収集されたデータの計算及び／又は分析を実行し、収集／又は分析されたデータをメモリに記憶し、収集及び／又は分析されたデータを１つ以上の接続されたエッジシステム及び／又はゲートウェイシステムに提供するように構成され得る。いくつかの実施形態において、倉庫システムは、実装されなくてもよく、又は倉庫システムの１つ以上のセンサに結合されなくてもよい。倉庫システム機械が実装されないか、又は１つ以上のセンサに結合されない場合、１つ以上のセンサによって取り込まれたデータは、１つ以上の接続されたエッジシステム及び／又はゲートウェイシステムに直接提供され得る。

各倉庫システムは、エッジシステムを通じて、又は通さずに、ゲートウェイシステムと通信し得る。倉庫内のエッジシステムは、互いに直接通信し得る。例えば、１つのエッジシステムによって保持される任意のデータは、ゲートウェイシステムが仲介として働くことなく、同じ倉庫内の別のエッジシステムに直接伝送され得る。別の実施形態において、エッジシステムは、ゲートウェイシステムを通して、同じ倉庫内に配置された別のエッジシステムにデータを送信し、又はそこからデータを受信し得る。エッジシステム間の通信、及びエッジシステムとゲートウェイシステムとの間の通信は、有線接続又は無線接続を介し得る。

倉庫のゲートウェイシステムは、他の倉庫のゲートウェイシステムと通信し得る。この通信経路を介して、倉庫のエッジシステム又はゲートウェイシステムは、他の倉庫のエッジシステム又はゲートウェイシステムとの間でデータを伝送し、及びデータを取得し得る。異なる倉庫のゲートウェイシステム間の通信経路は、衛星通信（例えば、ＳＡＴＣＯＭ）、セルラーネットワーク、Ｗｉ－Ｆｉ（例えば、ＩＥＥＥ ８０２．１１準拠）、ＷｉＭＡＸ（例えば、ＡｅｒｏＭＡＣＳ）、光ファイバ、及び／若しくは空対地（ａｉｒ－ｔｏ－ｇｒｏｕｎｄ、ＡＴＧ）ネットワーク、並びに／又は現在知られている、若しくは後に開発される任意の他の通信リンクを通し得る。倉庫内のエッジシステムは、それぞれの倉庫のゲートウェイシステムを介して異なる倉庫内の別のエッジシステムと通信し得る。例えば、倉庫内のエッジシステムは、上述した通信経路上で通信するそれぞれの倉庫のゲートウェイシステムを介して、他の倉庫内の１つ以上のエッジシステムにデータを伝送し得る。

各エッジシステム及びゲートウェイシステムは、メモリに結合されたプロセッサなどの状態機械を備え得る。エッジシステム及びゲートウェイシステムの両方は、携帯型のシステム全体のエッジソフトウェア実装をサポートするために、共通オペレーティングシステムで構成され得る。言い換えれば、エッジシステム及びゲートウェイシステムの各々は、エッジシステムとゲートウェイシステムとの間の相互運用性を容易にするための標準ソフトウェアを備え得る。以下の考察において、そのようなソフトウェアは、エッジソフトウェアと称される。エッジソフトウェアは、各エッジシステム又はゲートウェイシステムが以下に列挙される様々な機能（非網羅的）を実行することを可能にして、本明細書で例示される様々なシステム（例えば、エッジシステム、ゲートウェイシステム、倉庫オペレーションセンター、リモートシステム）間のデータ分析及びデータ交換を可能にし得る。
－他のエッジシステム、倉庫システム、ゲートウェイシステム、及び／又はオペレーションセンターから収集された実時間及び記憶されたデータをフィルタリング及び分析し、分析に基づいて事象を生成する；
－動的（すなわち、必要に応じて）及び静的（すなわち、常時）データ伝送目標（例えば、同じ倉庫内のエッジシステム、他の倉庫内のエッジシステム、オペレーションセンター）を識別する；
－インターネット接続を介してオペレーションセンターにデータを伝送する；
－有線／無線ネットワークを介して接続された航空機内の他のエッジ及びゲートウェイシステムに、又はインターネットを介して接続された航空機外部の他のエッジ及びゲートウェイシステムに、データ及び事象を伝送する；
－記憶されたデータを照会し、データフィルタを動的に選択／変更するために、有線／無線ネットワーク又はインターネットを介して接続された他のエッジ／ゲートウェイシステム、倉庫搭載コンピュータシステム、オペレーションセンター、及びリモートシステムのための要求／応答インターフェースを提供する；
－データを取得し、データフィルタを動的に選択／変更するために、有線／無線ネットワーク又はインターネットを介して接続された他のエッジシステム、ゲートウェイシステム、及びオペレーションセンターによって提供される要求／応答インターフェースを使用する；
－他のエッジシステム、ゲートウェイシステム、及びオペレーションセンターから事象を受信する；
－他のエッジシステム、ゲートウェイシステム、及びオペレーションセンターに対し、一般的な目的（すなわち、エッジ／ゲートウェイシステムが関心を持つデータのタイプ）を指定し、通信する。

各エッジシステム又はゲートウェイシステムは、同じ倉庫内の他のエッジシステム、他の倉庫内のエッジシステム、同じ倉庫内のゲートウェイシステム、他の倉庫内のゲートウェイシステム、又はオペレーションセンターであり得る、１つ以上の伝送目標を自律的に選択し、１つ以上の伝送目標にデータを送達し得る。受信エッジ又はゲートウェイシステム（すなわち、伝送目標）の各々は、予め定義されたフィルタを使用して受信データをフィルタリングするように構成され得、データを伝送するエッジシステムによって行われる自律的判定をオーバーライドする。ある実施形態において、各受信エッジ又はゲートウェイシステムは、データ伝送に先立って、受信システムが受信することを所望するデータ及び／又は分析のタイプ（すなわち、一般的「目的」）を他のシステムに通知し得る。また、各エッジ又はゲートウェイシステムは、静的データ伝送目標（常にデータを必要とする伝送目標）及び動的データ伝送目標（必要に応じてデータを必要とする伝送目標）を含むリストを維持し得る。

倉庫のゲートウェイシステムはまた、倉庫から遠隔に（すなわち、現場外）配置され得る１つ以上のオペレーションセンターと通信し得る。しかしながら、いくつかの実施形態において、オペレーションセンターは、倉庫の現場に配置され得る。本開示の倉庫システムの各々は、サーバシステムなどの専用の場所に実装され得、又は、例えば、クラウドシステムの一部として分散方式で実装され得る。ゲートウェイシステムとオペレーションセンターとの間の通信経路は、衛星通信（例えば、ＳＡＴＣＯＭ）、セルラーネットワーク、Ｗｉ－Ｆｉ（例えば、ＩＥＥＥ ８０２．１１準拠）、ＷｉＭＡＸ（例えば、ＡｅｒｏＭＡＣＳ）、光ファイバ、及び／若しくは空対地（ＡＴＧ）ネットワーク、並びに／又は現在知られている、若しくは後に開発される任意の他の通信リンクを通し得る。

主題は、本明細書の一部を形成し、例示として、特定の例示的な実施形態を示す添付の図面を参照して、以下でより完全に記載される。本明細書で「例示的」と記載される実施形態又は実装形態は、例えば、他の実施形態又は実装形態よりも好ましい又は有利であると解釈されるものではなく、むしろ、実施形態が「例示的な」実施形態であることを反映又は示すことが意図されている。主題は、様々な異なる形態で具現化され、したがって、包含される、又は特許請求される主題は、本明細書で記載される任意の例示的な実施形態に限定されないと解釈されることが意図されており、例示的な実施形態は、単に例示のために提供される。同様に、特許請求されるか、又は包含される主題の合理的に広い範囲が意図されている。とりわけ、例えば、主題は、方法、デバイス、構成要素、又はシステムとして具現化され得る。したがって、実施形態は、例えば、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はそれらの任意の組み合わせ（ソフトウェア自体以外）の形態をとり得る。更に、図面及び明細書に提示された方法は、個々のステップが実行され得る順序を限定するものとして解釈されるべきではない。したがって、以下の詳細な記載は、限定的な意味で捉えられることを意図していない。

本明細書及び特許請求の範囲を通して、用語は、明示的に記載された意味を超えて文脈において示唆又は暗示される微妙な意味を有する場合がある。同様に、本明細書で使用される「一実施形態において」という句は、必ずしも同じ実施形態を指すわけではなく、本明細書で使用される「別の実施形態において」又は「いくつかの実施形態において」という句は、必ずしも異なる実施形態を指すわけではない。例えば、特許請求される主題は、全体的に又は部分的に例示的な実施形態の組み合わせを含むことが意図される。

図１は、在庫１０８に積み込むための送達輸送１０５（例えば、サプライチェーン送達トラック）を含む、特定の構成要素を有する例示的な倉庫及び／又は配送センター環境１００を図示する。オペレーショナル管制塔１１２は、環境１００内のオペレーション１１０を監視及び／又は別様に制御し得る。オペレーション１１０は、労務１０９によって実行及び／又は管理されることができる。オペレーション１１０は、荷積み１０１及び組立機械１０７を含むことができる。一旦組み立てられ、梱包され、及び別様に配送のために処理されると、輸送１１６（例えば、貨物トラック）は、労務１０９によって積み込まれ、その後の目的地に出発することができる。環境１００は、以下でより詳細に考察されるように、タスク及び労働者機器を選択的にスケジューリングし、割り当てることによって労働者パフォーマンスを最適化するように構成されている。「労働者」という用語は、ヒト、ヒト以外の動物（例えば、犬などの訓練された動物）、又は仕事現場でタスクを実行する任意の他の資産（例えば、ロボットデバイス）として理解されることができる。

図２は、本開示の接続された倉庫システム２００に関連付けられたアーキテクチャの図である。システム２００は、グローバルオペレーション、労務適正化、現場オペレーション、資産パフォーマンス、及び労働者パフォーマンスなどであるが、これらに限定されない、構成要素及びデータベースを含む、企業パフォーマンス管理（enterprise performance management、ＥＰＭ）管制塔２１０ａ～ｎを含むことができる。システム２００はまた、現場（例えば、場所、ベンチマーク、パフォーマンスサービスレベルなど）、労務（例えば、スケジュール、シフト、資格、スキルなど）、オペレーション（例えば、計画、機器、在庫タイプ、スループットなど）、資産（例えば、仕分け、パレタイザ、ロボットなど）、及び労働者（例えば、傾向、プロファイル、ソータ、ピッカー、保守労働などのタスクパフォーマンス）などであるが、これらに限定されない、構成要素及びデータベースを含む、ネットワーク化された倉庫システムの記録２２０ａ～ｎを含み得る。ＥＰＭ管制塔２１０ａ～ｎ及びネットワーク化された倉庫システムの記録２２０ａ～ｎは、クラウドベースのコンピューティングシステム２４２（例えば、クラウドコンピューティングネットワーク、１つ以上のリモートサーバ）内に存在することができ、偽造データ変換及び統合層２３０に通信可能に結合されることができる。

システム２４２は、エッジコンピューティングシステム２４４に通信可能に結合され得る。システム２４４は、労働現場（例えば、工場、配送センター、倉庫など）で現場の専用ユニットを有するエッジコンピューティングシステム又はノードであることができる。システム２４４は、労務データベース２３８、資産制御システム２３６（例えば、ロボット、マテリアルハンドリングなどの制御に関連する構成要素）、及び労働者タスクデータベース２３２からのデータ及び情報を処理するように構成されることができる。データベース２３８は、倉庫管理サービス（warehouse management service、ＷＭＳ）及び倉庫実行システム（warehouse execution system、ＷＥＳ）のためのデータベースを含むことができる。

データベース２３２は、ネットワークを介してシステム２４０の１つ以上のコントローラによる消費のための入来（incoming）制御情報に登録（subscribing）して生成された制御情報を処理し、伝送するように、配送センター環境１００の特徴に動作可能に結合された１つ以上のテレメトリ構成要素を含むことができる。データベース２３２は、データベースに保存する前に、入来テレメトリ又は属性についてデータ検証及び改良のために構成されることができ、テレメトリを集約する、例えば、複数のサブシステムからのデータが関連資産に集約されることができるように、デバイスからのテレメトリ又は属性を関連資産にコピーし、定義された条件に基づいて警報を作成／更新／クリアし、エッジライフサイクル事象に基づいて行動をトリガする、例えば、デバイスがオンライン／オフラインである場合に警告を作成し、処理のために必要とされる追加データ、例えば、ユーザ、デバイス、及び／又は従業員属性で定義されたデバイスについての負荷閾値をロードし、複雑な事象が発生し、電子メールテンプレート内の他のエンティティの属性を使用するときに、警報／警告を上げ、及び／又は事象処理中にユーザ選好を考慮する。いくつかの態様において、トリガ及び／又は警告など、データベース２３２から伝送されるメッセージは、最適な目的のためにエンドユーザ（例えば、現場先導、管制塔における乗務員など）に情報を伝送するように構成されることができる。システム２００はまた、障害又は誤動作が発生する前に異常の早期検出のための傾向モデルを構築して、安全性を増加させるために、近事故又は他のミスを検出するように構成されることができる。いくつかの態様において、傾向モデルは、割り当てられたタスク、事象データセットを含む労働者傾向の統計分析を実行して、仕事の性質、スキルセット、重要性（criticality）、労務強度などを考慮して労働者パフォーマンスに関する洞察を導出することができる。いくつかの態様において、傾向モデルは、様々な重要パフォーマンスパラメータに関するデータを分類して、ユーザに提示することができるレポート、ダッシュボード、及び洞察を生成することができる。いくつかの態様において、傾向モデルは、タスクのタイプ、スキルセット、地理的場所、産業などについての統計に基づいてベンチマークを判定して、労働者オペレーションについてのパフォーマンスベースの評価、インセンティブ、及び目標設定を可能にすることができる。

データベース２３２は、ピッキング、仕分け、及び他のそのようなタスクに焦点を当てたモバイル倉庫ソリューションを含むことができる。データベース２３２は、標準作業手順書（standard operating procedure、ＳＯＰ）、保守プロセスなどを有する１つ以上のチェックリストを提供するように構成された保守点検構成要素を含むことができる。データベース２３２は、タスクを完了するために従業員によってハンズフリー労働が必要とされる場合に構成されたガイデッドワーク（guided work）及び音声保守点検構成要素を含むことができる。

図３は、仕事現場のオペレーションを最適化するための方法３００を図示するフローチャートである。ステップ３１０において、本方法は、問題が発生する前に実時間労働力生産性への可視性を提供することを含むことができる。ステップ３２０において、本方法は、機能エリアにわたる場所によって労働者生産性を見ることを含むことができる。ステップ３３０において、本方法は、労働者計画に戻るための労働者推奨を提供することを含むことができる。ステップ３４０において、本方法は、労働者を再配分し、タスクを割り当て、計画外の事象に反応するためのツールを提供することを含むことができる。ステップ３５０において、本方法は、最適化された仕事現場（例えば、素晴らしい現場（golden site））への持続的な改善及び傾向をもたらすために変更の影響を測定することを含むことができる。

図４Ａは、ＥＰＭ管制塔２１０ａ～ｎの労働者パフォーマンスデータベースに関連付けられた例示的なユーザインターフェースダッシュボード４１０である。示されるように、ダッシュボード４１０は、１つの仕事現場及び／又は複数の仕事現場の複数の場所（例えば、ピッキング場所、出荷場所、梱包場所など）からの利用を含む、全体的労働者利用に関連する情報を提示することができる。ダッシュボード４１０は、現在の事象及び計画された事象、総労働者、労務効率割合（例えば、労務／分当たりのカートン）、及び実効スループット測定基準（例えば、パフォーマンスを測定するためのカートン／労働者又は何らかの他の労働者固有の測定基準）に関するオペレーショナルステータスを含む、複数の場所に関連付けられた処理されたデータからの推論を提示することができる。ダッシュボード４１０内に提示される情報は、色分けされたもの（例えば、即座の注意を必要とする事象については赤色、客観的ゴールを超える測定基準については緑色、客観的ゴールについて中立であるか又は遵守の範囲内にある事象については灰色など）を含む任意の数の方法で提示されることができる。

図４Ｂは、ＥＰＭ管制塔２１０ａ～ｎの労働者パフォーマンスデータベースに関連付けられた例示的なユーザインターフェースダッシュボード４２０である。示されたように、ダッシュボード４２０は、労働者パフォーマンスに関連する情報を提示することができる。ダッシュボード４２０を通して、ユーザは、実時間パフォーマンス、現在のパフォーマンスが客観的な計画されたパフォーマンスゴールに対してどのように測定されるか、労働者関与のオブジェクト測定などを観察することができる。いくつかの態様において、１つ以上の警告は、１つ以上の修正行動を取って、１つ以上のオペレーショナル混乱の生産性を改善する（例えば、タスクに戻る、欠けているタスクの１つの基準を改善する、関与のエリアにおける関与を改善するなど）ようにユーザ（例えば、従業員、管理者など）に命令するために、ダッシュボード４２０上に提示され、又は別様にプッシュされることができる。いくつかの態様において、修正行動は、エリアから別のエリアに労働者を移動させて、損耗を減少させ、労働者満足度を最大化する推奨を通知するために、仕事場所又は仕事場所を有するゾーン、物理的需要、温度、シフト、年功、必要なタスクに対するパフォーマンスなどを含む、労働者のプロファイル及び／又は選好に基づいて、特定のタスクについて正しい労働者を判定することを含むことができる。いくつかの態様において、１つ以上のメッセージは、職場危険回避、従業員効率、労働エリア効率、労働者パフォーマンス測定基準、及び労働者パフォーマンス安全性を含む。いくつかの態様において、トリガ及び／又は警告など、ダッシュボード４２０内で、又はそれによって伝送されるメッセージは、リモートコンピューティングシステム、場所、及び／又は他の関心のあるユーザに情報を伝送するために構成されることができる。ダッシュボード４２０はまた、パフォーマンス障害又は誤動作が発生する前に異常の早期検出のための傾向モデルを構築して、労働者関与及びパフォーマンスを増加させるために、パフォーマンスニアミス、傾向、又は他のパフォーマンス関連事象を検出するように構成されることができる。

ダッシュボード４２０は、労働者又は複数の労働者が標準未満、標準で、標準超などであることに関するオペレーショナルステータスを含む、労働者又は複数の労働者に関連付けられた処理されたデータからの労働者パフォーマンス概要を提示することができる。他の測定基準及び／又は警告は、場所又は労働者エリアに関連する情報、及び標準未満、標準で、又は標準を超えて実行している労働者に関して、それに関連する測定基準を含んで（例えば、メッセージは、ある場所における１０人の労働者が標準未満で実行していることを示すことができ、メッセージは、特定の従業員を別の場所に移動することを推奨することができるなど）、ダッシュボード４２０に提示されることができる。ダッシュボード４２０に提示される情報は、色分けされたもの（例えば、標準未満で実行している労働者については赤色、標準を超えて実行している労働者については緑色、標準で実行している労働者については青色など）を含む任意の数の方法で提示されることができる。

図４Ｃは、ＥＰＭ管制塔２１０ａ～ｎの労働者パフォーマンスデータベースに関連付けられた例示的なユーザインターフェース要約ダッシュボード４３０である。示されたように、ダッシュボード４３０は、洞察モジュールと通信して、労働者スコアカードに関連する要約情報を提示することができる。ダッシュボード４３０を通じて、ユーザは、労働者生産性を含むがこれに限定されない関心のあるパフォーマンス測定基準を観察するか、又は別様に追跡し、それぞれの労働者の選好を労働関連タスクにマッチさせることができる。そのように動的にマッチングすることによって、離職（churn）又は無駄な時間配分は、最小限に抑えられることができ、労働者コーチング関連ニーズへの洞察は、判定されることができる。見て分かるように、ダッシュボード４３０は、労働者名、労働者住所、労働者ステータス（例えば、勤務中、勤務外など）、スケジュール要約（例えば、月曜日、水曜日、及び金曜日の場所における）、労働者がシステム内でどれだけ長く活動中であったか、労働者選好、及び労働者職位などの情報を提示することができる。

いくつかの態様において、ユーザは、ダッシュボード４３０の提示を開始するために、ダッシュボード４３０に以前に要約されたユーザに関連するより多くの情報を調査するためにダッシュボード４３５をトグルすることができる。ダッシュボード４３５は、それぞれの労働者がある期間（例えば、シフト、１日、１週間、１年、会社で費やした労働者の時間の全体など）にわたって特定のタスク（例えば、ピッキング、出荷、梱包など）を行うことに専念した特定の測定基準（例えば、シフト時間の分又はパーセンテージ）などの、より実時間のタスク関連パフォーマンス測定基準を含むことができる。いくつかの態様において、ダッシュボード４３０及び４３５は、ある測定基準（例えば、労働者エリア、特定のタスク、時間配分管理など）による、上位パフォーマンス労働者、並びに外れ値のより劣ったパフォーマンスのパフォーマンスを追跡することを容易にする。ダッシュボード４３０及び４３５内に提示される情報は、本開示の他の以前のダッシュボードと同様に色分けされることを含む、任意の数の方法で提示されることができる。

図５は、単一のフレーム内に位置決められた本明細書で開示されるダッシュボード４１０、４２０、４３０、４３５のいずれかを含む例示的なユーザ企業倉庫管理インターフェース５００を描写する。特定の態様において、インターフェース５００のダッシュボードの各々は、ユーザによって拡大するようにトグルされるか、又は別様にアクセスされることが可能なタイルとして位置決められることができる。インターフェース５００はまた、労働リスク要約（例えば、名前、リスクパーセンテージ、及び労働者エリアを有する）、労働者の総数、パフォーマンスステータス評価指標、全体的労務、労務利用、及び／又は同等物を提示するように構成されたものなどのサブダッシュボードを提示することができる。インターフェース５００はまた、エリアごとに労働者機会と、それぞれのエリア内の潜在的労働者のための推奨とを要約することを対象とするダッシュボードを含むことができる。インターフェース５００はまた、フィルタオプション、事象ログ、並びにユーザ選択若しくはシステム選択の通知フィルタ及び／又は通知設定に準拠する通知の提示を有する通知ダッシュボードを含むことができる。いくつかの態様において、インターフェース５００は、実行される必要があるタスクのセットに対するリソースの要約を提示することができる。例えば、限定はしないが、ワークフローライフサイクルに基づいて、インターフェース５００は、全体的システムのオペレーションに基づいて１つ以上のタスクのキューを接続された労働者に伝送するように構成されることができる。キューは、それぞれの労働者がタスクを成功裏に完了したときに、１つ以上の後続のタスクが提示されるように利用可能であることができる。

図６Ａは、労働者パフォーマンスを最適化するようにタスクを作成するための例示的なユーザインターフェース６１０を描写する。具体的には、ユーザインターフェース６１０は、１つ以上の労働現場に関連するヒト及び分析フィードバックを含む、オペレーションフィードバックに基づいて、従業員（例えば、乗務員）又は任意の関連ユーザについての実時間タスク命令を生成するために使用されることができる。見て分かるように、インターフェース６１０は、タスク作成のためのテンプレート、労働現場場所（例えば、ゾーン１、ゾーン２など）、労働者プルダウンメニュー（例えば、チーム１、チーム２、個人１、個人２など）、及び優先度プルダウンメニュー（例えば、上位への移動、緊急、非緊急などのタスクの客観的分類など）のようなタスク関連情報を有するタスクを自動的に及び／又は手動で生成することを含むことができる。いくつかの態様において、ユーザインターフェース６１０を使用して、従業員がタスクを完了するのを妨げる問題に助言し対処するために、労働関連計画（例えば、日次計画、週次計画、月次計画、四半期計画など）の労働者実行を監督し、その場にいることを奨励し続けることができる。いくつかの態様において、ユーザインターフェース６１０は、（例えば、従業員スキル、可用性、経験、履歴、及び／又は同様のものなどの検出された基準間で判定された１つ以上の関係に基づいて）適切な時間に適切な従業員のための適切なタスクを自動的に割り当て、及び／又はスケジューリングすることによって、職場パフォーマンスを最適化するために使用される。

図６Ｂは、従業員パフォーマンスに影響を及ぼす関心のある事象を通知する例示的な警告メッセージ６２０を描写する。例えば、警告メッセージ６２０に関連付けられた通知は、ユーザインターフェース（例えば、インターフェース６１０）にプッシュして、パフォーマンスに影響を与え得る関心のある事象が発生したことを知らせることができる。見て分かるように、警告メッセージ６２０は、トラブルがレポートされたこと、例えば、プリンタ６２２のようなデバイスが媒体切れであること、関連する仕事タスクが解決のために割り当てられた関心のある事象の時間、及び関連するユーザ関与のためのボタンを示す。例えば、メッセージ６２０は、メッセージ６２０を閉じる、及び／又はスヌーズするためのボタンを含むことができる。メッセージ６２０はまた、関心のある事象に関連付けられたタスクを再割り当てするか、又は別様に関心のある事象に関連付けられたタスクのパフォーマンスを制御するように構成されることができる。

図７は、例示的なコンピューティングデバイス７２２の例示的なユーザインターフェース７１０を描写する。見られるように、ユーザインターフェース７１０を介して、１つ以上のタスクは、１人以上のユーザ（例えば、乗務員）に割り当てられ、作成され、及び／又は別様に通信することができる。新たに割り当てられたタスクに関連するそのような通知、又は既に割り当てられたタスクに関連するフィードバックは、ユーザがそれぞれのタスクを受け入れる、スヌーズする、及び／又は別様に相互作用する（例えば、タスク、労働計画、及び／又は同様のものに対する改良を提案又は実行する）ための情報制御を含むことができる。

図８は、計画外のタスク（例えば、仕事現場のタスク、仕事現場のエリア、従業員、従業員のグループなどのタスク）を管理するための方法８００を図示するフローチャートである。ステップ８１０において、本方法は、従業員ユーザ（例えば、ランプエージェント）によって、シフト（例えば、次のシフト）のためのタスクのリストを見ることを含むことができる。ステップ８２０において、本方法は、割り当てられた第１のタスクをユーザに提示することを含むことができ、割り当てられたタスクは、予想外である（例えば、タグオペレータ従業員がタグを検査してから第１のタスクを受け取ることができる）。ステップ８３０において、本方法は、従業員が第１のサブタスクを完了すること（例えば、割り当てられたタスクに関連付けられた仕事現場に到着すること）と、第１のサブタスクのステータス（例えば、従業員が仕事現場に到着したこと）に基づいて、割り当てられたタスクのステータスを更新することとを含むことができる。いくつかの態様において、タグオペレータ従業員は、航空機（例えば、仕事現場）に到着することができ、第１のサブタスクのステータスは、タグオペレータ従業員が航空機に到着したこととすることができる。ステータスは、従業員のコンピューティングデバイスから従業員が検出又は追跡した情報（例えば、従業員のコンピューティングデバイスの場所トラッカから自動的に伝送されたＧＰＳデータ）に基づいて、自動的に更新され、及び／又は通信することができる。いくつかの態様において、ステータスは、手動で更新され、及び／又は通信することができる（例えば、従業員は、自分が仕事現場に到着したことをコンピューティングデバイスに手動で入力することができる）。

ステップ８４０において、本方法は、従業員が第２のサブタスクを完了すること（例えば、割り当てられたタスクに関連付けられた第２の仕事現場に到着すること）と、第２のサブタスクのステータス（例えば、従業員が仕分けのために第２の仕事現場に到着したこと）に基づいて、割り当てられたタスクのステータスを更新することとを含むことができる。いくつかの態様において、タグオペレータ従業員は、第１の仕事現場から積荷とともに戻ることができ、第２のサブタスクのステータスは、タグオペレータ従業員が仕分けのために積荷とともに航空機から戻ったこと、又は積荷が既に仕分けされたこととすることができる。第２のサブタスクのステータスは、従業員のコンピューティングデバイス及び／又は第２のサブタスクに関連付けられた任意のアイテムのデータ（例えば、従業員のコンピューティングデバイスから自動的に伝送されたＧＰＳデータ、第２のサブタスクに関連付けられた任意のアイテムの追跡情報など）に基づいて、自動的に更新され、及び／又は通信することができる。いくつかの態様において、ステータスは、手動で更新され、及び／又は通信することができる（例えば、従業員は、自分が戻ったこと、積荷が仕分けされたことなどをコンピューティングデバイスに手動で入力することができる）。いくつかの態様において、タスク更新は、音声入力、走査、デバイス使用、ネットワーク活動、場所ベースの事象、視覚認識事象など、１つ以上のフィードバック機構からの入力に基づいて、半自動化及び／又は自動化されることができる。

いくつかの態様において、第１及び第２のサブタスクの完了は、割り当てられたタスクを完了したものとして自動的にマークすることができる。この点に関して、ステップ８５０において、本方法は、第１の割り当てられたタスクが完了すると、第２の割り当てられたタスクを従業員に自動的に割り当てることを含むことができる（例えば、前述の積荷が飛行機から取り出され、仕分けされ、戻されたので、タグオペレータ従業員は、新しいタスクを受け取る）。

ステップ８６０において、本方法は、第２の従業員（例えば、ランプエージェントなどのタグオペレータ以外の従業員）によって、第１の従業員に関連付けられたチームの他の全ての従業員（例えば、第１のタグオペレータのチームの他のタグオペレータ）の実時間ステータスを見ることを含むことができる。

ステップ８７０において、本方法は、第３の従業員（例えば、タグオペレータ以外の管理者又はＯＰＳ主導者である従業員）によって、仕事現場の全てのタスクオペレーションの実時間ステータス及び従業員タスクパフォーマンス測定基準をレビューすることを含むことができる。

図９は、本開示の接続された倉庫システム９００に関連付けられたアーキテクチャの図である。システム９００は、動的労働配分、実時間労働者パフォーマンス測定基準、労働者満足度などのためのモジュールを含むが、これらに限定されない、労働力分析モジュール９１５を含むことができる。労働力分析モジュール９１５はまた、１つ以上の労働者パフォーマンスダッシュボード９２３と、改善推奨９２５とを含むことができる。改善推奨９２５は、労働者定着、パフォーマンス、及び労働オペレーションを最大化するための、研修、報酬、コーチング、関与などの機会について行われることができる。

特定の態様において、労働者パフォーマンスダッシュボード９２３及び改善推奨９２５は、労働者アクティビティ及びパフォーマンスについての記録のシステム９１７によって（例えば、実時間で）更新されることができる。システム９１７は、労働力分析モジュール９１５と通信することができる。システム９１７は、労務管理モジュール９１０及び計画システムモジュール９２０を介して、スケジュール労働生産性を改善することができる。具体的には、管理モジュール９１０は、システム９１７の包括的なデータモデルと実時間で通信する１つ以上の個別の構成要素（例えば、製造オペレーション管理（manufacturing operations management、ＭＯＭ）労務、サードパーティ活動、並びに自社製の（homegrown）活動を管理するための構成要素）を含むことができる。システム９１７の包括的データモデルは、労務管理モジュール９１０に双方向に結合された計画実行モジュールを含むことができる。システム９１７の包括的なデータモデルはまた、デジタルタスクパフォーマンス及びタスクレベル粒度を伴うモジュールを含むことができる。いくつかの態様において、計画実行モジュールは、労働者デジタルタスクパフォーマンス及びタスクレベル粒度（例えば、タスクの個別のサブタスク又はそれぞれの労働者タスクの粒度パフォーマンス測定基準を示す）のデータベースを含むことができる。

実際には、悪条件を識別し、レポートするための層９２６は、システム９１７に含められることができる。層９２６は、資産パフォーマンス管理者（asset performance manager、ＡＰＭ）並びに労働者注文を管理するシステムを含むことができる。いくつかの態様において、層９２６は、層９２６がその下流の割り当て層９２４の態様と通信することを可能にするように集合的に働くオペレーションインテル管理者及びトラブル発見レポートシステムを含むことができる。層９２６は、倉庫管理システム（ＷＭＳ）、サードパーティシステムなどを含むがこれらに限定されない、計画システムモジュール９２０に双方向に結合された計画システムを含むことができる。割り当て層９２６のオペレーションインテル管理者及びトラブル発見は、割り当て層９２４のデジタルタスク作成及びデジタルタスク割り当てシステムと通信することができる。次に、割り当て層９２４は、その下流の実行層９２２の相（aspect）と通信することができる。

層９２２は、１つ以上のモバイルデバイス（例えば、従業員、管理者、及びサードパーティの人員を含む、ユーザ及び／又はそれに関連付けられた人員のモバイルデバイス）を含むか、又はそれに結合されることができる。層９２２はまた、ガイデッドワークソフトウェア（guided work software、ＧＷＳ）システムを含むことができる。いくつかの態様において、割り当て層９２４のデジタルタスク作成システム及びデジタルタスク割り当てシステムは、層９２２のモバイルデバイス、並びに層９２２のデジタルタスク実行システムと通信することができる。いくつかの実施例において、層９２２のモバイルデバイス、並びに層９２２のデジタルタスク実行システムは、システム９１７の包括的データモデルのタスクレベル粒度システム、計画パフォーマンスシステム、及びデジタルタスクパフォーマンスシステムと通信して、労働者パフォーマンスダッシュボード９２３及び改善推奨９２５を動的に更新することができる。

図１０は、本開示の接続された倉庫システム１０００のアーキテクチャの図である。システム１０００は、アプリケーション層１０１０、プラットフォームサービス層１０２０、共通サービス層１０５２ａ～ｎ、標準及びプロセス層１０５４ａ～ｎ、接続サービス層１０４０、データソース層１０４８ａ～ｎ、並びに企業システム層１０５０ａ～ｎを含む多層システムであることができる。

アプリケーション層１０１０は、ポートフォリオオペレーション、現場オペレーション、資産パフォーマンス管理、予測資産保守、資産健全性管理、資産保守最適化、ダウンタイムレポータ、機器資産管理、垂直特定拡張、及び労働者パフォーマンスのためのアプリケーションなどの複数の構成要素を含むことができる。

プラットフォームサービス層１０２０は、アプリケーション層１０１０と通信することができ、ドメインサービス１０２２ａ～ｎ、アプリケーションサービス１０２４ａ～ｎ、データサービス１０２６ａ～ｎ、管理ストレージ１０２８ａ～ｎ、及びデータ取り込み１０３０ａ～ｎを含む複数のシステム構成要素を含むことができる。ドメインサービス１０２２ａ～ｎは、資産モデルサービス、資産デジタルサービス、資産重要パフォーマンス評価指標（ＫＰＩ）サービス、事象管理サービス、資産データサービス、資産注釈サービス、ダウンタイム管理サービス、資産分析サービス、タスク／アクティビティサービス、及び人員労働者サービスのためのモジュール及び／又は構成要素を含むことができる。好ましくは、ドメインサービス１０２２ａ～ｎは、資産分析サービスシステム、タスク／アクティビティサービスシステム、及び人員労働者サービスシステムを含む。

アプリケーションサービス１０２４ａ～ｎは、ポータルナビゲーションサービス、ダッシュボードビルダー、レポートライター、コンテンツ検索、分析ワークベンチ、通知サービス、実行スケジューラ、事象処理、ルールエンジン、ビジネスワークフローサービス、分析モデルサービス、及び場所サービスのためのモジュール及び／又は構成要素を含むことができる。アプリケーションサービス１０２４ａ～ｎの構成要素の一部又は全部は、層１０１０のアプリケーションと通信することができる。

データサービス１０２６ａ～ｎは、時系列、事象、アクティビティ及び状態、構成モデル、知識グラフ、データ検索、データ辞書、アプリケーション設定、並びに個人識別情報（personal identifying information、ＰＩＩ）サービスのためのモジュール及び／又は構成要素を含むことができる。管理ストレージサービス１０２８ａ～ｎは、時系列、リレーショナル、ドキュメント、ブロブストレージのためのデータベース、グラフデータベース、ファイルシステム、実時間分析データベース、バッチ分析データベース、及びデータキャッシュを含むことができる。管理ストレージサービス１０３０ａ～ｎは、デバイス登録、デバイス管理、テレメトリ、コマンド及び制御、データパイプライン、ファイルアップロード／ダウンロード、データ前処理、メッセージング、並びにＩｏＴ Ｖ３コネクタのためのモジュール及び／又は構成要素を含むことができる。

接続サービス層１０４０は、エッジサービス１０４２ａ～ｎ、エッジコネクタ１０４４ａ～ｎ、及び企業統合１０４６ａ～ｎを含むことができる。エッジサービス１０４２ａ～ｎは、接続管理、デバイス管理、エッジ分析、及び実行ランタイムのためのモジュール及び／又は構成要素を含むことができる。エッジコネクタ１０４４ａ～ｎは、ＯＰＣ統一アーキテクチャ（OPC unified architecture、ＯＰＣ ＵＡ）、ファイルコレクタ、及びドメインコネクタを含むことができる。企業統合１０４６ａ～ｎは、ストリーミング、事象、及び／又はファイルのためのモジュール及び／又は構成要素を含むことができる。データソース層１０４８ａ～ｎは、ストリーミング、事象、及び／又はファイル、並びに時系列のためのモジュール及び／又は構成要素を含むことができる。

いくつかの態様において、共通サービス１０５２ａ～ｎは、１つ以上のＡＰＩゲートウェイ、並びにロギング及び監視、アプリケーションホスティング、識別管理、アクセス管理、テナント管理、権限カタログ、ライセンス供与、メータリング、サブスクリプション課金、ユーザプロファイル、及び／又はシークレットストアのための構成要素を含むことができる。

いくつかの態様において、標準及びプロセス１０５４ａ～ｎは、１つ以上のＵＸライブラリ、並びにサイバーセキュリティ、ＩＰ保護、データガバナンス、使用分析、テナントプロビジョニング、ローカライゼーション、アプリライフサイクル管理、デプロイメントモデル、モバイルアプリ開発、及び／又はマーケットプレイスのための構成要素を含むことができる。

図１１は、接続された倉庫システム１１００のプラットフォームのフレームワークの概略ブロック図を描写する。システム１１００は、資産管理システム１１１０、オペレーション管理システム１１１２、労働者洞察及びタスク管理システム１１１４、並びに構成ビルダーシステム１１１６を含むことができる。システム１１１０、１１１２、１１１４、及び１１１６の各々は、ＡＰＩ１１２０と通信することができ、それによって、ＡＰＩ１１２０は、タスク、事象を読み取り／書き込みし、別様に、システム１１００の労働者と労働することを調整するように構成されることができる。ＡＰＩ１１２０は、ステータスを追跡し、スケジュールし、タスク作成を容易にするように構成されたタスク監視エンジンを含むことができる。ＡＰＩ１１２０は、労働者モバイルアプリケーション（例えば、コンピューティングデバイス上のグラフィカルユーザインタビュー）を介して提示又は別様にアクセスされて、タスク、事象、及び資産情報に関連するオペレーションを同様に提示及び管理することができる。

ＡＰＩ１１２０は、モデルストア１１２６と通信することができ、それによって、モデルストア１１２６は、労働者モデル、資産モデル、オペレーショナルモデル、タスクモデル、事象モデル、ワークフローモデルなどのモデルを含むことができる。ＡＰＩ１１２０は、時系列データベース１１２４ａ～ｎ及び商取引データベース１１２２ａ～ｎと通信することができる。時系列データベース１１２４ａ～ｎは、知識データベース、グラフデータベース、並びに拡張可能オブジェクトモデル（extensible object model、ＥＯＭ）を含むことができる。商取引データベース１１２２ａ～ｎは、労働注文、労務、訓練データ、予測結果、事象、障害、コスト、理由、ステータス、タスク、事象、及び理由のための構成要素及び／又はモジュールを含むことができる。

データベース１１２４ａ～ｎ、１１２２ａ～ｎの各々は、システム１１００のオペレーションを効果的に処理、分析、及び分類するための機械学習モデルとすることができる分析モデル１１３４と通信することができる。モデル１１３４は、システム１１００の１つ以上の学習されたパフォーマンスパラメータを予測するために、学習されたパラメータのセットを使用して訓練された、訓練された機械学習システムとすることができる。学習されたパラメータは、接続された倉庫の予測資産保守、資産健全性管理、資産保守最適化、労働者ダウンタイムレポータ、機器資産管理、垂直特定拡張、及び労働者パフォーマンスを含むことができるが、これらに限定されない。１つ以上の修正行動は、モデル１１３４によってレンダリングされた予測に応答して取られることができる。モデル１１３４は、回帰損失（例えば、平均二乗誤差損失、Ｈｕｂｅｒ損失など）で訓練されることができ、バイナリインデックス値については、分類損失（例えば、ヒンジ、対数損失など）で訓練され得る。訓練され得る機械学習システムは、適切な損失関数で直接訓練された畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network、ＣＮＮ）、適切な損失関数を有する層を有するＣＮＮ、適切な損失関数を有するカプセルネットワーク、適切な損失関数を有するＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒネットワーク、（バイナリ抵抗指標値の場合）、ＣＮＮを有する複数インスタンス学習、（連続抵抗指標値の場合）ＣＮＮを有する複数インスタンス回帰などを含むが、これらに限定されない。

特定の態様において、データベース１１２４ａ～ｎ及び１１２２ａ～ｎは、例外事象検出１１２８を実行するために一緒に動作することができる。例外事象検出１１２８は、１つ以上のデータソースからのデータを利用して、下限違反、障害症状、ＫＰＩ目標偏差などを検出することができる。例外事象検出１１２８の特定の態様において、データ取り込みパイプライン１１３６及び企業統合フレームワーク１１３８は、システム１１００の資産／ユニットごとのエネルギー及び排出計算のための情報を交換することができる。パイプライン１１３６は、コンテキストデータ及びデータ前処理を利用することができ、一方、フレームワーク１１３８は、標準及び顧客コネクタを有する拡張可能な統合サービスを含むことができる。

特定の態様において、ＩｏＴゲートウェイ１１４０は、パイプライン１１３６に通信可能に結合されることができる。ＩｏＴゲートウェイ１１４０は、漏れ検出センサ、振動センサ、プロセスセンサ及び／又は同様のものを含むセンサ１１５８ａ～ｎなどのＩｏＴデバイス１１５４に通信可能に結合されることができる。ＩｏＴゲートウェイ１１４０はまた、倉庫に関連する履歴データを含むデータヒストリアン１１５６と通信することができる。

フレームワーク１１３８は、ワークフローモジュール、労働注文統合モジュール、労働者パフォーマンスモジュール、資産事象モジュールなどを含む事象管理者モジュール１１４２ａ～ｎと通信することができる。事象について、ワークフローモジュールは、フレームワーク１１３８と、プロセス安全スイート（Process Safety Suite、ＰＳＳ）保守点検（maintenance and inspection、Ｍ＆Ｉ）及びＰＳＳ ＧＷＳを含むプロセスワークフローデータ１１５２ａ～ｎの構成要素と双方向に通信するように構成されることができる。事象ストリーミングについて、労働注文統合モジュール及び労働者パフォーマンスモジュールは両方とも、フレームワーク１１３８及び労務管理システム（ＬＭＳ）１１５０と双方向に通信するように構成されることができる。いくつかの態様において、事象ストリーミングについて、資産事象モジュールはまた、ＰＳＳオペレーショナルインテリジェンスシステム１１４６及びフレームワーク１１３８と双方向に通信するように構成されることができる。次に、ＰＳＳオペレーショナルインテリジェンスシステム１１４６は、クラウドベース及び／又は自社運用であることができ、音声デバイス、モビリティデバイス、ハンドヘルドデバイス、プリンタ、スキャナ、及び／又は同様のものを含むデバイス１１４８ａ～ｎと双方向通信することができる。フレームワーク１１３８はまた、対応するＡＰＩ及び事象制御のためにスタートトークモジュール１１４４と通信することができる。

システム１１００の態様において、パイプライン１１３６及びフレームワーク１１３８は、資産及び／又は関連するユニットについてエネルギー及び排出計算を計算するステップ１１３２を実行するために協働する。モデル１１３４は、ステップ１１３２、並びにそれに接続された他のネイティブ及び／又は外部モデルを実行する際に使用されることができ、それによって、ステップ１１３２は、パイプライン１１３６及びフレームワーク１１３８から受信されたデータを利用することができる。

ステップ１１３２が完了すると、重要パフォーマンス監視計算は、ステップ１１３０において実行されることができる。ステップ１１３０は、１つ又は複数のレポート期間にわたって集計及びロールアップすることによって、ステップ１１３２からのエネルギー及び排出計算に基づいて、実行されることができる。ステップ１１３０を実行すると、前述の事象例外検出ステップ１１２８は、例外事象を検出するために、実行されることができる。いくつかの態様において、ステップ１１２８は、ステップ１１３０の重要パフォーマンス監視計算に基づいて、実行されることができる。

図１２Ａは、接続的労働者及びパフォーマンス管理（ＥＰＭ）サービスシステムを有するものを含む、接続された倉庫システムのデータフロー１２００の図である。図１２Ａにおいて、１つ以上の実施形態による、データフロー１２００の例示的な図を描写する。ステップ１２０４において、オペレータ及び／又はエンジニアは、コンピューティングデバイス１２０６を使用して、クラウドベースであることができるシステムゲートウェイ１２１０を使用して、ユーザインターフェース（例えば、ウェブベース又はブラウザベースのアプリケーション）を通してシステムパフォーマンスを管理し得る。ステップ１２０２において、ユーザ（例えば、労働者、管理者、及び／又は同様のもの）は、ゲートウェイ１２１０と通信し、データを交換するために、ＡＰＩを介してコンピューティングデバイス１２０８（例えば、タブレット若しくはスマートフォン又は任意のパーソナルコンピューティングデバイスなどのモバイルデバイス）内のアプリを使用し得る。

倉庫システムサービス１２１２ａ～ｎは、ゲートウェイ１２１０と通信（例えば、ステップ１２０２及び１２０４からゲートウェイ１２１０からデータを受信する）するように構成されることができる。サービス１２１２ａ～ｎは、識別及びアクセス管理（identify and access management、ＩＡＭ）、システム拡張可能オブジェクトモデル（ＥＯＭ）、通知、火災及びガス計装機能（fire and gas instrumented function、ＦＩＦ）などの機能を実時間で通信及び／又は更新するように構成可能であることができる。パフォーマンス管理システム１２１４ａ～ｎは、ＬＭＳ１２１６からデータを受信しながら、データを倉庫システムサービス１２１２ａ～ｎに伝送するように構成されることができる。ＬＭＳ１２１６からの該データに基づいて、実時間調整は、倉庫及び／又は労働者に関連付けられた労務管理計画について判定されることができる。いくつかの態様において、労務管理計画は、ゲートウェイ１２１０と双方向通信しているシステム１２１４ａ～ｎによって更新されることができる。システム１２１４ａ～ｎは、対応するウェブアプリ、資産パフォーマンス管理（ＡＰＭ）サービス、接続された労働者サービス、ＬＭＳ統合アプリケーション、現場オペレーションサービス、及びグローバルオオペレーションサービスを含むか、又は別様にそれらと通信することができる。システム１２１４ａ～ｎは、１つ以上のクラウドベースのデータベース（例えば、ａｚｕｒｅ ＳＱＬ１２１６）に接続されることができる。システム１２１４ａ～ｎの１つ以上の構成要素は、システムに接続された労働者に関連付けられたコンピューティングデバイス及び／又はセンサの一部であることができる。

ＬＭＳ１２１６は、労務コストを制御し、パフォーマンスを追跡し、パフォーマンス（例えば、プロジェクト遂行実行）に関連付けられた１つ以上のパラメータを予測し、ＬＭＳシステム統合アプリケーションにおいて（例えば、ＦＩＦを使用する）そのような情報を伝送及び／又は別様に提示するように構成されることができる。次に、システム１２１４ａ～ｎは、ＬＭＳ１２１６、ゲートウェイ１２１０、デバイス１２０８及び１２０６、並びにサービス１２１２ａ～ｎからのデータを消費して、１つ以上の推論をエンドユーザ（例えば、エンドユーザが取ることができる１つ以上の行動、又は１つ以上のタスクに関連付けられた対応する１人以上従業員）に送達して、倉庫オペレーション節約などの倉庫オペレーションの変更をもたらすように構成されることができる。倉庫オペレーション節約は、安全性、保守、パフォーマンス、資源保全、成果物管理、在庫管理など）に向けられることができる。次いで、実行可能な更新（例えば、同期）は、データフロー１２００に対して行われることができる。

図１２Ｂは、接続された倉庫システムのデータフロー１２００’の図である。前のステップ１２０２及び１２０４に加えて、データフロー１２００’は、システム管理者及び／又はアプリケーションエンジニアが、クラウドベースであることができるシステムゲートウェイ１２１０を使用して、ユーザインターフェース（例えば、ウェブベース又はブラウザベースのアプリケーション）を通してシステムパフォーマンスを管理し得る、ステップ１２０１を提供する。データフロー１２００’において、サービス１２１２ａ～ｎのうちの１つ以上のサービス（例えば、通知モジュールなど）は、サービス１２１２ａ～ｎからデバイス１２０８にメッセージをプッシュするか、又は別様に通知（例えば、ウェブフック（webhook）を介したａｚｕｒｅ通知）をプッシュすることができる。いくつかの態様において、データフロー１２００’は、パフォーマンス管理システム１２１４ａ～ｎがＬＭＳ１２１６及び１つ以上のサードパーティシステム１２１７からデータを受信することができることを提供する。ＬＭＳ１２１６及び１つ以上のサードパーティシステム１２１７からの該データに基づいて、実時間調整は、倉庫及び／又は労働者に関連付けられた労務管理計画について判定されることができる。データフロー１２００’のいくつかの態様において、労務管理計画は、ゲートウェイ１２１０と双方向通信しているシステム１２１４ａ～ｎによって更新されることができる。図１３は、本開示の接続された倉庫システムの労働力スコアカードダッシュボード１３１０のアーキテクチャ１３００を描写する。いくつかの態様において、スコアカードダッシュボード１３１０は、１つ以上の労働者パフォーマンスパラメータに関連する客観的情報を含むことができる。例えば、接続された倉庫の洞察モジュールからの情報に基づいて、スコアカードダッシュボード１３１０は、数値スケールでスマート倉庫スコアを提示することができ、又は実時間で労働力パフォーマンススコアを要約するカラー格付けを提示することができる。スコアカードダッシュボード１３１０の、又はそれに関連付けられた洞察モジュールは、接続された倉庫システム１０００及びその倉庫システムサービス１２１２ａ～ｎ、パフォーマンス管理システム１２１４ａ～ｎ、ＬＭＳ１２１６、ゲートウェイ及び／又はそのようなものを含む、本明細書で開示される任意の接続された倉庫の態様を含むことができ、それによって、対応するセンサデバイス、労働者コンピューティングデバイス、及び接続されたシステムからデータを集約して、１つ以上の労働者パフォーマンススコアを計算することができることが理解される。

限定ではなく実施例として、スコアカードダッシュボード１３１０はまた、時系列データベース１１２４ａ～ｎ及び商取引データベース１１２２ａ～ｎなどの前述のシステムの態様と通信することができ、その結果、これらのデータベースは、例外事象検出１１２８を実行して労働者パフォーマンス及び関連スコアを計算するために一緒に動作することができる（例えば、例外事象検出１１２８は、１つ以上のデータソースからのデータを利用して、下限労働者パフォーマンス違反、障害又は異常労働者パフォーマンス症状、ＫＰＩ目標偏差などを検出することができる）。例外事象検出１１２８の特定の態様において、データ取り込みパイプライン１１３６及び企業統合フレームワーク１１３８は、システム１１００の資産／ユニットごとのエネルギー及び排出計算のための情報を交換することができる。パイプライン１１３６は、コンテキストデータ及びデータ前処理を利用することができ、一方、フレームワーク１１３８は、標準及び顧客コネクタを有する拡張可能な統合サービスを含むことができる。

本明細書で開示されるコンピュータシステムのいずれかは、スコアカードダッシュボード１３１０に関連付けられたスマート倉庫スコアシステムのオペレーションを提供することができる。労働者、タスク、労働者のチーム、倉庫などに関連付けられた１つ以上のデータベースは、スコアカードダッシュボード１３１０の機能などのメモリニーズのために、仕事現場（例えば、倉庫）で、又は遠隔で（例えば、クラウドを介して）提供されることができる。倉庫の１つ以上のエリア及び／又は資産のセンサデバイスは、それぞれの労働者からの情報を能動的に感知する労働者コンピューティングデバイスとともに、それに、及び／又は対応する洞察モジュールに接続され得る。スコアカードダッシュボード１３１０の変更は、システム又はシステムユーザ（例えば、シフト管理者）が、そのような変更及び／又はパフォーマンス異常に応答して、先制して及び／又は実時間で行動を取ることができるように、差分（delta）又は変更を明らかにすることができる。

いくつかの態様において、労働力始動モジュール１３１２は、スコアカードダッシュボード１３１０とともに含められることができる。スコアカード１３１２は、特定の態様において、労働者ダッシュボード内に示され、それによって、１つ以上の異常に関連する通知が、監督者に伝送されることができる（例えば、労働者が、仕事現場にサインインした後のスケジュールされた開始時間の後に労働を開始しなかった場合、又は労働者が、休憩から戻った後に１つ以上のタスクを開始しなかった場合など）。モジュール１３１２は、それぞれの仕事現場（例えば、倉庫）並びに仕事現場内のエリアのセンサデバイスからデータを受信し、集約することができる。モジュール１３１２はまた、労働者のコンピューティングデバイス、又は別様に労働者に接続されたコンピューティングデバイス（例えば、モバイルデバイス又は他のパーソナルコンピューティングデバイスなどの労働者コンピューティングデバイス、ウェアラブルバイオ測定基準デバイス、スマートバッジなど）からデータを受信し、集約することができる。モジュール１３１２は、パフォーマンスが最適化されることができるように、タスクの開始時（例えば、シフトの開始時又は休憩からの復帰時）の進捗が、タスク期待値未満であるか、タスク期待値であるか、又はタスク期待値を超えているかどうかを判定するために、１人以上の労働者又は労働者の１つ以上のチームを追跡することができる。

例えば、シフトの開始時又は休憩からの復帰時に、労働者が、最適化された速度及び／又は予想される速度よりも遅い速度又は別様に低効率の速度でタスクを実行することが一般的であることができる。システムは、集約された情報を分析し、モジュール１３１２を介してフィードバックを提示することができ、その結果、システム及び／又はシステムユーザは、タスクを実時間で監視して、始動時のタスクがタスク期待値未満であるか、タスク期待値であるか、又はタスク期待値を超えているかどうかを判定することができ、修正行動を迅速に取ることができる。例えば、シフト管理者及び／又は労働者のチーム内の別の労働者は、通知されることができ、又はそれぞれの労働者自身は、通知されることができ、始動タスクパフォーマンスが予想されるレートを下回り、それぞれの労働者の問題を解決する１つ以上の修正行動が迅速に開始されることができる。修正行動は、（例えば、報酬、ボーナスなどを奨励することで）それぞれの労働者を励ますこと、修正タスクを提供すること、それぞれのユーザを助けるために別のユーザを招待することなどを含むことができる。いくつかの態様において、モジュール１３１２の情報は、シフト管理者並びに他の管理者のユーザ（例えば、シフト監督者、現場オペレーション管理者など）に直接伝送されることができる。

いくつかの態様において、遊休労働者スコアカード１３１４は、スコアカードダッシュボード１３１０とともに含められることができる。モジュール１３１２と同様に、スコアカード１３１４は、センサデバイス及び労働者コンピューティングデバイスからデータを受信し、集約することができる。スコアカード１３１４は、所定の時間量（例えば、前の５分、前の１０分、最後の１時間、現在のシフトの持続時間）内にタスク更新（例えば、労働されたタスク、走査されたタスク、完了したタスクなど）を走査していない、又は別様に提供していない全てのシフト中の労働者を見るために、１人以上の労働者又は１つ以上の労働者のチームを追跡することができる。

関連するユーザインターフェースにおいて、遊休労働者ダッシュボードビューは、タスク更新に関連する時間量を含み、可視フィルタを含んで提供されることができる。この時間量は、エンドユーザによって自動的に又は手動で更新されることができる（例えば、現在の日、現在の週、現在の月、現在の年、又は任意の以前の期間に調整される）。スコアカード１３１４の関連するユーザインターフェースにおいて、遊休労働者に関連する情報は、容易に提示されることができ、これには、現在遊休である労働者の数、遊休労働者が繰り返され得る労働者の数、及びある期間（例えば、過去の日、過去の週、現在のシフト、過去の月など）にわたる遊休時間に失われた合計時間の実行計算を含むが、これらに限定されない。スコアカード１３１４はまた、遊休労働者履歴情報と比較して、対応するセンサ及び労働者コンピューティングデバイスから集約された現在の情報による予測される遊休労働者、並びに遊休労働者の傾向数を含むことができる。

いくつかの態様において、上位／下位実行者スコアカード１３１６は、スコアカードダッシュボード１３１０とともに含められることができる。スコアカード１３１２、１３１４と同様に、スコアカード１３１６は、センサデバイス及び労働者コンピューティングデバイスからデータを同様に受信し、集約することができる。スコアカード１３１６は、外れ値実行者（上位実行者、下位実行者）を識別することができ、その結果、応答行動（例えば、報酬行動、励まし行動など）を取ることができる。いくつかの態様において、そのような外れ値実行者は、パフォーマンスパラメータを他者と比較することによって（例えば、それぞれのチーム、他のチームのメンバーなどの中の仲間を比較するための仲間比較ビューにおいて）判定されることができる。パフォーマンスパラメータは、タスクタイプ、労働者レベル（例えば、他者に関連する年功、労働者資格など）を含むことができる。いくつかの態様において、スコアカード１３１６は、全体的シフトパフォーマンス、標準のパフォーマンス、それぞれのタスク又はサブタスクにおける有効性、並びに関与などのパフォーマンスパラメータに基づいて、上位実行者及び下位実行者（例えば、上位５人及び下位５人の労働者）の動的に更新されたリストを含み、継続的に提供することができる。

いくつかの態様において、最近雇用者スコアカード１３１８は、スコアカードダッシュボード１３１０とともに含められることができる。スコアカード１３１２、１３１４、１３１６と同様に、スコアカード１３１８は、センサデバイス及び労働者コンピューティングデバイスからデータを同様に受信し、集約することができる。スコアカード１３１８は、最近雇用された労働者について識別し、洞察を提供することができ、その結果、応答行動を取ることができる（例えば、新入研修訓練、それぞれの最近雇用者によるタスクパフォーマンスに関連付けられた分析に基づいて、それぞれの最近雇用者がサポートを必要とするスキル又はタスクの訓練を提供する）。これは、最近雇用者が典型的には会社を去る可能性が最も高いため、特に有利であり、スコアカード１３１８は、最近雇用された労働者のパフォーマンス洞察を実時間で判定して提示し、修正行動を提供するとともに、最近雇用者の定着のための関与及び励ましのレベルを維持するための、迅速で効率的な結果指向のソリューションを提供する。

いくつかの態様において、労働者配分スコアカード１３２０は、スコアカードダッシュボード１３１０とともに含められることができる。スコアカード１３１２、１３１４、１３１６、１３１８と同様に、スコアカード１３２０は、センサデバイス及び労働者コンピューティングデバイスからデータを同様に受信し、集約することができる。スコアカード１３２０は、労働者配分のための洞察を監視及び提供することができる。特定の態様において、スコアカード１３２０は、どの労働者がシフトのために到着したか、労働現場の各部門が労働者配分及び到着した労働者のステータスに関連してどのように実行しているかに関する可視性を提供し、予想される労働者配分、予想される労働者パフォーマンス、及び／又は関連するタスクのステータスに関連するこの情報を提示することができる。配分異常が存在するか又は存在する傾向があることを監視及び判定すると、修正行動は、配分変動が発生したときにそれに適応するための実際的な配分調整を含み、推奨され、及び／又は講じられることができる。他のスコアカード、モジュール、ダッシュボード、及び／又は関連するデータベースは、スコアカードダッシュボード１３１０とともに使用又は含めるために企図される。

図１４は、本開示の接続された倉庫システムの個別スコアカードダッシュボード１４１０のアーキテクチャ１４００を描写する。いくつかの態様において、スコアカードダッシュボード１４１０は、１つ以上の個別労働者パフォーマンスパラメータに関連する客観的情報を含むことができる。例えば、スコアカードダッシュボード１４１０は、数値スケールで個別労働者スコアを提示することができ、又は実時間で労働力パフォーマンスを要約するカラー格付けを提示することができる。

接続された倉庫システムを含む、本明細書で開示されるコンピュータシステムのいずれかは、個別スコアカードダッシュボード１４１０に関連付けられた個別労働者スコアシステムのオペレーションを提供することができる。個別労働者及び関連するタスク、個別労働者のそれぞれのチーム、関連する倉庫などに関連付けられた１つ以上のデータベースは、スコアカードダッシュボード１４１０の機能などのメモリニーズのために、仕事現場（例えば、倉庫）で、又は遠隔で（例えば、クラウドを介して）提供されることができる。倉庫の１つ以上のエリア及び／又は資産のセンサデバイスは、それぞれの労働者からの情報を能動的に感知する労働者コンピューティングデバイスとともに、それに接続され得る。スコアカードダッシュボード１４１０の変更は、個別労働者、全体的システム、又はそれぞれの個別労働者以外の任意の他のシステムユーザ（例えば、関連付けられたシフト管理者）は、そのような変更及び／又はパフォーマンス異常に応答して、先制して及び／又は実時間で行動を取ることができるように、差分（delta）又は変更を明らかにすることができる。

いくつかの態様において、個別労働者スコアを見るためのスコアカードダッシュボード１４１２は、スコアカードダッシュボード１４１０とともに含められることができる。スコアカードダッシュボード１４１２は、それぞれの仕事現場（例えば、倉庫）並びに仕事現場内のエリアのセンサデバイスからデータを受信し、集約することができる。スコアカードダッシュボード１４１２はまた、労働者のコンピューティングデバイス、又は別様に労働者に接続されたコンピューティングデバイス（例えば、モバイルデバイス又は他のパーソナルコンピューティングデバイスなどの労働者コンピューティングデバイス、ウェアラブルバイオ測定基準デバイス、スマートバッジなど）からデータを受信し、集約することができる。スコアカードダッシュボード１４１２は、個別労働者について、タスク予想、タスクパフォーマンス、全体的パフォーマンスなどに対するタスク進捗を追跡することができる。個別パフォーマンス測定基準及び関連する動的個別パフォーマンス洞察を判定するために追跡及び使用される他のパフォーマンス評価指標は、所定の計画に対する全体的パフォーマンス（例えば、労働時間対移動ユニット数）、労働時間対タスク当たりの現場ゴールとして理解される「標準で」（例えば、ＫＰＩタスク目標偏差、タスクパフォーマンス基準など）、パーセント有効性（例えば、労働時間対計画された休憩）、出席、関与（例えば、労働者コンピューティングデバイスから客観的に判定される）、個別労働者による１時間当たりのクリック、表示画面上を目で費やされる時間などを含むが、これらに限定されない。いくつかの態様において、スコアカードダッシュボード１４１２はまた、タスク又は所定のパフォーマンスパラメータの割合（例えば、労働者選好を更新する頻度、労働者が自分のパフォーマンススコアをチェックする頻度、労働者のキャリア軌跡の頻度、労働者が同じタスクのうちの１つ以上を実行する頻度）によって次元付けされた態様を含むことができる。

スコアカードダッシュボード１４１２はまた、労働者コンピューティングデバイス及び／又はセンサデバイスから検出された客観的パフォーマンス品質パラメータに基づいて判定され得る、個別パフォーマンス品質スコアなどの態様を含むことができる。例えば、完了又は進行中の各タスクは、スコアカードダッシュボード１４１２によって追跡及び提示され得る、品質スコアを受信することができる。

いくつかの態様において、スコアカードダッシュボード１４１２は、個別労働者プロファイルを提供又は別様に提示して、個別労働者プロファイル、選好、キャリアインセンティブ、キャリアプロモーションなどと整合して労働者タスク割り当てを見ることを容易にすることができる。労働者プロファイル及び関連するプロファイル洞察をポピュレートするために追跡され及び使用されることができるプロファイル属性は、労働者プロファイル写真、名前、給与、役割、機能エリア、労働スケジュール、就職日、選好、労働グループ、資格、活動時間、場所選好、キャリア軌跡、年功などを含むが、これらに限定されない。

スコアカードダッシュボード１４１２はまた、個別労働者満足度スコアなどの態様を含むことができ、これは、関与及びパフォーマンスに関してスコアカードダッシュボード１４１２に関連して判定された、本明細書で考察される測定基準及び／又は洞察である、労働者コンピューティングデバイス及び／又はセンサデバイスから検出された客観的満足度パラメータに基づいて判定することができる。個別労働者満足度スコアは、個別労働者満足度スコアに基づいて、潜在的スケジュール遅延についての修正行動を判定し、先制して提供するために特に有利である。

図１５は、本開示の接続された倉庫システムの管理ビューオプション（ＭＶＯ）パフォーマンススコアカードダッシュボード１５１０のアーキテクチャ１５００を描写する。いくつかの態様において、スコアカードダッシュボード１５１０は、ＭＶＯパフォーマンスパラメータに関連する客観的情報を含むことができる。例えば、スコアカードダッシュボード１５１０は、数値スケールでＭＶＯパフォーマンススコアを提示することができ、又は実時間で労働力パフォーマンスを要約するカラー格付けを提示することができる。

ＭＶＯパフォーマンスダッシュボード１５１０は、本明細書で記載される任意のスコア及び／又はダッシュボードを含むことができ、管理ユーザ（例えば、シフト管理者）によって見ることが可能である。しかしながら、他のユーザは、ＭＶＯパフォーマンスダッシュボード１５１０を見るか、又は別様にアクセスするか、若しくは使用することが企図される。例えば、始動アドバイザダッシュボード１５２０は、前述した労働力始動モジュール１３１２と同様に、含められることができる。ダッシュボード１５２０は、システムに接続された労働者コンピューティングデバイス及び／又は倉庫センサデバイスからの集約された情報を分析し、フィードバックを提示するために使用されることができ、その結果、システム及び／又はシステムユーザは、タスクを実時間で監視して、始動時のタスクがタスク期待値未満であるか、タスク期待値であるか、又はタスク期待値を超えているかどうかを判定することができ、修正行動を迅速に取ることができる。修正行動は、それぞれの労働者を励ますこと、修正タスクを提供すること、それぞれのユーザを助けるために別のユーザを招待することなどを含むことができる。

遊休労働者アドバイザダッシュボード１５２２はまた、前述した遊休労働者スコアカード１３１４と同様に、含められることができる。ダッシュボード１５２２は、所定の時間量（例えば、前の５分、前の１０分、最後の１時間、現在のシフトの持続時間）内にタスク更新（例えば、労働されたタスク、走査されたタスク、完了したタスクなど）を走査していない、又は別様に提供していない全てのシフト中の労働者を見るために、１人以上の労働者又は１つ以上の労働者のチームを追跡することができる。ダッシュボード１５２２は、パフォーマンス基準未満で実行している労働者（例えば、何らかの所定の時間範囲内にタスクをスキャン又は完了していない労働者）を能動的に監視するように構成された遊休労働者監視エンジン１５３２を含むことができる。エンジン１５３２は、労働者ごとの遊休時間の影響などの洞察を追跡及び提示するように構成されることができる。

パフォーマンスアドバイザダッシュボード１５２４はまた、前述したスコアカード１３１６と同様に、含められることができる。スコアカード１３１６と同様に、ダッシュボード１５２４は、外れ値実行者（上位実行者、下位実行者）を識別することができ、その結果、応答行動（例えば、報酬行動、励まし行動など）を取ることができ、それによって、外れ値実行者は、パフォーマンスパラメータを他者（例えば、それぞれのチーム内の仲間、他のチームのメンバーなど）と比較することによって判定されることができる。パフォーマンスパラメータは、タスクタイプ、労働者レベル（例えば、他者に関連する年功、労働者資格など）を含むことができる。ダッシュボード１５２４は、パフォーマンス基準を超える、又はパフォーマンス基準未満で実行している労働者を能動的に監視するように構成された労働者パフォーマンス監視エンジン１５３４を含むことができる。次に、エンジン１５３４は、労働者配分モジュール１５３６、労働者推奨モジュール１５３８、及び労働者訓練モジュール１５４０を含むことができる。

モジュール１５３６は、スコアカード１３２０と同様に構成されることができ、それによって、モジュール１５３６は、労働者配分のための洞察を監視及び提供することができる。特定の態様において、モジュール１５３６は、ダッシュボード１５１０が労働者配分可視性（例えば、どの労働者がシフトのために到着したか、労働現場の各部門が労働者配分及び到着した労働者のステータスに関連してどのように実行しているかなど）を提供し、予想される労働者配分、予想される労働者パフォーマンス、及び／又は関連するタスクのステータスに対する労働者配分洞察を提示することができるように、使用されることができる。配分異常が存在するか又は存在する傾向があることを監視及び判定すると、修正行動は、対応する労働者配分推奨モジュール１５３８によって、配分変動が発生したときにそれに適応するための実際的な配分調整を含み、推奨され、及び／又は講じられることができる。労働者配分及び／又は労働者パフォーマンスの改善のために推奨される訓練プロトコルを能動的に提示するように構成された訓練モジュール１５４０を含むがこれに限定されない他のモジュールが、企図される。

いくつかの態様において、スコアカード１３１６は、全体的シフトパフォーマンス、標準のパフォーマンス、それぞれのタスク又はサブタスクにおける有効性、並びに関与などのパフォーマンスパラメータに基づいて、上位実行者及び下位実行者（例えば、上位５人及び下位５人の労働者）のリストを含み、継続的に動的に更新することができる。

労働者パフォーマンスモニタ及び／又はスコアカードダッシュボード１５２６はまた、前述したスコアカードダッシュボード１４１２と同様に、含められることができる。ダッシュボード１５２６は、追跡された個別労働者タスク予想に対するタスク進捗、タスクパフォーマンス、全体的パフォーマンスなどの情報を提示することができる。個別パフォーマンス測定基準及び関連する洞察を判定するために追跡及び使用されるダッシュボード１５２６において使用される他のパフォーマンス評価指標は、所定の計画に対する全体的パフォーマンス（例えば、労働時間対移動ユニット数）、「標準で」、パーセント有効性、出席、関与（例えば、労働者コンピューティングデバイスから客観的に判定される）、個別労働者による１時間当たりのクリック、表示画面上を目で費やされる時間などを含むが、これらに限定されない。いくつかの態様において、同様のスコアカードダッシュボード１４１２、スコアカードダッシュボード１５２６は、タスク又は所定のパフォーマンスパラメータの割合（例えば、労働者選好を更新する頻度、労働者が自分のパフォーマンススコアをチェックする頻度、労働者のキャリア軌跡の頻度、労働者が同じタスクのうちの１つ以上を実行する頻度）によって次元付けされた態様を含むことができる。

スコアカードダッシュボード１５２６はまた、個別労働者プロファイル、選好、キャリアインセンティブ、キャリアプロモーションなどと整合して労働者タスク割り当てを見ることを容易にするように、個別パフォーマンス品質スコア、並びに個別労働者プロファイルを含むことができる。労働者プロファイル及び関連するプロファイル洞察をポピュレートするために追跡され及び使用されることができるプロファイル属性は、労働者プロファイル写真、名前、給与、役割、機能エリア、労働スケジュール、就職日、選好、労働グループ、資格、活動時間、場所選好、キャリア軌跡、年功などを含むが、これらに限定されない。

スコアカードダッシュボード１５２６はまた、労働者関与アドバイザダッシュボード１５２８を含むか、又はそれと通信することができる。ダッシュボード１５２８は、労働者コンピューティングデバイス及び／又はセンサデバイスから検出された客観的満足度パラメータに基づいて、個別労働者満足度を判定して、労働者関与及びパフォーマンスを追跡するために、論理及び分析などの態様を含むことができる。ダッシュボード１５２８によって、又はそれに関連して判定された洞察に基づいて、タスク接続エンジン１５４２は、労働者が１つ以上の特定のタスクのタスクパフォーマンスに戻るか、又は別様に改善するように、特定の実時間推奨を促すことができる。

スコアカードダッシュボード１５２６はまた、スケジュール遅延モニタ１５３０を含むか、又はそれと通信することができる。次に、モニタ１５３０は、スケジュール遅延スコア及び／又は関連するスケジュール遅延洞察による潜在的スケジュール遅延である、高価値労働者及び低価値労働者を含む労働者に関連する情報を判定又は別様に提示するために、論理及び分析などの態様を含むことができる。いくつかの態様において、スケジュール遅延スコア及び／又は関連するスケジュール遅延洞察は、労働者関与及びパフォーマンスを測定する集約データに基づいて、計算されることができる。

図１６Ａは、複数の選択可能なダッシュボードを含む例示的なユーザ企業倉庫管理インターフェース１６００を描写する。インターフェース１６００のダッシュボードは、倉庫パフォーマンス管理ダッシュボード１６０２、現場オペレーションダッシュボード１６０３、資産パフォーマンスダッシュボード１６０４、傾向及び事象ダッシュボード１６０５、労働者パフォーマンスダッシュボード１６４０を含むことができる労働者ダッシュボード１６０６、並びに労働者概要パフォーマンスダッシュボード１６１０を含むことができる。いくつかの態様において、インターフェース１６００の複数のダッシュボードのうちの１つ以上は、単一のフレーム又は複数のフレーム内に位置決められることができる。特定の態様において、インターフェース１６００のダッシュボードの各々は、ユーザによって拡大するようにトグルされるか、又は別様にアクセスされることが可能なタイルとして位置決められることができる。インターフェース１６００はまた、サブダッシュボード重要パフォーマンス評価指標（ＫＰＩ）要約（例えば、名前及び／又は１つ以上のＫＰＩ要約並びに関連する測定基準とともに）を提示することができる。

図１６Ｂは、インターフェース１６００に関連付けられた例示的なユーザインターフェースダッシュボード１６１０を描写する。示されるように、ダッシュボード１６１０は、複数の労働者情報及び関連するＫＰＩを含む全体的労働者概要の情報を提示することができる。例えば、限定するものではないが、ダッシュボード１６１０は、現在仕事現場にいる１人以上の労働者１６１２のリスト、１人以上の労働者１６１２の各々についての現在の関連付けられたステータス１６１６（例えば、活動中、非活動中、休憩中、遊休など）、仕事現場におけるそれぞれの労働者のエリア１６２０（例えば、出荷エリア、ピッキングエリア、梱包エリアなど）、色分けされたユーザ時間評価指標１６２４、現在のシフトに対する各労働者についての遊休時間１６２８、労働者ごとのパフォーマンスパーセンテージ１６３２、及び労働者ごとの有効性パーセンテージ１６３６を含むことができる。ダッシュボード１６１０はまた、その態様の見ることを容易にするための１つ以上のフィルタオプションを含むことができる。

図１６Ｃは、インターフェース１６００に関連付けられた例示的なユーザインターフェースダッシュボード１６４０を描写する。示されるように、ダッシュボード１６４０は、活動労働者測定基準１６５０（例えば、パーセントパフォーマンス、活動労働者対利用可能な労働者の数）、生産率１６５４（例えば、仕事現場についての１時間当たりのユニット、労働者の生産率に関連するＫＰＩ、生産傾向など）、及び／又はそのようなものなどの全体的活動労働者ＫＰＩを含む、労働者パフォーマンスに関連する情報を提示することができる。１つ以上の個別労働者パフォーマンスダッシュボード１６４２、１６４４、１６４６はまた、提供されることができる。各ダッシュボード１６４２、１６４４、１６４６は、労働者名、労働者写真、並びに、標準で、遊休時間、生産、現場場所、及びタスク進捗に関する有効性の割合などの労働者ＫＰＩを含む、それぞれの労働者に関連する情報を示すことができる。１つ以上のグラフィカルパフォーマンスインターフェースはまた、労働者（例えば、上位実行者、下位実行者など）のＫＰＩを比較する線グラフなどを、ダッシュボード１６４２、１６４４、１６４６に含められることができる。ダッシュボード１６４０はまた、その態様の見ることを容易にするための１つ以上のフィルタオプションを含むことができる。

図１～図１６Ｃの態様は、文脈上関連する次元で労働者割り当て／タスク進捗を測定し、実時間で視覚化し、労働者ＫＰＩの割合からの識別された異常な傾向偏差に応じて、ユーザ（例えば、監督者及び／又は利害関係者）に警告するのに有利である。

図１～図１６Ｃを参照して上述した本開示の様々な実施形態（例えば、エッジシステム、ゲートウェイシステム、オペレーションセンター、リモートシステム、倉庫システム、接続された労働者システムなど）は、図１７におけるデバイス１７００を使用して実装され得る。この明細書を読んだ後、当業者には、他のコンピュータシステム及び／又はコンピュータアーキテクチャを使用して本開示の実施形態を実装する方法が明らかになるであろう。オペレーションは、順次プロセスとして記載され得るが、オペレーションのうちのいくつかは、並列に、同時に、及び／又は分散環境において、単一又は複数プロセッサマシンによるアクセスのために近くに又は遠隔で記憶されたプログラムコードを用いて、実際には実行され得る。加えて、いくつかの実施形態において、オペレーションの順序は、開示された主題の趣旨から逸脱することなく並べ替えられ得る。

図１７に示されるように、デバイス１７００は、中央処理装置（central processing unit、ＣＰＵ）１７２０を含み得る。ＣＰＵ１７２０は、例えば、任意のタイプの専用又は汎用マイクロプロセッサデバイスを含む、任意のタイプのプロセッサデバイスであり得る。当業者によって理解されるように、ＣＰＵ１７２０はまた、マルチコア／マルチプロセッサシステム内の単一プロセッサであり得、そのようなシステムは、単独で動作するか、又はクラスタ若しくはサーバファーム内で動作するコンピューティングデバイスのクラスタ内で動作する。ＣＰＵ１７２０は、データ通信インフラストラクチャ１７１０、例えば、バス、メッセージキュー、ネットワーク、又はマルチコアメッセージパッシング方式に接続され得る。

デバイス１７００はまた、メインメモリ１７４０、例えば、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）を含み得、また、二次メモリ１７３０を含み得る。二次メモリ１７３０、例えば、読み出し専用メモリ（read-only memory、ＲＯＭ）は、例えば、ハードディスクドライブ又はリムーバブルストレージドライブであり得る。そのようなリムーバブルストレージドライブは、例えば、フロッピーディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、フラッシュメモリなどを備え得る。この実施例におけるリムーバブルストレージドライブは、周知の方法でリムーバブルストレージユニットから読み取り、及び／又はリムーバブルストレージユニットに書き込む。リムーバブルストレージユニットは、リムーバブルストレージドライブによって読み書きされるフロッピーディスク、磁気テープ、光ディスクなどを備えることができる。当業者には理解されるように、そのようなリムーバブル記憶ユニットは、概して、コンピュータソフトウェア及び／又はデータを記憶したコンピュータ使用可能記憶媒体を含む。

代替実装形態において、二次メモリ１７３０は、コンピュータプログラム又は他の命令がデバイス１７００にロードされることを可能にするための他の同様の手段を含み得る。そのような手段の実施例は、プログラムカートリッジ及びカートリッジインターフェース（ビデオゲームデバイスに見られるものなど）、リムーバブルメモリチップ（ＥＰＲＯＭ又はＰＲＯＭなど）及び関連するソケット、並びにソフトウェア及びデータがリムーバブル記憶ユニットからデバイス１７００に転送されることを可能にする他のリムーバブル記憶ユニット及びインターフェースを含み得る。

デバイス１７００はまた、通信インターフェース（「ＣＯＭ」）１７６０を含み得る。通信インターフェース１７６０は、ソフトウェア及びデータがデバイス１７００と外部デバイスとの間で転送されることを可能にする。通信インターフェース１７６０は、モデム、ネットワークインターフェース（イーサネットカードなど）、通信ポート、ＰＣＭＣＩＡスロット及びカードなどを含み得る。通信インターフェース１７６０を介して転送されるソフトウェア及びデータは、通信インターフェース１７６０によって受信されることが可能な電子信号、電磁信号、光信号、又は他の信号であり得る信号の形態であり得る。これらの信号は、例えば、ワイヤ若しくはケーブル、光ファイバ、電話回線、携帯電話リンク、ＲＦリンク、又は他の通信チャネルを使用して実装され得る、デバイス１７００の通信経路を介して、通信インターフェース１７６０に提供され得る。

そのような機器のハードウェア要素、オペレーティングシステム、及びプログラミング言語は、本質的に従来のものであり、当業者は、それらに十分に精通していると推定される。デバイス１７００はまた、キーボード、マウス、タッチスクリーン、モニタ、ディスプレイなどの入出力デバイスと接続するための入出力ポート１７５０を含み得る。もちろん、様々なサーバ機能は、処理負荷を分散させるように、いくつかの類似のプラットフォーム上で、分散方式で実装され得る。代替的に、サーバは、１つのコンピュータハードウェアプラットフォームの適切なプログラミングによって実装され得る。

本開示のシステム及び方法は、パフォーマンス洞察を送達し、労働者生産性を改善するために、展開が容易で、スケーラブルで、構成可能なデータモデル及びソフトウェアスイートを利用して、特定の垂直ワークフローに合わせて調整された最適化された労働命令を送達するように構成された、クラウドベースのマルチテナントソリューションであることができる。

本開示は、センサ及び／又は接続された労働者コンピューティングデバイスからの情報が、労働者パフォーマンス（例えば、労働者の生産性、タスク生産性、生産生産性など）に関する動的データを提供し得る、仕事現場（例えば、１つ以上の倉庫）のスマート労働者実績スコアリング及び評価のための１つ以上のユーザインターフェースシステムと、動的データを受信及び処理し、１つ以上の労働者実績の１つ以上のカテゴリについて動的データを集約及び分析するプログラムを有する、プロセッサ及びデータベースとを提供する。データ分析は、１つ以上のパフォーマンスカテゴリの各々についてパフォーマンススコアを判定し、全体的労働者パフォーマンススコアを計算し得る。本開示の各カテゴリについての労働者パフォーマンススコアは、ダッシュボード及び／又は関連するスコアカード上に表示され得る。いくつかの態様において、１つ以上の関数は、スコアを計算するために使用される（例えば、タスク中の時間、タスク間の時間、完了したタスクの数、遊休状態などのカテゴリの値に係数因子を割り当てる）。係数因子は、１つ以上のカテゴリのいくつかの所定の標準及び／又は労働者パフォーマンス履歴データに基づく比較値から判定され得る。本明細書で開示されるダッシュボード及び関連するユーザインターフェースのいずれかは、ダッシュボード又はモニタを変更することなく、労働者パフォーマンス問題（例えば、推奨される修正行動）を検出及び解決するために、労働者パフォーマンススコア及び動的データの関連する詳細を提示し得る。

本開示の労働者パフォーマンススコアは、パフォーマンススコア、仕事現場及び／又は仕事現場のエリアに関連する環境スコア（例えば、ユーティリティ消費、カーボンフットプリント、排出など）、健康スコア、安全性スコア、保守スコア、仕事現場資産スコア、幸福スコアなどを含む多数のスコア及びサブスコアを含むことができる。そのようなスコアは、本開示のそのようなスコア全ての傾向に応じてパフォーマンスへの影響を予測するために、訓練された機械学習モデルを使用する際にも有利である。

本開示の他の実施形態は、本明細書で開示される発明の明細書及び実施を考慮することから当業者には明らかとなるであろう。本明細書及び実施例は、例示的なものにすぎず、本発明の真の範囲及び趣旨は、以下の特許請求の範囲によって示されることが意図されている。

Claims (3)

1. 倉庫内の労働者パフォーマンスを制御するためのシステムであって、
   前記倉庫全体に配置され、ネットワークを介して接続された複数のセンサデバイスと、
   複数の労働者コンピューティングデバイスであって、各労働者コンピューティングデバイスが、前記倉庫の複数の労働者のうちの少なくとも１人に対応する、複数の労働者コンピューティングデバイスと、
   前記ネットワークに接続されたメモリと、
   前記ネットワークに接続され、前記倉庫内の複数の労働者パフォーマンス測定基準を表示するメニューを含む実時間ダッシュボードを表示するように構成されたディスプレイを含む、ユーザインターフェースと、
   前記ネットワークに接続されたプロセッサであって、
   洞察モジュールによって、前記倉庫内の場所による前記倉庫の労働者の動的配分を判定することであって、前記洞察モジュールが、前記センサデバイス及び前記労働者コンピューティングデバイスからのデータを集約及び分析するように構成されている、判定することと、
   前記センサデバイス及び前記労働者コンピューティングデバイスから実時間で集約されたデータに基づいて、前記洞察モジュールによって、前記複数の労働者パフォーマンス測定基準を判定することであって、前記複数の労働者パフォーマンス測定基準が、動的労働者パフォーマンススコア、労働者生産性スコア、労働者ごとの集約された遊休時間のうちの少なくとも１つを含む、判定することと、
   前記ディスプレイの前記ダッシュボード上に、前記複数の労働者パフォーマンス測定基準の動的実時間要約を生成することと、を行うように構成された、プロセッサと、を備える、システム。
2. 少なくとも１つのプロセッサによってオペレーションを実行することによって、接続された倉庫を動作させるコンピュータ実装方法であって、前記オペレーションが、
   洞察モジュールによって、前記倉庫内の場所による前記倉庫の労働者の動的配分を判定することであって、前記洞察モジュールが、前記倉庫全体に配置され、ネットワークを介して接続された複数のセンサデバイス及び複数の労働者コンピューティングデバイスからのデータを集約及び分析するように構成されており、各労働者コンピューティングデバイスが、前記倉庫の複数の労働者のうちの少なくとも１人に対応する、判定することと、
   前記センサデバイス及び前記労働者コンピューティングデバイスから実時間で集約されたデータに基づいて、前記洞察モジュールによって、動的労働者パフォーマンススコア、労働者生産性スコア、労働者ごとの集約された遊休時間のうちの少なくとも１つを含む複数の労働者パフォーマンス測定基準を判定することと、
   ディスプレイの実時間ダッシュボード上に、前記複数の労働者パフォーマンス測定基準の動的実時間要約を生成することであって、前記ディスプレイが、前記ネットワークに接続されたユーザインターフェース上にある、生成することと、を含む、方法。
3. 接続された倉庫内の実時間労働者パフォーマンスデータを交換するためのシステムであって、
   １つ以上のプロセッサと、
   命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、前記１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、前記１つ以上のプロセッサに、
   洞察モジュールによって、前記倉庫内の場所による前記倉庫の労働者の動的配分を判定することであって、前記洞察モジュールが、前記倉庫全体に配置され、ネットワークを介して接続された複数のセンサデバイス及び複数の労働者コンピューティングデバイスからのデータを集約及び分析するように構成されており、各労働者コンピューティングデバイスが、前記倉庫の複数の労働者のうちの少なくとも１人に対応する、判定することと、
   前記センサデバイス及び前記労働者コンピューティングデバイスから実時間で集約されたデータに基づいて、前記洞察モジュールによって、動的労働者パフォーマンススコア、労働者生産性スコア、労働者ごとの集約された遊休時間のうちの少なくとも１つを含む複数の労働者パフォーマンス測定基準を判定することと、
   ディスプレイの実時間ダッシュボード上に、前記複数の労働者パフォーマンス測定基準の動的実時間要約を生成することであって、前記ディスプレイが、前記ネットワークに接続されたユーザインターフェース上にある、生成することと、を行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える、システム。