JP6684386B2 - 動的在庫管理のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本開示は、注文履行操作、倉庫、または工場などのための動的な物理的在庫管理に関する。

オンライン商取引サービスまたはオークションサービスなどのネットワークベースの出版システムおよび市場の利用が拡大し、そのようなアプリケーションにおけるアイテムリストの量が増加するにつれて、選択された製品を在庫からピッキングし、出荷のために梱包し、配送する速度および効率の顧客にとっての重要性が増している。

実施形態は例として示され、添付の図面に限定されるものではない。
開示された実施形態による在庫取扱設備の概略図である。 開示された実施形態による画像データをキャプチャし処理するためのシステムの概略図である。 開示された実施形態による三次元物理的在庫分布モデルを生成する方法を示すフローチャートである。 開示された実施形態によるデータベースと実際の在庫分布との間の不一致を識別し、修正アクションを判定するための方法を示すフローチャートである。 開示された実施形態による拡張現実ディスプレイの概略図である。 開示された実施形態による拡張現実ディスプレイの概略図である。 開示された実施形態による修正在庫管理動作を実行するための方法を示すフローチャートである。 本明細書で論じられる方法のうちの任意の１つまたは複数を機械に実施させるための一組の命令を実行することができるコンピュータシステムの例示的形態の機械のブロック図である。

以下の説明では、説明の目的のために、いくつかの例示的実施形態の完全な理解を提供するために多数の具体的な詳細が述べられる。しかしながら、本実施形態がこれらの具体的な詳細なしに実施されてもよいことは当業者には明らかであろう。例は可能性のあるバリエーションを代表するものに過ぎない。そうでないと明示的に述べられていない限り、構成要素および機能は任意選択であり、順序が異なっていてもよく、または組み合わされもしくは細分されていてもよい。

小売業者、卸売業者、および他の製品販売業者は、通常、クライアントまたは顧客によって注文される可能性があるさまざまなアイテムの在庫を保持している。同様に、製造業者は製造工程で使用するための部品および材料のうちの少なくとも一方の在庫を保持することができる。在庫は、例えば、倉庫、物流センター、店舗、または工場などの在庫取扱設備で保持および処理されてもよい。

顧客が注文をすると、注文で指定された１つまたは複数の在庫アイテムが在庫から取得または「ピッキング」され、顧客のために梱包され、配送されることになる。多数の異なるアイテムを含む大規模な在庫では、１人の従業員が所与の注文に対してすべてのアイテムを物理的に見つけてピッキングすることは非常に非効率的であり得る。在庫取扱設備内の広く離れた場所に異なるアイテムが保管される場合があるので、単一の「ピッキングエージェント」が設備を通じる長い経路をたどって必要なアイテムをピッキングする必要があり得る。したがって、選択された複数のアイテムをそれぞれピッキングして注文をかなえるために、複数のピッキングエージェントを送ることができる。

近年、ピッキング−梱包−配送プロセス全体が一層自動化されている。したがって、ピッキングエージェントは、人間の従業員または同様の機能を実行することができる自動化装置を含むことができる。同様に、生きているエージェントまたは自動化されたエージェント、あるいは両者の何らかの組み合わせが、入荷する在庫アイテムを処理して、それらを例えば在庫取扱設備内の特定の位置に配置することができる。

データベースは、入荷した在庫アイテムと在庫取扱設備におけるそれらの割り当てられた位置とを追跡することができる。データベースは、出荷される在庫アイテムを追跡することもでき、それによって任意の所与の時点における現在の在庫が判定されることが可能である。しかしながら、在庫アイテムのデータベースモデルは、在庫処理設備に保管されている実際の物理的な在庫と一致しない場合がある。

この問題はさまざまな理由により発生し得る。入荷する在庫アイテムは、例えば不適切な位置に配置される可能性があり、あるいは他の近くのアイテムのストックやピッキング中に落とされる可能性がある。在庫アイテムは、もしかすると供給元が独自のピッキング−梱包−配送プロセスの間にアイテムを混同したことにより、誤って標識を付けられる可能性もある。

任意の在庫取扱設備の目的は、一般に、入荷する在庫アイテムをストックし、次いで梱包および配送のためにできるだけ効率的に出荷する在庫アイテムをピッキングすることである。在庫管理効率は、例えば、ピッキングエージェントあたりの単位時間当たりのピッキング可能なアイテム数、在庫処理設備が保守または他の非生産的な活動中ではなくアクティブにアイテムをピッキングしている時間の割合、正しく処理された注文の割合など、多くの性能変数によって定義することができる。効率的に動作する在庫システムは、アイテムの供給者にとってのコストを最小化することができ、それらの節約は消費者に還元され得る。

本発明者は、とりわけ、ピッキング−梱包−配送プロセスをより動的にすることによって在庫管理効率が改善され得ることを認識した。つまり、在庫処理設備全体での在庫とその分布がどうあるべきかのデータベースモデルに頼るのではなく、継続的な方法で実際の物理的な在庫と在庫処理設備での実際の分布をアクティブに判定する方法が、アイテム供給者および消費者の両者にとって有益である。供給者は、アイテムをより迅速に、より低コストで、より少ないエラーで配送することが可能となり得る。顧客はより速く、そしてより低い価格で彼らのアイテムを受け取り得る。したがって、データベース在庫モデルと実際の在庫状況との間の不一致が、理想的には実質的にリアルタイムで識別され調整されることを保証する、物理的な在庫を動的に管理するためのシステムおよび方法を実現することは有用であり、役に立つ。

図１は、開示された実施形態による、在庫取扱設備１００の概略図である。そのような設備は、典型的にはピッキングエージェントが行き来することができる保管領域およびアクセス経路を交互に備えて配置されている。保管領域は、例えば、床上の所与の位置にアイテムを垂直に配列することを可能にするための棚１０２のスタックを含むことができる。設備１００内の特定の位置は、特定の対応するｘ−ｙ−ｚ距離座標に加えて、行番号、列番号、および棚番号などの座標のセットによって指定することができる。

ある在庫取扱設備１００では、アイテムは別個の容器１０４に格納することができ、容器１０４は番号を付けて容器識別子１０６でラベルを付けることができる。在庫取扱設備１００は、所与の物理的位置を示すために様々な位置マーカー１０８を有することができる。在庫アイテム１１０および１１２は、ストックしている間のアイテムのチェックインおよび注文履行活動の間のチェックアウトを容易にするために使用されるそれら自身の識別印（identifying indicia）を有することができる。

容器識別子１０６、位置マーカー１０８、および様々なアイテム識別印は機械で読み取ることが可能であってよい。例えば、これらの各々は、バーコードまたは従来の英数字の文字のような光学的識別子を含み得る。したがって、バーコードリーダまたはカメラ１１２などの走査デバイスは、在庫内の所与の物理的なアイテムの識別および位置を判定するために処理され得る画像データを取得することができる。簡略化のために、このようなデバイスは本開示において全てカメラと呼ばれる。カメラは、アイテム１１２に関して示されているように手持ち式であるか、またはアイテム１１６に関して示されているようにピッキングエージェント１１４に取り付けられるかまたは着用されてもよい。カメラは、在庫取扱設備１００内の特定の場所に固定されてもよい。後述するように、ピッキングエージェント１１４は、携帯用ヘッドアップディスプレイ１１８を有することもできる。

図２は、開示された実施形態による、画像データをキャプチャし処理するためのシステム２００の概略図である。システム２００は、図示のカメラ２０２および２０４などの任意の数のカメラを含むことができる。カメラは、在庫取扱設備１００全体から画像データを生成し、その画像データを、例えば無線ネットワークを介してサーバ２０６に送信することができる。サーバ２０６はデータベース２０８に画像データを格納することができ、また、入荷する在庫アイテム、各入荷在庫アイテムを格納すべき位置、および注文履行のためにどの在庫アイテムをピッキングすべきかに基づく在庫分布のデータベースモデルも格納することができる。

例えば画像処理ソフトウェア２１０のようなソフトウェアアプリケーションは、画像内の在庫アイテム識別印を認識して、特定の在庫アイテムが画像フレーム内にあることを判定することができる。画像処理ソフトウェア２１０は、画像内のバーコードまたは英数字文字列を識別して、特定の容器識別子１０６または特定の位置マーカー１０８が画像フレーム内にあると判定することもできる。画像データ、および画像データを取得したアイテム２０２および２０４などの個別のカメラの位置は、在庫アイテムが在庫取扱設備１００内で実際にどのように分布しているかの三次元モデルまたはマップをもたらすことができる。

例えば、画像は、その左下隅に特定の位置マーカー１０８、画像の中央領域に特定の容器識別子１０６、および容器識別子１０６の真上にある在庫アイテム識別子を含むことができる。画像処理ソフトウェア２１０は、特定の位置マーカー１０８と、それに以前に割り当てられた物理的位置とを、例えば、行、列、および棚座標に関して認識することができる。画像処理ソフトウェア２１０は、容器識別子１０６を認識し、特定の画像内の位置マーカー１０８と容器識別子１０６との間の相対的な間隔に基づいて、それが、以前それに割り当てられた物理的位置にあると判定することもできる。画像処理ソフトウェア２１０は、アイテム識別子を認識し、対応するアイテムがそれに割り当てられた正しい容器および物理的位置にあると判定することもできる。その物理的位置は、最初にアイテムが到着して在庫取扱設備１００に格納されたときにそのアイテムに最初に割り当てられた場所か、またはそのアイテムが移動されたと知られている次の場所に対応し得る。

しかしながら、画像処理ソフトウェア２１０は、特定の認識されたアイテムが置き間違えられたと判定してもよく、これは、在庫分布のデータベースモデルと実際の画像データによって判定された実際の在庫分布との間に不一致があることを意味する。さらに、場合によっては、画像処理ソフトウェア２１０は、所与の在庫アイテムの識別印が、処理に利用可能な画像のいずれにおいても視認できないことにより、その在庫アイテムを認識することができない可能性がある。識別印は、カメラのはっきり見える視野からは見つからないか、または単に隠されている可能性がある。識別印は、在庫取扱設備１００への発送および取扱いの間、あるいはその後に損傷を受けた可能性もある。

したがって、画像処理ソフトウェア２１０は、画像データの分析結果をデータベース２０８に提供することができる。結果は、在庫アイテムのリストおよび各アイテムの物理的位置など、在庫取扱設備１００内の実際の在庫分布の三次元モデルを含み得る。一実施形態では、実際の分布とデータベース分布との間の不一致も、画像処理ソフトウェア２１０によって記録され得る。他の実施形態では、他のソフトウェアアプリケーションがこれらの不一致を記録してもよい。例えば、通常、複数のピッキングエージェント１１４が注文をまとめるために辿るべき最適経路を判定する経路最適化ソフトウェア２１２は、データベース在庫モデルと画像ベースの在庫モデルとの間の比較を実行して、在庫の不一致を識別することも可能である。

図３は、開示された実施形態による、三次元物理的在庫分布モデルを生成するための方法３００を示すフローチャートである。本方法は、概して上述のシステムの動作に従うことができ、コンピュータ可読記憶媒体に格納され、少なくとも１つのプロセッサによって実行される一組のプログラム命令として実施することができる。３０２において、本方法は、任意の数のカメラから取得した画像データを受信することができる。画像データは、画像を提供した各カメラの位置および向きに関するデータを含むこともできる。さらに、画像の幾何学的処理が、その視野および焦点距離など、関連するイメージングシステムの既知の光学特性を補償することができるように、各カメラのタイプが示されてもよい。

３０４において、本方法によれば、任意の数の在庫アイテムについての識別印、および任意の数の位置マーカー１０８および容器識別子１０６のうちの少なくとも一方についての識別印を認識することができる。３０６において、本方法によれば、在庫アイテムの位置を、在庫取扱設備１００についての識別印の既知の位置に関連付けることができる。すなわち、在庫取扱設備１００は、最初に設置されたときに、記録され格納された任意の数のその位置マーカー１０８の位置を有することができる。容器識別子１０６は、固定の位置割り当てを有することができ、あるいは、同様に記録され格納された、後に割り当てられる位置へ在庫取扱設備１００内で移動されることを許可され得る。３０８において、本方法によれば、取得された画像データ内の様々な種類の既知の基準点の位置と在庫アイテムの相対位置を比較して、画像データから在庫アイテムの絶対位置を判定することができる。

３１０において、本方法によれば、画像データに基づく実際の在庫アイテム分布のモデルを、データベースに格納されている「正しい」在庫モデルのモデルと比較することができる。データベースモデルは、アイテムの保管と撤去に基づいて在庫がどのように分布しているかを記述し、理想的な場合、このモデルは常に完全に正確である。しかしながら、差異が存在する可能性がある。３１２において、本方法によれば、調整されるべき在庫分布における不一致を識別することができる。本方法によれば、所定の閾値を下回る位置の差異は、有意でないものとして無視できる。

図４は、開示された実施形態による、データベースと実際の在庫分布との間の不一致を識別し、修正アクションを判定するための方法４００を示すフローチャートである。本方法は、前図の動作３１２に関するさらなる詳細を提供する。特定の種類の不一致は、在庫管理のために講じるべき特定の修正アクションにつながり得る。

４０２において、本方法によれば、データベース在庫分布が、実際の在庫分布では見つからないアイテムを有するかどうかを判定することができる。つまり、見つかるべきアイテムが見つからず、したがって行方不明となっている場合である。もしそうであれば、４０４において、本方法によれば、紛失したアイテムを発見するために、最近撮像されていない在庫取扱設備１００の特定の領域を記録することができる。本方法によれば、欠落しているか、損傷しているか、または部分的に識別可能な識別印を有するアイテムについて画像をチェックすることもできる。

４０６において、本方法によれば、実際の在庫分布がデータベース分布にはないアイテムを有するかどうかを判定することができる。つまり、識別可能なアイテムは画像データ上では明らかであるが、データベース内で対応する一致はない。もしそうであれば、４０８において、本方法によれば、ピッキングエージェント１１４によるさらなる検査のためにこれらの異質なアイテムを記録することができる。場合によっては、認識された識別印が不正確である可能性があり、これは、画像処理ソフトウェア２１０のエラーであるか、または識別印の損傷もしくは摩耗であるか、またはその両方、または識別印の不適切な差し替えが原因である可能性がある。場合によっては、問題は、識別印を有する空の容器が、梱包および出荷のために在庫アイテムが取り除かれた後に棚に残されたことである可能性がある。

４１０で、本方法によれば、実際の在庫アイテムの分布が在庫アイテムの位置を除いてデータベース分布と一致するかどうかを判定することができる。すなわち、在庫取扱設備１００の全体的な収容物は正しいかもしれないが、アイテムは誤って配置されている可能性がある。もしそうであれば、４１２において、本方法によれば、そのような誤って配置されたアイテムをその後の再配置のために記録する。

従来の在庫取扱設備では、これらの不一致を識別し修正するために、定期的な操業停止および在庫全体の見直しが行われることがある。この非生産的な時間はコストがかかり非効率的であり、アイテム供給者および顧客の両方にとって有害である。本発明者は、既存のピッキングエージェント１１４が通常のピッキングタスクを行っている間に、既存のピッキングエージェント１１４によってこれらの不一致を改善することがより良い解決策であることを認識した。

例えば、どのピッキングエージェント１１４が特定のアイテムを特定の経路をたどりながらピッキングすべきかを判定する経路最適化ソフトウェア２１２は、その全体的な目的を変更することができる。ピッキング効率を最適化する代わりに、経路最適化ソフトウェア２１２は、ピッキングエージェント１１４が通常の巡回の間に取ることができる修正在庫管理アクションを組み込むことができる。したがって、在庫アイテム取扱設備１００の領域が、最近、紛失アイテムを発見する目的などで更新された画像データを提供するために撮像されていない場合、経路最適化ソフトウェア２１２はその領域の近くのアイテムをピッキングしようとしているピッキングエージェント１１４を選択し、そのピッキングエージェント１１４に画像データを収集する追加のタスクを割り当てることができる。

ピッキングエージェント１１４がその領域を横断するようにいずれにせよスケジュールされている場合には、新しいタスクは遅延を追加しない。ピッキングエージェント１１４が近くの領域を横断するようにスケジュールされている場合、ピッキングエージェントはわずかに最適でないルートをたどるものの、新しいタスクはわずかな遅延を追加するだけでよい。ピッキングエージェント１１４が常にアクティブであるカメラを装着している場合、ピッキングエージェント１１４は新しいタスクの割り当てを認識さえしていないかもしれない。しかしながら、ピッキングエージェント１１４は、認識されていないアイテム上の損傷したまたは部分的に視認可能な識別印をチェックするなどの、新しいタスクの詳細について警告されてもよい。

同様に、異質なアイテムが画像データ内で検出されたが、データベースモデル内に対応するアイテムが存在しない場合、経路最適化ソフトウェア２１２は、その付近の通常のタスクが割り当てられたピッキングエージェント１１４に修正在庫管理アクションを割り当てることができる。ピッキングエージェント１１４は、例えば在庫アイテムがピッキングされた後に取り残されている可能性がある空の容器をチェックするように警告されてもよい。画像処理ソフトウェアがエラーを起こした場合には、ピッキングエージェント１１４は、異質なアイテムについての識別印を検証するように求められてもよい。前述のように、この新しいタスクは、ピッキングエージェント１１４によって実行される通常のタスクにわずかな労力しか加えないが、記録された不一致を調査するために他の人員が必要とされることを回避できる。

図５Ａは、開示された実施形態による、拡張現実ディスプレイ５００の概略図である。「拡張現実」という用語は、オーバーレイで提供される追加の視覚情報を有する物理的領域の直接視を指すことができる。着用可能なヘッドアップディスプレイは、通常の視野に加えて表示された拡張を含む混合視野をユーザに提供する眼鏡またはゴーグルの形態をとり得る。そのようなディスプレイは、シームレスで直接視と調和するオーバーレイを提供するのを助けるために位置センサおよび方向センサを含むことができる。

他の種類の拡張現実機器が知られており、例えばタブレットコンピュータ、スマートフォン、またはパーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）を含むことができる。機器は、例えば、特定のタスクを完了するためにピッキングエージェント１１４に割り当てられた時間と共に、ピッキングエージェント１１４がたどる経路の地図、ピッキングすべきアイテムおよびその識別子のリストをディスプレイ５００上に描画することができる。機器は、ピッキングされる各アイテムがデータベース在庫モデルに従って配置されると想定される座標のリスト、およびピッキングされる各アイテムが画像ベースの在庫モデルに従って実際に配置されている座標のリストのうちの少なくとも一方を描画することもできる。機器は、他のタスクに追加される修正在庫管理アクションについてピッキングエージェント１１４に警告してもよい。

この例では、ディスプレイ５００は、おそらく複数の棚、容器、位置識別子、および在庫アイテムを含む、保管領域の一部の光景を描画することができる。ディスプレイ５００は、ディスプレイを使用または着用しているピッキングエージェント１１４が、この説明ではターゲットアイテム５０２と呼ぶ、ピッキングされるべきアイテムを識別するのを助けるためにオーバーレイを提供することもできる。例えば、ディスプレイ５００は、特定のターゲットアイテム５０２がピッキングされるべきであることをピッキングエージェント１１４が判定するのを助けるために示される言葉「ターゲットアイテム」、案内をする矢印、および円を生成することができる。ターゲットアイテム５０２は容器内に示されているが、ターゲットアイテム５０２は在庫取扱設備１００内のどこにでもあり得るので、この開示はその点で限定されない。

図５Ｂは、開示された実施形態による、拡張現実ディスプレイ５１０の概略図である。このディスプレイは、修正在庫管理アクションがピッキングエージェント１１４に割り当てられており、ピッキングエージェントが他のタスクの過程でこの修正在庫管理アクションを実行するのを助けるためにオーバーレイが描画されているという点で、図５Ａのディスプレイと異なっている。この場合、画像データは、データベース在庫モデル内にあるが誤って配置されている非ターゲットアイテム５０４を含む。

したがって、経路最適化ソフトウェア２１２は、再配置されるべき非ターゲットアイテム５０４を記録している。しかし、非ターゲットアイテム５０４を移動させるために専門の人員を派遣すること、または全在庫の見直しを実行するためにピッキング動作を停止させることよりも、実施形態は、修正在庫管理アクションを含むようにピッキングエージェント１１４に割り当てられたタスクを修正することができる。経路最適化ソフトウェア２１２は、誤って配置されたアイテム（非ターゲットアイテム５０４）がピッキングされるべきターゲットアイテム（この例ではターゲットアイテム５０２）の近くにあると判定することができ、したがって、ターゲットアイテムのピッキングのタスクを割り当てられているピッキングエージェント１１４に再配置タスクを割り当てることができる。

修正在庫管理アクションは、この特定のピッキングエージェント１１４に比較的小さな追加の負担しか与えないことが可能である。修正在庫管理アクションは、ピッキングエージェント１１４が「道中」で、または通常のピッキング動作を実行している間に実行することが容易である。ディスプレイ５１０は、注文履行に対する再配置のためにピッキングされるべき非ターゲットアイテム５０４を識別するのを助けるためにオーバーレイを提供することができる。この場合、ディスプレイ５１０は、「誤って配置されたアイテム」という言葉、案内する矢印、影付きの円、および非ターゲットアイテム５０４上の影を生成することができる。ディスプレイ５１０は、例えば点滅および色付きのオーバーレイの少なくとも一方を含む、アイテムを強調表示するための任意の既知の手段を使用することができる。

他の例では、拡張現実ディスプレイは、更新された画像データを取得する必要がある在庫取扱設備１００の領域、または、他のピッキングエージェント１１４または他の障害物との衝突を回避するためにピッキングエージェント１１４が通るべき代替経路を示すことができる。障害物には、こぼれた液体、破損したアイテム、立ち往生している自動ピッキングエージェント、他の破片などの安全上の問題が含まれ得る。ディスプレイは、ピッキングエージェント１１４によって見られた場合に、よりはっきり見えるカメラ視野に入るようにピッキングエージェント１１４によって向きを変えられる必要のある行方不明のアイテムについての識別印を指摘することもできる。ディスプレイは、損傷した、または部分的に読み取り可能な識別印を有するアイテムを指摘して、ピッキングエージェント１１４がそのようなアイテムを再ラベル付けまたは除去することができるようにすることもできる。

図６は、開示された実施形態による、修正在庫管理アクションを実行するための方法６００を示すフローチャートである。６０２において、本方法によれば、ピッキングエージェント１１４がターゲットアイテムをピッキングし、さらにその道中で非ターゲットアイテムに対して修正在庫管理アクションを実行するための組み合わせ最適経路を見出すことができる。経路発見計算は、経路最適化ソフトウェア２１２または他のプログラムを用いて実行することができる。

６０４において、本方法によれば、組み合わせ最適経路とピッキングおよび修正在庫管理命令とをピッキングエージェント１１４に提供することができる。本方法によれば、人間のピッキングエージェント１１４によって使用され得る携帯用ヘッドアップデバイスにおける描画のためのオーバーレイを生成することができ、またはピッキングおよび修正アクション情報を通信するために、より従来的な機器を使用することもできる。

次に、ピッキングエージェントは、その割り当てられたピッキングタスクを実行し、またその道中でさまざまな修正在庫アクションを実行することもできる。６０６において、本方法によれば、ピッキングエージェント１１４に、より多くの画像データを取得するように、または指定された非ターゲットアイテムの向きを変えるように、またはその両方を指示することができる。６０８において、本方法によれば、ピッキングエージェント１１４に、非ターゲットアイテムの識別印を付け替えること、およびその重量をチェックして空の容器が誤って取り残されているかどうかを判定することのうちの少なくとも一方を指示することができる。

６１０において、本方法によれば、ピッキングエージェント１１４に、非ターゲットアイテムを在庫取扱設備１００内の異なる位置に再配置するように指示することができる。一例では、保管領域内の特定の棚または容器など、非ターゲットアイテムの特定の目的地を指定することができる。別の例では、全ての誤って配置されたアイテムは、後の処理のために共通の再分類領域に移動されることができ、これは、ピッキングタスクを実行するためにその方向に進んでいるかもしれない別のピッキングエージェント１１４によって新しい位置に輸送されることを含む。

加えて、本方法によれば、ピッキングエージェント１１４に、在庫管理設備１００内の異なる位置に非ターゲットアイテムを再配置して、動作をより動的に最適化するのを助けるように指示することができる。例えば、在庫取扱設備１００の一部が、損傷した照明のためにカメラおよび人間のピッキングエージェント１１４が動作するには暗すぎる場合、その領域の近くの在庫は、時間の経過とともに、より明るく照明された領域に移動され得る。同様に、他の保守作業が必要な場合、または混雑する領域が識別された場合、ピッキングエージェント１１４は、ターゲットアイテムに対するピッキング動作中に非ターゲットアイテムを移動させることができる。

在庫取扱設備１００の全体的な動作を改善するために、アイテムを再配置することもできる。例えば、人気のある在庫アイテムを梱包領域のより近くに移動させることができる。注文で一緒に購入されることが多い異なる在庫アイテムは、互いにより近接して格納され得るので、特定のピッキングエージェント１１４は、単一の移動でそれらのアイテムをピッキングすることができる。

アイテムの再配置は、混雑した領域を横断するピッキングエージェント１１４間の衝突を回避するのにも役立ち得る。混雑領域は、ピッキングエージェント１１４が辿る実際の経路の観察および提供された最適経路から観察された偏差によって判定されてもよい。混雑領域は、ピッキング時間に影響を与える可能性があるため、アイテムが誤って配置されていない場合でも位置を変更することが効果的であり得る。したがって、アイテムの意図的な再配置は、在庫取扱設備１００の一層の自己組織化を助けることができる。

６１２において、本方法によれば、修正在庫管理アクションを実施することに関連する追加のタスクを引き受けながら、ピッキング生産性を最大化するためのインセンティブを人間のピッキングエージェント１１４に提供することができる。一例では、１時間あたりに誤りなくピッキングされたアイテムの数など、所定のピッキング生産性指標を満たすことに対してボーナスが支払われてもよい。別の例では、ピッキングエージェントの過去のピッキング生産性指標を低下させることなく、修正在庫管理アクションを実行することに対して賞金が支払われてもよい。

一例では、人間のピッキングエージェント１１４にインセンティブを提供するプロセスは、ピッキングおよび修正の組み合わせ動作をゲームとして扱うことを含み得る。比較的繰り返しの多い仕事に対する人間の注意およびモチベーションを維持することは困難であり得るが、ピッキングエージェント１１４は、ゲームシナリオにおいてポイントを獲得するために互いに競争してもよい。ピッキングおよび修正の組み合わせ動作を達成するためのピッキングエージェント１１４間の競争は、生産性を高めるのに役立ち得る。異なるピッキングエージェント１１４は、グループ関係でタスク完了を促進するために互いの進捗を監視するかまたはチームを形成することができる。

方法は、倉庫保管シナリオに関して説明されているが、本開示はそれに限定されない。例えば、警備員は、割り当てられた領域の日常的な巡回中に画像データを収集することがあり、結果として得られる画像ベースの在庫モデルは、さらなる処理を受け得る持ち主不明の荷物を指摘することができる。そのような持ち主不明の荷物は、セキュリティ上のリスクとして評価されるか、または紛失アイテムを単に取り出すことができるセキュリティ領域に移動されるか、またはその両方が行われる可能性がある。同様に、空であるべき建物は、実際には画像データ上に現れる侵入者を有するかもしれない。そのような侵入者の画像は、その追跡を助けるために位置データと共に警備員に配布されてもよい。

同様に、建物の検査官は建物の中を移動して画像データを収集し、結果として得られる画像ベースのモデルは、建物全体が画像化されたことを裏付けることができる。その後の検査によって、建物内に変化が生じたかどうかを判定するために前の画像データと比較することができる画像データが得られる。そのような変化は、その後のメンテナンス関連の修正アクションを指示する可能性がある。

したがって、本明細書に開示されているシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品は、物理的な在庫の管理効率における改善を提供することができる。したがって、本明細書で論じられる方法のうちの１つまたは複数は、追加の人員が、誤って配置された在庫アイテムを追跡すること、または注文履行センターが、全在庫およびその実際の分布の見直しを手動で実行するために生産的動作を停止することの必要性をなくすことができる。さらに、実際の在庫分布の画像データを集めるためのカメラの使用は、システム内の１つまたは複数のデバイスによって使用される計算リソースを削減するという技術的効果を有することができる。そのような計算リソースの例には、限定はしないが、プロセッササイクル、ネットワークトラフィック、メモリ使用量、格納スペース、および電力消費が含まれる。例えば、実際の在庫分布の正確なモデルを用いて、在庫取扱設備は、注文を履行するだけでなくその道中で様々な修正在庫管理アクションを実行するために最適なピッキングエージェントの経路設定をより容易に判定することができる。

一例では、物理的な在庫を動的に管理するための方法は、実質的にリアルタイムで画像データから在庫アイテム分布の三次元モデルを構築すること、ピッキングエージェントに対し、ピッキングされるべきターゲットアイテムおよびターゲットアイテムへのパスを指定することを含むことができる。ピッキングエージェントは、ターゲットアイテムをピッキングしながら、修正在庫管理アクションを実行することができる。

別の例では、物理的な在庫を動的に管理するためのシステムは、在庫アイテム分布の三次元モデルを実質的にリアルタイムで構築するための画像データを取得する複数のカメラと、ピッキングされるべき指定されたターゲットアイテムへの指定された経路を辿るピッキングエージェントと、ターゲットアイテムのピッキング中にピッキングエージェントによって実行される修正在庫管理アクションを判定するデータベースとを含み得る。

さらなる例では、コンピュータ可読ハードウェア媒体は、１つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに、物理的な在庫を動的に管理するための動作を実行することができるプログラム命令を記憶することができる。動作は、画像データから在庫アイテム分布の三次元モデルを実質的にリアルタイムで構築すること、ピッキングエージェントに対し、ピッキングされるべきターゲットアイテムおよびターゲットアイテムへの経路を指定することを含むことができる。ピッキングエージェントは、ターゲットアイテムをピッキングしている間に、修正在庫管理アクションを実行することができる。

［モジュール、構成要素、およびロジック］
本明細書では、特定の実施形態は、ロジックまたは複数の構成要素、モジュール、またはメカニズムを含むものとして説明されている。構成要素は、特定の動作を実行することができる有形のユニットであり、特定の方法で構成または配置することができる。例示の実施形態では、１つまたは複数のコンピュータシステム（たとえば、スタンドアロンの、クライアントまたはサーバコンピュータシステム）またはコンピュータシステムの１つまたは複数の構成要素（たとえば、プロセッサまたはプロセッサグループ）を、ソフトウェア（たとえば、アプリケーションまたはアプリケーション部分）によって、本明細書で説明されるような特定の動作を実行するように動作する構成要素として構成することができる。

様々な実施形態において、構成要素は機械的または電子的に実装されてもよい。例えば、構成要素は、特定の動作を実行するために恒久的に（例えば、専用プロセッサとして）構成された専用の回路またはロジックを含むことができる。構成要素は、特定の動作を実行するようにソフトウェアによって一時的に構成されている（例えば、汎用プロセッサまたは他のプログラマブルプロセッサ内に包含されるような）プログラマブルロジックまたは回路を含むこともできる。当然のことながら、構成要素を機械的に、専用の永久的に構成された回路内、または一時的に構成された回路内（例えばソフトウェアによって構成された）に実装するという判定は、コストおよび時間を考慮して導出される。

したがって、「構成要素」という用語は、有形のエンティティ、特定の方法で操作するように、および／または本明細書に記載の特定の操作を実行するように、物理的に構成され、恒久的に構成された（たとえばハードワイヤード）または一時的に構成された（たとえばプログラムされた）エンティティを含むと理解されるべきである。構成要素が一時的に構成されている（例えば、プログラムされている）実施形態を考慮すると、構成要素のそれぞれは、時間内の任意の１つの時点で構成またはインスタンス化される必要はない。例えば、構成要素がソフトウェアを使用して構成された汎用プロセッサを含む場合、汎用プロセッサは異なる時間にそれぞれ異なる構成要素として構成されてもよい。ソフトウェアは、それに応じて、例えばある時点で特定の構成要素を構成し、異なる時点で異なる構成要素を構成するようにプロセッサを構成することができる。

構成要素は、他の構成要素に情報を提供し、他の構成要素から情報を受信することが可能である。したがって、説明された構成要素は通信可能に結合されていると見なすことができる。そのような構成要素が複数同時に存在する場合、構成要素を接続する信号伝送を介して（例えば適切な回路およびバスを介して）通信を達成することができる。複数の構成要素が異なる時間に構成またはインスタンス化される実施形態では、そのような構成要素間の通信は、例えば、複数の構成要素がアクセスするメモリ構造内の情報の記憶および検索を通じて達成されることができる。例えば、１つの構成要素が動作を実行し、その動作の出力を、それが通信可能に結合されているメモリデバイスに格納することができる。次に、さらなる構成要素が後に記憶装置にアクセスして、記憶された出力を取り出して処理することができる。構成要素は、入力デバイスまたは出力デバイスとの通信を開始することもでき、リソース（例えば、情報の集合）に依って動作し得る。

本明細書に記載の例示的な方法の様々な動作は、一時的に（例えばソフトウェアによって）構成された、または関連する動作を実行するように恒久的に構成された１つまたは複数のプロセッサによって少なくとも部分的に実行され得る。一時的または恒久的に構成されているかにかかわらず、そのようなプロセッサは、１つまたは複数の動作または機能を実行するように動作するプロセッサ実装モジュールを構成することができる。本明細書で言及されるモジュールは、いくつかの例示的実施形態では、プロセッサ実装モジュールを含み得る。

同様に、本明細書に記載の方法は少なくとも部分的にプロセッサで実施されることができる。例えば、方法の動作のうちの少なくともいくつかは、１つまたは複数のプロセッサまたはプロセッサ実装モジュールによって実行され得る。動作のうちのいくつかの実行は、単一の機械内に存在するだけでなく、複数の機械にわたって配置される１つまたは複数のプロセッサ間で分散されてもよい。いくつかの例示的な実施形態では、１つまたは複数のプロセッサを単一の場所に（たとえば家庭環境、オフィス環境内、またはサーバファームとして）配置することができるが、他の実施形態ではプロセッサを複数の場所に分散させることが可能である。

１つまたは複数のプロセッサは、「クラウドコンピューティング」環境において、または「サービスとしてのソフトウェア」（ＳａａＳ）として、関連する動作の実行をサポートするように動作し得る。例えば、動作の少なくともいくつかは、（プロセッサを含む機械の例として）一群のコンピュータによって実行されてもよく、これらの動作は、ネットワーク（例えばインターネット）を介して、及び１つまたは複数の適切なインタフェース（例えばアプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ））を介してアクセス可能である。

［電子機器およびシステム］
例示的な実施形態は、デジタル電子回路において、またはコンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアにおいて、あるいはそれらの組み合わせにおいて実装することができる。例示的な実施形態は、コンピュータプログラム製品、例えば、情報担体、例えばプログラマブルプロセッサ、コンピュータ、または複数のコンピュータなどのデータ処理装置によって実行するための、またはデータ処理装置の動作を制御するための機械可読記憶媒体内に有形に具体化されたコンピュータプログラムを使用して実施することができる。

コンピュータプログラムは、コンパイル言語またはインタープリタ言語を含む任意の形態のプログラミング言語で書くことができ、スタンドアロンプログラムとして、またはモジュール、サブルーチン、またはコンピューティング環境での使用に適した他のユニットとして含むことができる。コンピュータプログラムは、１つのサイトの１つのコンピュータまたは複数のコンピュータで実行されるように、あるいは複数のサイトにわたって分散されて通信ネットワークによって相互接続されるように展開することができる。

例示的な実施形態では、入力データを操作して出力を生成することによって機能を実行するためにコンピュータプログラムを実行する１つまたは複数のプログラム可能プロセッサによって動作を実行することができる。特殊目的論理回路、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として、方法の動作を実施することもでき、例示の実施形態の装置を実装することもできる。

コンピューティングシステムはクライアントおよびサーバを含むことができる。クライアントとサーバは一般に互いに離れており、通常は通信ネットワークを介してやりとりする。クライアントとサーバとの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行され、互いにクライアント−サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。プログラマブルコンピューティングシステムを展開する実施形態では、ハードウェアアーキテクチャおよびソフトウェアアーキテクチャの両方の考慮が必要であることが理解されよう。具体的には、恒久的に構成されたハードウェア（例えばＡＳＩＣ）、一時的に構成されたハードウェア（例えばソフトウェアとプログラマブルプロセッサとの組み合わせ）、または恒久的に構成されたハードウェアと一時的に構成されたハードウェアとの組み合わせで特定の機能を実装するかどうかの選択は、設計上の選択であり得ることが理解されよう。以下は、様々な例示的実施形態において、展開され得るハードウェア（例えば、機械）およびソフトウェアアーキテクチャを説明する。

［例示的３層ソフトウェアアーキテクチャ］
いくつかの実施形態では、説明した方法は、３層アーキテクチャパラダイムの下で設計された分散型または非分散型のソフトウェアアプリケーションのうちの１つを使用して実装することができる。このパラダイムの下では、構成要素またはモジュールをインスタンス化または構成するコンピュータコード（またはソフトウェア）のさまざまな部分は、これら３つの層のうちの１つまたは複数に属するものとして分類されることができる。いくつかの実施形態は、インタフェースとして第１の層（例えば、インタフェース層）を含み得る。また、第２の層は、インタフェースレベルを通じて入力されたデータのアプリケーション処理を実行するロジック（またはアプリケーション）層であり得る。ロジック層は、そのような処理の結果をインタフェース層、および／またはバックエンド、またはストレージ層に伝達することができる。ロジック層によって実行される処理は、特定の規則、またはソフトウェア全体を統制するプロセスに関連し得る。第３のストレージ層は、永続的記憶媒体または非永続的記憶媒体であり得る。場合によっては、これらの層の１つまたは複数が別の層に折りたたまれて、２層アーキテクチャ、さらには１層アーキテクチャとなる場合もある。例えば、組み込みデータベースを有するソフトウェアアプリケーションの場合のように、インタフェース層およびロジック層を統合してもよく、またはロジック層およびストレージ層を統合してもよい。３層アーキテクチャは、１つの技術、または様々な技術を使用して実装することができる。例示的な３層アーキテクチャ、およびそれを実装するための技術は、例えばスタンドアロンシステムとして動作する１つまたは複数のコンピュータシステム上で実現することができ、またはサーバ−クライアント、ピアツーピア、分散型、または他の適切な構成で編成することができる。さらに、これら３つの層は、様々な構成要素として２つ以上のコンピュータシステム間に分散させることができる。

［構成要素］
例示的な実施形態は、上述の層を含み得、これらの層を構成することに関するプロセスまたは動作は、構成要素として実装され得る。これらの構成要素の多くに共通しているのは、データを生成、使用、および操作する能力である。構成要素、およびそれぞれに関連付けられた機能は、スタンドアロン、クライアント、サーバ、またはピアコンピュータシステムの一部を形成することができる。様々な構成要素は、必要に応じてコンピュータシステムによって実装することができる。これらの構成要素は、オブジェクト指向コンピュータ言語で書かれたソフトウェアを含むことができ、これにより、コンポーネント指向またはオブジェクト指向プログラミング技術が、ビジュアルコンポーネントライブラリ（ＶＣＬ）、クロスプラットフォーム用コンポーネントライブラリ（ＣＬＸ）、Ｊａｖａ（登録商標）Ｂｅａｎｓ（ＪＢ）、Ｊａｖａエンタープライズビーンズ（ＥＪＢ）、コンポーネントオブジェクトモデル（ＣＯＭ）、分散コンポーネントオブジェクトモデル（ＤＣＯＭ）、または他の適切な技術を使用して実装できる。

これらの構成要素のためのソフトウェアは、他の構成要素への通信結合（例えば、様々なＡＰＩを介して）をさらに可能にでき、１つの完全なサーバ、クライアント、および／またはピアソフトウェアアプリケーションにコンパイルされ得る。さらに、これらのＡＰＩは、分散コンピューティングコンポーネントとして様々な分散プログラミングプロトコルを介して通信可能であり得る。

［分散コンピューティングコンポーネントおよびプロトコル］
いくつかの例示的実施形態は、分散コンピューティングコンポーネントとして分散プログラミング環境全体にわたって上述の構成要素のうちの１つまたは複数を実装するために使用されるリモートプロシージャコールを含み得る。例えば、インタフェースコンポーネント（例えば、インタフェース層）は、ロジックコンポーネント（例えば、ロジック層）を含む第２のコンピュータシステムから離れて位置する第１のコンピュータシステムの一部を形成してもよい。これらの第１および第２のコンピュータシステムは、スタンドアロン、サーバ−クライアント、ピアツーピア、または他の何らかの適切な構成で構成され得る。構成要素のためのソフトウェアは、上述のオブジェクト指向プログラミング技術を使用して書かれてもよく、同じプログラミング言語または異なるプログラミング言語で書かれてもよい。これらの構成要素を書くために使用されたプログラミング言語に関係なく、これらの様々な構成要素が通信することを可能にするために様々なプロトコルが実施され得る。例えば、Ｃ＋＋で書かれたコンポーネントは、コモンオブジェクトリクエストブローカーアーキテクチャ（ＣＯＲＢＡ）、シンプルオブジェクトアクセスプロトコル（ＳＯＡＰ）、または他の適切なプロトコルのような分散コンピューティングプロトコルを利用することによってＪａｖａプログラミング言語で書かれた他のコンポーネントと通信できる。いくつかの実施形態は、データを送信するためのネットワークによって使用されるプロトコルを定義するための開放型システム間相互接続（ＯＳＩ）モデル、または伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）プロトコルスタックモデルで概説される様々なプロトコルと共にこれらのプロトコルのうちの１つまたは複数を使用することを含み得る。

［サーバおよびクライアント間の伝送システム］
例示の実施形態は、データを送信するためにネットワークによって使用されるプロトコルを定義するためのＯＳＩモデルまたはＴＣＰ／ＩＰプロトコルスタックモデルを使用することができる。これらのモデルを適用する際に、サーバとクライアントとの間、またはピアコンピュータシステム間のデータ伝送のシステムは、例えば、アプリケーション層、トランスポート層、ネットワーク層、データリンク層、および物理層を備える５つの層を含み得る。ソフトウェアの場合、３層アーキテクチャを有するコンポーネントをインスタンス化または構成するために、さまざまな層（たとえば、インタフェース、ロジック、およびストレージ層）がＴＣＰ／ＩＰプロトコルスタックのアプリケーション層に存在する。ＴＣＰ／ＩＰプロトコルスタックモデルを使用する実施例では、アプリケーション層に存在するアプリケーションからのデータは、トランスポート層に存在するＴＣＰセグメントのデータロードフィールドにロードされる。このＴＣＰセグメントには、リモートに存在する受信ソフトウェアアプリケーションのポート情報も含まれる。このＴＣＰセグメントは、ネットワーク層に存在するＩＰデータグラムのデータロードフィールドにロードされる。次に、このＩＰデータグラムをデータリンク層にあるフレームにロードする。その後、このフレームは物理層で符号化され、データはインターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、または他の適切なネットワークなどのネットワークを介して送信される。場合によっては、インターネットは複数のネットワークのネットワークを指す。これらのネットワークは、前述のＴＣＰ／ＩＰ、さらに非同期転送モード（ＡＴＭ）、システムネットワークアーキテクチャ（ＳＮＡ）、シリアルデジタルインタフェース（ＳＤＩ）、または他の適切なプロトコルを含む、データ交換のための様々なプロトコルを使用することができる。これらのネットワークは、さまざまなトポロジ（たとえばスター型トポロジ）または構造内に編成され得る。

実施形態は、特定の例示的な実施形態を参照して説明されてきたが、実施形態のより広い範囲から逸脱することなく様々な修正および変更がこれらの実施形態になされてもよいことは明らかであろう。したがって、明細書および図面は限定的な意味ではなく例示的な意味で捉えられるべきである。本明細書の一部を形成する添付の図面は、限定ではなく例示として本主題を実施することができる特定の実施形態を示す。例示された実施形態は、当業者が本明細書に開示された教示を実施することを可能にするのに十分詳細に記載されている。本開示の範囲から逸脱することなく、構造的および論理的な置換および変更を行うことができるように、他の実施形態が利用され、そこから導き出されることが可能である。したがって、この詳細な説明は限定的な意味で解釈されるべきではなく、様々な実施形態の範囲は、特許請求の範囲が権利を有する均等物の全範囲と共に添付の特許請求の範囲によってのみ限定される。

図７は、本明細書で論じられる方法のうちの任意の１つまたは複数を機械に実施させるための一組の命令を実行することができる、コンピュータシステム７００の例示的な形態の機械の概略図を示す。代替実施形態では、機械はスタンドアロン装置として動作するか、または他の機械に接続（例えばネットワーク接続）されてもよい。ネットワーク配置では、機械は、サーバ−クライアントネットワーク環境ではサーバまたはクライアント機械の容量で、またはピアツーピア（または分散型）ネットワーク環境ではピア機械として動作することができる。機械は、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブ機器、ネットワークルーター、スイッチ、ブリッジ、またはその機械によって実行されるアクションを指定する一連の命令（順次またはその他）を実行できる任意の機械であってよい。さらに、単一の機械のみが示されているが、「機械」という用語は、本明細書で論じる方法のうちの任意の１つまたは複数を実行するために１組（または複数組）の命令を個別または共同で実行する機械の任意の集合をも含むものとする。

例示的なコンピュータシステム７００は、バス７０８を介して互いに通信するプロセッサ７０２（例えば、ＣＰＵ、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、またはその両方）、メインメモリ７０４、およびスタティックメモリ７０６を含む。コンピュータシステム７００は、ビデオディスプレイユニット７１０（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または陰極線管（ＣＲＴ））をさらに含み得る。コンピュータシステム７００は、英数字入力デバイス７１２（例えばキーボード）、カーソル制御デバイス７１４（例えばマウス）、ディスクドライブユニット７１６、信号生成デバイス７１８（例えばスピーカ）、およびネットワークインタフェース装置７２０をも含む。

ディスクドライブユニット７１６は、本明細書で説明される方法または機能のうちの任意の１つまたは複数を具体化する１つまたは複数の組の命令（たとえばソフトウェア７２４）が格納されている機械可読記憶媒体７２２を含む。ソフトウェア７２４は、完全にまたは少なくとも部分的に、コンピュータシステム７００による実行中にメインメモリ７０４内および／またはプロセッサ７０２内にも存在する場合もあり、メインメモリ７０４およびプロセッサ７０２もまた機械可読媒体を構成する。

ソフトウェア７２４は、ネットワークインタフェース装置７２０を介してネットワーク７２６上でさらに送信または受信されることができる。
機械可読記憶媒体７２２は例示的な実施形態では単一の媒体として示されているが、用語「機械可読記憶媒体」は、１つまたは複数の組の命令を格納する単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および／または関連するキャッシュおよびサーバ）を含むものとする。「機械可読記憶媒体」という用語は、機械による実行のための一組の命令を格納し、符号化し、または搬送することができ、かつ本明細書で説明した方法のうちの任意の１つまたは複数を機械に実施させる任意の媒体を含むとも解釈される。したがって、「機械可読記憶媒体」という用語は、それだけに限らないが、固体メモリ、ならびに光および磁気媒体を含むと解釈されるべきである。機械可読媒体という用語は、機械可読記憶媒体と、命令を搬送するための信号などの過渡的媒体または伝送媒体または搬送媒体とを含む。

以上、物理的な在庫を動的に管理する方法およびシステムについて説明した。本方法およびシステムを特定の例示的実施形態を参照して説明してきたが、本出願のより広い範囲から逸脱することなくこれらの実施形態に様々な修正および変更を加えることができることは明らかであろう。したがって、明細書および図面は限定的な意味ではなく例示的な意味で考えられるべきである。

以下の番号付きの例は実施形態である。
［例１］
物理的な在庫を動的に管理するための方法であって、
画像データから在庫アイテム分布の三次元モデルを実質的にリアルタイムで構築すること、
ピッキングエージェントに対し、ピッキングされるべきターゲットアイテムおよび前記ターゲットアイテムへの経路を指定すること、
前記ターゲットアイテムをピッキングしている間に、前記ピッキングエージェントにより修正在庫管理アクションを実行すること
を含む方法。

［例２］
前記指定することは、人間のピッキングエージェントにより着用される携帯用ヘッドアップディスプレイ上にオーバーレイを提示することをさらに含む、例１に記載の方法。

［例３］
前記画像データは、前記ピッキングエージェントに取り付けられたカメラ、モバイル撮像デバイスに取り付けられたカメラ、および固定位置に取り付けられたカメラのうちの少なくとも１つによって取得される、例１または例２に記載の方法。

［例４］
前記修正在庫管理アクションは、在庫アイテム分布の前記三次元モデルを在庫アイテム分布のデータベースモデルと比較して、少なくとも１つの在庫アイテムに関する不一致を識別することによって判定される、例１乃至３のいずれか一つに記載の方法。

［例５］
前記修正在庫管理アクションは、非ターゲットアイテムを特定の新しい保管場所に再配置すること、非ターゲットアイテムの識別印をより見やすくするために前記非ターゲットアイテムの向きを変えること、前記非ターゲットアイテムの識別印を付け替えること、前記非ターゲットアイテムの重さを評価すること、前記経路に沿って新しい画像データを収集することのうちの少なくとも１つを含む、例１乃至４のいずれか一つに記載の方法。

［例６］
前記再配置することは、メンテナンスを必要とする領域から離れて在庫アイテムを再配置すること、梱包領域のより近くに人気のある在庫アイテムを再配置すること、一緒に購入されることが多い在庫アイテムをより近接して再配置すること、ピッキングエージェント間の衝突を避けるために在庫アイテムを再配置することのうちの少なくとも１つによって在庫管理効率を高める、例１乃至５のいずれか一つに記載の方法。

［例７］
前記修正在庫管理アクションを実行すること、ピッキングレートを増加させること、および他のピッキングエージェントによって実行されるタスクを監視することのうちの少なくとも１つを含む在庫管理効率を高める動作について、人間のピッキングエージェントを奨励することをさらに含む、例１乃至６のいずれか一つに記載の方法。

［例８］
機械の１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、物理的な在庫を動的に管理するための動作を機械に実施させる一組の命令を中に組み込んでいる機械可読記憶媒体であって、前記動作は、
画像データから在庫アイテム分布の三次元モデルを実質的にリアルタイムで構築すること、
ピッキングエージェントに対し、ピッキングされるべきターゲットアイテムおよび前記ターゲットアイテムへの経路を指定すること、
前記ターゲットアイテムをピッキングしている間に、前記ピッキングエージェントにより修正在庫管理アクションを実行すること
を含む、機械可読記憶媒体。

［例９］
前記指定することは、人間のピッキングエージェントにより着用される携帯用ヘッドアップディスプレイ上にオーバーレイを提示することをさらに含む、例１に記載の媒体。

［例１０］
前記画像データは、前記ピッキングエージェントに取り付けられたカメラ、モバイル撮像デバイスに取り付けられたカメラ、および固定位置に取り付けられたカメラのうちの少なくとも１つによって取得される、例８乃至９のいずれか一つに記載の媒体。

［例１１］
前記修正在庫管理アクションは、少なくとも１つの在庫アイテムに関する不一致を識別するために、在庫アイテム分布の前記三次元モデルを在庫アイテム分布のデータベースモデルと比較することによって判定される、例８乃至１０のいずれか一つに記載の媒体。

［例１２］
前記修正在庫管理アクションは、非ターゲットアイテムを特定の新しい保管場所に再配置すること、非ターゲットアイテムの識別印をより見やすくするために前記非ターゲットアイテムの向きを変えること、前記非ターゲットアイテムの識別印を付け替えること、前記非ターゲットアイテムの重さを評価すること、前記経路に沿って新しい画像データを収集することのうちの少なくとも１つを含む、例８乃至１１のいずれか一つに記載の媒体。

［例１３］
前記再配置することは、メンテナンスを必要とする領域から離れて在庫アイテムを再配置すること、梱包領域のより近くに人気のある在庫アイテムを再配置すること、一緒に購入することが多い在庫アイテムをより近接して再配置すること、ピッキングエージェント間の衝突を避けるために在庫アイテムを再配置することのうちの少なくとも１つによって在庫管理効率を高める、例８乃至１２のいずれか一つに記載の媒体。

［例１４］
前記修正在庫管理アクションを実行すること、ピッキングレートを増加させること、および他のピッキングエージェントによって実行されるタスクを監視することのうちの少なくとも１つを含む在庫管理効率を高める動作について、人間のピッキングエージェントを奨励することをさらに含む、例８乃至１３のいずれか一つに記載の媒体。

［例１５］
物理的な在庫を動的に管理するためのシステムであって、
在庫アイテム分布の三次元モデルを実質的にリアルタイムで構築するための画像データを取得する複数のカメラと、
ピッキングされるべき指定されたターゲットアイテムへの指定された経路を辿るピッキングエージェントと、
前記ターゲットのピッキング中に前記ピッキングエージェントにより実行される修正在庫管理アクションを判定するデータベースと
を備えるシステム。

［例１６］
前記指定された経路およびターゲットアイテムは、人間のピッキングエージェントによって着用される携帯用ヘッドアップディスプレイ上にオーバーレイで提示される、例１５に記載のシステム。

［例１７］
前記カメラは、前記ピッキングエージェントに取り付けられたカメラ、モバイル撮像装置に取り付けられたカメラ、および固定位置に取り付けられたカメラのうちの少なくとも１つを含む、例１５乃至１６のいずれか一つに記載のシステム。

［例１８］
前記データベースは、在庫アイテム分布の前記三次元モデルを在庫アイテム分布のデータベースモデルと比較して、少なくとも１つの在庫アイテムに関する不一致を識別することによって前記修正在庫管理アクションを判定する、例１５乃至１７のいずれか一つに記載のシステム。

［例１９］
前記修正在庫管理アクションは、非ターゲットアイテムを特定の新しい保管場所に再配置すること、非ターゲットアイテムの識別印をより見やすくするために前記非ターゲットアイテムの向きを変えること、前記非ターゲットアイテムの識別印を付け替えること、前記非ターゲットアイテムの重さを評価すること、前記経路に沿って新しい画像データを収集することのうちの少なくとも１つを含む、例１５乃至１８のいずれか一つに記載のシステム。

［例２０］
前記再配置することは、メンテナンスを必要とする領域から離れて在庫アイテムを再配置すること、梱包領域のより近くに人気のある在庫アイテムを再配置すること、一緒に購入されることが多い在庫アイテムをより近接して再配置すること、ピッキングエージェント間の衝突を避けるために在庫アイテムを再配置することのうちの少なくとも１つによって在庫管理効率を高める、例１５乃至１９のいずれか一つに記載のシステム。

［例２１］
コンピュータの１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、例１乃至７のいずれか一つに記載の方法をコンピュータに実施させる一組の命令を保持する機械可読媒体。

開示の要約は、読者が技術的開示の性質を迅速に確認することを可能にするために提供される。これは、特許請求の範囲または意味を解釈または限定するために使用されることはないとの理解のもとに提出されている。さらに、前述の詳細な説明では、開示を合理化する目的で様々な特徴が単一の実施形態にまとめられていることが理解されよう。この開示方法は、請求された実施形態が各請求項に明示的に記載されているよりも多くの特徴を必要とするという意図を反映していると解釈されるべきではない。むしろ、添付の特許請求の範囲が反映するように、発明の主題は単一の開示された実施形態の全ての特徴よりも少ない特徴にある。したがって、添付の特許請求の範囲は、詳細な説明に組み込まれ、その各請求項は、別個の実施形態として独立している。

Claims (19)

1. 物理的な在庫を動的に管理するための方法であって、
   １つまたは複数のプロセッサにより、画像データから在庫アイテム分布の三次元モデルを実質的にリアルタイムで構築すること、
   前記１つまたは複数のプロセッサにより、ピッキングエージェントに対し、ピッキングされるべきターゲットアイテムおよび前記ターゲットアイテムへの経路を指定すること、
   前記１つまたは複数のプロセッサにより、前記ターゲットアイテムへの指定された経路を辿る間に、前記ピッキングエージェントに非ターゲットアイテムに対して修正在庫管理アクションを実行させること
   を含み、前記指定された経路は、前記ピッキングエージェントが、前記ターゲットアイテムをピッキングし、かつ前記非ターゲットアイテムに対して修正在庫管理アクションを実行するための組み合わせ最適経路である、方法。
2. 前記指定することは、人間のピッキングエージェントにより着用される携帯用ヘッドアップディスプレイ上にオーバーレイを提示することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記画像データは、前記ピッキングエージェントに取り付けられたカメラ、モバイル撮像デバイスに取り付けられたカメラ、および固定位置に取り付けられたカメラのうちの少なくとも１つによって取得される、請求項１に記載の方法。
4. 前記１つまたは複数のプロセッサにより、在庫アイテム分布の前記三次元モデルを在庫アイテム分布のデータベースモデルと比較して、少なくとも１つの在庫アイテムに関する不一致を識別することによって前記修正在庫管理アクションを判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記修正在庫管理アクションは、非ターゲットアイテムを特定の新しい保管場所に再配置すること、非ターゲットアイテムの識別印をより見やすくするために前記非ターゲットアイテムの向きを変えること、前記非ターゲットアイテムの識別印を付け替えること、前記非ターゲットアイテムの重さを評価すること、前記経路に沿って新しい画像データを収集することのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記再配置することは、メンテナンスを必要とする領域から離れて在庫アイテムを再配置すること、梱包領域のより近くに人気のある在庫アイテムを再配置すること、一緒に購入されることが多い在庫アイテムをより近接して再配置すること、ピッキングエージェント間の衝突を避けるために在庫アイテムを再配置することのうちの少なくとも１つによって在庫管理効率を高める、請求項５に記載の方法。
7. 機械の１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、物理的な在庫を動的に管理するための動作を機械に実施させる一組の命令を中に組み込んでいる機械可読記憶媒体であって、前記動作は、
   画像データから在庫アイテム分布の三次元モデルを実質的にリアルタイムで構築すること、
   ピッキングエージェントに対し、ピッキングされるべきターゲットアイテムおよび前記ターゲットアイテムへの経路を指定すること、
   前記ターゲットアイテムへの指定された経路を辿る間に、前記ピッキングエージェントに非ターゲットアイテムに対して修正在庫管理アクションを実行させること
   を含み、前記指定された経路は、前記ピッキングエージェントが、前記ターゲットアイテムをピッキングし、かつ前記非ターゲットアイテムに対して修正在庫管理アクションを実行するための組み合わせ最適経路である、機械可読記憶媒体。
8. 前記指定することは、人間のピッキングエージェントにより着用される携帯用ヘッドアップディスプレイ上にオーバーレイを提示することをさらに含む、請求項７に記載の媒体。
9. 前記画像データは、前記ピッキングエージェントに取り付けられたカメラ、モバイル撮像デバイスに取り付けられたカメラ、および固定位置に取り付けられたカメラのうちの少なくとも１つによって取得される、請求項７に記載の媒体。
10. 前記動作は、少なくとも１つの在庫アイテムに関する不一致を識別するために、在庫アイテム分布の前記三次元モデルを在庫アイテム分布のデータベースモデルと比較することによって前記修正在庫管理アクションを判定することを含む、請求項７に記載の媒体。
11. 前記修正在庫管理アクションは、非ターゲットアイテムを特定の新しい保管場所に再配置すること、非ターゲットアイテムの識別印をより見やすくするために前記非ターゲットアイテムの向きを変えること、前記非ターゲットアイテムの識別印を付け替えること、前記非ターゲットアイテムの重さを評価すること、前記経路に沿って新しい画像データを収集することのうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の媒体。
12. 前記再配置することは、メンテナンスを必要とする領域から離れて在庫アイテムを再配置すること、梱包領域のより近くに人気のある在庫アイテムを再配置すること、一緒に購入することが多い在庫アイテムをより近接して再配置すること、ピッキングエージェント間の衝突を避けるために在庫アイテムを再配置することのうちの少なくとも１つによって在庫管理効率を高める、請求項１１に記載の媒体。
13. 物理的な在庫を動的に管理するためのシステムであって、
    在庫アイテム分布の三次元モデルを実質的にリアルタイムで構築するための画像データを取得する複数のカメラと、
    ピッキングされるべき指定されたターゲットアイテムへの指定された経路を辿るピッキングエージェントと、
    １つまたは複数のプロセッサと、
    前記１つまたは複数のプロセッサに結合されたメモリであって、前記１つまたは複数のプロセッサにより実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに動作を実行させる命令を格納しているメモリと
    を備え、前記動作は、
    前記複数のカメラを用いて画像データから在庫アイテム分布の三次元モデルを実質的にリアルタイムで構築すること、
    前記ピッキングエージェントに対し、ピッキングされるべきターゲットアイテムおよび前記ターゲットアイテムへの経路を指定すること、
    前記ターゲットアイテムへの指定された経路を辿る間に、前記ピッキングエージェントに非ターゲットアイテムに対して修正在庫管理アクションを実行させること
    を含み、前記指定された経路は、前記ピッキングエージェントが、前記ターゲットアイテムをピッキングし、かつ前記非ターゲットアイテムに対して修正在庫管理アクションを実行するための組み合わせ最適経路である、システム。
14. 前記指定された経路およびターゲットアイテムは、人間のピッキングエージェントによって着用される携帯用ヘッドアップディスプレイ上にオーバーレイで提示される、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記カメラは、前記ピッキングエージェントに取り付けられたカメラ、モバイル撮像装置に取り付けられたカメラ、および固定位置に取り付けられたカメラのうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載のシステム。
16. 前記動作は、在庫アイテム分布の前記三次元モデルを在庫アイテム分布のデータベースモデルと比較して、少なくとも１つの在庫アイテムに関する不一致を識別することによって前記修正在庫管理アクションを判定することを含む、請求項１３に記載のシステム。
17. 前記修正在庫管理アクションは、非ターゲットアイテムを特定の新しい保管場所に再配置すること、非ターゲットアイテムの識別印をより見やすくするために前記非ターゲットアイテムの向きを変えること、前記非ターゲットアイテムの識別印を付け替えること、前記非ターゲットアイテムの重さを評価すること、前記経路に沿って新しい画像データを収集することのうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載のシステム。
18. 前記再配置することは、メンテナンスを必要とする領域から離れて在庫アイテムを再配置すること、梱包領域のより近くに人気のある在庫アイテムを再配置すること、一緒に購入されることが多い在庫アイテムをより近接して再配置すること、ピッキングエージェント間の衝突を避けるために在庫アイテムを再配置することのうちの少なくとも１つによって在庫管理効率を高める、請求項１７に記載のシステム。
19. コンピュータの１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法を機械に実施させる一組の命令を保持する機械可読媒体。