JP2024025707A - 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システム - Google Patents

Abstract

【課題】倉庫を動作させるためのコンピュータ実装方法、システム及び非一時的コンピュータ可読媒体を提供する。【解決手段】ゲートウェイデバイスは、データ取り込みパイプライン及びシステム統合フレームワークと通信する複数のプロセス安全スイート（ＰＳＳ）デバイスに接続する。データ取り込みパイプラインは、複数の労働者コンピューティングデバイス及び複数のセンサデバイスと通信する。ＰＳＳデバイスは、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、プリンタ及び／又はスキャナを備える。システム統合フレームワークは、複数の事象管理者モジュールを含む。データ取り込みパイプライン及びシステム統合フレームワークから受信された情報に基づいて、倉庫エネルギー及び排出計算を判定する。倉庫エネルギー及び排出計算に基づいて、１つ以上のレポート期間にわたって集計することによって重要倉庫パフォーマンス計算を判定する。【選択図】図１１－０２

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、少なくとも１つのプロセッサによって実行することによって、倉庫を動作させるコンピュータ実装方法を提供する。本方法は、ゲートウェイデバイスをデータ取り込みパイプラインに接続することであって、データ取り込みパイプラインが、複数の労働者コンピューティングデバイス及び複数のセンサデバイスと通信し、労働者コンピューティングデバイスが各々、複数の労働者のうちの１人以上の労働者に関係する、接続することと、ゲートウェイデバイスを、システム統合フレームワークと通信する複数のプロセス安全スイート（process safety suit、ＰＳＳ）デバイスに接続することであって、ＰＳＳデバイスが、１つ以上の音声デバイス、モビリティデバイス、ハンドヘルドデバイス、プリンタ、及び／又はスキャナを備え、システム統合フレームワークが、複数の事象管理者モジュールを含む、接続することと、データ取り込みパイプライン及びシステム統合フレームワークから受信された情報に基づいて、倉庫エネルギー及び排出計算を判定することと、倉庫エネルギー及び排出計算に基づいて、１つ以上のレポート期間にわたって集計することによって重要倉庫パフォーマンス計算を判定することと、重要倉庫パフォーマンス計算に基づいて、１つ以上のパフォーマンス条件に基づく１つ以上の事象例外を検出することであって、１つ以上のパフォーマンス条件が、所定のパフォーマンス限界、１つ以上の障害症状、及び／又は重要倉庫パフォーマンス評価指標目標偏差を含む、検出することと、を含むことができる。

いくつかの態様において、重要倉庫パフォーマンス評価指標目標偏差は、倉庫、労働者、及び／又は倉庫プロセスに関連する１つ以上のボトルネックを含む。

いくつかの態様において、１つ以上の障害症状は、ダウンした機器（例えば、故障しているか、又は別様に障害状態にある機器）及び／又は倉庫の封鎖された場所を含む。

いくつかの態様において、本方法は、複数の労働者コンピューティングデバイスによって、タスク、事象、及び労働者のうちの少なくとも１つ又は組み合わせに関連付けられた複数の労働者パフォーマンスパラメータを測定することを含む。

いくつかの態様において、本方法は、ユーザインターフェース上にシフトの第１のタスクを提示することと、第１のタスクの条件における第１の変更に応答して、第１のタスクに関連する第１の予想外のサブタスクを提示することと、第１の予想外のサブタスクの進行又は完了に応答して、第１の予想外のサブタスクのステータスを更新し、ユーザインターフェース上にシフトの第２のタスクを割り当てることと、第２のタスクの条件における第２の変更に応答して、第２のタスクに関連する第２の予想外のサブタスクを提示することと、第２の予想外のサブタスクの進行又は完了に応答して、第２の予想外のサブタスクのステータスを更新することと、を含む。

いくつかの態様において、本方法は、第１及び第２のタスクのステータスに基づいて、全てのタスクオペレーションの実時間ステータスを判定することと、実時間ステータスに基づいて、タスクパフォーマンス測定基準を計算することと、を含む。

いくつかの態様において、本方法は、アプリケーションプログラミングインターフェース（application programming interface、ＡＰＩ）のタスク監視エンジンによって、複数の労働者パフォーマンスパラメータ（例えば、写真、ビデオ、他の媒体、及び労働者パフォーマンス測定基準などのアップロードされたデータ）を監視することに応答して、修正行動を判定することを含み、修正行動が、複数の労働者のうちの第１の労働者又は労働者のチームを１つの場所から第２の場所に移動させることを含む。

いくつかの態様において、本方法は、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）のタスク監視エンジンによって、複数の労働者パフォーマンスパラメータを監視することに応答して、修正行動を判定することを含み、修正行動が、修正タスクをスケジューリングすること、現在のタスクを更新すること、及び／又はユーザインターフェース上に１つ以上のタスク推奨を提示することを含む。

いくつかの態様において、複数の労働者コンピューティングデバイスは各々、ＡＰＩを通じてゲートウェイデバイスと通信するように動作可能な１つ以上のユーザアプリケーションを動作させ、１つ以上のユーザアプリケーションが、労務管理モジュールに双方向に結合された計画実行モジュールを含み、計画実行モジュールが、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のデータベースを含む。

いくつかの態様において、１つ以上のユーザアプリケーションは、識別及びレポート層と、識別及びレポート層の下流の割り当て層と、割り当て層の下流の実行層と、実行層の下流の労働者記録層とを含む、多層労働力分析モジュールを含む。

いくつかの態様において、本方法は、１つ以上の事象例外の検出に応答して修正行動を判定することを含み、修正行動が、修正タスクをスケジューリングすること、現在のタスクを更新すること、及び／又はユーザインターフェース上に１つ以上のタスク推奨を提示することを含む。

いくつかの態様において、本方法は、複数の労働者コンピューティングデバイスからタスク関連情報を取得することと、１つ以上の事象例外の検出に応答して、複数の労働者のうちパフォーマンスが低い１人以上の労働者を識別することと、１つ以上の事象例外の識別及び検出に応答して、修正行動のパフォーマンスを引き起こすことであって、修正行動が、修正タスクをスケジューリングすること、現在のタスクを更新すること、以前のタスクとは異なる新しいタスクを割り当てること、及び／又はユーザインターフェース上に１つ以上のタスク推奨を提示することを含む、引き起こすことと、を含む。

いくつかの態様において、本方法は、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ことを含み、複数のセンサデバイスが、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、本方法は、１つ以上のＰＳＳオペレーショナルインテリジェンスシステムをＰＳＳデバイスに接続することを含み、ＰＳＳオペレーショナルインテリジェンスシステムが、クラウドベース及び／又は自社運用であり、ＰＳＳデバイスと双方向通信する。

いくつかの態様において、本方法は、データ取り込みパイプライン及び／又はシステム統合フレームワークを分析モデルに接続することであって、分析モデルが、１つ以上の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タスクオペレーションパラメータのセットを使用して訓練されている、接続することと、分析モデルによって、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１つ以上のパフォーマンスパラメータを予測することと、を含む。

一実施形態は、接続された倉庫内の実時間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、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、ゲートウェイデバイスをデータ取り込みパイプラインに接続することであって、データ取り込みパイプラインが、複数の労働者コンピューティングデバイス及び複数のセンサデバイスと通信し、労働者コンピューティングデバイスが各々、複数の労働者のうちの１人以上の労働者に関係する、接続することと、ゲートウェイデバイスを、システム統合フレームワークと通信する複数のプロセス安全スイート（ＰＳＳ）デバイスに接続することであって、ＰＳＳデバイスが、１つ以上の音声デバイス、モビリティデバイス、ハンドヘルドデバイス、プリンタ、及び／又はスキャナを備え、システム統合フレームワークが、複数の事象管理者モジュールを含む、接続することと、データ取り込みパイプライン及びシステム統合フレームワークから受信された情報に基づいて、倉庫エネルギー及び排出計算を判定することと、倉庫エネルギー及び排出計算に基づいて、１つ以上のレポート期間にわたって集計することによって重要倉庫パフォーマンス計算を判定することと、重要倉庫パフォーマンス計算に基づいて、１つ以上のパフォーマンス条件に基づく１つ以上の事象例外を検出することであって、１つ以上のパフォーマンス条件が、所定のパフォーマンス限界、１つ以上の障害症状、及び／又は重要倉庫パフォーマンス評価指標目標偏差を含む、検出することと、を行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体と、を備える、システムを提供する。

いくつかの態様において、接続された倉庫は、複数のサードパーティ資産（例えば、宅配業者、供給業者、流通業者、契約労働者など）及び複数の労働者コンピューティングデバイスに接続された１つ以上の倉庫（例えば、地域、エリア、又はグローバルに、同じ仕事現場又は異なる仕事現場で）を含む。

一実施形態は、接続された倉庫を動作させるための非一時的コンピュータ可読媒体を提供する。非一時的コンピュータ可読媒体は、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、ゲートウェイデバイスをデータ取り込みパイプラインに接続することであって、データ取り込みパイプラインが、複数の労働者コンピューティングデバイス及び複数のセンサデバイスと通信し、労働者コンピューティングデバイスが各々、複数の労働者のうちの１人以上の労働者に関係する、接続することと、ゲートウェイデバイスを、システム統合フレームワークと通信する複数のプロセス安全スイート（ＰＳＳ）デバイスに接続することであって、ＰＳＳデバイスが、１つ以上の音声デバイス、モビリティデバイス、ハンドヘルドデバイス、プリンタ、及び／又はスキャナを備え、システム統合フレームワークが、複数の事象管理者モジュールを含む、接続することと、データ取り込みパイプライン及びシステム統合フレームワークから受信された情報に基づいて、倉庫エネルギー及び排出計算を判定することと、倉庫エネルギー及び排出計算に基づいて、１つ以上のレポート期間にわたって集計することによって重要倉庫パフォーマンス計算を判定することと、重要倉庫パフォーマンス計算に基づいて、１つ以上のパフォーマンス条件に基づく１つ以上の事象例外を検出することであって、１つ以上のパフォーマンス条件が、所定のパフォーマンス限界、１つ以上の障害症状、及び／又は重要倉庫パフォーマンス評価指標目標偏差を含む、検出することと、を含む、方法を、実行させる命令を記憶し得る。

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。 図１２－１及び図１２－２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とることができる。

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仕事現場（例えば、倉庫）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仕事現場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。

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。

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、１分当たりの労務／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）ために、１つ以上の修正行動を取るようにユーザ（例えば、従業員、管理者など）に命令する、ダッシュボード４２０上に提示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、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の提示を開始するように、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。

図６Ａは、労働者パフォーマンスを最適化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、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、倉庫（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倉庫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倉庫から戻ったこと、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、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、前述の積荷が倉庫から取り出され、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。

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（home grown）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（key performance indicator、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。例えば、限定はしないが、タスク監視エンジンは、アップロードされた写真、ビデオ、及び労働者パフォーマンスに関連する他の客観的情報などの労働者パフォーマンス測定基準に基づいて、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（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。図１２は、パイプライン１１３６のＩｏＴゲートウェイ１１４０がフレームワーク１１３８のデバイス１１４８ａ～ｎと双方向に通信するように構成されている、システム１１００の第２の実施形態を描写する。

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１３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１３００の図である。図１３において、１つ以上の実施形態による、データフロー１３００の例示的な図を描写する。ステップ１３０４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１３０６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１３１０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１３０２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１３１０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１３０８（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１３１２ａ～ｎは、ゲートウェイ１３１０と通信（例えば、ステップ１３０２及び１３０４からゲートウェイ１３１０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１３１２ａ～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１３１４ａ～ｎは、ＬＭＳ１３１６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１３１２ａ～ｎに伝送するように構成されることができる。ＬＭＳ１３１６からの当該データに基づいて、倉庫及び／又は労働者に関連付けられた労務管理計画に対する実時間調整。いくつかの態様において、労務管理計画は、ゲートウェイ１３１０と双方向通信しているシステム１３１４ａ～ｎによって更新されることができる。システム１３１４ａ～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１３１４ａ～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 ＳＱＬ１３１６）に接続されることができる。システム１３１４ａ～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。

ＬＭＳ１３１６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１３１４ａ～ｎは、ＬＭＳ１３１６、ゲートウェイ１３１０、デバイス１３０８及び１３０６、並びにサービス１３１２ａ～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１３００に対して行われることができる。

図１～図１３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１４におけるデバイス１４００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１４に示されるように、デバイス１４００は、中央処理装置（central processing unit、ＣＰＵ）１４２０を含み得る。ＣＰＵ１４２０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、ＣＰＵ１４２０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。ＣＰＵ１４２０は、データ通信インフラストラクチャ１４１０、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１４００はまた、メインメモリ１４４０、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１４３０を含み得る。二次メモリ１４３０、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１４３０は、コンピュータプログラム又は他の命令がデバイス１４００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１４００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１４００はまた、通信インターフェース（「ＣＯＭ」）１４６０を含み得る。通信インターフェース１４６０は、ソフトウェア及びデータがデバイス１４００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１４６０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１４６０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１４６０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１４００の通信経路を介して、通信インターフェース１４６０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１４００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１４５０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. 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、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、
   ゲートウェイデバイスをデータ取り込みパイプラインに接続することであって、前記データ取り込みパイプラインが、複数の労働者コンピューティングデバイス及び複数のセンサデバイスと通信し、前記労働者コンピューティングデバイスが各々、複数の労働者のうちの１人以上の労働者に関係する、接続することと、
   前記ゲートウェイデバイスを、システム統合フレームワークと通信する複数のプロセス安全スイート（ＰＳＳ）デバイスに接続することであって、前記ＰＳＳデバイスが、１つ以上の音声デバイス、モビリティデバイス、ハンドヘルドデバイス、プリンタ、及び／又はスキャナを備え、前記システム統合フレームワークが、複数の事象管理者モジュールを含む、接続することと、
   前記データ取り込みパイプライン及び前記システム統合フレームワークから受信された情報に基づいて、倉庫エネルギー及び排出計算を判定することと、
   前記倉庫エネルギー及び排出計算に基づいて、１つ以上のレポート期間にわたって集計することによって重要倉庫パフォーマンス計算を判定することと、
   前記重要倉庫パフォーマンス計算に基づいて、１つ以上のパフォーマンス条件に基づく１つ以上の事象例外を検出することであって、前記１つ以上のパフォーマンス条件が、所定のパフォーマンス限界、１つ以上の障害症状、及び／又は重要倉庫パフォーマンス評価指標目標偏差を含む、検出することと、を含む、コンピュータ実装方法。
2. 接続された倉庫内の実時間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、
   ゲートウェイデバイスをデータ取り込みパイプラインに接続することであって、前記データ取り込みパイプラインが、複数の労働者コンピューティングデバイス及び複数のセンサデバイスと通信し、前記労働者コンピューティングデバイスが各々、複数の労働者のうちの１人以上の労働者に関係する、接続することと、
   前記ゲートウェイデバイスを、システム統合フレームワークと通信する複数のプロセス安全スイート（ＰＳＳ）デバイスに接続することであって、前記ＰＳＳデバイスが、１つ以上の音声デバイス、モビリティデバイス、ハンドヘルドデバイス、プリンタ、及び／又はスキャナを備え、前記システム統合フレームワークが、複数の事象管理者モジュールを含む、接続することと、
   前記データ取り込みパイプライン及び前記システム統合フレームワークから受信された情報に基づいて、倉庫エネルギー及び排出計算を判定することと、
   前記倉庫エネルギー及び排出計算に基づいて、１つ以上のレポート期間にわたって集計することによって重要倉庫パフォーマンス計算を判定することと、
   前記重要倉庫パフォーマンス計算に基づいて、１つ以上のパフォーマンス条件に基づく１つ以上の事象例外を検出することであって、前記１つ以上のパフォーマンス条件が、所定のパフォーマンス限界、１つ以上の障害症状、及び／又は重要倉庫パフォーマンス評価指標目標偏差を含む、検出することと、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。
3. 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、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、
   ゲートウェイデバイスをデータ取り込みパイプラインに接続することであって、前記データ取り込みパイプラインが、複数の労働者コンピューティングデバイス及び複数のセンサデバイスと通信し、前記労働者コンピューティングデバイスが各々、複数の労働者のうちの１人以上の労働者に関係する、接続することと、
   前記ゲートウェイデバイスを、システム統合フレームワークと通信する複数のプロセス安全スイート（ＰＳＳ）デバイスに接続することであって、前記ＰＳＳデバイスが、１つ以上の音声デバイス、モビリティデバイス、ハンドヘルドデバイス、プリンタ、及び／又はスキャナを備え、前記システム統合フレームワークが、複数の事象管理者モジュールを含む、接続することと、
   前記データ取り込みパイプライン及び前記システム統合フレームワークから受信された情報に基づいて、倉庫エネルギー及び排出計算を判定することと、
   前記倉庫エネルギー及び排出計算に基づいて、１つ以上のレポート期間にわたって集計することによって重要倉庫パフォーマンス計算を判定することと、
   前記重要倉庫パフォーマンス計算に基づいて、１つ以上のパフォーマンス条件に基づく１つ以上の事象例外を検出することであって、前記１つ以上のパフォーマンス条件が、所定のパフォーマンス限界、１つ以上の障害症状、及び／又は重要倉庫パフォーマンス評価指標目標偏差を含む、検出することと、を含む、接続された倉庫を動作させる方法を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。