JP7024094B2 - コンピュータ化されたバランスの取れた配達ルート事前割当用のシステムと方法 - Google Patents

Description

本発明は一般に、配達を最適化するために配達作業員を事前に割り当て、配達ルートを管理するためのコンピュータ化されたシステムおよび方法に関する。具体的には、本発明の実施形態が一般に、利用可能な荷物配布および利用可能な配達員リソースに基づいて配達エリアを領域に動的に分離し、利用可能な荷物、ルート、およびサブルートを配達作業員に事前に割り当てるための、発明的かつ非従来型のシステムに関する。

多数のコンピュータ化された在庫管理システムおよび配達センターが存在する。これらのシステムおよびセンターは確立された配達領域における商品の効率的な配送を可能にし、これらの商品を消費者に配送するために利用可能なリソースを、例えば、地元の船舶センターにおいて利用するように設計されている。伝統的に、各配達センターはその確立された配達領域を別々の領域またはサブ領域に分割し、次いで、これらのシステムは配達作業員に、商品を領域またはサブ領域の１つまたは複数に引き渡すよう指示することができる。

しかしながら、典型的にはこれらの領域の各々が本質的に固定されており、各領域は単一の配達作業員によってのみカバーされ、これらは領域の配達の要求に追従することができない場合がある。さらに、従来のシステムはリアルタイムで領域境界を動的に変更したり、配達作業員の領域割当てを調整したりすることができない。さらに、従来のシステムは、ダイナミックまたは変化する配達量に柔軟に対処することができないことが多い。また、それらは、配達車の荷重限度を分析したり、配達作業員の配達の能率や技能を考慮したりするようには装備されていない。

さらに、荷物でトラックを積み込み、配達運転手が追従するサブルートを選択する従来のシステムは一般的に手動であり、運転手の経験に頼っている。配達作業員が配達車を積み込み、場所から場所へ素早く走行して効率的になるためには、同じ経路を定期的に３～５年間走行することがある。ルートおよびサブルートは一般に静的であり、日々変化しない。１つのルートが多くの荷物を有する場合、その特定のルートに割り当てられたドライバは過負荷になる可能性があり、一方、別のドライバは十分に利用されない可能性があり、現行のコンピュータ化されたシステムは、これらの問題を考慮することができない。加えて、配達運転者による配達車内の荷物の仕分け作業は、時間がかかることがある。

したがって、配達作業員を動的に割り当て、配達エリアを領域、ルート、およびサブルートに動的に較正して、リアルタイムで、かつ配達作業員の事前割り当てによって配達を最適化することができる装置が必要とされている。さらに、必要とされているのは、毎日の荷物配布および利用可能な配達員リソースの変化に基づいて、配達状態の予測不可能な変化を迅速かつ柔軟に処理することができるディジタル配達ソリューションである。最後に、要求されることは、動的配達量の容易化、輸送車両の積載量の増大、配達作業員毎の配達能率及び利用可能な労働時間の増大、並びに各配達領域に特有のリアルタイムの環境特性及び特徴における監視、事前割当及び更新を行うための改善された方法及びシステムである。

本発明の一態様は、予め割り当てられた作業員用の装置を対象とする。システムは、メモリと、動作を行うための命令を実行するように構成されたプロセッサとを含んでもよい。当該動作はデータベースから、複数の配達ルートおよび複数の配達サブルートを読み出すこと、配達サブルートは配達ルートの一部であり、当該読み出しに基づいて、配達ルートおよび配達サブルートに割り当てられた荷物の数を計算し、配達に利用可能な予め割り当てられた作業員のグループを含むデータを受けること、当該作業員は複数のカテゴリに分類され、受信されたグループに基づいて、予め割り当てられた作業員を配達ルートおよび配達サブルートと比較すること、当該比較に基づいて、荷物、配達ルート、および配達サブルートを予め割り当てられた作業員に割り当てること、予め割り当てられた作業員に関連する複数の候補ルートを生成すること、当該割り当ておよび当該生成された候補ルートに基づいて、配達サブルートを較正することを含むことができる。

本開示の別の態様は、事前割り当てのための方法を対象とする。当該方法はデータベースから、複数の配達ルートおよび複数の配達サブルートを読み出すこと、配達サブルートは配達ルートの一部であり、当該読み出しに基づいて、配達ルートおよび配達サブルートに割り当てられた荷物の数を計算すること、配達に利用可能な予め割り当てられた作業員のグループを含むデータを受けること、作業員は複数のカテゴリに分類され、受信されたグループに基づいて、予め割り当てられた作業員を配達ルートおよび配達サブルートと比較すること、当該比較に基づいて、荷物、配達ルート、および配達サブルートを予め割り当てられた作業員に割り当てること、予め割り当てられた作業員に関連付けられた複数の候補ルートを生成すること、当該割り当ておよび当該生成された候補ルートに基づいて、配達サブルートを較正すること、を含む動作を実行することができる。

本発明のさらに別の態様は、配達システムを対象とする。配達システムは地理的データ及び履歴配達データを含むデータベースを含んでもよく、地理的データは予め定義された領域及びサブ領域に記憶される。配達システムは、ソフトウェア又はハードウェアで実施される予想配達効率生成器を含んでもよく、当該予想配達効率生成器は、複数の予め定義された領域及び複数のサブ領域から地理的データを受信するように構成され、地理的データは景観データ、業務データ、住宅データ、駐車場データ、又は建物データのうちの少なくとも１つを含み、地理的データに基づいて、予想配達効率を決定するように構成され、予想配達効率は、作業員が訪れたアドレスのパーセンタイル毎時（ＡＰＨ）によって測定され、履歴配達データに基づいて、選択された個々の予め定義された領域及びサブ領域に対するＡＰＨを計算するように構成されている。このシステムは、ソフトウェア又はハードウェアで実装されたクロスタイム発生器を含むことができ、当該クロスタイム発生器は、作業員が第１及び第２の領域の間を移動するための予想時間を計算するように構成されており、当該予想時間は時間差の中央値又は平均時間に基づくクロス領域時間及びサブ領域時間を含み、線形回帰及びクロス領域時間に基づいて、第１及び第２の領域の間の運転時間を決定するように構成されている。当該システムはさらに、ソフトウェア又はハードウェアで実装されたルート生成器を含んでもよく、当該ルート生成器は、配達に利用可能な予め割り当てられた作業員のグループを含むデータを受けるように構成され、当該作業員が複数のカテゴリに分類され、受信されたグループに基づいて、予め割り当てられた作業員を配達ルート及び配達サブルートと比較するように構成され、当該配達サブルートは配達ルートの一部であり、当該比較に基づいて、配達ルート及び配達サブルートを予め割り当てられた作業員に割り当てるように構成され、予め割り当てられた作業員に関連付けられた複数の候補ルートを生成するように構成され、当該割り当て及び当該生成された候補ルートに基づいて、配達サブルートを較正するように構成されている。他のシステム、方法、およびコンピュータ可読媒体も、本明細書で説明される。

図１Ａは、開示された実施形態と一致する、出荷、輸送、および物流オペレーションを可能にする通信のためのコンピュータ化されたシステムを備えるネットワークの例示的な実施形態を示す概略ブロック図である。 図１Ｂは、サンプル検索結果を示す： 開示された実施形態と矛盾しない、インタラクティブなユーザインタフェース要素と共に、検索要求を満たす１つ以上の検索結果を含むページ（ＳＲＰ）を示す。 図１Ｃは、開示された実施形態と一致する、対話型ユーザインターフェース要素と共に製品および製品に関する情報を含む例示的な単一ディスプレイページ（ＳＤＰ）を示す。 図１Ｄは、開示された実施形態と一致する、対話型ユーザインターフェース要素と共に仮想ショッピングカート内のアイテムを含むサンプルカートページを示す。 図１Ｅは開示された実施形態に一致する、仮想ショッピングカートからのアイテムを、購入および出荷に関する情報とともに、対話型ユーザインターフェース要素とともに含むサンプル注文ページを示す。 図２は、開示された実施形態と一致する、開示されたコンピュータ化されたシステムを利用するように構成された例示的なフルフィルメントセンタの概略図である。 図３は、それぞれが個々の配達作業員に割り当てられた、分離された固定配達領域を含む従来の輸送区域を識別する従来技術の概略図である。 開示された実施形態と一致する、本明細書に記載されるシステムおよび方法によって使用される予想配達効率生成器、クロスタイム生成器、およびルート生成器を含む配達モジュールのダイアグラム説明図である。 開示された実施形態と一致する、クロスタイム生成器によって決定されたデータストラクチャに格納されたクロスタイムデータの表現のダイアグラム説明図である。 図６は、開示された実施形態と一致する、配達管理者によって使用されるグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）のシステムビジュアル表現の概略図である。 図７は、開示された実施形態と一致する、モバイルデバイス上のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）の視覚的表現の概略図である。 図８は、開示された実施形態と一致する、配達作業員を割り当て、配達ルートを管理するための例示的な処理を示すフローチャートである。

以下の詳細な説明は、添付の図面を参照する。可能な限り、図面および以下の説明では、同一または類似の部分を参照するために、同一の参照番号が使用される。いくつかの例示的な実施形態が本明細書で説明されるが、修正、適応、および他の実装が可能である。例えば、置換、追加、または修正が図面に示された構成要素およびステップに行われてもよく、本明細書に記載された例示的な方法は、開示された方法にステップを置換、並べ替え、除去、または追加することによって修正されてもよい。したがって、以下の詳細な説明は、開示された実施形態および実施例に限定されない。むしろ、本発明の適切な範囲は、添付の特許請求の範囲によって定義される。

本発明の実施形態は配達を動的に最適化するために、配達作業員を事前に割り当て、配達ルートを管理するように構成されたシステムおよび方法を対象とする。

図１Ａを参照すると、出荷、輸送、および物流動作を可能にする通信のためのコンピュータ化されたシステムを含むネットワークの例示的な実施形態を示す概略ブロック図１００が示されている。図１Ａに示すように、システム１００は様々なシステムを含むことができ、その各々は、１つまたは複数のネットワークを介して互いに接続することができる。図示のシステムは、出荷権限技術（ＳＡＴ）システム１０１、外部フロントエンドシステム１０３、内部フロントエンドシステム１０５、輸送システム１０７、モバイルデバイス１０７Ａ、１０７Ｂ、１０７Ｃ、売り手ポータル１０９、出荷および注文追跡（ＳＯＴ）システム１１１、フルフィルメント(履行)最適化（ＦＯ）システム１１３、フルフィルメントメッセージングゲートウェイ（ＦＭＧ）１１５、サプライチェーン管理（ＳＣＭ）システム１１７、労働力管理システム１１９、モバイルデバイス１１９Ａ、１１９Ｂ、１１９Ｃ（フルフィルメントセンタ（ＦＣ）２００の内部にあるものとして図示）、第三者フルフィルメントシステム１２１Ａ、１２１Ｂ、１２１Ｃ、フルフィルメントセンタ認証システム（ＦＣ認証）１２３、労働管理システム（ＬＭＳ）１２５を含む。

ＳＡＴシステム１０１は、いくつかの実施形態では注文ステータスおよび配達ステータスを監視するコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＳＡＴ装置１０１は注文がその約束配達日（ＰＤＤ）を過ぎているかどうかを決定し、新しい注文を開始すること、配達されていない注文の品目を再出荷すること、配達されていない注文をキャンセルすること、注文するカスタマとのコンタクトを開始することなどを含む、適切な行動をとることができる。ＳＡＴ装置１０１は、出力（特定の期間中に出荷された荷物の数のよう）及び入力（出荷に使用するために受け取った空のボール紙箱の数のよう）を含む他のデータを監視することもできる。また、ＳＡＴシステム１０１はシステム１００内の異なるデバイス間のゲートウェイとして機能し、外部フロントエンドシステム１０３およびＦＯシステム１１３などのデバイス間の通信（例えば、ストアアンドフォワードまたは他の技術を使用する）を可能にしてもよい。

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が外部ユーザが網１００内の１つまたは複数のシステムと対話することを可能にするコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、ネットワーク１００がシステムのプレゼンテーションを可能にして、ユーザがアイテムの注文を行うことを可能にする実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が検索リクエストを受信し、アイテムページを提示し、決済情報を要請するウェブサーバとして実装されてもよい。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、アパッチＨＴＴＰサーバー、マイクロソフトインターネットインフォメーションサービス、ＮＧＩＮＸ等のソフトウエアを実行するコンピュータ又はコンピュータとして実施することができる。他の実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が外部デバイス（図示せず）からの要求を受信および処理し、それらの要求に基づいてデータベースおよび他のデータストアから情報を取得し、取得された情報に基づいて受信された要求に対する応答を提供するように設計されたカスタムウェブサーバソフトウェアを実行することができる。

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３がウェブキャッシングシステム、データベース、検索システム、または支払いシステムのうちの１つまたは複数を含むことができる。一態様では外部フロントエンドシステム１０３がこれらのシステムのうちの１つまたは複数を備えることができ、別の態様では外部フロントエンドシステム１０３がこれらのシステムのうちの１つまたは複数に接続されたインターフェース（例えば、サーバ間、データベース間、または他の網接続）を備えることができる。

図１Ｂ、図１Ｃ、図１Ｄ、および図１Ｅによって示されるステップの例示的な組は、外部フロントエンドシステム１０３のいくつかの動作を説明するのに役立つ。外部フロントエンドシステム１０３は提示および／またはディスプレイのために、網１００内のシステムまたは装置から情報を受信することができる。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、検索結果ページ(ＳＲＰ)(例えば、図１Ｂ）、単一詳細ページ(ＳＤＰ)(例えば、図１Ｃ）、カードページ（例えば、図１Ｄ）、または注文ページ（例えば、図１Ｅ）を含む１つ以上のウェブページをホスティングまたは提供することができる。ユーザ装置（例えば、モバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂを使用する）は外部フロントエンドシステム１０３にナビゲートし、サーチボックスに入力することによってサーチをリクエストすることができる。外部フロントエンドシステム１０３は、ネットワーク１００内の１つまたは複数のシステムからの情報をリクエストすることができる。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、検索要求を満たす結果をＦＯシステム１１３に要求することができる。また、外部フロントエンドシステム１０３は検索結果で返された商品ごとに、約束配達日または「ＰＤＤ」を（ＦＯシステム１１３から）リクエストし、受信することもできる。
ＰＤＤはいくつかの実施形態では特定の期間内、例えば、その日の終わり（午後１１時５９分）までに、注文された場合に、荷物がユーザの所望の位置に到着する時の推定値を表す（ＰＤＤはＦＯシステム１１３に関して以下でさらに説明される）。

外部フロントエンドシステム１０３がその情報に基づいて、ＳＲＰ(例えば、図１Ｂ）を準備することができる。ＳＲＰは、検索要求を満たす情報を含むことができる。例えば、これは、検索要求を満たす製品の写真を含むことができる。ＳＲＰはまた、各製品についてのそれぞれの価格、または各製品についての強化された配達オプション、ＰＤＤ、重み、規模、オファー、割引などに関する情報を含んでもよい。外部フロントエンドシステム１０３は（例えば、ネットワークを介して）要求側ユーザ装置にＳＲＰを配信することができる。

次いで、ユーザデバイスは例えば、ユーザインターフェースをクリックまたはタップすることによって、または別の入力デバイスを使用して、ＳＲＰ上で表される製品を選択することによって、ＳＲＰから製品を選択することができる。ユーザ装置は選択された商品に関するリクエストを作成し、それを外部フロントエンドシステム１０３に送ることができる。これに応じて、外部フロントエンドシステム１０３は、選択された商品に関する情報をリクエストすることができる。例えば、情報は、それぞれのＳＲＰ上の製品について提示される情報を超える追加の情報を含むことができる。これは、例えば、貯蔵寿命、原産国、体重、大きさ、荷物中の品目の個数、取扱説明書、または生成物に関する他の事項を含むことができる。また、情報は（例えば、この製品および少なくとも１つの他の製品を購入した顧客のビッグデータおよび／または機械学習分析に基づく）類似の製品に対する推奨、頻繁に質問される質問に対する回答、顧客からのレビュー、製造業者情報、写真などを含むことができる。

外部フロントエンドシステム１０３は受信したプロダクトインフォメーションに基づいて、ＳＤＰ(単一ディテールページ）（例えば、図１Ｃ）を準備することができる。ＳＤＰは、「今すぐ買う」ボタン、「カードに追加する」ボタン、数量フィールド、アイテムの写真などの他の対話型要素も含むことができる。外部フロントエンドシステム１０３は（例えば、ネットワークを介して）要求側ユーザ装置にＳＤＰを配信することができる。

要求側ユーザデバイスは、製品情報をリストするＳＤＰを受信してもよい。その後、ＳＤＰを受信すると、ユーザデバイスはＳＤＰと対話することができる。例えば、要求側ユーザデバイスのユーザは、ＳＤＰ上の「カートに入れる」ボタンをクリックするか、または他の方法で対話することができる。これは、ユーザに関連付けられたショッピングカートに製品を追加する。ユーザ装置は、このリクエストを送信して、商品をショッピングカートに追加することができる（１０３）。

外部フロントエンドシステム１０３はカートページ（例えば、図１Ｄ）を生成することができる。カートページはいくつかの実施形態ではユーザが仮想「ショッピングカート」に追加した製品をリストし、ユーザデバイスは、ＳＲＰ、ＳＤＰ、または他のページ上のアイコンをクリックするか、または他の方法で対話することによって、カートページを要求してもよい。いくつかの実施形態では、カートページがユーザがショッピングカートに追加したすべての製品、ならびに各製品の数量、各製品毎の価格、関連する数量に基づく各製品の価格、ＰＤＤに関する情報、配達方法、出荷費用、ショッピングカート内の製品を修正するためのユーザインターフェース要素（例えば、数量の削除または修正）、他の製品を注文するかまたは製品の定期的な配達を設定するためのオプション、利息支払いを設定するためのオプション、購入を進めるためのユーザインターフェース要素などのカート内の製品に関する情報を列挙することができる。ユーザデバイスのユーザはショッピングカート内の製品の購入を開始するために、ユーザインターフェース要素（例えば、「今すぐ買う」と読むボタン）をクリックするか、さもなければユーザインターフェース要素と対話することができる。そうすると、ユーザデバイスは、購買を開始するためにこのリクエストを外部フロントエンドシステム１０３に送信することができる。

外部フロントエンドシステム１０３は購買を開始するためのリクエストを受信することに応じて、オーダーページ（例えば、図１Ｅ）を生成することができる。注文ページはいくつかの実施形態ではショッピングカートからアイテムを再リストし、支払いおよび出荷情報の入力を要求する。例えば、注文ページはショッピングカート内のアイテムの購入者に関する情報（例えば、名前、住所、電子メールアドレス、電話番号）、受取人に関する情報（例えば、名前、住所、電話番号、配達情報）、出荷情報（例えば、配達および／または集荷の速度／方法）、支払情報（例えば、クレジットカード、銀行振込、小切手、記憶クレジット）、現金受領を要求するためのユーザインターフェース要素（例えば、税務目的のための）などを要求する区画を含むことができる。外部フロントエンドシステム１０３は、注文ページをユーザ装置に送信することができる。

ユーザデバイスはオーダページに情報を入力し、その情報を外部フロントエンドシステム１０３に送信するユーザインターフェース要素をクリックするか、または他の方法で対話することができる。そこから、外部フロントエンドシステム１０３は買い物かご内の製品を用いて新しい注文を作成し、加工することを可能にするために、ネットワーク１００内の様々なシステムに情報を送ることができる。

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が売り手が注文に関する情報を送受信することを可能にするようにさらに構成されてもよい。

内部フロントエンドシステム１０５はいくつかの実施形態では内部ユーザ（例えば、ネットワーク１００を所有し、運営し、またはリースする団体の従業員）がネットワーク１００内の１つまたは複数のシステムと対話することを可能にするコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、ネットワーク１０１がシステムの提示によってユーザが品目の注文を行うことができるようにする実施形態では、内部フロントエンドシステム１０５がユーザが注文に関する診断および統計情報を表示したり、品目情報を変更したり、注文に関する統計を確認したりすることができるウェブサーバとして実装されてもよい。例えば、内蔵フロントエンドシステム１０５は、アパッチＨＴＴＰサーバ、マイクロソフトインターネットインフォメーションサービス、ＮＧＩＮＸ等のソフトウェアを実行するコンピュータ又はコンピュータとして実現することができる。他の実施形態では、内蔵フロントエンドシステム１０５がネットワーク１００に示されたデバイス（ならびに図示されていない他のデバイス）からの要求を受信および処理し、それらの要求に基づいてデータベースおよび他のデータストアから情報を取得し、取得された情報に基づいて受信された要求への応答を提供するように設計されたカスタムウェブサーバソフトウェアを実行することができる。

いくつかの実施形態では、内蔵フロントエンドシステム１０５がウェブキャッシングシステム、データベース、検索システム、支払いシステム、分析システム、注文監視システムなどのうちの１つまたは複数を含むことができる。一態様では内部フロントエンドシステム１０５がこれらのシステムのうちの１つまたは複数を備えることができ、別の態様では内部フロントエンドシステム１０５がこれらのシステムのうちの１つまたは複数に接続されたインターフェース（たとえば、サーバ間、データベース間、または他の網接続）を備えることができる。

いくつかの実施形態では、輸送システム１０７が網１００内の装置とモバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃとの間の通信を可能にするコンピュータシステムとして実施することができる。いくつかの実施形態では、トランスポーテーションシステム１０７が１つまたは複数のモバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃ（例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡなど）から受信することができる。例えば、いくつかの実施形態では、モバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃが配達作業員によって操作されるデバイスを含むことができる。配達作業員は、正社員、一時社員、または交替社員であってもよく、モバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃを利用して、ユーザによって注文された荷物の配達を行うことができる。例えば、荷物を配信するために、配達作業員は、どの荷物を配信すべきか、およびそれをどこに配信すべきかを示す通知をモバイルデバイス上で受信することができる。配達位置に到着すると、配達作業員は荷物を（例えば、トラックの後ろに、または荷物の箱に）配置し、モバイルデバイスを使用して荷物上の識別情報（例えば、バーコード、イメージ、文字列、ＲＦＩＤタグなど）に関連するデータを走査または捕捉し、荷物を（例えば、前扉に置いたままにするか、警備員を置いたままにするか、受信者に渡すなどによって）配信することができる。いくつかの実施形態では、配達作業員が荷物の写真をキャプチャすることができ、および／またはシグネチャを取得することができる。モバイルデバイスは例えば、時刻、日付、ＧＰＳ位置、写真、配達作業員に関連付けられた識別子、モバイルデバイスに関連付けられた識別子などを含む配達に関する情報を含む通信を輸送機関１０７に送信することができる。輸送システム１０７はネットワーク１００内の他のシステムによるアクセスのために、このデータをデータベース（図示せず）に記憶することができる。輸送システム１０７はいくつかの実施形態ではこの情報を使用して、特定の荷物の位置を示す追跡データを準備し、他のシステムに送信することができる。

いくつかの実施形態ではあるユーザが１つの種類のモバイルデバイスを使用することができる（例えば、永久作業員はバーコードスキャナ、スタイラス、および他のデバイスなどのカスタムハードウェアと共に専用のＰＤＡを使用することができる）が他のユーザは他の種類のモバイルデバイスを使用することができる（例えば、一時的または移動作業員は既製の携帯電話および／またはスマートフォンを利用することができる）。

いくつかの実施形態では、輸送システム１０７がユーザを各デバイスに関連付けることができる。例えば、輸送システム１０７はユーザ（例えば、ユーザ識別子、従業員識別子、または電話番号）とモバイルデバイス（例えば、国際移動装置識別子（ＩＭＥＩ）、国際移動加入識別子（ＩＭＳＩ）、電話番号、汎用一意識別子（ＵＵＩＤ）、またはグローバル一意識別子（ＧＵＩＤ）によって表される）との間の関係を記憶することができる。交通機関１０７はこの関連性を、配達上で受信されたデータと共に使用して、とりわけ、作業員の位置、作業員の有効性、または作業員のスピードを決定するために、データベースに記憶されたデータを分析することができる。

売り手ポータル１０９は、いくつかの実施形態では売り手または他の外部エンティティが注文に関する情報の他の態様と電子的に通信することを可能にするコンピュータシステムとして実装され得る。例えば、売り手は、コンピュータシステム（図示せず）を利用して、売り手がシステム１００を介して売りたい製品について、製品情報、注文情報、連絡先情報などをアップロードまたは提供することができる。

出荷および注文追跡システム１１１はいくつかの実施形態では（例えば、デバイス１０２Ａ～１０２Ｂを使用するユーザによって）顧客によって注文された荷物の位置に関する情報を受信し、格納し、転送するコンピュータシステムとして実装され得る。いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡装置１１１が顧客が注文した荷物を配送する出荷会社が運営するウェブサーバ（図示せず）にリクエストまたは記憶することができる。

いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡システム１１１がネットワーク１００に示されたシステムからの情報をリクエストし、記憶することができる。例えば、出荷および注文追跡システム１１１は、輸送システム１０７にリクエストすることができる。上述のように、交通機関１０７はユーザ（例えば、配達作業員）または乗り物（例えば、配達車）のうちの１つまたは複数に関連付けられた１つまたは複数のモバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃ（例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡなど）から受信することができる。いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡１１１がフルフィルメントセンタ（例えば、フルフィルメントセンタ２００）の内部の個々の荷物の位置を決定するために、労働力管理システム（ＷＭＳ）１１９にリクエストすることもできる。出荷および注文追跡システム１１１は輸送システム１０７またはＷＭＳ １１９のうちの１つまたは複数からデータを要求し、それを処理し、要求に応じてそれを装置（例えば、ユーザデバイス１０２Ａおよび１０２Ｂ）に提示することができる。

フルフィルメント(履行)最適化（ＦＯ）システム１１３はいくつかの実施形態では他のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３および／または出荷および注文追跡システム１１１）からの顧客注文に関する情報を記憶するコンピュータシステムとして実装されてもよい。ＦＯシステム１１３はまた、特定のアイテムがどこに保持または格納されるかを記述する情報を格納してもよい。たとえば、顧客が注文する品目は１つのフルフィルメントセンタにのみ保存され、他の品目は複数のフルフィルメントセンタに保存される場合がある。さらに他の実施形態では、特定のフルフィルメントセンタが特定のセットのアイテム（例えば、生鮮食品または冷凍製品）のみを格納するように設計されてもよい。ＦＯシステム１１３はこの情報ならびに関連する情報（例えば、数量、サイズ、受領日、有効期限など）を格納する。

また、ＦＯシステム１１３は、商品毎に対応するＰＤＤ(約束配達日）を計算してもよい。ＰＤＤは、いくつかの実施形態では１つまたは複数の要因に基づくことができる。例えば、ＦＯシステム１１３は製品に対する過去の需要（例えば、その製品がある期間中に何回注文されたか）、製品に対する予想需要（例えば、来るべき期間中にその製品を注文するために何人の顧客が予想されるか）、ある期間中にいくつの製品が注文されたかを示すネットワーク全体の過去の需要、来るべき期間中にいくつの製品が注文されることが予想されるかを示すネットワーク全体の予想需要、各フルフィルメントセンタ２００に記憶された製品の１つ以上のカウント、その製品に対する各製品、予想または現行の注文などに基づいて、製品に対するＰＤＤを計算することができる。

いくつかの実施形態では、ＦＯシステム１１３が定期的に（例えば、１時間ごとに）商品ごとにＰＤＤを決定し、それを検索または他のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３、ＳＡＴシステム１０１、出荷および注文追跡システム１１１）に送信するためにデータベースに格納することができる。他の実施形態では、ＦＯシステム１１３が１つまたは複数のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３、ＳＡＴシステム１０１、出荷および注文追跡システム１１１）から電子要求を受信し、オンデマンドでＰＤＤを計算することができる。

フルフィルメントメッセージングゲートウェイ１１５はいくつかの実施形態ではＦＯシステム１１３などのネットワーク１００内の１つ以上のシステムから通信を受信し、通信内のデータを別のフォーマットに変換し、変換されたフォーマットのデータをＷＭＳ １１９または第三者フルフィルメントシステム１２１Ａ、１２１Ｂ、または１２１Ｃなどの他のシステムに転送するコンピュータシステムとして実装されてもよく、その逆も同様である。

サプライチェーン管理（ＳＣＭ）システム１１７は、いくつかの実施形態では予測機能を実行するコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、ＳＣＭシステム１１７は例えば、製品に対する過去の需要、製品に対する予想される需要、ネットワーク全体の過去の需要、ネットワーク全体の予想される需要、各フルフィルメントセンタ２００に記憶された計数製品、各製品に対する予想または現在の注文などに基づいて、特定の製品に対する予想される需要水準を決定することができる。この決定された予測水準およびすべてのフルフィルメントセンタにわたるそれぞれの製品の金額に応じて、ＳＣＭシステム１１７は、特定の製品に対する期待される需要を満たすために１つまたは複数の発注書を生成することができる。

労働力管理システム（ＷＭＳ）１１９は、いくつかの実施形態ではワークフローをモニタするコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＷＭＳ １１９は個別のイベントを示すイベントデータを個々のデバイス（例えば、デバイス１０７Ａ～１０７Ｃまたは１１９Ａ～１１９Ｃ）から受信することができる。例えば、ＷＭＳ １１９は、荷物を走査するためにこれらの装置の１つの使用を示すイベントデータを受信してもよい。フルフィルメントセンタ２００および図２に関して以下で論じるように、実行処理中に、荷物識別器（例えば、バーコードまたはＲＦＩＤタグデータ）は特定の段階で機械によってスキャンまたは読み取ることができる（例えば、自動またはハンドヘルドバーコードスキャナ、ＲＦＩＤリーダ、高速カメラ、タブレット１１９Ａ、モバイルデバイス／ＰＤＡ １１９Ｂ、コンピュータ１１９Ｃなどのデバイス）。ＷＭＳ １１９は荷物識別子、時刻、日付、場所、ユーザ識別子、または他の情報と共に、対応するデータベース（図示せず）に、荷物識別子の走査または読み取りを示すそれぞれの事象を格納することができ、この情報を他のシステム（例えば、出荷および注文追跡システム１１１）に提供することができる。

ＷＭＳ １１９はいくつかの実施形態では１つまたは複数のデバイス（たとえば、デバイス１０７Ａ～１０７Ｃまたは１１９Ａ～１１９Ｃ）をネットワーク１００に関連付けられた１つまたは複数のユーザに関連付ける情報を記憶することができる。例えば、いくつかの状況では、ユーザ（パートまたはフルタイムの従業員など）がユーザがモバイルデバイスを所有する（例えば、モバイルデバイスがスマートフォンである）という点で、モバイルデバイスに関連付けられてもよい。他の状況では、ユーザがユーザが一時的にモバイルデバイスを保管している（例えば、ユーザは日の始めにモバイルデバイスをチェックアウトし、日中にそれを使用し、日の終わりにそれを返す）という点で、モバイルデバイスに関連付けられてもよい。

ＷＭＳ １１９は、ある実施形態ではネットワーク１００に関連する各ユーザの作業ログを維持することができる。例えば、ＷＭＳ １１９は任意の割り当てられたプロセス（例えば、トラックのアンロード、ピックゾーンからのアイテムのピッキング、リビン(ｒｅｂｉｎ)ウォールワーク、パッキングアイテム）、ユーザ識別子、位置（例えば、フルフィルメントセンタ２００内のフロアまたはゾーン）、従業員によってシステム内を移動されたユニットの数（例えば、ピッキングされたアイテムの数、パッキングされたアイテムの数）、装置に関連する識別子（例えば、装置１１９Ａ～１１９Ｃ）などを含む、各従業員に関連する情報を記憶することができる。いくつかの実施形態では、ＷＭＳ １１９がデバイス１１９Ａ～１１９Ｃ上で動作するタイムキーピングシステムなどのタイムキーピングシステムからチェックインおよびチェックアウト情報を受信することができる。

いくつかの実施形態では、第三者フルフィルメント（３ＰＬ）システム１２１Ａ～１２１Ｃがロジスティクスおよび製品のサードパーティプロバイダに関連するコンピュータシステムを表す。例えば、（図２に関して以下に説明するように）いくつかの製品がフルフィルメントセンタ２００に格納されている間、他の製品は、オフサイトで格納されてもよく、オンデマンドで生産されてもよく、またはフルフィルメントセンタ２００に格納するために利用できなくてもよい。３ＰＬシステム１２１Ａ～１２１ＣはＦＯシステム１１３から（例えば、ＦＭＧ １１５を介して）注文を受信するように構成されてもよく、製品および／またはサービス（例えば、配達または設置）を顧客に直接的に提供してもよい。

フルフィルメントセンタ自動システム（ＦＣ認証）１２３は、いくつかの実施形態では様々な機能を有するコンピュータシステムとして実装され得る。例えば、いくつかの実施形態では、ＦＣ認証１２３がネットワーク１００内の１つまたは複数の他のシステムのためのシングルサインオン（ＳＳＯ）サービスとして動作することができる。例えば、ＦＣ認証１２３はユーザが内部フロントエンドシステム１０５を介してログインすることを可能にし、ユーザが出荷および注文追跡系１１１においてリソースにアクセスするための同様の特権を有していることを決定し、ユーザが２回目のログイン処理を必要とせずにそれらの特権にアクセスすることを可能にしてもよい。他の実施形態では、ＦＣ認証１２３がユーザ（例えば、従業員）が自分自身を特定の作業に関連付けることを可能にすることができる。例えば、従業員の中には、電子装置（装置１１９Ａ～１１９Ｃなど）を持たない者もいれば、その代わりに、１日の過程中に、フルフィルメントセンタ２００内で、タスクからタスクへ、およびゾーンからゾーンへ移動することができる。ＦＣ認証１２３は、それらの従業員が彼らがどの仕事をしているか、および彼らが様々な時刻にどの区域にいるかを示すことを可能にするように構成されてもよい。

労働管理システム（ＬＭＳ）１２５は、いくつかの実施形態では従業員（フルタイムおよびパートタイムの従業員を含む）のための出勤および残業を記憶するコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＬＭＳ １２５は、ＦＣ認証１２３、ＷＭＡ １１９、装置１１９Ａ～１１９Ｃ、輸送装置１０７、および／または装置１０７Ａ～１０７Ｃから受信することができる。

図１Ａに示される特定の構成は単なる例である。例えば、図１ＡはＦＭＧ １１５を介してＦＯシステム１１３に接続されたＦＣ認証システム１２３を示すが、全ての実施形態がこの特定の構成を必要とするわけではない。実際、いくつかの実施形態では、ネットワーク１００内のシステムがインターネット、イントラネット、ＷＡＮ(Ｗｉｄｅ－Area Network)、ＭＡＮ(Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ－Area Network)、ＩＥＥＥ ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ規格に準拠する無線ネットワーク、専用線などを含む１つまたは複数の公衆またはプライベートネットワークを介して互いに接続され得る。いくつかの実施形態では、ネットワーク１００内の１つ以上のシステムがデータセンター、サーバファームなどに実装される１つ以上の仮想サーバとして実装されてもよい。

図２は、フルフィルメントセンタ２００を示す。フルフィルメントセンタ２００は、注文時に顧客に出荷するためのアイテムを格納する物理的な場所の実例である。フルフィルメントセンタ（ＦＣ）２００は多数のゾーンに分割することができ、その各々を図２に示す。いくつかの実施形態ではこれらの「ゾーン」がいくつかの実施形態ではアイテムを受け取り、アイテムを格納し、アイテムを取り出し、アイテムを出荷するプロセスの異なる段階間の仮想分割と考えることができ、したがって、「ゾーン」は図２に示されているが、ゾーンの他の分割も可能であり、図２のゾーンはいくつかの実施形態では省略、複製、または修正することができる。

インバウンドゾーン２０３は、図１のネットワーク１００を使用して製品を販売したい売り手からアイテムが受け取られるＦＣ ２００のエリアを表す。例えば、売り手は、トラック２０１を使用してアイテム２０２Ａ及び２０２Ｂを配送することができる。アイテム２０２Ａはそれ自体の出荷パレットを占有するのに十分な大きさの単一のアイテムを表すことができ、アイテム２０２Ｂは、スペースを節約するために同じパレット上に一緒に積み重ねられたアイテムのセットを表すことができる。

作業員はインバウンドゾーン２０３内のアイテムを受け取り、オプションとして、コンピュータシステム（図示せず）を使用して、アイテムの破損および正当性を検査することができる。例えば、作業員は、コンピュータシステムを使用して、品目２０２Ａおよび２０２Ｂの数量を品目の注文数量と比較することができる。数量が合致しない場合、その作業員は、項目２０２Ａまたは２０２Ｂのうちの１つまたは複数を拒否することができる。もし量が一致すれば、作業員はそれらのアイテムを（例えば、人形、手すり、フォークリフト、または手動で使用して）緩衝区域２０５に移動させることができる。バッファゾーン２０５は例えば、予測される需要を満たすのに十分な量のアイテムがピッキングゾーン内にあるため、ピッキングゾーン内で現在必要とされていないアイテムのための一時記憶領域であってもよい。いくつかの実施形態では、フォークリフト２０６が物品をバッファゾーン２０５の周り、およびインバウンドゾーン２０３とドロップゾーン２０７との間で移動させるように動作する。ピッキングゾーンに品目２０２Ａまたは２０２Ｂが必要な場合（例えば、予想される需要のため）、フォークリフトは、品目２０２Ａまたは２０２Ｂを落下ゾーン２０７に移動させることができる。

ドロップゾーン２０７は、アイテムがピッキングゾーン２０９に移動される前にアイテムを格納するＦＣ ２００の領域であってもよい。ピッキングタスクに割り当てられた作業員（「ピッカ」）はピッキングゾーン内のアイテム２０２Ａおよび２０２Ｂに接近し、ピッキングゾーンのバーコードをスキャンし、モバイルデバイス（例えば、装置１１９Ｂ）を使用してアイテム２０２Ａおよび２０２Ｂに関連するバーコードをスキャンすることができる。次いで、ピッカーはアイテムをピッキングゾーン２０９に（例えば、カートの上に置くか、またはそれを運ぶことによって）取り込むことができる。

ピッキングゾーン２０９は、アイテム２０８が記憶ユニット２１０に記憶されるＦＣ ２００の領域であってもよい。いくつかの実施形態では、貯蔵ユニット２１０が物理的な棚、本棚、箱、運搬箱、冷蔵庫、冷凍庫、冷蔵庫などのうちの１つまたは複数を含むことができる。いくつかの実施形態では、ピッキングゾーン２０９が複数のフロアに編成されてもよい。いくつかの実施形態では、作業員または機械が例えば、フォークリフト、エレベータ、コンベアベルト、カート、ハンドトラック、ドリー、自動ロボットもしくは装置、または手動を含む多数の方法で、物品をピッキングゾーン２０９に移動させてもよい。例えば、ピッカーはアイテム２０２Ａおよび２０２Ｂをドロップゾーン２０７内のハンドトラックまたはカート上に置き、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂをピッキングゾーン２０９まで歩くことができる。

ピッカーは、保管ユニット２１０上の特定のスペースのような、ピッキングゾーン２０９内の特定のスポットにアイテムを配置する（または「収納する」）命令を受け取ることができる。例えば、ピッカはモバイルデバイス（例えば、装置１１９Ｂ）を使用してアイテム２０２Ａを走査することができる。デバイスは例えば、通路、棚、および位置を示すシステムを使用して、ピッカーがアイテム２０２Ａを収納すべき場所を示すことができる。次に、デバイスはその位置にアイテム２０２Ａを格納する前に、その位置でバーコードをスキャンするようにピッカーに促すことができる。装置は図１のＷＭＳ １１９のようなコンピュータシステムに（例えば、無線ネットワークを介して）データを送信し、装置１１９Ｂを使用するユーザによってアイテム２０２Ａがその場所に格納されたことを示すことができる。

ユーザが注文を出すと、ピッカは記憶ユニット２１０から１つまたは複数のアイテム２０８を取り出すために、デバイス１１９Ｂ上で命令を受け取ることができる。ピッカーはアイテム２０８を取り出し、アイテム２０８上のバーコードをスキャンし、それを搬送機構２１４上に置くことができる。搬送機構２１４はスライドとして表されているが、いくつかの実施形態では搬送機構がコンベヤベルト、エレベータ、カート、フォークリフト、ハンドトラック、台車、カートなどのうちの１つまたは複数として実施することができる。次に、品目２０８は、パッキングゾーン２１１に到着することができる。

パッキングゾーン２１１は、アイテムがピッキングゾーン２０９から受け取られ、最終的に顧客に出荷するためにボックスまたはバッグにパッキングされるＦＣ ２００の領域であってもよい。パッキングゾーン２１１では受取アイテム（「リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員」）に割り当てられた作業員がピッキングゾーン２０９からアイテム２０８を受け取り、それがどの注文に対応するかを決定する。例えば、リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員はアイテム２０８上のバーコードを走査するために、コンピュータ１１９Ｃなどの装置を使用することができる。コンピュータ１１９Ｃはどの注文アイテム２０８が関連付けられているかを視覚的に示すことができる。これは例えば、注文に対応する壁面２１６上の空間または「セル」を含むことができる。注文が完了すると（例えば、セルが注文のためのすべてのアイテムを含むため）、リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員は注文が完了したことをパッキング作業員（または「パッカー」）に示すことができる。梱包業者はセルから品目を取り出し、それらを出荷のために箱または袋に入れることができる。その後、パッカーは例えば、フォークリフト、カート、ドリー、ハンドトラック、コンベヤベルトを介して、又は他の方法で、箱又はバッグをハブゾーン２１３に送ることができる。

ハブゾーン２１３は、パッキングゾーン２１１から全てのボックスまたはバッグ（「荷物」）を受け取るＦＣ ２００の領域であってもよい。ハブゾーン２１３内の作業員および／またはマシンは荷物２１８を検索し、それぞれの荷物が行こうとする配達領域の一部を決定し、荷物を適切なキャンプゾーン２１５にルーティングすることができる。例えば、配達領域が２つのより小さいサブ領域を有する場合、荷物は２つのキャンプゾーン２１５のうちの１つに進む。いくつかの実施形態では、作業員またはマシンが（例えば、デバイス１１９Ａ～１１９Ｃのうちの１つを使用して）荷物を走査して、その最終的な宛先を決定することができる。荷物をキャンプゾーン２１５にルーティングすることは、例えば、荷物が向けられている地理的エリアの一部を（例えば、郵便番号に基づいて）決定することと、地理的エリアの一部に関連付けられたキャンプゾーン２１５を決定することとを含むことができる。

キャンプゾーン２１５はいくつかの実施形態では１つまたは複数の建物、１つまたは複数の物理的な空間、または１つまたは複数のエリアを備えることができ、荷物は、ルートおよび／またはサブルートに分類するためにハブゾーン２１３から受け取られる。いくつかの実施形態ではキャンプゾーン２１５がＦＣ ２００から物理的に分離されているが、他の実施形態ではキャンプゾーン２１５がＦＣ ２００の一部を形成することができる。

キャンプゾーン２１５内の作業員および／またはマシンは例えば、目的地と現存するルートおよび／またはサブルートとの照合、ルートおよび／またはサブルートごとの作業負荷の算出、時刻、出荷方法、荷物２２０を出荷する費用、荷物２２０内のアイテムに関連付けられたＰＤＤなどに基づいて、荷物２２０がどのルートおよび／またはサブルートに関連付けられるべきかを決定することができる。いくつかの実施形態では、作業員またはマシンが（例えば、デバイス１１９Ａ～１１９Ｃのうちの１つを使用して）荷物を走査して、その最終的な宛先を決定することができる。荷物２２０が特定のルートおよび／またはサブルートに割り当てられると、作業員および／またはマシンは、出荷される荷物２２０を移動させることができる。例示的な図２において、キャンプゾーン２１５は、トラック２２２、かご２２６、および配達作業員２２４Ａおよび２２４Ｂを含む。いくつかの実施形態では、トラック２２２が配達作業員２２４Ａによって駆動されてもよく、配達作業員２２４ＡはＦＣ ２００の荷物を配信する常勤の従業員であり、トラック２２２はＦＣ ２００を所有し、リースし、または運営する同じ企業によって所有され、リースされ、または運営される。いくつかの実施形態では、自動車２２６が配達作業員２２４Ｂによって駆動されてもよく、ここで、配達作業員２２４Ｂは必要に応じて（例えば、季節的に）送達する「屈曲」または時折の作業員である。自動車２２６は、配達作業員２２４Ｂによって所有され、リースされ、または操作され得る。

図３はセグメント化された固定配達領域を含む従来の出荷領域の概略図であり、その各々には配達を行うための個々の配達作業員が割り当てられている。図３に示すように、町、自治体、地区、郡、または州などの地理的領域は固定領域３０２およびサブ領域３０４を含む様々な寸法の多数の領域にセグメント化することができ、それぞれの領域またはサブ領域は、固定バウンダリを含むことができる。地理的範囲はさらにサブ領域に分割することができ、配達作業員２２４Ａ、２２４Ｂは、固定された地理的境界に従って、１つ以上の領域またはサブ領域に商品を引き渡すことができる。従来、図３のそれぞれの領域またはサブ領域には、領域またはサブ領域への配達を行うために、ただ１つの配達作業員しか割り当てられていない。

図４は開示された実施形態と一致し、ソフトウェアまたはハードウェアで実施される、本明細書に記載されたシステムおよび方法によって使用される予想配達効率生成器４０６、クロスタイム生成器４０８、およびルート生成器４１６を含む配達モジュールの概略図４００である。

図４に示すように、データベース４０１は、地理的データ４０２および履歴配達データ４０４を含む。ジオダタ４０２は、予め定義された領域およびサブ領域を含む地理的情報を含むことができる。サブ領域は、単一予め定義された領域のより小さな一部として存在してもよい。複数のサブ領域は単一の領域内に存在してもよく、サブ領域は同じ地理的特性を有するエリアを構成してもよい。いくつかの態様では、サブ領域はさらに分割できないことがある。例えば、予め定義された領域は、県、州、または郵便番号を含むことができる。さらなる実例として、サブ領域は、町、自治体、都市、または他の場所を含み得る。領域およびサブ領域は、前述の例に限定されない。実際、サブ領域は郡として存在してもよく、領域は町として存在してもよい。領域およびサブ領域のための他の地理的な例が企図されてもよく、データベースからアクセス可能であってもよい。履歴配達データ４０４は、配達位置、配達時刻、配達運転手、および／または配達荷物を含むデータを含むことができる。他のタイプの履歴も同様に可能である。

予想配達効率生成器４０６はデータベースと通信することができ、地理的データ４０２および履歴配達データ４０４のそれぞれを取り出して、各領域またはサブ領域における予想配達効率を決定することができる。例えば、予想配達効率生成器４０６はさらに、景観、事業エリア、住宅エリア、駐車エリア、または建物記述のうちの１つまたは複数に依存して、予想配達効率を決定することができる。予想配達効率生成器４０６は地理的データ、履歴データ、および景観または事業データのそれぞれを組み込み、記憶された住所データと比較して、期待される配達効率を計算することができる。比較はフィルタリングされた時間周期にわたって特定の住所に対して行われた配達または個々の配達の総数を評価し、地理的データ、履歴データ、および景観または事業データに基づいて、配達時間、距離、または他の基準またはメトリックを使用して、効率値（１時間当たりの住所の数など）を計算することができる。予想配達効率生成器４０６は、予想配達効率として絶対効率に加えて、相対効率値を計算することができる。比較的有効な数値は様々な配達ランドスケープ又は領域に基づく百分率値（例えば、６０％又は７０％、Ｐ６０又はＰ７０としても知られる）を含むことができる。絶対有効値は絶対値（例えば、１８荷物／時または２０荷物／時）を含んでもよい。領域または景観は、様々な配達地理を有することができるので、絶対値効率値よりも相対効率値の方が好ましいことがある。さらに、予想配達効率生成器４０６は１時間または他の期間内に配達作業員が訪れることができるいくつかのアドレスを表すことができるＡＰＨメトリックを計算することができ、このメトリックは他の計算されたＡＰＨ値に対する値を含むことができ、または絶対値を表すことができる。それぞれの領域およびサブ領域におけるＡＰＨのパーセンタイル値は、履歴に基づいて計算されてもよい。いくつかの態様では、特異的パーセンタイルが期待される配達効率（例えば、６０パーセンタイルまたはＰ６０を比効率値として）として決定されてもよい。他の態様では、期待される配達効果が配達および配達作業員の技能または体験に間に合うかもしれない。

本発明によれば、予想配達効率生成器４０６は、３ヶ月以下の履歴データに基づいて、領域およびサブ領域のためのパーセンタイルを生成することができる。履歴データを使用するための他の時間範囲も同様に可能である。履歴データへの依存は例えば、「有効である」配達期間を含む任意の所望の特徴に従って、フィルタまたは入力された検索語によってフィルタリングされてもよい。「有効である」配達期間はすべての配達期間が同じ日に同じサブ領域で同じ配達作業員によって完了されることを要求してもよい。いくつかの態様では「有効である」配達期間は、当該期間が１５分以上であることを要求してもよい。他の態様では「有効である」配達期間が任意の２つの連続する配達間の時間隔が３０分未満であることを要求してもよい。「有効である」期間のための他の基準が企図され、フィルタリングのために使用されてもよい。予想配達効率生成器４０６は「有効である」配達期間ごとにＡＰＨ値を計算してもよく、「有効である」配達期間ごとにＡＰＨのパーセンタイル値を生成してもよい。配達能率を決定するための他の測定基準が、予想配達効率生成器４０６によって考えられ、利用されてもよい。

図５は、交差時刻（Ｔ）５０１を計算するために開示された実施形態と一致する、クロスタイム生成器４０８によって使用されるデータ構造５００内に格納される交差時刻データの表現の図形的説明図である。図５に示すように、クロスタイム生成器４０８は「サブ領域１」５０２と「サブ領域２」５０４と同定された２つの領域を含み、２つのサブ領域のそれぞれについて、「運転」５０６、「パーキング」５０８、「ソーティング」５１０、「デリバリー」５１２のそれぞれに専用の時間的部分を含む。これらの交差時間は例えば、「運転」５０６、「パーキング」５０８、「ソーティング」５１０、および「デリバリー」５１２のそれぞれを含む、前述の作業のいずれかを完了するのに配達作業員を要する時間を、２つのサブ領域５０２、５０４の間で計算することができる。しかし、クロスタイム生成器４０８は、「運転」５０６のための時間を必ずしも計算する必要はなく、「運転」５０６に加えて他の輸送モードのための計算を行うことができる。例えば、クロスタイム生成器４０８は、追加のステップを含んでもよく、または前述のステップのいずれかを除外してもよい。クロスタイム生成器４０８は履歴クロスタイム生成モジュール４１０を実施して、履歴交差時間測定値を生成し、クロスタイム完了及び較正モジュール４１２を実施して、交差時間完了および較正測定値４１２を計算することができる。交差領域／サブ領域時間は図５に示すように、配達作業員が１つの領域から次の領域へ、または１つのサブ領域から次のサブ領域へ移動するための予想時間として計算することができる。

図４に戻って、クロスタイム生成器４０８は、過去３ヶ月の２つの領域又はサブ領域の間の中央値タイムギャップを使用することによって、交差領域／サブ領域時間をさらに計算することができる。この時間は１つの順序の配達時間を含むことができ、交差時間を排他的に含むことはできない。タイムギャップがない場合、またはデータサンプル数が２以下である場合、クロスタイム生成器４０８は、キャンプまたはキャンプゾーン２１５において、平均的な相互領域／サブ領域時間を使用することができる。また、クロスタイム生成器４０８は、クロスタイムの完了および較正を実行してもよい。たとえば、「ｎ」個の領域またはサブ領域がある場合、クロスタイムの総数はｎ 2 ／２ になる。典型的には、過去のクロスタイムが配達員がすべてのクロス可能性をカバーする可能性が低いため、この数値よりはるかに短い。図４に示すように、マップサービスモジュール４３０を使用して、任意の２つの領域／サブ領域間の運転時刻を決定することができる。また、線形回帰を使用して、駆動時間と交差時間との間の関係を決定してもよく、その結果、地図サービスモジュール４３０から得られる駆動時間は、交差時間に変換され、交差時間マトリクスが完成されてもよい。本開示と一致して、クロスタイムを使用して、クロスタイムを計算することができる。

本発明によれば、ルート生成器４１６は、出勤割当最適化モジュール４１８、シード配分生成モジュール４２０、再配分最適化モジュール４２２、および訪問シーケンス最適化モジュール４２４を含むことができる。図４に示されるように、ルート生成器４１６はルート４２８を生成するために、予想配達効率生成器４０６、時刻（Ｔ）値、荷物配布４２６およびユーザ設定及び嗜好４１４からＡＰＨ値を供給してもよい。出勤割当最適化モジュール４１８は荷物配布４２６と、配達作業員体験に関連する分類カテゴリ（例えば、「新米」、「通常」、「シニア」）のもとで割り当てられた出勤番号とに基づいて、多数の配達員をそれぞれの群に割り当てるために使用されてもよい。これらの分類カテゴリの一部として、配達作業員は、それらの配達能力および／または配信効率を考慮することができる様々な重みに関連付けることができる。重みはまた、配達作業員配達体験に関連し得る。例えば、「新米」分類は新人の配達作業者または配達経験がほとんどまたは全くない配達作業者を示す。「通常」分類が多くの配達経験を有する配達作業者を示す。「シニア」分類が長年の配達経験を有する配達作業者を示す。「シニア」分類が同様に可能であり得る。シード配達生成モジュール４２０が過剰な領域を削除し、新しい領域を生成するために使用されてもよい。これらの規則は過剰な領域を削除し、新しい領域を生成するようにユーザによって構成されてもよく、規則はインターフェースに入力されてもよく、所望の配達作業者（例えば、「ロートップ」、「ワークマン優先」、および「他の規則」）をさらに指定してもよい。「ロートップ」分類は大型トラックとは対照的に、ロートップを有する車両で配達経験を有する配達作業者を示す。ロートップトラックを含む下位トップを有する車両は地下への配達を必要とする住所への配達を行うように要求されてもよい。シード配布生成モジュール４２０が地域固有であってもよく、特定の地域で行われるすべての配達が「最低」または「作業員優先」であることを要求してもよい、動作規則を生成してもよい。「作業員優先」分類はすべての種類のハンドマンまたは積込み技能を有し、様々な複雑さですべての異なるタイプのタスクを実行することができる配達作業員を示す。シード配達生成モジュール４２０は、特定の地域に「作業員優先」の配達作業員のみを含めることを要求してもよい。「他の規則」分類が手元の特定の配達要件に基づいて指定されてもよい「他の規則」を示す。他の分類識別も可能である。

再配分最適化モジュール４２２は生成された種分布内の領域に基づくことができ、複数の候補領域を作成することができる。再配分最適化モジュール４２２はさらに、全ての配達需要をカバーし、配達費用を最小限に抑えるために、全ての候補領域からの領域の最適な組合せを決定するために、０／１プログラミングモデルを実装することができる。訪問シーケンス最適化モジュール４２４は、新たに生成された領域の集合である再配分最適化４２２のアウトプットを利用することができる。それぞれの生成された領域内で、訪問シーケンス最適化モジュール４２４は配達費用を最小限に抑えるために、最良の配達訪問順序を決定することができる。訪問シーケンス最適化モジュール４２４は、領域およびサブ領域、ならびに特定の領域およびサブ領域への配達を特定の順序で記述するための符号化を提供し得る。文字または数字は領域またはサブ領域を記述し、配達費用を最小限に抑えるために訪問配達システム列を提示するための符号として使用することができる。出勤割当最適化モジュール４１８、シード配分生成モジュール４２０、再配分最適化モジュール４２２、および訪問シーケンス最適化モジュール４２４は、最適ルート４２８を生成するために協働することができる。

本発明によれば、出勤割当最適化モジュール４２２は作業員（「整数プログラミングモデル」）を割り当てるために、以下の式を実施することができる：

ここで、これらの変数の各々を以下に説明する。x_i,y_i,z_iは、グループｉに、配達作業員、半日作業員、および歩行員をそれぞれいくつ割り当てることができるかを記述する整数変数を表すことができる。整数プログラミングモデルによって使用される他のパラメータは、キャンプ全体のドライバ当たりの平均パーセル（ＰＰＤ）を表すavg、グループｉの荷物の総数p_i、グループｉの加重作業員の総数W_i、ＰＰＤの所与の限界からの分散ペナルティd_i、下限未満の分散u_i、上限を超える分散v_i、配達作業員、半日、および歩行員作業員のそれぞれの重みα,β,及びγ、グループｉにそれぞれ事前に割り当てられた配達作業員、半日、および歩行員の数a_i,b_i,及びc_i、下限および上限比λ,δ、配達作業員、半日作業員、および割り当てる必要のある歩行員のそれぞれの総数c,h,及びw、ならびに割り当てから除去することができないルートの数f_iを含むことができる。また、G はグループの使用可能なセットを表すこともできる。

出勤割当最適化モジュール４２２インテガープログラミングモデルの目的は各キャンプの平均ＰＤＤと各群の平均ＰＰＤとの間の差異を最小化し、所与の閾値からの分散を最小化することである。

出勤割当最適化モジュール４２２によって使用されるインテガープログラミングモデルはまた、追加の制約を含み得る。例えば、出勤割当最適化モジュール４２２は全配達作業員の加重値を

として計算することができ、出勤割当最適化モジュール４２２はまた、計算によって、グループレベルアベレージＰＰＤが下限閾値と上限閾値との間、または下限閾値と上限閾値との間、または下限閾値内にあるべきであることを検証することができる：

出勤割当最適化モジュール４２２は、それぞれの群に割り当てられた様々な出勤者の総数が同じ種類の出勤者の数に等しいことを、演算によって検証することもできる。出勤割当最適化モジュール４２２はまた、各群に割り当てられた配達作業員の総数が配達作業員の数に等しくなるように計算すること（

）、各群に割り当てられた半日作業員の総数が半日作業員の数に等しくなるように計算すること（

）、および計算により各群に割り当てられた歩行員の総数が歩行員の数に等しくなるようにすることなど、作業員の種類ごとに合理的な上限を設定することができる。

また、出勤割当最適化モジュール４２２は計算によって、配達作業員の数が除去できないルートの数以上であることを保証し（

）、計算によって、過度に多くの半日作業員が同じ群に割り当てられないことを保証し（

）、計算によって、それぞれの配達作業員が配達のためにせいぜい１つの歩行員をとることを保証することもできる（

）。

本発明によれば、再配分最適化モジュール４２２は作業員を最適に再配分するために、以下の式を実施することができる（「０／１プログラムモデル」）：

ここで、０／１プログラミングモデルは、最小化問題として理解することができる。以下、上記各変数について説明する。x_i,y_j,z_k,u_lはルート選択に関連するバイナリ変数を表すことができる。たとえば、ルートｉが選択されている場合、x_iの値は１になり、それ以外の場合は０になる。Iは配達作業員ルートとしての正常ルートのセットを表し、Jは歩行員ルートとしての歩行員コンパニオンルートのセットを表し、Kは新しいルートとしての新しい作成されたルートのセットを表し、Lは半日ルートのセットを表すことができる。Sは１組のサブルートを表すことができる。c,w,n,及びhは、配達作業員、歩行員、ニュールート、半日作業員のルート数を表す。最後に、a_is,a_js,a_ks,a_lsは、インジケータ変数を記述することができ、サブルートsがルートi,j,k,lのうちの１つにある場合、対応するインジケータ値は１である（そわなければ０である）。

再配分最適化モジュール４２２における０／１プログラミングモデルの１つの目的は、評価メトリックの無効化のペナルティを最小化することである。再配分最適化モジュール４２２は、正規化されたＰＰＤからの逸脱のペナルティ、複数の親ルートのペナルティ、異なる親ルートからのサブルート間の交差時間のペナルティ、交換ルートのペナルティ、および移動困難のペナルティのうちの１つまたは複数に基づいて、各ルートのペナルティコストを計算することができる。

再配分最適化モジュール４２２は、異なる制約を課すことができる。例えば、再配分最適化モジュール４２２は、生成されたルートの数が同じタイプの出勤者の数に等しいことを計算することを含めて、「カウント制約」を課すことができる。例えば、再配分最適化モジュール４２２は計算によって、配達ルートの数が配達作業員の数に等しいことを保証することができ（

）、計算によって、歩行員ルートの数が歩行員の数に等しいことを保証することができ（

）、計算によって、新しいルートの数が必要とされる新しい作成されたルートの数に等しいことを保証することができ（

）、計算によって、半日ルートの数が半日作業員または新米の数に等しいことを保証することができる（

）。

第２に、再配分最適化モジュール４２２は例えば、計算によって、各サブルートが１回だけカバーされることを保証するために、「カバー制約」を課すことができる（１回だけ）。

図６は、開示された実施形態と一致する、キャンプゾーン２１５リーダーによって使用されるグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）６００のシステム視覚表現の概略図である。キャンプゾーン２１５のリーダは、特定の日の配達に利用可能な作業員の番号および種類に関する情報を入力することができる。それぞれの作業員は、正常配達作業員、半日作業員，歩行員，新米、またはシニア配達作業員として分類され得る。これらのタイトルのそれぞれは、様々な配達体験または技能水準に相関させることができる。「新米（Newbie）」分類は新人配達労働者または配達経験のない配達労働者を示す。「半日」分類が「フレックス労働者」であり、半日しか働かない。「フレックス労働者」は柔軟なスケジュールを持ち、半日も働くことができる労働者である。「フレックス労働者」は日中の異なる時間に働く労働者、毎日異なる時間に働く労働者、または他のタイプの柔軟なスケジュールで働く労働者を指す。典型的には「半日」労働者が全配達ルートではなくサブルートを操作することができる。「半日」労働者が全て、「半日」労働者のために考えられるが、「半日」労働者のために考えられる。「歩行員」は荷物を手渡しするために長い距離を歩くことができる配達労働者の分類を示す。「歩行員」分類の配達労働者が荷物を配達するためにトラックを使用することができ、トラック運転手と共にトラックから出発して降下し、配達することができる。「シニア」分類は長年にわたる重大な出産経験を有する出産労働者を示す。他の分類識別も可能である。また、それぞれの種類の作業員は、それらの区分に関連する効率に基づいて、異なって重み付けされてもよい。図６に示されるように、ＧＵＩ ６００の例示的なシステムビジュアル表現はその日の配達に利用可能な作業員を見るために、作業員の番号および種類を入力するためのツールバーを含む。

図６に示されるように、返されたツールバー検索結果は「ジョン・スミス」６０２、「ティム・トンプソン」６０４、および「リチャード・ジョンソン」６０６を利用可能な配達作業員として含むことができ、「ジョン・スミス」は「半日」作業員６１０として分類され、「リチャード・ジョンソン」は「歩行員」６１２として分類される。住所もまた、利用可能な配達地域、経路、およびサブ経路への近接性を示すためにリストされる。例として、「ジョン・スミス」は図６に示されるように、「ジョン・スミス」６０２が「ルート配達」６１４に割り当てられ、「ティム・トンプソン」６０４が「サブルート配達」６１６に割り当てられる。上述のように、「半日」労働者は（ではなく）１つまたは複数のサブルートに沿って荷物を配達することができる。したがって、図６に示すように、「ジョン・スミス」６０２はフル「ルート配信」６１４を実行し、「ティム・トンプソン６０４」はフレックス「サブルート配信」６１６を実行し、これはルート「ジョン・スミス」６０２の一部を含むことも含まないこともある。

さらに、図６に示すように、キャンプゾーン２１５のリーダがそれぞれの配達作業員に関連する分類、スケジュール、重み、効率、および他の特徴を見ることを可能にする他のグラフィカルインターフェースコンポーネントが含まれる。例えば、ステータスバー６２０は、「数／タイプ／作業員」、「処理中」、「完了」、「未完了」、「受け取り拒否」、「分類」の各ステータスを含むことができる。

「数／タイプ／作業員」は配達作業員の数および種類の状態または記述を示すことができる。「処理中」が現在作成されている配達の数を示すことができる。「完了」が完了した注文の数を示すことができる。「不完全」が不完全な配達の数を示すことができる。「受領拒否」が注文の受領を拒否した受領者の数を示すことができる。「分類」６２８がリアルタイム配達に利用可能であり、現在使用されている分類の総数（例えば、フルタイム作業員の数対フレックス作業員の数）を示すことができる。他のＧＵＩ ６００のグラフィカルコンポーネントは、配達作業員の割り当ておよび事前割り当てを可能にするように企図される。

配達作業員のための事前割り当て動作はデータベースから、複数の配達ルートおよび複数の配達サブルートを検索することを含むことができ、配達サブルートは配達ルートの一部であり、検索に基づいて、配達ルートおよび配達サブルートに割り当てられた荷物の数を計算し、ユーザインプットに基づいて、複数のカテゴリに分類された事前割り当て作業員を含む配達のために利用可能な作業員の事前割り当てを受信する。事前割当操作はまた、事前割当に基づいて、事前割当された作業員と配達ルートおよび配達サブルートとの比較を含み、比較、荷物、配達ルートおよび配達サブルートに基づいて、事前割当された作業員に関連する複数の候補ルートを生成し、事前割当された作業員に関連する複数の候補ルートを生成し、そして生成された候補ルートに基づいて、配達サブルートを較正することを含み得る。

図７は、開示された実施形態と一致する、モバイルデバイス上のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）の視覚的表現の概略図である。図７に示すように、モバイルデバイスインターフェース７００はインターフェース６００と同様であるが、配達作業員にディスプレイするように構成されたインターフェースを提供することができる。モバイルデバイスインターフェース７００は、配達作業員によって見ることができる。例えば、図７に示すように、モバイルデバイスインターフェース７００は「ジョン・スミス」と命名された作業員に割り当てられたインターフェースを含む。インターフェース７００が「フレックス作業員６０８」としてのジョン・スミス分類を含み、配達日付７０２「２０１９ ０３ ０７」（すなわち、２０１９年３月７日）、配達出発点または目的地住所７０４「４４７テヘランロ、ガングナムガ、サムスン－１－ドン、ソウル」を含み、配達作業員のための効率または体重評価７０６を含み、さらに、配達作業員を導くための道路、レストラン、および目印を含む配達近接のマップ７０８を含む。図示されていない他のグラフィカルコンポーネントが配達作業員の配達を支援するために、モバイルデバイスインターフェース７００のために企図され、含まれてもよい。

図８は、開示された実施形態と一致する、配達作業員を割り当て、配達ルートを管理するための例示的な処理を示すフローチャートである。例示的な方法８００は本明細書では一連のステップとして説明されているが、ステップの順序は他の実装形態では変わり得ることを理解されたい。特に、ステップは、任意の順序で、または並行して実行されてもよい。

工程８０２において、予想配達効率生成器４０６は、地理的データ４０２及び履歴データ４０４をデータベース４０１から検索することができる。地理的データ４０２および履歴データ４０４はそれぞれ、複数の配達経路および複数の配達サブ経路を含むことができる。予想配達効率生成器４０６は、複数の予め定義された領域及び複数のサブ領域に関連付けられた地理的データ４０２を受け取ることができる。地理的データ４０２は、景観データ、ビジネスデータ、住宅データ、駐車場データ、または建物データのうちの少なくとも１つを含むことができる。サブルートまたはサブ地域データは、ルートまたは地域データの一部として存在することができる。履歴データ４０４は、配達位置、配達時刻、配達運転手、および／または配達荷物のうちの１つまたは複数を含む、過去の配達に関するデータとすることができる。

工程８０４において、予想配達効率生成器４０６は、検索された地理的データ４０２および履歴データ４０４に基づいて、予想配達能率（ＡＰＨ）を計算することができる。予想配達効率生成器４０６は、検索された配達ルートおよび配達サブルートに割り振られたいくつかの荷物にも基づいて、その算出を行うことができる。予想配達効率生成器４０６は予想配達効率を決定することができ、予想配達効率は、１時間当たりの作業員によって訪問されるアドレスのパーセンタイルによって測定される。予想配達効率生成器４０６は、過去のデータ４０４に基づいて、選択された個々の予め定義された領域及びサブ領域に対するＡＰＨをさらに計算することができる。いくつかの実施形態では、クロスタイム生成器４０８が履歴データ４０４に基づいて、それぞれの領域およびサブ領域におけるＡＰＨのパーセンタイル値を計算してもよい。いくつかの実施形態では、特異的パーセンタイルが期待される配達効率（例えば、６０パーセンタイル）として決定されてもよい。他の態様では、期待される配達効果が配達および配達作業員の技能または体験に間に合うかもしれない。

工程８０６において、交差時間生成器４０８は履歴クロスタイム生成モジュール４１０を実施して、作業員が第１および第２の領域５０２、５０４の間を移動するための予想時間を計算することができ（図５に示すように）、予想時間は中央時間隔または平均時間決定に基づいて、交差領域時間５０１およびサブ領域５０２、５０４時間を含む。履歴クロスタイム生成モジュール４１０は、過去３ヶ月の期間内の２つの領域またはサブ領域の間の中央値時間隔を使用することができる。この時間は、単に交差時間ではなく、注文の配達時間を含んでもよい。中央時間隔が存在しない場合、またはデータサンプルの数が２以下である場合、履歴クロスタイム生成モジュール４１０は、キャンプゾーン２１５内で平均相互領域／サブ領域時間を実施することができる。

クロスタイム完了及び較正モジュール４１２はマップサービスモジュール４３０と通信して、任意の２つの領域間の「運転時間」５０６を取得することができ、またはサブ領域．クロスタイム完了及び較正モジュール４１２は「運転時間」と交差時間５０１との間の数学的関連性を取得するために線形回帰を実行することができる（工程８０８において、交差時間生成器４０８内のクロスタイム完了及び較正モジュール４１２は「運転時間」５０６、「駐車時間５０８」、「分類時間」５１０、および「配送時間」５１２を決定することができる）。クロスタイム完了及び較正モジュール４１２は得られた数学的関係およびマップサービスモジュール４３０から得られた駆動時間を利用して、交差時間５０１を決定し、時間値の交差時間５０１行列を開発してもよい。クロスタイム完了及び較正モジュール４１２はさらに、時間値の展開された行列を利用して、新しい計算交差時間５０１を最終化し、完了し、較正することができる。

工程８１０において、ルート生成器４１６は、いくつかの配達作業員をグループに割り当てることができる。ルート生成器４１６はデバイス１１９Ａ～Ｃから、ユーザ設定及び嗜好４１４インプット、および配達に利用可能な作業員の数およびタイプを受信することができ、タイプは、作業員に関連する分類特性および有効特性を含む。ユーザー入力には、ＧＵＩでの情報の手動入力が含まれる場合がある。各作業員はユーザ設定及び嗜好４１４に基づいて、「半日」、「歩行員」、「新米」、または「シニア配達作業員」のうちの１つに分類されてもよく、各種類の配達作業員はそれらの分類に関連する効率に基づいて異なるように重み付けされてもよい。ルート生成器４１６は作業員を分類特性に従って複数のカテゴリ（またはグループ）のうちの少なくとも１つに分類（または割り当て）し、分類特性に基づいて、配達作業員を効率特性に従って重み付けすることができる。例えば、重みは特定のユーザが何荷物を要するかを決定するために使用されてもよく、半日の配達作業員は正常な配達作業員（１００％）の半分の荷物（すなわち、５０％）を配信し、移送してもよく、一方、シニア配達作業員は正常な配達作業員と比べて１２０％の荷物を要してもよい。重みは、作業員ごとの配達の期待荷物の個数に基づくことができる。他の重みが考えられてもよく、分類特性は、経験または効率のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

ルート生成器４１６の出勤割当最適化モジュール４１８は、受信したユーザインプットに加えて、荷物の計算された数に基づいて、いくつかの配達作業員をグループに割り当てることができる。出勤割当最適化モジュール４１８は複数のグループに配達作業員をさらに割り当てることができ、グループは、異なる配達ルートおよび異なる配達サブルートに対応する。これは、荷物配布及び出勤値を含むユーザインプットに基づいて、複数の作業員をグループに割り当てることを含むことができる。一例として、出勤割当最適化モジュール４１８は５０配達作業員及び４つのグループが存在する場合、「グループ１」が１０配達作業員を含み、出勤割当最適化モジュール４１８が１０配達作業員に対して１０の配達ルートを生成すると判断し、続いて、配達１０のルートが生成された後、キャンプリーダがどのグループ及びルートにどの作業員が割り当てられるかを決定することができ、例えば、キャンプリーダは「グループ１」において「ルート１」を占有し、「スティーブ」は「グループ１」において「ルート２」を占有し、ユーザインターフェース（図６）においてユーザ入力に基づいて、この割り当てを行うことができる。本発明によれば、出勤割当最適化モジュール４１８は特定のグループに事前に割り当てられた配達作業員に、利用可能な荷物およびサブルートを割り当てることもできる。この割当ては、配達車内の製品を選別する作業を運転者からキャンプゾーン２１５内のヘルパーに移すことができ、これにより、ダイナミック配達処理の能率を向上させることができる。

出勤割当最適化モジュール４１８は、割当てに基づいて、割当てられた作業員を配達ルートおよび配達サブルートと比較することができる。出勤割当最適化モジュール４１８はまた、ルートおよびサブルートごとにいくつかの荷物を決定することができる。出勤割当最適化モジュール４１８は様々なグループに作業員を割り当てる出勤割当てを実行し、作業員配達当たりの荷物の平均値に基づいてグループの平均偏差値を計算することができる。この演算は、運転者当たりの群の平均荷物（ｐｐｄ）のキャンプの平均ｐｐｄからの平均偏差を最小にするように実行されてもよい。上述のように、出勤割当最適化モジュール４１８はグループ当たりの配達作業員の数を決定することができ、出勤割当最適化モジュール４１８は、特定のグループに割り当てられた配達作業員の数に対応するいくつかのルートを生成することができる。その後、配達ルートが生成された後、キャンプリーダは、どの作業員がどの群およびルートに割り当てられるかを決定することができる。他の実施形態では、配達作業員が出勤割当最適化モジュール４１８および出勤割当てに基づいて割り当てられるのではなく、グループに事前に割り当てられてもよい。本発明によれば、キャンプリーダは作業員を事前に割り当てるために、インターフェース（図６）に配達作業員を入力することができる。

いくつかの態様では、配達作業員のための他の事前割り当て動作がデータベースから、複数の配達ルートおよび複数の配達サブルートを取り出すことを含むことができ、配達サブルートは配達ルートの一部であり、取り出しに基づいて、配達ルートおよび配達サブルートに割り当てられた荷物の数を計算し、ユーザインプットに基づいて、複数のカテゴリに分類された事前割り当て作業員を含む配達のために利用可能な作業員の事前割り当てを受信する。事前割当操作はまた、事前割当に基づいて、事前割当された作業員と配達ルートおよび配達サブルートとの比較を含み、比較に基づいて、荷物、配達ルートおよび配達サブルートを、カテゴリに事前に分類された事前割当された作業員に割り当て、事前割当された作業員に関連する複数の候補ルートを生成し、そして割当及び生成された候補ルートに基づいて、サブルートを較正することを含み得る。事前割り当て動作はさらに、配達の日に先立って行われてもよい。例えば、作業員は、配達の前日、配達の前週を含む配達日の前にグループに事前に割り当てられてもよく、または配達日の前にグループに永続的に事前に割り当てられてもよい。他の事前割り当て期間およびスケジュールも考えられる。

本発明によれば、（モバイルデバイスを使用する）キャンプリーダまたは（出勤割当最適化モジュール４１８を含む）ルート生成器４１６は、履歴データおよび最適化されたマップデータ最適化からの結果に基づいて、配達ルートおよび配達サブルートを決定することができる。出勤割当最適化モジュール４１８はまた、配達ルートおよび配達サブルートに関連する配達領域および配達サブ領域を決定することができ、配達領域および配達サブ領域を、配達のための新しい領域に結合することができる。出勤割当最適化モジュール４１８は候補ルートに関連付けられた候補領域および候補配達サブ領域をさらに決定し、候補領域および候補配達サブ領域を配達のための新しい領域に結合し、計算された予想配達予想配達効率値および計算されたクロス領域時刻に基づいて候補配達領域および候補配達サブ領域の組合せを決定することができる。出勤割当最適化モジュール４１８はまた、分類特性に従って複数のカテゴリのうちの少なくとも１つに作業員を割り振り、分類特性に基づいて、効率特性に従って作業員を重み付けすることができる。他の事前割り当て動作および配置も考えられる。

工程８１２において、ルート生成器４１６のシード配分生成モジュール４２０は領域を生成し、過剰な領域を消去する。シード配分生成モジュール４２０は、ユーザによって構成されたルールに基づいて、および配達作業員の分類に基づいて、領域を生成し得る。（例：「ロートップ」、「ワークマン優先」、「その他のルール」）。上述したように、「ロートップ」分類は大型トラックとは対照的に、より低いトップを有する車両において積載配達を経験した配達作業員を示すことができ、「作業員優先」分類はあらゆる種類のハンドマン又は積載技能を有し、様々な種類のタスクを様々な複雑さで実行することができる配達作業員を示すことができ、「他のルール」分類は、特定の配達要求に基づいて指定することができる他のルールを示すことができる。シード配分生成モジュール４２０は分類、配達ルート、および配達のサブルートに関連する配達領域および配達サブ領域を生成することができ、生成された配達領域と生成された配達サブ領域とを結合することができ、生成された配達領域および生成された配達サブ領域を除去することができる。シード配分生成モジュール４２０は、分類、履歴データ、およびマップデータ最適化に基づいて、配達ルートおよび配達サブルートを生成することもできる。

工程８１４で、ルート生成器４１６の再配分最適化モジュール４２２は、シード配分生成モジュール４２０によって生成または削除された領域に基づいて、新しい候補領域を作成することができる。再配分最適化モジュール４２２は、候補ルートに関連する新しい候補配達領域および候補配達サブ領域を作成することもできる。また、再配分最適化モジュール４２２は、作業員の種別ごとに候補ルートを生成することによって、ルートバランシングを実行してもよい。再配分最適化モジュール４２２は割り当てられた作業員の量に合致するように、シード配分生成モジュール４２０によって生成された配達サブルートの量および配達ルートの量をさらに修正することができる。再配分最適化モジュール４２２は配達ルートの量を増減し、割り当てられた作業員の量に合致するように配達サブルートの量を増減することができる。この修正は、経路バランシング問題の複雑さを低減するために実行される発見的方法であるかもしれない。例えば、上述したように、割り当てられた配達作業員は割り当てるルートと比較されてもよく、再配分最適化モジュール４２２は配達からルートを追加または削除することによって、２つを等化しようと試みてもよい。

工程８１６では、ルート生成器４１６内の再配分最適化モジュール４２２が領域の最適な組合せを判断してもよい。再配分最適化モジュール４２２は生成された候補配達領域と生成された候補配達サブ領域とを結合し、生成された候補領域と生成された候補配達サブ領域とを除去し、生成された候補配達領域と生成された候補配達サブ領域との結合を決定して、配達費用を最小化することができる。再配分最適化モジュール４２２は配達費用を最小限に抑えるために、候補配達領域および候補配達サブ領域のうちの少なくとも１つを再配分することができる。再配分最適化モジュール４２２は、「０／１計画法モデル」（図４を参照して議論されるように）を解くことに基づいて、領域の最適な組合せを決定してもよい。他の最適化技法を企図し、実施することができる。

工程８１８において、ルート生成器４１６の訪問シーケンス最適化モジュール４２４は、領域内の最良の訪問順序を決定することができる。訪問シーケンス最適化モジュール４２４は、修正された量および生成された候補ルートに基づいて、選択された配達サブルートを較正することができる。訪問シーケンス最適化モジュール４２４は、配達および作業員割当てのために配達サブルートのうちの１つまたは複数を自動的に選択することができる。訪問シーケンス最適化モジュール４２４は特定のサブルートを一緒に保つために、サブルート訪問順序調節を実行することができる。サブルートを一緒に保つために、他の調整が実行されてもよい。さらに、訪問シーケンス最適化モジュール４２４は（図４に示すように）最適ルート４２８を生成し、領域内で最良の訪問シーケンスを実施するために、訪問シーケンス最適化後に荷物（小包）配布４２６に関するインプットを受信することができる。

工程８２０において、ルート生成器４１６は、（図１、４、および８に示されるように）最適ルート４２８をデバイス１１９Ａ～Ｃに通信してもよい。最適ルートは、割り当てられた配達荷物を効率的に配信するために配達作業員を案内するための最適ルートおよびサブルートを含むことができる。

本開示はその特定の実施形態を参照して示され、説明されてきたが、本開示は修正なしに、他の環境において実施され得ることが理解されるのであろう。前述の説明は、例示の目的で提示されている。これは、網羅的ではなく、開示された正確な形態または実施形態に限定されない。当業者には、開示された実施形態の明細書および実施を考慮することによって、修正および適合が明らかになるのであろう。加えて、開示された実施形態の態様はメモリに格納されるものとして説明されているが、当業者はこれらの態様が例えばハードディスクまたはCD ROM、あるいは他の形態のＲＡＭまたはＲＯＭ、ＵＳＢ媒体、ＤＶＤ、ブルーレイ、または他の光学ドライブ媒体などの二次記憶デバイスなどの他のタイプのコンピュータ可読媒体に格納され得ることを理解するのであろう。

記載された説明および開示された方法に基づくコンピュータプログラムは、熟練した開発者の技術の範囲内である。様々なプログラムまたはプログラムモジュールを、当業者に知られている技法のいずれかを使用して作成することができ、または既存のソフトウェアに関連して設計することができる。例えば、プログラム・セクションまたはプログラムモジュールは、.Net Framework、.Net Compact Framework（およびVisual Basic、Ｃ などの関連言語）、Java、C++、Objective-C、HTML、HTML/AJAXの組み合わせ、XML、またはJavaアプレットを含むHTMLの手段によって設計することができる。

さらに、例示的な実施形態が本明細書で説明されてきたが、本開示に基づいて当業者によって理解されるように、同等の要素、修正、省略、組み合わせ（例えば、様々な実施形態にわたる態様の）、適応、および／または変更を有する任意のおよびすべての実施形態の範囲。クレームの限定はクレームに使用されている文言に広く基づいて解釈されるものとし、本明細書に記載されている例に限定されるものではなく、又は出願手続中に解釈されるものとする。実施例は、非排他的であると解釈されるべきである。さらに、開示された方法のステップは、ステップを並べ替えること、および／またはステップを挿入または削除することを含む、任意の方法で修正されてもよい。したがって、本明細書および実施例は単に例示的なものとみなされ、真の範囲および精神は以下の特許請求の範囲およびそれらの均等物の全範囲によって示されることが意図される。

Claims (20)

1. 地理的データと履歴配達データ、予め定義された領域とサブ領域に保存される地理的データを含むデータベースと、
   ソフトウエアまたはハードウエアで実行される予想配達効率生成器であって、
   複数の予め定義された領域および複数のサブ領域から地理的データを受け、当該地理的データは、景観データ、業務データ、住宅データ、駐車場データ、または建物データのうちの少なくとも１つを含み、
   当該地理的データに基づいて、予想配達効率を決定し、当該予想配達効率は、１時間当たりの作業員が訪れた住所のパーセンタイル（ＡＰＨ）によって測定され、
   履歴配達データに基づいて、選択された個々の予め定義された領域およびサブ領域のＡＰＨを計算する、
   ように構成された予想配達効率生成器と、
   ソフトウェアまたはハードウェアで実装されたクロスタイム生成器であって、
   作業員が第１および第２の領域の間を移動する予想時間を計算し、当該予想時間は時間差の中央値または平均時間に基づくクロス領域時間およびサブ領域時間を含み、線形回帰およびクロス領域時間に基づいて、第１および第２の領域の間の駆動時間を決定する、
   ように構成されたクロスタイム生成器と、
   ソフトウェアまたはハードウェアで実装されたルート生成器であって、
   配達用に利用可能な予め割り当てられた作業員のグループを含むデータを受け取り、当該予め割り当てられた作業員は複数のカテゴリに分類され、
   当該受け取られたグループに基づいて、予め割り当てられた作業員を配達ルートおよび配達サブルートと比較し、当該配達サブルートは配達ルートの一部であり、
   当該比較に基づいて、荷物、配達ルート、および配達サブルートを、当該予め割り当てられた作業員に割り当て、
   当該予め割り当てられた作業員に関連付けられた複数の候補ルートを生成し、
   当該割り当ておよび当該生成された候補ルートに基づいて、配達サブルートを調整する、
   配達サブルートの少なくとも１つを配達員に関連付けられたモバイルデバイスに送信し、当該モバイルデバイスは、配達時に荷物の識別子に関連付けられたデータをキャプチャする
   ように構成されたルート生成器と、
   を備え、
   前記予想配達効率生成器は、さらに、
   配達に関連するモバイルデバイスからの情報を受け取り、
   前記モバイルデバイスからの情報に基づいて、選択された個々の予め定義された領域およびサブ領域のＡＰＨを再計算する、
   ように構成されており、
   前記ルート生成器は、再計算されたＡＰＨに基づいて、調整された配達サブルートの少なくとも１つを再調整するようにさらに構成されている
   システム。
2. 前記ルート生成器は、保存された履歴配達データと最適化された地図データに基づいて、配達ルートと配達サブルートを決定するように更に構成されている
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記ルート生成器は、１作業員配達当たりの荷物の平均値から、前記受け取られたグループの平均偏差値を計算するようにさらに構成されている
   請求項１に記載のシステム。
4. 前記予想配達効率生成器は、配達に利用可能な種類の作業員を受け取るように更に構成されており、当該種類は、経験または効率の少なくとも１つ含む
   請求項１に記載のシステム。
5. Ｗｅｂブラウザまたはモバイルデバイスの少なくとも１つからのグラフィカルユーザーインターフェイス（ＧＵＩ）を介したユーザ入力から、配達に利用可能な作業員の数と種類を受け取るように更に構成されている
   請求項１に記載のシステム。
6. 前記ユーザ入力は、荷物配分と出勤値を含む
   請求項５に記載のシステム。
7. 前記予想配達効率生成器は、配達に利用可能な予め割り当てられた作業員のグループを含むデータを受け取るように更に構成されており、当該予め割り当てられた作業員は複数のカテゴリに分類される
   請求項１に記載のシステム。
8. 出勤の割り当て用の方法であって、当該方法は、
   複数の予め定義された領域および複数のサブ領域から地理的データを受けるステップであって、当該地理的データは、景観データ、業務データ、住宅データ、駐車場データ、または建物データのうちの少なくとも１つを含むステップ、
   当該地理的データに基づいて、予想配達効率を決定するステップであって、当該予想配達効率は、１時間当たりの作業員が訪れた住所のパーセンタイル（ＡＰＨ）によって測定されるステップ、
   履歴配達データに基づいて、選択された個々の予め定義された領域およびサブ領域のＡＰＨを計算するステップ、
   作業員が第１および第２の領域の間を移動する予想時間を計算するステップであって、当該予想時間は時間差の中央値または平均時間に基づくクロス領域時間およびサブ領域時間を含むステップ、
   線形回帰およびクロス領域時間に基づいて、第１および第２の領域の間の駆動時間を決定するステップ、
   候補配達地域および候補配達サブ地域を決定するステップ、
   候補配達領域と候補配達サブ領域を組み合わせて、配達用の新しい領域にするステップ、
   決定された予想配達効率および計算されたクロス領域時間に基づいて、候補配達領域および候補配達サブ領域の組み合わせを決定するステップ、
   決定された予想配達効率と計算されたクロス領域時間に基づいて、候補配達領域と候補配達サブ領域の少なくとも１つを再配分するステップ、
   配達に利用可能な予め割り当てられた作業員のグループを含むデータを受け取るステップであって、当該予め割り当てられた作業員は複数のカテゴリに分類されるステップ、
   当該受け取られたグループに基づいて、当該予め割り当てられた作業員を配達ルートおよび配達サブルートと比較するステップであって、当該配達サブルートは配達ルートの一部であるステップ、
   当該比較に基づいて、荷物、配達ルート、および配達サブルートを当該予め割り当てられた作業員に割り当てるステップ、
   候補配達地域、候補配達サブ領域、および作業員に関連する複数の候補ルートを生成するステップ、
   当該割り当てと当該生成された候補ルートに基づいて、配達サブルートを調整するステップ、
   当該配達サブルートの少なくとも１つを配達員に関連付けられたモバイルデバイスに送信するステップであって、当該モバイルデバイスは配達時に荷物の識別子に関連付けられたデータをキャプチャするステップ、
   配送に関連するモバイルデバイスからの情報を受け取るステップ、
   前記モバイルデバイスからの情報に基づいて、選択された個々の予め定義された領域およびサブ領域のＡＰＨを再計算するステップ、
   再計算されたＡＰＨに基づいて、調整された配達サブルートの少なくとも１つを再調整するステップ、
   を含む方法。
9. 保存された履歴配達データと最適化された地図データに基づいて、配達ルートと配達サブルートを決定するステップを更に含む
   請求項８に記載の方法。
10. １作業員配達当たりの荷物の平均値から、前記受け取られたグループの平均偏差値を計算するステップを更に含む
    請求項８に記載の方法。
11. 配達に利用可能な種類の作業員を受け取るステップを更に含み、当該種類には、経験または効率の少なくとも１つ含む
    請求項８に記載の方法。
12. Ｗｅｂブラウザまたはモバイルデバイスの少なくとも１つからのグラフィカルユーザーインターフェイス（ＧＵＩ）を介したユーザ入力から、配達に利用可能な作業員の数と種類を受け取るステップを更に含む
    請求項８に記載の方法。
13. 前記ユーザ入力は、荷物配分と出勤値を含む
    請求項１２に記載の方法。
14. 配達に利用可能な予め割り当てられた作業員のグループを含むデータを受け取るステップであって、当該予め割り当てられた作業員は複数のカテゴリに分類されるステップを更に含む
    請求項８に記載の方法。
15. プロセッサによって実行された場合、当該プロセッサに工程を実行させる命令を実行させるプログラムであって、当該工程は、
    複数の予め定義された領域および複数のサブ領域から地理的データを受けるステップであって、当該地理的データは、景観データ、業務データ、住宅データ、駐車場データ、または建物データのうちの少なくとも１つを含むステップ、
    当該地理的データに基づいて、予想配達効率を決定するステップであって、当該予想配達効率は、１時間当たりの作業員が訪れた住所のパーセンタイル（ＡＰＨ）によって測定されるステップ、
    履歴配達データに基づいて、選択された個々の予め定義された領域およびサブ領域のＡＰＨを計算するステップ、
    作業員が第１および第２の領域の間を移動する予想時間を計算するステップであって、
    当該予想時間は時間差の中央値または平均時間に基づくクロス領域時間およびサブ領域時間を含むステップ、
    線形回帰およびクロス領域時間に基づいて、第１および第２の領域の間の駆動時間を決定するステップ、
    候補配達地域および候補配達サブ地域を決定するステップ、
    候補配達領域と候補配達サブ領域を組み合わせて、配達用の新しい領域にするステップ、
    決定された予想配達効率および計算されたクロス領域時間に基づいて、候補配達領域および候補配達サブ領域の組み合わせを決定するステップ、
    決定された予想配達効率と計算されたクロス領域時間に基づいて、候補配達領域と候補配達サブ領域の少なくとも１つを再配分するステップ、
    配達に利用可能な予め割り当てられた作業員のグループを含むデータを受け取るステップであって、当該予め割り当てられた作業員は複数のカテゴリに分類されるステップ、
    受け取ったグループに基づいて、当該予め割り当てられた作業員を配達ルートおよび配達サブルートと比較するステップであって、当該配達サブルートは配達ルートの一部であるステップ、
    当該比較に基づいて、荷物、配達ルート、および配達サブルートを当該予め割り当てられた作業員に割り当てるステップ、
    候補配達地域、候補配達サブ領域、および作業員に関連する複数の候補ルートを生成するステップ、
    当該割り当てと当該生成された候補ルートに基づいて、配達サブルートを調整するステップ、
    当該配達サブルートの少なくとも１つを配達員に関連付けられたモバイルデバイスに送信するステップであって、当該モバイルデバイスは配達時に荷物の識別子に関連付けられたデータをキャプチャするステップ、
    配送に関連するモバイルデバイスからの情報を受け取るステップ、
    前記モバイルデバイスからの情報に基づいて、選択された個々の予め定義された領域およびサブ領域のＡＰＨを再計算するステップ、
    再計算されたＡＰＨに基づいて、調整された配達サブルートの少なくとも１つを再調整するステップ、
    を含むプログラム。
16. 前記工程は、履歴配達データと最適化された地図データに基づいて、配達ルートと配達サブルートを決定するステップを更に含む
    請求項１５に記載のプログラム。
17. 前記工程は、１作業員配達当たりの荷物の平均値から、前記受け取られたグループの平均偏差値を計算するステップを更に含む
    請求項１５に記載のプログラム。
18. 前記工程は、配達に利用可能な種類の作業員を受け取るステップを更に含み、当該種類には、経験または効率の少なくとも１つ含む
    請求項１５に記載のプログラム。
19. 前記工程は、Ｗｅｂブラウザまたはモバイルデバイスの少なくとも１つからのグラフィカルユーザーインターフェイス（ＧＵＩ）を介したユーザ入力から、配達に利用可能な作業員の数と種類を受け取るステップを更に含む
    請求項１５に記載のプログラム。
20. 前記ユーザ入力は、荷物配分と出勤値を含む
    請求項１９に記載のプログラム。
    

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