JP6935600B2 - オーダーの処理方法及び装置、商品体積の推定方法及び装置 - Google Patents

Description

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本願は２０１８年０７月０２日に中国特許局に出願し、出願番号２０１８１０７０６７１４.２の中国特許出願の優先権と、２０１８年０９月２８日に中国特許局に出願し、出願番号２０１８１１１４１９８９.２の中国特許出願の優先権を主張し、上記出願のすべての内容は援用により本願に組み込まれている。

本願は、物流倉庫技術分野に関し、例えばオーダーの処理方法、装置、サーバ、記憶媒体、ならびに商品体積の推定方法、装置、コンピュータ装置及び記憶媒体に関する。

移動ロボット仕分けシステムは、移動ロボットを介してラックを運搬し、伝統的な「人から荷物へ」の方式から「荷物から人へ」の仕分け方式に変更し、作業効率を効果的に向上させ、人件費を低減し、生産能力の向上を推進し、伝統的な荷物仕分け方式を打ち破り、作業効率を効果的に向上させた。しかし、ロボットによる運搬効率の向上につれて、ロボット仕分けシステムを様々な業界の需要に適応させるために、多くの改革が行われている。手分け作業から種まきシステムへの切り替えは仕分け効率に直接影響を与えている。

一方、通い箱は仕分け作業における商品移動のキャリアであり、その移動速度と積み付け具合によって仕分けの効率が決まる。手分け作業の場合仕分けステーションで商品を仕分けた後、商品を通い箱に入れるが、通い箱が空いていると、通い箱の空きスペースが無駄になり、通い箱の運搬回数が増え、仕分けの効率が低下する。一方、通い箱の商品がオーバーロードした場合、通い箱を手分け作業で分ける必要があり、手間がかかる。

上述の問題を解決するために、現在主に直接測定する方法で商品の体積を取得して、通い箱の大きさと商品の体積に応じてオーダーに通い箱を割り当ている。当該方法は、手分け作業である程度通い箱の積み付け具合を調整する回数や通い箱の空きスペースを低減しているが、商品の不規則性や積み付け方の影響により、依然として通い箱の空きスペースや積み付け具合の調整などの問題が残されている。これらの問題を解決するために、オーダーに通い箱を割り当てる新しい方法を提供する必要がある。

一方、倉庫物流業界の「荷物から人へ」のロボットシステムにおいて、「倉庫管理システム（Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ＳＳｙｓｔｅｍ、ＳＷＭＳ）＋ロボット」という形式を採用し、システムの指図でロボットに適切なラックを運ばせて、仕分け、積み付け、棚卸などの倉庫管理を行っている。「荷物から人へ」のロボットシステムはビッグデータとスマートアルゴリズムによって知能倉庫を実現させている。そのうち商品体積情報は倉庫ビッグデータの重要な基礎情報であり、棚入れ過程におけるロケーションの推薦、包装作業における箱の形の推薦においてすべて正確な商品体積情報が必要である。

現在、商品体積情報の収集方式は主にサプライヤーまたは荷主より入手し、手作業または機器で測定している。上記の収集方式の弊害としては、１番目の方式において、サプライヤーまたは荷主から商品体積情報が入ってきたとき、提供された商品体積情報が不完全なものであったり、あるいは提供された商品体積情報が不正確であったりする可能性がある。２番目の方式においては、手作業で商品の体積を測る場合、倉庫における手作業量が増え、特に利用頻度の高い倉庫において、手作業の測定時間が長くなり、頻度も高くなるため、手間がかかってしまう。３番目の方式においては、機器を使って商品の体積を測る際、測定のコストが高く、かつサプライヤーから直接商品体積情報を得るよりも、商品体積の測定工程が必要になる。

本発明の実施例は、オーダーの処理方法、装置、サーバ、及び記憶媒体を提供し、オーダーに通い箱を合理的に割り当てることにより、通い箱の運搬回数及び手作業による箱開き作業を低減し、仕分けの効率を向上させた。

第１の態様では、本発明の実施例によって提供されるオーダー処理方法は、
オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積を決定し、各種荷物の実際の体積をロケーションにおける当該荷物の史上最大保管数量及び前記ロケーションの体積に基づいて決定するか、あるいは通い箱中の当該荷物の保管数量及び前記通い箱の体積に基づいて決定するステップと、
オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積に基づいて、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の総体積を決定するステップと、
オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の総体積及び通い箱の体積に基づいて、前記オーダーに通い箱を割り当てるステップとを含む。

第２の態様では、本発明の実施例によって提供されるオーダー処理装置は、
オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積を決定し、各種荷物の実際の体積を、ロケーション中の当該荷物の史上最大保管数量及び前記ロケーションの体積に基づいて決定するか、または通い箱中の当該荷物の保管数量及び前記通い箱の体積に基づいて決定するために構成される実際体積決定モジュールと、
オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積に基づいて、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の総体積を決定するために構成される総体積決定モジュールと、
オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の総体積及び通い箱の体積に基づいて、前記オーダーに通い箱を割り当てるために構成される割り当てモジュールとを含む。

第３の態様では、本発明の実施例は、サーバをさらに提供し、当該サーバは、
１つあるいは複数のプロセッサと、
１つあるいは複数のプログラムを記憶するために構成される記憶装置とを含み、
前記１つまたは複数のプログラムが１つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、前記１つまたは複数のプロセッサが上記オーダーの処理方法を実現させる。

第４の態様では、本発明の実施例は、コンピュータプログラムを記憶するために構成される記憶媒体を提供し、当該プログラムはプロセッサによって実行される際上記のオーダーの処理方法を実現する。

本発明の実施例によって提供されるオーダーの処理方法、装置、サーバ及び記憶媒体は、ロケーション中の荷物の史上最大保管数量及びロケーションの体積あるいは通い箱中の荷物の保管数量及び通い箱の体積に基づいて荷物の実際の体積を提供し、オーダーに関連する荷物の実際の体積を組み合わせて総体積を得る。総体積と通い箱の体積に基づいてオーダーに合理的な通い箱を割り当てて、荷物体積の不正確さによる通い箱の空きスペースまたはオーバーロードを免れ、通い箱の運搬回数と手作業による取り分け作業を減らし、仕分け効率を高める。

第５の態様では、本発明の実施例は、また次の商品体積の推定方法を提供する。

現在ＳＳＫＵ商品の新しい棚入れ操作が完了したと検出された際、前記現在ＳＳＫＵ商品が前記新しく棚入れ操作を行う際に関わった集合ロケーションを検索する。

前記集合ロケーションの個々のロケーションに対して、当該棚入れロケーションのロケーション体積と当該棚入れロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定する。

前記現在ＳＳＫＵ商品の個々のロケーションに対応する現在単位体積上限に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する。

第６の態様では、本発明の実施例において、また商品体積決定装置を提供し、当該装置は、
現在ＳＳＫＵ商品の新しい棚入れ操作が完了したと検出された際、前記現在ＳＳＫＵ商品が前記新しい操作を行う際に関わった集合ロケーションを検索するために構成される棚入れロケーション検索モジュールと、
前記集合ロケーションにおける個々のロケーションに対して、当該棚入れロケーションのロケーション体積と当該棚入れロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定するために構成される現在体積上限決定モジュールと、
前記現在ＳＳＫＵ商品の個々のロケーションに対応する現在単位体積上限に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新するために構成される体積更新モジュールとを含む。

第７の態様では、本発明の実施例において、またコンピュータ装置を提供し、当該コンピュータ装置は、
１つあるいは複数のプロセッサと、
１つあるいは複数のプログラムを記憶するために構成される記憶装置を含み、
前記１つまたは複数のプログラムが１つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、１つまたは複数のプロセッサが前記商品体積決定方法を実現する。

第８の態様では、本発明の実施例において、コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体をさらに提供し、当該プログラムはプロセッサによって実行される際、前記商品の体積決定方法を実現する。

本発明の実施例は商品体積の推定方法、装置、コンピュータ装置及び記憶媒体を提供する。当該方法は、現在ＳＳＫＵを備えた商品の新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、前記現在ＳＳＫＵを備えた商品が前記新たな棚入れ操作を行う際に関わった棚入れ集合ロケーションを検索し、前記棚入れ集合ロケーションの各々の棚入れロケーションに対して、当該棚入れロケーションのロケーション体積と前記現在ＳＳＫＵを備えた商品の当該棚入れロケーションの保管数量に基づいて、前記現在ＳＳＫＵを備えた商品の当該棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限を決定し、前記現在ＳＳＫＵを備えた商品の各々の棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限に基づいて、前記現在ＳＳＫＵを備えた商品の体積履歴に対する更新を行うことを含む。本発明の実施例の技術案は、倉庫内のそれぞれのＳＳＫＵの商品に対して比較的正確な商品体積維持を実現することができるだけでなく、本実施例の方案により推定された商品体積と実際に測定された商品体積を比べて、本提案で推定された商品体積は商品の空間占有状況をより正確に反映することができると同時に、設備コストと人件費を低減することができる。

上記の出願内容は、本願の技術案の概要に過ぎず、本願の技術的手段をさらに理解にするために、明細書の内容に基づいて実施されてもよく、本願の上記ならびにその他の目的、特徴及び利点をより分かりやすくするために、以下本出願の具体的な実施形態を例示する。

以下の図面に示した非制限性実施例に対する詳細説明を参照すれば、本願のその他の特徴、目的及び利点が一層明白になる。

図１は本発明の実施例に適用される荷物仕分けシステムのシステム構成図である。 図２は本発明の実施例１によって提供されるオーダー処理方法のフローチャートである。 図３は本発明の実施例２によって提供されるオーダー処理方法のフローチャートである。 図４は本発明の実施例３によって提供されるオーダー処理方法のフローチャートである。 図５は本発明の実施例４によって提供されるオーダー処理装置の構成図である。 図６は本発明の実施例５によって提供されるサーバの構成図である。 図７は本発明の実施例６によって提供される仕切りラックの構成図である。 図８は本発明の実施例７によって提供される商品体積の推定方法のフローチャートである。 図９は本発明の実施例８によって提供される商品体積の推定方法のフローチャートである。 図１０は本発明の実施例９によって提供される商品体積の推定装置の構成図である。 図１１は本発明の実施例１０によって提供されるサーバの構成図である。

図１に示す荷物仕分けシステムのシステム構成図を参照されたい。荷物仕分けシステム１００は、自駆動ロボット１０、制御システム２０、ラックゾン３０及び仕分けステーション４０を含み、ラックゾン３０には複数のラック３１が設置されており、ラック３１には各種荷物が置かれている。例えば、スーパーマーケットで見られるような種々の商品ラックが置かれているラックと同じように、複数のラック３１の間はアレイ形式に並べられている。

制御システム２０は、自駆動ロボット１０と無線通信を行い、オペレーターが作業台６０を操って制御システム２０を動かせ、自駆動ロボット１０は、制御システム２０の制御によって、荷物運搬タスクを実行する。例えば、自駆動ロボット１０は、ラックのアレイの空いている空間（自駆動ロボット１０の通路の一部）に沿って走行し、目標ラック３１の下方に移動し、リフトで目標ラック３１を持ち上げて、割り当てられた仕分けステーション４０に運搬することができる。一例では、自駆動ロボット１０は、リフト機構と自主ナビゲーション機能を備えており、目標ラック３１の下方まで走行することが可能であり、リフト機構を利用してラック３１全体を持ち上げることで、昇降機能を有するリフト機構に伴ってラック３１を上下に移動させることができる。一例では、自駆動ロボット１０は、カメラに撮影された二次元コード情報に基づいて前へ進むことができ、かつ制御システム２０が定めたルートに沿って制御システム２０が提示したラック３１の下方まで走行することができる。自駆動ロボット１０は、目標ラック３１を仕分けステーション４０に運搬し、仕分けステーション４０で仕分け要員４１または仕分けロボットがラック３１から荷物を選んで、通い箱５０に入れて包装を待つ。

制御システム２０は、サーバ上で操作するデータ記憶、情報処理能力を有するソフトウェアシステムであり、無線または有線を介してロボット、ハードウェア入力システム及びその他のソフトウェアシステムと接続することができる。制御システム２０は、１つあるいは複数のサーバを含んでもよく、集中型制御アーキテクチャまたは分散型計算アーキテクチャであってもよい。サーバは、プロセッサ２０１とメモリ２０２を備えており、メモリ２０２にはオーダーセンター２０３を備えていてもよい。

仕分けの効率を高め、手分け作業を減らすために、現在主に直接測定する方法で商品の体積を取得し、通い箱の体積と商品の体積に基づいてオーダーに通い箱を割り当てている。当該方法は、ある程度手作業による通い箱のオーバーロードの調整回数と通い箱の空きスペースの調整の確率を低減しているが、商品の不規則性や積み付け具合の影響により、依然として通い箱が空いたり、あるいは手作業で通い箱を調整したりする処理を必要とする問題がある。

このように、正確な商品体積を取得することができるかどうかは大変重要である。一般的には通い箱に入れる商品のタイプが多く、通い箱で間接的に推測するのは難しいが、ラックのロケーション中の商品が比較的に単一なため、ラックの中のロケーションの商品数量で商品の体積を推算することができる。

図１において、複数のラック３１がアレイ状に配置されている。通常、ラックゾン３０の片側に複数の仕分けステーション４０が配置されている。図７に示す仕切りラックを例にすると、ラックには複数のロケーションと４つの支柱が含まれてもよく、ラックのロケーションに直接種々の商品を置くことができ、ラックに対応する個々のロケーションに１つまたは複数のＳＳＫＵの商品を置くことができる。

説明すべきなのは、最小管理単位（Ｓｔｏｃｋ Ｋｅｅｐｉｎｇ Ｕｎｉｔ，ＳＳＫＵ）は在庫の出し入れの計量単位であり、個、箱、パレットなどを単位とすることができる。ＳＳＫＵは大型スーパーチェーンの配送センター（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ，ＤＣ）の物流管理に必要な方法である。本発明の実施例に係るＳＳＫＵは、製品統一番号の略称として拡張して解釈されてもよく、それぞれの製品にはすべて唯一のＳＳＫＵ番号が対応している。本実施形態のＳＳＫＵは、商品の統一番号または唯一の識別番号として理解されてもよく、各々の商品に対応するＳＳＫＵコードを介して、種々の商品の身分を識別することができる。

また、図１に示す荷物仕分けシステムを例にして、仕分けステーション４０において、仕分け要員４１または仕分けロボットがラック３１から荷物を選んで、通い箱５０に入れた後、通い箱に入れた仕分け荷物を梱包処理する必要がある。通い箱に入れた仕分け荷物を梱包処理する際、まず仕分け荷物の体積を知ってから、仕分け荷物の商品体積情報に基づいて、仕分け荷物に相応の箱の形を推薦することができる。当然のことながら上記の例は荷物の梱包過程のみを示しているが、上記の状況を除いて荷物を棚入れするためのロケーション推薦などの過程でも同様に荷物の商品体積を知る必要がある。しかし、関連する採集方式（例えばサプライヤーや荷主から入手したり、手動で測定したり、機器で測定したりするなど）において商品の体積を決定する際に一定の欠陥が存在すると、多くの在庫商品の体積の維持が効果的でない状態になってしまう。そのため、商品の体積の決定方式を改善すれば、倉庫にある各々のＳＳＫＵの商品に対して比較的正確な体積を維持することができ、かつ設備コストと人件費を低減することができる。

以下、図面と実施例に合わせて、本願をさらに詳細に説明する。本願に記載された実施形態は、単に本願を説明するために用いるものであり、本願を限定するものではないことが理解されたい。そのほか、説明を容易にするために、図面にすべての内容ではなく、本願に関連する部分のみを示している。

実施例１

図２は、本発明の実施例によって提供されるオーダー処理方法のフローチャートであり、本実施形態は、如何にオーダーに合理的な通い箱を割り当てて、仕分け効率を向上させるために適用するものである。当該方法は、本発明の実施例によって提供されるオーダー処理装置によって実行されてもよく、当該装置はソフトウェア及びハードウェアのうちの少なくとも１つを用いることによって実現されることができる。図２を参照すると、この方法は、ステップＳ２１０、ステップＳ２２０及びステップＳ２３０を含む。

ステップＳ２１０において、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積を決定する。

ここで、各種荷物の実際の体積はロケーション中の当該荷物の史上最大保管数量及びロケーションの体積に基づいて決定したか、あるいは通い箱中の当該荷物の保管数量及び通い箱の体積に基づいて決定したものである。

ここで、オーダーに関連する荷物は同じタイプの荷物であってもよく、複数の荷物であってもよい。同じタイプの荷物とは荷物番号、属性などがすべて同じの荷物を指す。例えば、コップのように、１つの荷物の大きいサイズと小さいサイズを２種類の荷物として扱うことができる。荷物の実際の体積と荷物の真の体積の差がゼロに近いので、荷物の実際の体積は荷物の真の体積とも言える。ロケーションの体積とはラック上の１つのロケーションに置ける荷物の最大容量である。説明すべきなのは、荷物を保管するための各々のラックには同じ個数のロケーションがあり、かつ同じ規格のラックの各々のロケーションの体積はすべて同じである。ロケーション中の荷物の史上最大保管数量とは、以前と現在１種類の荷物を保管しているすべてのラックの各々のロケーションの中に当該荷物の保管数量が最も多いロケーションに対応する保管数量を指し、倉庫の中に当該荷物を保管しているラックのロケーションを遍歴すれば得ることができる。

１つの実施形態においては、ロケーションを用いて荷物の実際の体積を推定することができる。例えば、ロケーション中の荷物の史上最大保管数量で荷物の体積を割れば、荷物の実際の体積を決定することができる。

通い箱とは仕分けられた荷物を入れる容器を指す。通い箱の体積とは、通い箱が実際収容できる荷物の体積を指し、一定であり、かつ精度が高く、その有効に利用できる体積が荷物の個数とオーダー数量を限定しており、すなわち、１つの通い箱中に１つあるいは複数のオーダーのすべての荷物を入れることができる。後続の梱包作業のために、１つの実施形態において、スマート仕分けシステムと通い箱をリンクさせている。通い箱中の荷物の保管数量とは、１つの通い箱に保管されている荷物の最大保管数量を指し、すなわち、満杯状態の荷物の数量である。

操作を減らして、荷物の実際の体積の正確性をさらに高めるために、通い箱中に同じタイプの荷物しか保管されていない場合、通い箱を使って荷物の実際の体積を計算することができる。１つの実施形態においては、通い箱中の荷物の保管数量で通い箱の体積を割ることによって、荷物の実際の体積を決定している。

１つの実施形態においては、ロケーションで決定された荷物の実際の体積は、通い箱を用いて決定された荷物の実際の体積と同じであってもよいし、異なってもよい。

説明すべきなのは、個々の荷物を倉庫に入れる際、荷物を保管するためのラックのロケーション、基礎体積値などに用いる基礎表が設置されている。ここで、荷物の基礎体積値はサプライヤーとスマート仕分けシステムのインターフェースによる通信で得ることができるし、スマート仕分けシステムが荷物のタイプに基づいて、荷物統計表から荷物タイプの平均体積値を読み取り、読み取った結果を対応する荷物の基礎表に入れることもできる。

荷物の基礎表の基礎体積は実際の状況に応じて動的に調整することができる。１つの実施形態においては、ロケーションまたは通い箱に基づいて荷物の実際の体積を決定した後、当該体積で荷物の基礎表を更新して、現在決定されている体積の信頼性値を基礎表に表示して、荷物の実際の体積の正確さを明確にすることができる。

通い箱の体積の精度が高いため、通い箱に基づいて決定した荷物の実際の体積の信頼度値はロケーションに基づいて決定した荷物の実際の体積の信頼度値よりも大きく、ロケーションに基づいて決定した荷物の実際の体積の信頼度値は荷物の基礎体積値の信頼度値よりも大きいことが分かる。１つの実施形態においては、通い箱に基づいて決定した荷物の実際の体積の信頼性値を１、ロケーションに基づいて決定した荷物の実際の体積の信頼性値を０.８、荷物の基礎体積値の信頼性値を０.３に設定することができる。

１つの実施形態においては、オーダーを取得した後、オーダー情報に基づいてオーダーに関連する荷物の基礎表から荷物の実際の体積を取得することができる。例えば、以下のいくつかのケースがある。第１、オーダー履歴の中のすべての荷物が現在オーダーの中のすべての荷物を含んでいる場合、現在オーダーに関連する荷物の基礎表に保存しているのは荷物の実際の体積であり、直接対応する基礎表から入手できる。第２、オーダー履歴の中のすべての荷物が現在オーダーに関連する荷物を含んでいない場合、当該現在オーダーの中には新しい荷物の実際の体積を決定していないものがあり、かつ異なるタイプの荷物があり、この際ロケーション中の荷物の史上最大保管数量とロケーションの体積を用いて決定することができる。第３、オーダー履歴の中のすべての荷物は現在オーダーに関連する荷物を含んでおらず、かつ現在荷物が同じタイプの荷物である場合、ロケーション中の荷物の史上最大保管数量とロケーションの体積で決定するか、あるいは通い箱中の荷物の保管数量及び通い箱の体積で決定することができる。

ステップＳ２２０において、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積に基づいて、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の総体積を決定する。

ここで、総体積はオーダー内のすべての荷物の実際の体積を組み合わせて得られたものである。

ステップＳ２３０において、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の総体積及び通い箱の体積に基づいて、オーダーに通い箱を割り当てる。

ここで、通い箱の体積とは、通い箱が実際収容できる荷物の体積を指し、すなわち有効に利用できる体積である。

１つの実施形態においては、オーダー情報、オーダー内の荷物の数量、オーダー内の荷物の実際の体積、オーダーの作成時間及び優先度などに基づいてオーダーを決定し、当該オーダーは単独１つあるいは複数のオーダーの組み合わせであってもよい。オーダーに関連するすべての荷物の総体積を通い箱の体積と比較して、オーダーに関連するすべての荷物の総体積が通い箱の整数倍であれば、オーダーに通い箱を割り当てる。そうでなければ、改めてオーダー処理を行い、当該オーダーに通い箱を割り当てる。

説明すべきなのは、実際１つのオーダーは１つの通い箱に対応するが、単独１つのオーダーの中の荷物の総体積が通い箱の体積より大きい場合、通い箱の空きスペースや荷物のオーバーロードを避けるために、１つあるいは複数のオーダーを当該オーダーと組み合わせて、総体積を通い箱の整数倍にしてから、当該オーダーに通い箱を割り当ててもよい。

本発明の実施例によって提供されるオーダーの処理方法は、ロケーションにおける荷物の史上最大保管数量及びロケーションの体積または通い箱中の荷物の保管数量及び通い箱の体積に基づいて荷物の実際の体積を提供し、オーダーに関連する荷物の実際の体積を組み合わせて総体積を得る。総体積と通い箱の体積に応じて合理的にオーダーに通い箱を割り当て、荷物の体積の不正確さによる通い箱の空きスペースやオーバーロードを回避し、通い箱の運搬回数と手動で箱を調整する操作を減少させ、仕分け効率を向上させた。

実施例２

図３は、本発明の実施例２によって提供されるオーダーの処理方法のフローチャートであり、当該実施例は、いつ通い箱を用いて荷物の実際の体積を決定するかを説明する。図３を参照すると、当該方法は、ステップＳ３１０からステップＳ３５０を含む。

ステップＳ３１０において、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積を決定する。

ここで、各種荷物の実際の体積はロケーションにおける当該荷物の史上最大保管数量とロケーションの体積に基づいて決定するか、あるいは通い箱中の当該荷物の保管数量と通い箱の体積に基づいて決定する。

ステップＳ３２０において、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積に基づいてオーダーに関連する荷物の総体積を決定する。

ステップＳ３３０において、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の総体積及び通い箱の体積に基づいて、オーダーに通い箱を割り当てる。

ステップＳ３４０において、１種類の荷物の実際の体積がロケーション中の当該荷物の史上最大保管数量及びロケーションの体積に基づいて決定され、かつ１つの通い箱を割り当てた後箱開き指令を受信すると、通い箱中の当該荷物の保管数量及び通い箱の体積に基づいて当該荷物の実際の体積を決定する。

ここで、箱開き指令は荷物仕分けシステムを指示して現在通い箱内の荷物の数量を統計するように用いるもので、かつ通い箱の体積と荷物の数量に基づいて、荷物の実際の体積を決定する。

オーダーを取得した後、オーダー情報に基づいて、オーダーに関連する荷物の基礎表から取得した荷物の実際の体積の信頼性値が０.８である場合、現在荷物の実際の体積はロケーションに基づいて決定されたものと決定することができる。この場合、当該荷物の実際の体積に基づいて決定された荷物の総体積が通い箱の体積より大きいまたは小さい、かつオーダーに関連する荷物は同種の荷物である場合、通い箱の運搬回数を減らし、仕分け効率を向上させるために、通い箱を用いて荷物の実際の体積を再計算することができる。

１つの実施形態においては、仕分けステーションにはタッチスクリーンが設置されており、当該ディスプレイには手動で箱を開くボタンがあり、仕分け要員が１つの通い箱をいっぱいに詰めた後、画面上の手動箱開きボタンを押すと、荷物仕分けシステムは当該通い箱内の荷物の実際の体積を自動的に読み取りかつ計算して、計算結果を当該荷物の基礎表に更新し、荷物の基礎表に表示された信頼度値を１に更新する。

説明すべきなのは、オーダーに関連する荷物の基礎表から取得した荷物の実際の体積の信頼度値が０.８であり、かつ当該荷物の実際の体積に基づいて決定した荷物の総体積が通い箱の体積に等しく、オーダーに関連する荷物と同じ種類の荷物である場合、オーダーに関連する荷物の基礎表に表示された信頼度値を１に更新する。

ステップＳ３５０において、通い箱における当該荷物の保管数量及び前記通い箱の体積で決定した当該荷物の実際の体積に基づいて、ロケーションにおける当該荷物の史上最大保管数量及び前記ロケーションの体積で決定した当該荷物の実際の体積を更新する。

１つの実施形態においては、通い箱中の荷物の保管数量及び通い箱の体積に基づいて決定した荷物の実際の体積で、ロケーションにおける荷物の史上最大保管数量及びロケーションの体積に基づいて決定した荷物の実際の体積を置き換え、例えば、荷物の実際の体積の信頼性値を更新することができる。

本発明の実施例によって提供されるオーダーの処理方法は、オーダーに通い箱を割り当てた後、ロケーションに基づいて決定した荷物の実際の体積及び荷物の総体積が通い箱の体積より大きいまたは小さい現象が存在し、かつオーダーに関連する荷物は同じ種類の荷物である場合、通い箱を用いて荷物の実際の体積を再計算し、より正確な荷物の実際の体積を得ることにより、通い箱の運搬回数を減らし、仕分け効率を高めることができる。

実施例３

図４は、本発明の実施例３によって提供されるオーダー処理方法のフローチャートであり、当該実施例は、オーダー履歴が現在オーダーに関連する荷物を完全に含んでおらず、すなわちオーダーの中に実際の体積を決定していない新しい荷物がある場合を例にして、新規荷物の実際の体積の決定について詳細に説明している。図４を参照すると、当該方法は、ステップＳ４１０〜ステップＳ４６０を含む。

ステップＳ４１０において、倉庫中のラックのロケーションにある当該荷物を遍歴して、当該荷物の保管数量が最も多いロケーション及びロケーション中の当該荷物の現在最大保管数量を決定する。

１つの実施形態においては、サーバの操作速度を向上させるために、時間のようなシステムパラメータを設置することにより、毎日または周期的にオーダー処理が行われていない際に遍歴を実行することができる。倉庫の中のオーダーに関連する各種荷物を遍歴することにより、各種荷物を保管するラックのロケーションの中に当該荷物の保管数量が最も多いロケーションとロケーション中の荷物の現在最大保管数量を得ることができる。時間に応じて、荷物の保管数量が最も多いロケーション、品番及び保管荷物の数量を現地に保存する。

ステップＳ４２０において、ロケーションにおける当該荷物の現在最大保管数量が当該荷物の史上最大保管数量よりも大きい場合、当該荷物の現在最大保管数量に基づいて当該荷物の史上最大保管数量を更新して記憶する。

ここで、荷物の史上最大保管数量とは、以前と現在商品を保管しているすべてのラックの中のロケーションの中で、当該荷物の保管数量が最も多いロケーションに対応する保管数量を指す。荷物の現在最大保管数量が荷物の史上最大保管数量より大きい場合、荷物の現在最大保管数量に対応する値で荷物の史上最大保管数量に対応する値を交換し、当地に保存する。

１つの実施形態においては、荷物の現在最大保管数量が荷物の史上最大保管数量より小さい場合、何の操作も行わない。

ステップＳ４３０において、当該荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積を決定する。

各々のラックにあるロケーションが同じであり、かつ、ロケーションの体積が固定されているため、荷物の保管数量が最も多いロケーションが満杯になった場合、精度要求が高くなければ、直接ロケーションの体積を荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積として決定することができる。

ただし、ロケーション自体の制限により、ロケーションの空間が１００％利用されることが不可能なため、ロケーションの空間使用率に基づいて、荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積を決定することができる。

１つの実施形態においては、荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積を決定する場合、荷物の保管数量が最も多いロケーションの体積と、プリセットのロケーション有効空間使用率の閾値に基づいて、荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積を計算することを含んでもよい。

ここで、ロケーションの有効空間体積とはロケーションが収容できる荷物の空間体積を指す。ロケーションの有効空間使用率の閾値は予め実際の状況に基づいて設置されたもので、ロケーション空間が収容できる荷物の最大上限値と最小下限値を含めて、直接測定する方法で得てもよく、システムを介して以前の経験に基づいて閾値を設定してもよい。１つの実施形態においては、ロケーション有効空間使用率の最大上限値は９８％、最小下限値は０であってもよい。

ステップＳ４４０において、当該荷物の史上最大保管数量及び当該荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積に基づいて、当該荷物の体積値を決定して、かつ当該荷物の体積値を荷物の実際の体積とする。

１つの実施形態においては、荷物の史上最大保管数量で荷物の保管数量が最も多いロケーションの体積を割って、荷物の体積値を得ることができる。１つの実施形態においては、荷物の体積値を荷物の実際の体積として決定して、荷物の基礎表中の基礎体積値及び信頼性値を更新して記憶する。

操作を減らすために、例えば以下のステップで荷物の体積値を荷物の実際の体積として決定してもよい。荷物の基礎体積値を決定し、荷物の体積値を荷物の基礎体積値と比較して、一致しない場合、荷物の体積値を荷物の実際の体積とする。

ここで、荷物の基礎体積値は荷物の初期体積であり、予め当該荷物の基礎表の中に保存されており、次の２つの方法で取得することができる。第１、荷物の体積フィールド情報を受信し、体積フィールド情報に基づいて荷物の基礎体積値を初期化する。第２、荷物のタイプに基づいて、荷物統計表から荷物タイプの平均体積値を取得して、荷物タイプの平均体積値に基づいて荷物の基礎体積値を初期化する。

体積フィールド情報とは、サプライヤーが一定のフィールド形式で提供したスマート仕分けシステムが識別できる情報を指し、当該情報には各種荷物の体積が含まれていてもよい。スマート仕分けシステムは、固定インターフェースを通じてサプライヤーと通信して当該体積フィールド情報を受信した後、解読、復号化または解凍などの処理によって各種荷物の基礎体積を得る。体積フィールド情報の中にある種の荷物の体積が空っぽまたは受信した体積フィールド情報が空っぽとなっている場合、スマート仕分けシステムは荷物のタイプによって、荷物統計表から当該荷物タイプの平均体積値を読み取り、当該結果を対応する各種荷物の基礎表に入れて、各種荷物の基礎体積値を初期化する。ここで、荷物のタイプとは型番、荷物コード及び属性などを指す。荷物統計表とは、サプライヤーによって提供される荷物に関する情報を記録する表を指す。

１つの実施形態においては、遍歴で得られた荷物の体積値を荷物の基礎表の基礎体積値と比較して、一致すれば、荷物の基礎体積値を荷物の実際の体積として決定し、基礎表に現在表示されている信頼度値を０.８に更新するだけでよい。一致しない場合、荷物の体積値で荷物の基礎体積値を置き換え、荷物の実際体として、基礎表に現在表示されている信頼度値を０.８に更新する。

ステップＳ４５０において、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積に基づいてオーダーに関連する荷物の総体積を決定する。

ステップＳ４６０において、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の総体積及び通い箱の体積に基づいて、オーダーに通い箱を割り当てる。

本発明の実施例によって提供されるオーダーの処理方法は、倉庫中のラックのロケーションにある荷物を遍歴することを通じて、荷物の保管数量が最も多いロケーション及びロケーション中の荷物の現在最大保管数量を得て、現在荷物の最大保管数量と荷物の史上最大保管数量を比較して、荷物の史上最大保管数量を更新する。荷物の史上最大保管数量、ロケーションの体積及び基礎体積値に基づいて、荷物の実際の体積を得ることができる。既存の技術の直接測定による荷物の実際の体積の取得方法において、荷物の不規則性や積み付け具合などによる荷物の実際の体積の最終計算が不正確になる現象を免れた。同時に、オーダーに関連する荷物の実際の体積を組み合わせて総体積を得て、総体積と通い箱の体積に基づいてオーダーに合理的に通い箱を割り当て、荷物の体積の不正確さによってもたらした通い箱の空きスペースやオーバーロード現象を回避し、通い箱の運搬回数と手分け作業による箱開き作業を減らし、仕分け効率を向上させた。

１つの実施形態においては、オーダーに通い箱を割り当てた後、ロケーションに基づいて決定した荷物の実際の体積及び荷物の総体積が通い箱の体積より大きいまたは小さい場合、箱を開いて、通い箱の体積と通い箱内のその他の決定済みの荷物の総体積を用いて新しい荷物の実際の体積を計算することもできる。

説明すべきなのは、オーダー履歴の中に現在オーダーに関連する荷物が全く含まれておらず、かつ現在オーダーに関連する荷物は同種の荷物であり、ステップＳ４１０からＳ４６０を用いてオーダーに通い箱を割り当てた後、ロケーションに基づいて決定した荷物の実際の体積と荷物の総体積が通い箱の体積より大きいまたは小さい場合、通い箱を用いて荷物の実際の体積を再決定する可能で、かつ通い箱に基づいて決定した荷物の実際の体積でロケーションに基づいて決定した荷物の実際の体積を置き換えることができる。

実施例４

図５は、本発明の実施例４によって提供されるオーダー処理装置の構成ブロック図であり、当該装置は、本願のいずれかの実施例によって提供されるオーダー処理方法を実行することができ、実行方法に相応する機能モジュールと有益な効果を備えている。図５に示すように、当該装置は、実際体積決定モジュール５１０と、総体積決定モジュール５２０と、割り当てモジュール５３０を含んでもよい。

実際体積決定モジュール５１０は、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積を決定するために構成され、ここで、各種荷物の実際の体積は、ロケーションにおける当該荷物の史上最大保管数量及びロケーションの体積に基づいて決定したか、または通い箱における当該荷物の保管数量及び通い箱の体積に基づいて決定したものである。

総体積決定モジュール５２０は、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積に基づいてオーダーに関連する荷物の総体積を決定するために構成されている。

割り当てモジュール５３０は、オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の総体積及び通い箱の体積に基づいて、オーダーに通い箱を割り当てるために構成されている。

本発明の実施例によって提供されるオーダー処理装置は、ロケーションにおける各種荷物の史上最大保管数量及びロケーションの体積または通い箱中の荷物の保管数量及び通い箱の体積に基づいて荷物の実際の体積を提供し、オーダーに関連する荷物の実際積を組み合わせて総体積を得る。総体積と通い箱の体積に応じて、オーダーに合理的に通い箱を割り当てて、既存の技術における荷物体積の不正確さによる通い箱の空きスペースやオーバーロード現象を回避し、通い箱の運搬回数及び手分け作業による箱開き作業を減らし、仕分け効率を向上させた。

１つの実施形態においては、実際体積決定モジュール５１０は、荷物の実際の体積がロケーションにおける当該荷物の史上最大保管数量及びロケーションの体積に基づいて決定され、かつ、通い箱を割り当てた後箱開き指令を受信した場合、通い箱における当該荷物の保管数量及び通い箱の体積に基づいて、当該荷物の実際の体積を決定するために構成されてもよい。

１つの実施形態においては、上記の装置は、実際体積更新モジュールを含んでもよい。

実際体積更新モジュールは、通い箱中の当該荷物の保管数量と前記通い箱の体積に基づいて決定した当該荷物の実際の体積に基づいて、ロケーション中の当該荷物の史上最大保管数量と前記ロケーションの体積に基づいて決定した当該荷物の実際の体積を更新するために構成されている。

１つの実施形態においては、実際体積決定モジュール５１０はまた、ロケーション数量決定ユニット、保管数量更新ユニット、ロケーション体積決定ユニッ及び実際体積決定ユニッを含んでもよい。

荷物数量決定ユニットは、倉庫中のラックの当該ロケーションにある荷物を遍歴し、当該荷物の保管数量が最も多いロケーション及びロケーションにおける当該荷物の現在最大保管数量を決定するために構成されている。

保管数量更新ユニットは、当該荷物の現在最大保管数量が荷物の史上最大保管数量より大きい場合、当該荷物の現在最大保管数量に基づいて当該荷物の史上最大保管数量を更新して記憶するために構成されている。

ロケーション体積決定ユニットは、当該荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積を決定するために構成されている。

実際体積決定ユニットは、当該荷物の史上最大保管数量及び当該荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積に基づいて、荷物の体積値を得て、当該荷物の体積値を当該荷物の実際の体積値とするために構成されている。

１つの実施形態においては、上記装置はさらに、基礎体積決定モジュールと実際体積決定モジュールを含んでもよい。

基礎体積決定モジュールは、当該荷物の基礎体積値を決定するために構成されている。

実際体積決定モジュールは、荷物の体積値と荷物の基礎体積値を比較して、一致しない場合、当該荷物の体積値に基づいて当該荷物の基礎体積値を更新するために構成されている。

１つの実施形態においては、ロケーション体積決定ユニットは、次のように構成されている。

当該荷物の保管数量が最も多いロケーションの体積とプリセットのロケーション有効空間使用率の閾値に基づいて、当該荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積を決定する。

１つの実施形態においては、基礎体積決定モジュールは、次のように構成されている。

当該荷物の体積フィールド情報を受信し、当該体積フィールド情報に基づいて当該荷物の基礎体積値を初期化するか、または当該荷物のタイプに基づいて、荷物統計表から荷物タイプの平均体積値を取得し、荷物タイプの平均体積値に基づいて当該荷物の基礎体積値を初期化する。

実施例５

図６は、本発明の実施例５によって提供されるサーバの構成図である。図６は、本発明の実施例を実現するために適用されるサーバ６１２を例示すブロック図である。図６に示すサーバ６１２はただ１例にすぎず、本発明の実施例の機能及び使用範囲に対して何らの制約も与えない。

図６に示すように、サーバ６１２は汎用コンピューティングデバイスとして機能する。当該サーバ６１２のコンポーネントは、１つまたは複数のプロセッサと処理ユニット６１６、システムメモリ６２８、異なるシステムコンポーネント（システムメモリ６２８と処理ユニット６１６を含む）に接続するバス６１８を含んでもよいが、これらに限定されない。

バス６１８は、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、グラフィカル加速ポート、プロセッサ、または複数のバス構造の中の任意のバス構造を使用するローカルバスを含むいくつかのバス構造のうちの１つまたは複数を表す。例えば、これらのアーキテクチャは、工業標準体系構造（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｈａｎｅｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＭＣＡ）バス、強化型ＩＳＡバス、ビデオ電子標準協会（Ｖｉｄｅｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ、ＶＳＡａｒｄｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ、ＶＳＡＣｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ，ＰＣＩ））バスを含むが、これらに限定されない。

サーバ６１２は、典型的に複数のコンピュータシステム読み取り可能な媒体を含む。これらの媒体は、サーバ６１２がアクセス可能な任意の利用可能な媒体であってもよく、揮発性及び不揮発性媒体、移動可能と移動不可能な媒体を含む。

システムメモリ６２８は、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）６３０及び／またはキャッシュメモリ６３２のような揮発性メモリ形式のコンピュータシステム読み取り可能媒体を含んでもよい。サーバ６１２は、さらにその他の移動可能／移動不可能な、揮発性／不揮発性のコンピュータシステム記憶媒体を含んでもよい。１例として、記憶システム６３４は、移動不可な不揮発性の磁気媒体（図６には表示されていなが、通常「ハードディスクドライブ」と称する）の読み書きに用いてもよい。図６には図示されていないが、移動可能な不揮発性ディスク（例えば「フロッピーディスク」）の読み書きのディスクドライブ、及び移動可能な不揮発性ディスク（例えば、リードオンリーディスク（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ，ＣＤ−ＲＯＭ）、ＤＶＤ−ＲＯＭまたはその他の光媒体）の読み書きのための光ディスクドライブに用いてもよい。この場合、それぞれのドライバは、１つまたは複数のデータ媒体インターフェースを介してバス６１８に接続してもよい。システムメモリ６２８は、本願のそれぞれの実施形態の機能を実行するために構成された１組（例えば、少なくとも１つ）のプログラムモジュールを有する少なくとも１つのプログラム製品を含んでもよい。

１組（少なくとも１つ）のプログラムモジュール６４２のプログラム／ユーティリティ６４０を有し、システムメモリ６２８に記憶さてもよく、当該プログラムモジュール６４２は、オペレーティングシステム、１つまたは複数のアプリケーション、その他のプログラムモジュール、及びプログラムデータを含み、これらの例のそれぞれまたは何らかの組合せにネットワーク環境の実実現が含まれてもよいが、これらに限定されない。プログラムモジュール６４２は、通常本願に記載の実施形態の機能及び／または方法を実行する。

サーバ６１２は、１つまたは複数の外部デバイス６１４（例えば、キーボード、ポインティングデバイス、ディスプレイ６２４など）と通信することが可能で、また１つまたは複数のユーザを当該デバイスと対話できるようにするデバイスと通信することも可能で、及び／または、当該サーバ６１２を１つまたは複数のその他のコンピューティングデバイスと通信できるようにする任意のデバイス（例えば、ネットワークカード、モデムなど）と通信することもできる。当該通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース６２２を介して行うことができる。さらに、サーバ６１２は、またネットワークアダプター６２０を介して、１つまたは複数のネットワーク（例えば、ローカルネットワーク（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＬＡＮ）、広域ネットワーク（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＷＡＮ）及び／または公共ネット、例えばインターネット）と通信することもできる。図示のように、ネットワークアダプター６２０は、バス６１８を介してサーバ６１２のその他のモジュールと通信する。図には示されていないが、マイクロコード、デバイスドライバ、冗長処理ユニット、外部ディスク駆動アレイ、磁気ディスクアレイ（Ｒｅｄｕｎｄａｎｔ Ａｒｒａｙｓ ｏｆ Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｄｉｓｋ、ＲＡＩＤ）システム、テープドライブ、及びデータバックアップ記憶システムなどを含むその他のハードウェア及び／またはソフトウェアモジュールは、サーバ６１２と組み合わせて使用されてもよいことが認識されるべきである。

処理ユニット６１６は、システムメモリ６２８に保存されたプログラムを実行することにより、種々の機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、例えば、本発明の実施例によって提供されるオーダー処理方法を実現する。

実施例６

本発明の実施例６はまた、プロセッサによって実行される場合、上記実施形態における任意のオーダーの処理方法を実現することができるプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体を提供する。

本発明の実施例のコンピュータ記憶媒体は、１つあるいは複数のコンピュータ読み取り可能な媒体の任意の組み合わせを用いることができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体またはコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電気、磁気、光、電磁、赤外線、または半導体のシステム、装置あるいはデバイス、または以上の任意の組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例（限定されないリスト）は、１つあるいは複数の導線を有する電気的接続、携帯型コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶デバイス、磁気記憶デバイス、または上述の任意の適切な組み合わせを含む。本願において、コンピュータ可読記憶媒体は、あらゆるプログラムを記憶または含む有形媒体であってもよく、当該プログラムは指令実行システム、装置、デバイスまたはそれらの組み合わせに利用されてもよい。

コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、ベースバンド内に含まれるか、または運搬波の一部として伝播するデータ信号であってもよく、ここで、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードが積まれている。このように伝播したデータ信号は、電磁信号、光信号、または上記の任意の適切な組み合わせを含む様々な形態を用いてもよいが、これらに限定されない。コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であってもよく、当該コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、指令実行システム、装置、デバイス、またはそれらの組み合わせに利用されるように用いるプログラムを送信、伝播または送信することができる。

コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは、無線、電線、光ケーブル、無線周波数（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、ＲＦ）、または上述の任意の適切な組み合わせを含むあらゆる適切な媒体で伝送してもよいが、これらに限定されない。

１つまたは複数のプロセスプログラミング言語またはその組み合わせで本願の操作を実行するためのコンピュータプログラムコードを作成してもよく、当該プロセスプログラミング言語はＪａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋のようなオブジェクト指向のプロセスプログラミング言語を含むほか、「Ｃ」言語または類似のプロセスプログラミング言語のような従来のプロセスプログラミング言語も含む。プログラムコードは、完全にユーザコンピュータ上で実行されてもよく、部分的にユーザコンピュータ上で実行されてもよく、独立したパッケージとして実行されてもよく、部分的ユーザコンピュータ、部分的リモートコンピュータで実行されてもよく、または完全にリモートコンピュータまたはサーバ上で実行されてもよい。リモートコンピュータに関わる場合、リモートコンピュータは、ローカル集合体ネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意タイプのネットワークを介して、ユーザコンピュータに接続してもよく、あるいは、外部コンピュータ（例えばインターネットサービスプロバイダを利用してインターネッを介して接続する）に接続してもよい。

上述の実施形態において、前記当該荷物の基礎体積値を決定する例示的な説明案は、当該荷物の新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、当該荷物が新たな棚入れ操作を行う際に関わった棚入れ集合ロケーションを検索し、前記棚入れ集合ロケーションの各々の棚入れロケーションに対して、当該棚入れロケーションのロケーション体積と当該荷物の当該棚入れロケーションの保管数量に基づいて、当該荷物の当該棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限を決定する。当該荷物の当該棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限に基づいて、当該荷物の基礎体積値を更新することを含む。

実施例７

図８は、本発明の実施例７によって提供される商品体積の推定方法のフローチャートであり、本発明の実施例における商品体積の推定方法は、リアルタイムにラック上の商品体積のメンテナンス状況を維持するために用いてもよく、当該方法は商品体積の推定装置によって実行されてもよく、当該装置はソフトウェアとハードウェアの少なくとも１つの方法で実現されてもよく、当該装置は、任意のネットワーク通信機能を有する商品体積推定用のコンピュータ装置に集積されもよい。図８に示すように、本発明の実施例における商品体積の推定方法は、ステップ８０１、ステップ８０２、及びステップ８０３を含んでもよい。

ステップ８０１において、現在ＳＳＫＵ商品の新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、現在ＳＳＫＵ商品が新たな棚入れ操作を行う際に関わった棚入れ集合ロケーションを検索する。

ここで、本実施例における「棚入れ集合ロケーション」とは「ロケーション集合体」のことある。

本発明の実施形態において、倉庫中の種々の商品は、各々のラックのロケーションに保管してもよく、例えば同じ種類の商品を同一ラックの同一ロケーションに分散して保管してもよく、同一ラックの異なるロケーションに分散して保管してもよく、異なるラックの異なるロケーションに分散して保管してもよい。各々のラックのロケーションに保管されている様々な商品をよりうまく管理するために、各々のラックのロケーションに保管されている種々の商品に対応するＳＳＫＵコードを作成してもよい。ここで、種々の商品は唯一のＳＳＫＵコードに対応してもよく、ＳＳＫＵコードは商品の統一番号または唯一の識別番号として理解されてもよく、種々の商品に対応するＳＳＫＵコードで種々の商品の身分を識別することができる。当該現在ＳＳＫＵ商品に新たな棚入れ操作がある場合、予め各々のラックのロケーションに保管している現在ＳＳＫＵ商品のほかに、新しい現在ＳＳＫＵ商品が倉庫の各々のラックのロケーションに保管されているか、あるいは、予め各々のラックのロケーションに保管している当ＳＳＫＵ商品の中に、現在ＳＳＫＵ商品の一部を予め現在ＳＳＫＵ商品を保管する際に使用したラックのロケーションから新たに倉庫のその他のラックのロケーションに保管していると理解することができる。例えば、倉庫のロケーションにＳＳＫＵ１を備えた商品が保管されているが、倉庫のロケーションの中に１つあるいは複数のロケーションに再びＳＳＫＵ１を備えた商品が追加された場合、ＳＳＫＵ１を備えた商品は新たな棚入れ操作があり、新たに増加した商品は同じＳＳＫＵを備えており、すなわちＳＳＫＵ１も備えていると理解することができる。当然なことながら、すべてのロケーションにＳＳＫＵ１を備えた商品が新たに追加されるわけではなく、倉庫のロケーションの中から１つあるいは複数を選んで保管してもよく、すなわち、新しく棚入れ操作に関わった棚入れロケーションを探し出せばよい。

本発明の実施形態において、現在ＳＳＫＵ商品は、新たな棚入れ操作が完了した際に、現在ＳＳＫＵを備えたそれぞれの棚入れ商品が、同一ラックの同一ロケーションに集中して保管される可能性があり、同一ラックの異なるロケーションに分散して保管される可能性もあり、異なるラックの異なるロケーションに分散して保管される可能性もある。また、新しい棚入れ商品が異なるロケーションに保管されている場合、一部のラックの一部のロケーションのみを使用している可能性もある。上記の状況に鑑み、現在ＳＳＫＵ商品の新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、現在ＳＳＫＵ商品の棚入れ操作に関わる棚入れ集合ロケーションを検索することができる。ここで、当該棚入れ集合ロケーションには、１つあるいは複数の棚入れロケーションを含めてもよく、現在ＳＳＫＵ商品が棚入れ操作を行う際に関わった棚入れ集合ロケーションは、現在ＳＳＫＵ商品の新たな棚入れ操作が完了した際に、現在ＳＳＫＵ商品を備えた新たな棚入れ商品が棚入れ保管を行う際に使用されたラックのロケーションの集合として理解されてもよい。

１つの実施形態においては、倉庫の中に第１ラック、第２ラック、第３ラックを設置した場合を例として、第１ラックにはＧ１１ロケーション、Ｇ１２ロケーション及びＧ１３ロケーションを含んでもよく、第２ラックにはＧ２１ロケーション、Ｇ２２ロケーション及びＧ２３ロケーションを含んでもよく、第３ラックにはＧ３１ロケーション、Ｇ３２ロケーション及びＧ３３ロケーションを含んでもよい。ここで、Ｇ１１ロケーション、Ｇ２２ロケーション及びＧ３３ロケーションには、現在ＳＳＫＵ１を備えたＡ商品が保管されている。現在ＳＳＫＵ１を備えたＡ商品が新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、予めＧ１１ロケーション、Ｇ２２ロケーション及びＧ３３ロケーションに保管されている現在ＳＳＫＵ１を備えたＡ商品のほかに、また新しい現在ＳＳＫＵ１を備えたＡ商品がラック１、ラック２またはラック３の中の１つまたは複数のロケーションに保管されていることを示すことができる。及び／または、Ｇ１１ロケーション、Ｇ２２ロケーション及びＧ３３ロケーションに現在ＳＳＫＵ１を備えたＡ商品の中には、１つあるいは複数の現在ＳＳＫＵ１を備えたＡ商品が存在し、予め現在ＳＳＫＵ１のＡ商品を保管する際に使用されているＧ１１ロケーション、Ｇ２２ロケーション及びＧ３３ロケーションから新しく倉庫のその他のラックのロケーションに保管されていることを示すこともできる。及び／または、Ｇ１１ロケーション、Ｇ２２ロケーション及びＧ３３ロケーションに現在のＳＳＫＵ１を備えたＡ商品のうち、１つあるいは複数の現在のＳＳＫＵ１を備えたＡ商品がＧ１１ロケーション、Ｇ２２ロケーション及びＧ３３ロケーションの間で相互に入れ替わっていることを表すこともできる。上記の状況に対して、現在ＳＳＫＵ１を備えた新しいＡ商品を保管する際に使用される倉庫ロケーション、また現在ＳＳＫＵを備えているＡ商品を予め保管されているＧ１１ロケーション、Ｇ２２ロケーションまたはＧ３３ロケーションからほかのロケーションに移して新しく保管するためのロケーションが存在するかどうかにもかかわらず、すべて現在ＳＳＫＵ１を備えているＡ商品が新たな棚入れ操作を行う際に関わった棚入れ集合ロケーションと理解されてもよい。

本発明の実施形態において、ラックのロケーションに商品の棚入れ保管を行った後、商品に対応する商品情報（商品のＳＳＫＵコードを含むが、これに限定されない）と商品を保管する際に使用されるロケーション情報との間の商品ロケーション情報マップを生成することができる。ここで、当該商品ロケーション情報マップを介して任意１つのラックの任意１つのロケーションに該当ラックのロケーション情報に対応する商品情報を検索することが可能で、任意１つの商品情報に基づいて当該商品を保管する際に使用したロケーションの情報を検索することもできる。商品ロケーション情報マップに基づいて、どのＳＳＫＵ商品に新たな棚入れ操作が完成するイベントがあるのか、また、新しい棚入れ操作が完了した際に、それぞれのＳＳＫＵ商品に使用されるロケーションのロケーション情報があるのかを決定することができる。１つの実施形態においては、現在ＳＳＫＵ商品の新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、現在ＳＳＫＵに基づいて商品ロケーション情報マップから現在ＳＳＫＵ商品が棚入れ操作を行う際に関わった棚入れ集合ロケーションを検索することができる。ここで、商品ロケーション情報マップは、種々の商品に対応する商品情報と商品を保管する際に使用するロケーション情報のマッピング関係を含んでもよい。

ステップ８０２において、前記棚入れ集合ロケーションの各々のロケーションに対して、当該棚入れロケーションの体積と当該棚入れロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定する。

本発明の実施形態において、現在単位体積上限は、単一の現在ＳＳＫＵ商品が当該棚入れロケーションで使用する際に、当該棚入れロケーションのロケーション空間体積を占める上限値と理解されてもよい。現在ＳＳＫＵ商品が当該棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限を決定する際、当該棚入れロケーションの在庫に基づいて現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限値を計算すると理解されてもよい。通俗的に言えば、現在単位体積上限は当該棚入れロケーションのロケーション体積と当該棚入れロケーションに保管されている現在ＳＳＫＵ商品の数量との比率であってもよい。また、当該棚入れロケーションには現在ＳＳＫＵ商品だけでなく、その他のＳＳＫＵ商品を保管することもできる。そのため、当該棚入れロケーションに保管されている現在ＳＳＫＵ商品の実際総体積（それぞれの現在ＳＳＫＵ商品の真の体積の合計）は、当該棚入れロケーションのロケーション体積より小さい。当該棚入れロケーションのロケーション体積と現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションの保管数量に基づいて決定した現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限は実際現在ＳＳＫＵ商品の真の体積より大きい。そのほか、現在ＳＳＫＵ商品の形状は、積み重ねてもよいかどうかや、積み付け具合などの要素によって、現在ＳＳＫＵ商品が棚入れロケーションに保管される際に使われている空間体積に影響を与える可能性があるため、現在ＳＳＫＵ商品が棚入れロケーションに保管される際に使われている空間体積は現在ＳＳＫＵ商品が棚入れロケーションに置かれていないときの三次元体積より小さい。例えば、現在ＳＳＫＵ商品が棚入れロケーションにぎっしりと積み重ねて保管されている場合、現在ＳＳＫＵ商品の棚入れロケーションに占めている実際の空間体積は空間における自身の三次元体積より小さい。

１つの実施形態においては、上記の棚入れ集合ロケーションには第１ラック、第２ラック及び第３ラックが含まれていることを例にして、仮にＧ１１ロケーション、Ｇ２２ロケーション及びＧ３３ロケーションなどの棚入れロケーションのロケーション体積をＶとし、かつＧ１１ロケーションに保管している現在ＳＳＫＵ１を備えたＡ商品の数量を１０、Ｇ２２ロケーションに保管されている現在ＳＳＫＵ１を備えたＡ商品の数量を３０、Ｇ３３ロケーションに保管されている現在ＳＳＫＵ１を備えたＡ商品の数量を１００とする場合、現在ＳＳＫＵ１を備えているＡ商品のＧ１１ロケーションに対応する現在単位体積上限はＶ／１０、現在ＳＳＫＵを備えているＡ商品のＧ２２ロケーションに対応する現在単位体積上限はＶ／３０、現在ＳＳＫＵを備えているＡ商品のＧ３３ロケーションに対応する現在単位体積上限はＶ／１００である。注意すべきなのは、Ｖ／１０、Ｖ／３０及びＶ／１００は実際現在ＳＳＫＵ商品の真の体積よりも大きいことである。各々の棚入れロケーションの各々のロケーションは同じ体積を有してもよいし、また異なる体積を有してもよいことが理解されたい。

本発明の実施形態において、棚入れロケーションに保管されている現在ＳＳＫＵ商品の数量が可能の限り多い場合に限って、例えば、棚入れロケーションには現在ＳＳＫＵ商品しか保管されていない、かつ現在ＳＳＫＵ商品が可能な限り当該棚入れロケーションに一杯詰められた場合、当該棚入れロケーションに保管されている現在ＳＳＫＵ商品の実際総体積は、当該棚入れロケーションのロケーション体積に徐々に近づいてきて、当該棚入れロケーションのロケーション体積と当該棚入れロケーションに保管されている現在ＳＳＫＵ商品の数量に基づいて決定した現在単位体積上限は、徐々に現在ＳＳＫＵ商品の真の体積に近づけることができる。また、実際の場面を考えると、棚入れロケーションが現在ＳＳＫＵ商品で充満され、かつ棚入れロケーションに少しも隙間を残さないことができないため、現在単位体積の上限が如何に現在ＳＳＫＵ商品の真の体積に近づいても、現在単位体積上限は終始現在ＳＳＫＵ商品の真の体積より大きい。

本発明の実施形態において、現在ＳＳＫＵ商品に新たな棚入れ操作がある場合、新しく棚に入れた現在ＳＳＫＵ商品は異なるロケーションに分散して保管される可能性があるので、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定する際、棚入れ集合ロケーションにおける各々の棚入れロケーションに対して、すべて当該棚入れロケーションのロケーション体積と現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける数量に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定することを実行する。また、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を計算するために、まず現在ＳＳＫＵ商品が当該棚入れロケーションに保管しているすべての数量と、当該棚入れロケーションのロケーション体積を取得すればよい。

本発明の実施例の１つの選択可能な実施形態において、当該ロケーションとロケーション体積および現在ＳＳＫＵ商品の当該ロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該ロケーションにおける現在単位体積上限を決定するには、ステップ８０２ａ及びステップ８０２ｂを含んでもよい。

ステップ８０２ａにおいて、現在ＳＳＫＵ商品が当該ロケーションを使用している際、当該棚入れロケーションの積込率を決定する。

ステップ８０２ｂにおいて、当該ロケーションのロケーション体積、当該ロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量及び当該ロケーションの積込率に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限を決定する。ここで、当該現在単位体積上限は現在ＳＳＫＵ商品の真の体積より大きい。

ここで、本発明の実施例における「積込率」とは、「有効空間使用率」のことである。

本実施形態において、一般的に、棚入れロケーションからの商品落下を防ぐことと、棚入れロケーションの最も奥に商品を詰めにくいことと、棚入れロケーションに商品を並べるときに隙間があるなどの原因で、棚入れロケーションが商品に１００％埋まることが不可能で、棚入れロケーションを使って商品を保管する際に、当該棚入れロケーションのロケーション体積を完璧に使用することができないため、単に当該棚入れロケーションのロケーション体積と現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションの保管数量を頼りにして、現在単位体積上限を決定することは現在ＳＳＫＵ商品の真の体積に正確に近づくことができない。そのため、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションの現在単位体積上限を決定する際、当該棚入れロケーションのロケーション体積に対しておまけをつける必要がある。上記の状況を踏まえて、本実施形態において、現在ＳＳＫＵ商品が使用している当該棚入れロケーションの積込率を導入して、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定する際、当該棚入れロケーションのロケーション体積と現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションの数量だけでなく、現在ＳＳＫＵ商品が使用している当該棚入れロケーションの積込率も考慮して、計算された現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を現在ＳＳＫＵ商品の真の体積に近づくようにする必要がある。ここで、当該棚入れロケーションの積込率は１より小さくまたは等しい場合、当該棚入れロケーションの積込率は棚入れロケーションに置いてある商品の形状と棚入れロケーションの実際構造特徴との相関関係に基づいて決定することができる。棚入れロケーションに置いてある商品の形状が棚入れロケーションの実際構造特徴にマッチしている場合、棚入れロケーションにもっと多くの商品を置くことが可能なため、この場合、当該棚入れロケーションの積込率をより大きく設定し、逆に、当該棚入れロケーションの積込率をより小さく設定する。

本実施形態において、例えば、上記の棚入れ集合ロケーションに含まれているロケーション３３を例にして、ロケーション３３のロケーション体積をすべてＶとし、かつロケーション３３に保管されている現在ＳＳＫＵ商品の数量をＮとし、現在ＳＳＫＵ商品に使用されているロケーション３３の積込率をＲとする場合、現在単位体積上限＝（棚入れロケーション体積Ｖ）・（棚入れロケーションの積込率Ｒ）／（棚入れロケーションに保管している現在ＳＳＫＵ商品の数量Ｎ）に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を計算することができる。ここで、当該現在単位体積上限は現在ＳＳＫＵ商品の真の体積より大きく、棚入れロケーションの積込率Rは１より小さいかまたは等しい。

ステップ８０３において、現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する。

ここで、「現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴」は、上記実施形態における「当該荷物の基礎体積値」のことである。

本発明の実施形態において、現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限、それとも現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴に関わらず、すべて現在ＳＳＫＵ商品の真の体積より大きいため、本実施形態における商品体積の決定方法の基本的考え方としては、現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限と現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴の中で、どの体積が現在ＳＳＫＵ商品の真の体積に最も近いかを決定することである。言い換えれば、現在ＳＳＫＵ商品の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴により近い場合、現在ＳＳＫＵ商品の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を現在ＳＳＫＵ商品の真の体積とする。ここで、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴は、現在ＳＳＫＵ商品の新たな棚入れ操作が完了する前にすでに決定された現在ＳＳＫＵ商品であると理解されてもよく、当該現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴は推定値であり、棚入れロケーションに保管されている現在ＳＳＫＵ商品の数量に伴って常に更新されている。

本発明の実施例によって提供される商品の体積決定方法は、現在ＳＳＫＵ商品の新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、現在ＳＳＫＵに基づいて現在ＳＳＫＵ商品が棚入れ操作を行う際に関わった棚入れ集合ロケーションを検索し、棚入れ集合ロケーションの各々の棚入れロケーションに対して、当該棚入れロケーションのロケーション体積と現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションの保管数量に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定し、現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新することを含む。本発明の実施形態の技術案は、倉庫内のそれぞれのＳＳＫＵ商品に対して比較的正確な商品体積を維持することができるだけでなく、本実施例の方案で推定された商品体積を実際に測定した商品の体積と比べて、本願の方案で推定された商品体積は商品の空間占有状況をより反映することができると同時に、設備コストと人件費を低減することができる。

実施例８

図９は本発明の実施例８によって提供される商品体積決定方法のフローチャートである。

図９に示すように、本発明の実施例における商品体積の推定方法は、ステップ９０１からステップ９０５を含んでもよい。

ステップ９０１において、現在ＳＳＫＵ商品の新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、現在ＳＳＫＵ商品が新たな棚入れ操作を行う際に関わった棚入れ集合ロケーションを検索する。

本発明の実施形態において、本実施例の商品体積の推定方法は、棚入れロケーションに保管されている現在ＳＳＫＵ商品数に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を算出することにより、現在単位体積上限から現在ＳＳＫＵ商品の真の体積を推定する。現在ＳＳＫＵ商品の新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、棚入れロケーションに保管されているＳＵＫ商品の数量が史上に当該棚入れロケーションに保管されていた現在ＳＳＫＵ商品の数量より小さい場合、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける単位体積履歴上限より大きいことを計算して得ることができる。この際、単位体積履歴上限を現在単位体積上限と比べて、単位体積履歴上限は現在ＳＳＫＵ商品の真の体積により近く、相応の計算で得られた現在単位体積上限は無効であるため、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定するステップも無効である。上記の状況を踏まえて、検索された棚入れ集合ロケーションの各々の棚入れロケーションは、棚入れロケーションに保管されている現在ＳＳＫＵ商品の数量が当該棚入れロケーションの史上に保管されている現在ＳＳＫＵ商品の数量より大きいという条件を満たすことができる。

ステップ９０２において、前記棚入れ集合ロケーションの各々の棚入れロケーションに対して、当該棚入れロケーションのロケーション体積と現在ＳＳＫＵ商品の前記棚入れロケーションにおける保管数量に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限を決定する。

本発明の実施例の１つの実施形態において、当該棚入れロケーションのロケーション体積と現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける保管数量に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限を決定することは、
現在ＳＳＫＵ商品が当該棚入れロケーションを使用するときの当該棚入れロケーションの積込率を決定することと、
当該棚入れロケーションのロケーション体積、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションの保管数量及び当該棚入れロケーションの積込率に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限を計算することとを含み、ここで、当該単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の真の体積より大きい。

ステップ９０３において、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する操作を初めて実行することでない場合、前回の更新で決定された現在ＳＳＫＵ商品の更新体積を現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴とする。

本発明の実施形態において、初めて現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する操作を実行することでないことは、以前に現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新したことがあると理解されてもよく、前回得られた現在ＳＳＫＵ商品の更新体積を、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴とすることができる。

ステップ９０４において、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する操作が初めて実行される場合、現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積が現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴となる。

本発明の実施形態において、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する操作を初めて実行することは、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新したことがないと理解されてもよく、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する操作を初めて実行するので、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴がよく分からないため、現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積を直接に取得して、取得した現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積を、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴とすることができる。一般的には、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を初めて更新する場合に限って、現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積を使用できる。ＳＳＫＵ商品の体積履歴を初めて更新することではない場合、前回の現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴の更新で得られた更新体積を、最新の現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴とすることができる。

本発明の実施例の１つの実施形態において、現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積を取得するには、ステップ９０４ａ、ステップ９０４ｂ、及びステップ９０４ｃを含んでもよい。

ステップ９０４ａにおいて、現在ＳＳＫＵに基づいて在庫履歴データから史上現在ＳＳＫＵ商品を保管したときに関わった集合ロケーション履歴を検索する。

ステップ９０４ｂにおいて、集合ロケーション履歴の各々のロケーション履歴に対して、当該ロケーション履歴体積と現在ＳＳＫＵ商品の当該ロケーション履歴における保管数量に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該ロケーション履歴に対応する単位体積履歴上限を決定する。

ステップ９０４ｃにおいて、現在ＳＳＫＵ商品のそれぞれのロケーション履歴における単位体積履歴上限の中から、第３プリセット基準に適合する単位体積履歴上限を現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積として選び出す。

本実形態において、在庫履歴データには、史上現在ＳＳＫＵ商品を保管する際に関わった集合ロケーション履歴を記録することができる。現在ＳＳＫＵに基づいて、在庫履歴データからこれらの集合ロケーション履歴を検索することができる。集合ロケーション履歴の各々のロケーション履歴に対して、ロケーション履歴のロケーション体積と現在ＳＳＫＵ商品の当該ロケーション履歴における数量に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該ロケーション履歴における単位体積履歴上限を決定することができる。１つの実施形態においては、当該ロケーション履歴のロケーション体積と現在ＳＳＫＵ商品の該ロケーション履歴における数量に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該ロケーション履歴における単位体積履歴上限を決定するには、現在ＳＳＫＵ商品が使用している当該ロケーション履歴の積込率を決定することと、当該ロケーション履歴の体積、現在ＳＳＫＵ商品の当該ロケーション履歴における数量及び当該ロケーション履歴積込率に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の当該ロケーション履歴における単位体積上限を計算することを含んでもよい。ここで、当該単位体積履歴上限は現在ＳＳＫＵ商品の真の体積より大きい。説明すべきなのは、本実施形態で単位体積履歴上限を決定するプロセスは、現在単位体積上限を決定するプロセスと類似しており、相違点として１つは現在状態における現在単位体積上限で、もう１つは在庫履歴データから相応のデータを取得した後算出して得られた単位体積履歴上限で、具体的な説明は、現在単位体体積上限を決定する解釈を参照されたい。

本実形態において、上述で現在ＳＳＫＵを備えた集合ロケーション履歴におけるそれぞれのロケーション履歴の単位体積履歴上限を得ているが、すべての単位体積履歴上限が有効であることを保証することができないため、複数の単位体積履歴上限の中から最適な単位体積履歴上限を選び出す必要がある。現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積を現在ＳＳＫＵ商品の真の体積により近づかせることを保証するために、すでに決定された複数の単位体積履歴上限の中から、最小の単位体積履歴上限を選び出して現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積とすることができる。ここで、第３プリセット基準は、複数の単位体積履歴上限の中の体積上限値の最も小さい単位体積履歴上限であってもよい。

ステップ９０５において、現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションの現在単位体積上限に基づいて、現在ＳＳＫＵを備えた商品の体積履歴を更新する。

本発明の実施例の１つの実施形態において、現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新し、下記のステップ９０５１ａとステップ９０５１ｂから構成されるサブフロー（図には図示していない）を含んでもよい。

ステップ９０５１ａにおいて、現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限の中から、第１プリセット基準に適合する現在単位体積上限を選び出す。

ステップ９０５１ｂにおいて、第１プリセット基準に適合する現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さい場合、第１プリセット基準に適合する現在単位体積上限を現在ＳＳＫＵ商品の更新体積とする。

本実施形態において、計算で現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を得た後、単位体積上限値に基づいて得られた複数の現在単位体積上限を大きいほうから小さいほうまでの順で並べて、並べた後の複数の現在単位体積上限の中から単位体積上限値が最も小さい当期単位体積上限を選び出して第１プリセット基準に適合する現在単位体積上限とすることができる。第１プリセット基準は、複数の現在単位体積上限の中の体積上限値が最も小さい現在単位体積上限であると理解されてもよい。

本実形態において、第１プリセット基準に適合する現在ＳＳＫＵ商品の現在単位体積上限を選び出した後、第１プリセット標準に適合する現在ＳＳＫＵ商品の現在単位体積上限を現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴と比較して、どの体積が最も現在ＳＳＫＵ商品の真の体積に最も近いかを決定し、最も近いものを現在ＳＳＫＵ商品の更新体積とし、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴に対する更新操作を実現する。第１のプリセット基準に適合する現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さい場合、第１のプリセット基準に適合する現在単位体積上限を現在ＳＳＫＵ商品の更新体積とする。第１のプリセット基準に適合する現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より大きいまたは等しい場合、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新せず、依然として現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を現在ＳＳＫＵ商品の更新体積とする。

本発明の実施例のもう１つの実施形態において、現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限に基づいて、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新し、以下のステップ９０５２ａ、ステップ９０５２ｂ、及びステップ９０５２ｃから構成されるサブフロー（図には示していない）を含んでもよい。

ステップ９０５２ａにおいて、現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限に対して、当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さいかどうかを判断する。

ステップ９０５２ｂにおいて、当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さい場合、前記現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を候補体積とする。

ステップ９０５２ｃにおいて、少なくとも１つの候補体積が存在する場合、少なくとも１つの候補標準体積の中から、第２プリセット基準に適合する候補体積を現在ＳＳＫＵ商品の更新体積として選び出す。

本実施形態において、複数の現在単位体積上限を決定した後、複数の現在単位体積上限中のどれらの現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴に比べて現在ＳＳＫＵ商品の真の体積により近いかを判断する必要がある。例えば、現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限に対して、当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さいかどうかを判断する。現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さい場合、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の真の体積にもっと近いことを示す。現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限が現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より大きい場合、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴が現在ＳＳＫＵ商品の真の体積にもっと近いことを示す。

本実施形態において、候補体積のそれぞれの現在単位体積上限は、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴と比べて現在ＳＳＫＵ商品の真の体積により近いが、候補体積の中から現在ＳＳＫＵ商品の真の体積に最も近い現在単位体積上限を選び出すために、少なくとも１つの候補標準体積の中から最も小さい候補体積を選んで現在ＳＳＫＵ商品の更新体積とすることができる。説明すべきなのは、上述のステップ９０５において、現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する２つの具体的選択可能な実施形態は、単独で使用してもよく、組み合わせて使用してもよい。

注意すべきなのは、本願実施例の商品体積決定方法の基本的な考え方としては、棚入れロケーションにおける現在ＳＳＫＵ商品の数量に基づいて、計算で現在ＳＳＫＵ商品の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を得て、それから現在単位体積上限に基づいて現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新することである。上記の現在単位体積上限を用いたのは、商品の三次元データが商品の占有体積を決定する唯一の要素ではなく、その他の類似商品の形状、商品を積み重ねることができるかどうか、ならびに商品の並べ方などの要素がすべて商品の占有面積に影響を与える可能性があり、商品の現在単位体積上限がこれらの要素を十分考慮してもよく、商品の現在単位体積上限を通じてより正確に商品の真の占有体積上限を得ることができるからである。また、本実施例の技術案は、高価な測定装置や、人件費を必要としない全自動で実施されるため、商品の体積決定の設備コストと人件費を大幅に低減することができる。

本発明の実施例によって提供される商品の体積決定方法は、実際の棚入れデータに基づいて、自動的に収集して、かつ商品の体積履歴をリアルタイムに更新することができるため、商品を更新した後の体積がますます商品の真の占有体積に近づき、本実施例の提案で推定した商品の体積は、実際に測定した商品の体積に比べて商品の空間占有状況をより正確に反映することができるたけでなく、設備のコストと人件費を下げることもできる。

実施例９

図１０は本発明の実施例９によって提供される商品体積決定装置の構成図であり、当該装置は、上記の実施例によって提供される商品体積の決定方法を実行し、当該装置は、ソフトウェアとハードウェアのうちの少なくとも１つで実現することができ、当該装置は、あらゆるネットワーク通信機能を有する商品体積を決定するためのコンピュータ装置に集約することができる。

図１０に示すように、本発明の実施例における商品体積決定装置は、棚入れロケーション検索モジュール１００１と、現在体積上限決定モジュール１００２と、体積更新モジュール１００３を含んでもよい。

棚入れロケーション検索モジュール１００１は、現在ＳＳＫＵ商品の新しい棚入れ操作が完了したと検出された際、前記現在ＳＳＫＵ商品が前記新たな棚入れ操作を行う際に関わった棚入れ集合ロケーションを検索するために構成されている。

現在体積上限決定モジュール１００２は、前記棚入れ集合ロケーションにおける各々の棚入れロケーションに対して、当該棚入れロケーションのロケーション体積と前記現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の当該ロケーションにおける現在単位体積上限を決定するために構成されている。

体積更新モジュール１００３は、前記現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新するために構成されている。

ここで、「前記現在ＳＳＫＵを備えた商品の体積履歴」は、上記の実施例における「当該荷物の基礎体積値」のことである。

本発明の実施例の１つの例示性実施形態において、現在体積上限決定モジュール１００２は、積込率決定ユニットと現在体積上限決定ユニッを含んでもよい。

積込率決定ユニットは、前記現在ＳＳＫＵ商品が当該棚入れロケーションを使用するときの当該棚入れロケーションの積込率を決定するために構成されている。

現在体積上限決定ユニットは、当該棚入れロケーションのロケーション体積、当該棚入れロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量及び当該棚入れのロケーションの積込率に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定するために構成されており、ここで、当該現在単位体積上限は前記現在ＳＳＫＵ商品の真の体積より大きい。

本実施例の１つの実施形態において、体積更新モジュール１００３は、第１取得ユニット、第２取得ユニッ及び体積更新ユニッを含んでもよい。

第１取得ユニットは、前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する操作を初めて実行することでない場合、前回の更新で決定された前記現在ＳＳＫＵ商品の更新体積を取得して前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴とするために構成されている。

第２取得ユニットは、前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する操作を初めて行う場合、前記現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積を取得して前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴とするために構成されている。

体積更新ユニットは、前記現在ＳＳＫＵを備えた商品の各々の棚入れロケーションの現在単位体積上限に基づいて、前記現在ＳＳＫＵを備えた商品の体積履歴を更新するために構成されている。

本発明の実施例の１つの実施形態において、前記体積更新ユニットは、第１選択サブユニットと第１更新サブユニットを含んでもよい。

第１選択サブユニットは、前記現在ＳＳＫＵ商品から各々の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限の中から、第１プリセット基準に適合する現在単位体積上限を選び出すために構成されている。

第１更新サブユニットは、前記第１プリセット基準に適合する現在単位体積上限が前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さい場合、前記第１プリセット基準に適合する現在単位体積上限を前記現在ＳＳＫＵ商品の更新体積とするために構成されている。

本発明の実施例のもう１つの実施形態において、前記体積更新ユニットは、判断サブユニット、候補サブユニット及び第２更新サブユニットを含んでもよい。

判断サブユニットは、前記現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションにおける現在単位体積上限に対して、前記現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限が前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さいか否かを判断するために構成されている。

候補サブユニットは、前記現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限が前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さい場合、現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を候補体積とするために構成されている。

第２更新サブユニットは、少なくとも１つの候補体積が存在する場合、少なくとも１つの候補標準体積の中から、第２プリセット基準に適合する候補体積を選び出して現在ＳＳＫＵ商品の更新体積とするために構成されている。

本発明の実施例の１つの実施形態において、前記第２取得ユニットは、ロケーション履歴検索サブユニットと、体積履歴上限決定サブユニットと、初期化体積決定ユニッを含んでもよい。

ロケーション履歴検索サブユニットは、前記現在ＳＳＫＵに基づいて在庫履歴データから前記現在ＳＳＫＵ商品を保管する際に関わった集合ロケーション履歴を検索するために構成されている。

体積履歴上限決定サブユニットは、前記集合ロケーション履歴のそれぞれのロケーション履歴に対して、当該ロケーション履歴のロケーション体積と当該ロケーション履歴における前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の当該ロケーション履歴に対応する単位体積履歴上限を決定するために構成されている。

初期化体積決定ユニットは、前記現在ＳＳＫＵ商品のそれぞれのロケーション履歴における単位体積履歴上限の中から、前記第３プリセット基準に適合する単位体積履歴上限を選び出して前記現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積とするために構成されている。

本発明の実施例によって提供される商品体積決定装置は、上記の本願のいずれかの実施例によって提供される商品体積決定方法を実行することができ、当該商品体積決定方法に対応する機能モジュールと有益効果を備えている。

実施例１０

図１１は本発明の実施例１０によって提供されるコンピュータ装置の構成図である。図１１は、本発明の実施例を実現するために使用される例示性コンピュータデバイス１１１２のブロック図である。図１１に示すコンピュータデバイス１１１２は１例にすぎず、本発明の実施例の機能及び使用範囲に対してはいかなる制限も与えない。

図１１に示すように、コンピュータデバイス１１１２は汎用コンピューティングデバイスとして表現される。コンピュータデバイス１１１２のコンポーネントは、１つあるいは複数の処理ユニット１１１６、システムメモリ１１２８、異なるシステムコンポーネント（処理ユニット１１１６とシステムメモリ１１２８を含む）に接続するバス１１１８を含んでもよいが、これらに限定されない。

バス１１１８は、数種類のバス構造のうちの１つまたは複数を表し、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、グラフィカル加速ポート、プロセッサ、または複数バス構造の中の任意のバス構造を使用するローカルバスを含む。例えば、これらのアーキテクチャは、工業標準体系構造（ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＡＣ）バス、強化ＩＳＡバス、ビデオ電子標準協会（ＶＥＳＡ）ローカルバス、及び周辺コンポーネント相互接続（ＰＣＩ）バスを含むが、これらに限定されない。

コンピュータデバイス１１１２は、典型的に複数のコンピュータシステム読み取り可能媒体を含む。これらの媒体は、コンピュータデバイス１１１２がアクセス可能な任意の利用可能な媒体であってもよく、揮発性及び不揮発性媒体、移動可能及び移動不可能な媒体を含む。

システムメモリ１１２８は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１１３０及び／またはキャッシュメモリ１１３２のような揮発性メモリ形式のコンピュータシステム可読媒体を含んでもよい。オーダー需給スケジュールコンピュータデバイス１１１２は、その他の移動可能／移動不可、揮発性／不揮発性コンピュータシステム記憶媒体をさらに含んでもよい。１例として、記憶システム１１３４は、移動不可な不揮発性の磁気媒体（図１１には表示されていないが、通常は「ハードディスクドライブ」と称される）を読み書きするのに用いることができる。図１１には図示していないが、移動可能な不揮発性ディスク（例えば「フレキシブルディスク」）を読み書きするためのディスクドライブと、移動可能な不揮発性ディスク（例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭまたはその他の光媒体）を読み書きするための光ディスクドライブに用いてもよい。これらの場合、それぞれのドライバは、１つまたは複数のデータ媒体インターフェースを介してバス１１１８に接続することができる。メモリ１１２８は、本発明のそれぞれの実施例の機能を実行するために構成された１組（例えば、少なくとも１つ）のプログラムモジュールを有する少なくとも１つのプログラム製品を含んでもよい。

少なくとも１組（少なくとも１つ）のプログラムモジュール１１４２を有するプログラム／ユーティリティ１１４０は、メモリ１１２８などに記憶されてもよく、このようなプログラムモジュール１１４２は、オペレーティングシステム、１つまたは複数のアプリケーション、その他のプログラムモジュール、及びプログラムデータを含むが、これらに限定されなく、これらの例の個々または何らかの組合せのなかにネットワーク環境の実現が含まれる可能性がある。プログラムモジュール１１４２は、通常本発明で説明された実施例の機能及び／または方法を実行する。

コンピュータデバイス１１１２は、キーボード、ポインティングデバイス、ディスプレイ１１２４などの１つあるいは複数の外部デバイス１１１４と通信することができ、また１つあるいは複数のユーザをコンピュータデバイス１１１２と対話できるようにするデバイスと通信することも可能で、及び／または、コンピュータデバイス１１１２を１つあるいは複数のその他のコンピューティングデバイスと通信できるようにする任意のデバイス（例えば、ネットワークカード、モデムなど）と通信することもできる。この種の通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１１２２を介して行うことができる。さらに、コンピュータデバイス１１１２は、ネットワークアダプター１１２０を介して、１つまたは複数のインターネット（例えばローカル・エリア・ネットワーク「ＬＡＮ」）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）及び／または公共ネットワーク（例えばインターネット）と通信することもできる。図１１に示すように、ネットワークアダプター１１２０は、バス１１１８を介してコンピュータデバイス１１１２のその他のモジュールと通信する。図１１には図示されていないが、コンピュータデバイス１１１２に合わせてマイクロコード、デバイスドライバ、冗長処理ユニット、外部ディスク駆動アレイ、ＲＡＩＤシステム、テープドライブ、及びデータ記憶システムなどのその他のハードウェア及び／またはソフトウェアモジュールを使用してもよいが、これらに限定されない。

処理ユニット１１１６は、システムメモリ１１２８に記憶されたプログラムを実行することによって、本発明の実施例によって提供される商品体積決定方法のような様々な機能アプリケーション及びデータ処理が実行されることは、具体的に、
現在ＳＳＫＵ商品の新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、前記現在ＳＳＫＵ商品が前記新たな棚入れ操作を行う際に関わった棚入れ集合ロケーションを検索し、
上記の棚入れ集合ロケーションの各々の棚入れロケーションに対して、当該棚入れロケーションのロケーション体積と当該棚入れロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定し、
前記現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新することを含む。

実施例１１

本発明の実施例１１において、またコンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体を提供し、当該プログラムがプロセッサによって実行される際、本発明の実施例によって提供されるような商品体積決定方法を実現することは、
現在ＳＳＫＵ商品の新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、前記現在ＳＳＫＵ商品が前記新たな棚入れ操作を行う際に関わった棚入れ集合ロケーションを検索し、
上記の棚入れ集合ロケーションの各々の棚入れロケーションに対して、当該棚入れロケーションのロケーション体積と当該棚入れロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の当該棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定し、
前記現在ＳＳＫＵ商品の各々の棚入れロケーションに対応する現在単位体積上限に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新することを含む。

本発明の実施例のコンピュータ記憶媒体は、１つあるいは複数のコンピュータ読み取り可能な媒体の任意の組合せを用いることができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体またはコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電気、磁気、光、電磁、赤外線、または半導体のシステム、装置、デバイス、または任意の上記組み合わせであってもよいが、それらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例（限定されないリスト）は、１つあるいは複数の導線を有する電気的接続、携帯型コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、携帯型コンパクトディスク読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶デバイス、磁気メモリ、または上述の任意適切な組み合わせを含む。本願において、コンピュータ可読記憶媒体は、指令実行システム、装置またはデバイスに使用され、またはそれらと組み合わせて使用するプログラムを含むまたは記憶している任意有形媒体であってもよい。

コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、ベースバンド内、または運搬波の一部として伝播するデータ信号を含んでもよく、そのうちコンピュータ読み取り可能なプログラムコードが運搬されている。このように伝播されるデータ信号は、電磁信号、光信号、または上記の任意の適切な組み合わせを含む多様な形式を用いることができるが、これらに限定されない。コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であってもよく、当該コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、指令実行システム、装置またはデバイスによって使用され、またはそれらと組み合わせて使用するプログラムを送信、伝播または送信するのに用いることができる。

コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは、無線、電線、光ケーブル、ＲＦなどあらゆる適切な媒体、または上述の任意の適切な組み合わせで伝送することができるが、これらに限定されない。

１つまたは複数のプロセスプログラミング言語またはその組合せで本発明の操作を実行するためのコンピュータプログラムコードを作成してもよく、前記プロセスプログラミング言語はＪａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋のようなオブジェクト指向のプロセスプログラミング言語を含むほか、「Ｃ」言語または類似のプログラム設計言語のような従来のプロセスプログラミング言語も含む。プログラムコードは、完全にユーザコンピュータ上で実行されてもよく、部分的にユーザコンピュータ上で実行されてもよく、独立したパッケージとして実行されてもよく、一部はユーザコンピュータ上で一部はリモートコンピュータ上で実行されてもよく、あるいはリモートコンピュータまたはサーバ上で完全に実行されてもよい。リモートコンピュータに関わる場合、リモートコンピュータは、ローカルネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意タイプのネットワークを介して、ユーザコンピュータあるいは外部コンピュータ（例えば、インターネットサービスプロバイダを利用してインターネッを介して接続する）に接続することもできる。

注意すべきなのは、上記の記述は本発明の好ましい実施形態及び運用した技術原理に過ぎないことである。本発明はここで説明した特定の実施例に限らず、当該領域の技術者であれば、様々な明白な変化、再調整または代替を行ってもよいが、本発明の保護範囲から逸脱するものではないことを理解すべきである。そのため、以上の実施例で本発明を詳細に説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の概念から逸脱しない限り、より多くのその他の等価実施形態を含んでもよいが、本発明の範囲は添付の特許請求範囲によって取り決められる。

10 ロボット
30 ラックゾン
40 仕分けステーション
50 通い箱
201 プロセッサ
202 メモリ
203 オーダーセンター
510 実際体積決定モジュール
520 総体積決定モジュール
530 割り当てモジュール
612 サーバ
614 外部デバイス
616 処理ユニット
620 ネットワークアダプター
622 Ｉ／Ｏインターフェース
624 ディスプレイ
628 システムメモリ
632 キャッシュメモリ
634 記憶システム
1001 棚入れロケーション検索モジュール
1002 現在体積上限決定モジュール
1003 体積更新モジュール
1112 コンピュータデバイス
1114 外部デバイス
1116 処理ユニット
1120 ネットワークアダプター
1122 Ｉ／Ｏインターフェース
1124 ディスプレイ
1128 システムメモリ
1132 キャッシュメモリ
1134 記憶システム

Claims (17)

1. オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積を決定し、少なくとも１種類の荷物の実際の体積を、ロケーションにおける前記荷物の史上最大保管数量及び前記ロケーションの体積に基づいて決定するか、または通い箱中の前記荷物の最大保管数量及び通い箱の体積に基づいて決定するステップと、
   オーダーに関連する少なくとも１種類の荷物の実際の体積に基づいて、荷物の総体積を決定するステップと、
   荷物の総体積及び前記通い箱の体積に基づいて、前記オーダーに通い箱を割り当てるステップとを含むことを特徴とする、オーダーの処理方法。
2. 前記１種類の荷物の実際の体積を、ロケーションにおける前記荷物の史上最大保管数量及び前記ロケーションの体積に基づいて決定する場合、オーダーに関連する荷物は１種類の荷物であり、荷物の総体積及び通い箱の体積に基づいて、前記オーダーに通い箱を割り当てた後、さらに、
   通い箱における前記荷物の保管数量及び前記通い箱の体積に基づいて、再度前記荷物の実際の体積を決定することを含むことを特徴とする、請求項１に記載のオーダーの処理方法。
3. 前記荷物の実際の体積を更新した後、さらに、
   再度決定した前記荷物の実際の体積に基づき、前に決定した前記荷物の実際の体積を決定することを含むことを特徴とする、請求項２に記載のオーダーの処理方法。
4. ロケーションにおける前記荷物の史上最大保管数量及び前記ロケーションの体積に基づいて前記荷物の実際の体積を決定することは、
   倉庫のロケーションに置いてある前記荷物を遍歴し、前記荷物の保管数量が最も多いロケーションとロケーションにおける前記荷物の現在最大保管数量を決定することと、
   前記荷物の現在最大保管数量が保管されている前記荷物の史上最大保管数量より大きい場合、前記荷物の現在最大保管数量に基づいて前記荷物の史上最大保管数量を更新して記憶することと、
   前記荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積を決定することと、
   前記荷物の史上最大保管数量及び前記荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積に基づいて、前記荷物の体積値を決定し、かつ前記荷物の体積値を前記荷物の実際の体積とすることとを含むことを特徴とする、請求項１に記載のオーダーの処理方法。
5. 前記荷物の体積値を前記荷物の実際の体積とした後、また、
   前記荷物の基礎体積値を決定し、
   前記荷物の体積値を前記荷物の基礎体積値と比較し、比較結果が一致しない場合、前記荷物の体積値に基づいて前記荷物の基礎体積値を更新することを含むことを特徴とする、請求項４に記載のオーダーの処理方法。
6. 前記荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積を決定すること、
   前記荷物の保管数量が最も多いロケーションの体積とプリセットのロケーション有効空
   間使用率の閾値に基づいて、前記荷物の保管数量が最も多いロケーションの有効空間体積を決定することを含むことを特徴とする、請求項４に記載のオーダーの処理方法。
7. 前記荷物の基礎体積値を決定することは、
   前記荷物の体積フィールド情報を受信し、前記体積フィールド情報に基づいて前記荷物の基礎体積値を初期化するか、あるいは、
   前記荷物のタイプに基づいて、荷物統計表から前記荷物のタイプの平均体積値を取得し、前記荷物のタイプの平均体積値に基づいて前記荷物の基礎体積値を初期化することを含むことを特徴とする、請求項５に記載のオーダーの処理方法。
8. 少なくとも１つのプロセッサと、
   少なくとも１つのプログラムを記憶するために構成される記憶装置とを含み、
   前記少なくとも１つのプログラムは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１〜７のいずれか１項に記載のオーダーの処理方法を実現させることを特徴とする、サーバ。
9. コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される際、請求項１〜７のいずれか一項に記載のオーダーの処理方法が実現されることを特徴とする、記憶媒体。
10. 現在ＳＳＫＵ商品の新たな棚入れ操作が完了したと検出された際、前記現在ＳＳＫＵ商品が前記新たな棚入れ操作を行う際に関わった荷物の集合ロケーションを検索するステップと、
    前記集合ロケーションの個々のロケーションに対して、前記ロケーションのロケーション体積と前記ロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の前記棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定するステップと、
    前記現在ＳＳＫＵ商品の個々のロケーションに対応する現在単位体積上限に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新するステップとを含むことを特徴とする、商品体積の推定方法。
11. 前記ロケーションのロケーション体積と前記ロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の前記棚入れロケーションにおける現在単位体積上限を決定するステップは、
    前記現在ＳＳＫＵ商品が前記ロケーションを使用するときの有効な空間使用率を決定するステップと、
    前記ロケーションのロケーション体積に基づいて、前記ロケーションにおける前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量及び前記ロケーションの有効空間使用率に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の前記ロケーションにおける現在単位体積上限を決定するステップとを含むことを特徴とする、請求項１０に記載の商品体積の推定方法。
12. 前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴は、
    前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する操作を初めて実行することではない場合、前回の更新で決定した前記現在ＳＳＫＵ商品の更新体積は前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴であり、
    前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新する操作を初めて実行する場合、前記現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積は前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴であることを含むことを特徴とする、請求項１０に記載の商品体積の推定方法。
13. 前記現在ＳＳＫＵ商品の個々のロケーションにおける現在単位体積上限に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新することは、
    前記現在ＳＳＫＵ商品の個々のロケーションにおける現在単位体積上限の中から、第１プリセット基準に適合する現在単位体積上限を選び出すことと、
    前記第１プリセット基準に適合する現在単位体積上限が前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さい場合、前記第１プリセット基準に適合する現在単位体積上限を前記現在ＳＳＫＵ商品の更新体積とすることとを含むことを特徴とする、請求項１２に記載の商品体積の推定方法。
14. 前記現在ＳＳＫＵ商品の個々のロケーションにおける現在単位体積上限に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴を更新することは、
    前記現在ＳＳＫＵ商品の個々のロケーションにおける現在単位体積上限に対して、前記現在ＳＳＫＵ商品の前記ロケーションにおける現在単位体積上限が前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さいかどうかを判断することと、
    前記現在ＳＳＫＵ商品の前記ロケーションにおける現在単位体積上限が前記現在ＳＳＫＵ商品の体積履歴より小さい場合、前記現在ＳＳＫＵ商品の前記ロケーションにおける現在単位体積上限を候補体積とすることと、
    少なくとも１つの候補体積があると判定された場合、前記少なくとも１つの候補標準体積から、第２プリセット基準に適合する候補体積を選び出して前記現在ＳＳＫＵ商品の更新体積とすることとを含むことを特徴とする、請求項１２に記載の商品体積の推定方法。
15. 前記現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積を取得することは、
    前記現在ＳＳＫＵに基づいて、在庫履歴データから前記現在ＳＳＫＵ商品を保管したことがある集合ロケーション履歴を検索することと、
    前記集合ロケーション履歴のそれぞれのロケーション履歴に対して、前記ロケーション履歴のロケーション体積と前記ロケーション履歴における前記現在ＳＳＫＵ商品の保管数量に基づいて、前記現在ＳＳＫＵ商品の前記ロケーション履歴における単位体積履歴上限を決定することと、
    前記現在ＳＳＫＵ商品のそれぞれのロケーション履歴における単位体積履歴上限の中から、第３プリセット基準に適合する単位体積履歴上限を選び出して前記現在ＳＳＫＵ商品の初期化体積とすることとを含むことを特徴とする、請求項１２に記載の商品体積の推定方法。
16. 少なくとも１つのプロセッサと、
    少なくとも１つのプログラムを記憶するために構成される記憶装置とを含み、
    前記少なくとも１つのプログラムが、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１０〜１５のいずれか１項に記載の商品体積の推定方法を実現させることを特徴とする、コンピュータ装置。
17. コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される際、請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の商品体積の推定方法を実現することを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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