JP7053895B2 - 郵便番号マッピングに基づくアウトバウンドの予測のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本開示は、広くには、アウトバウンドの予測の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。とくには、本開示の実施形態は、シミュレーションモデルを用いる各地域にマッピングされた郵便番号の最適分配に基づくアウトバウンド予測に関連する独走的で従来にないシステムに関する。

典型的に、顧客の注文が行われると、注文は、１つ以上のフルフィルメントセンターに転送される必要がある。しかしながら、顧客の注文、とりわけオンラインの顧客の注文は、多数の異なる地域に位置する多数の異なる顧客によって行われるため、注文は多数の異なる送り先に向けられる。したがって、注文は、適切なフルフィルメントセンターに送られ、最終的には送り先へと正しく送られるように、適切にソートされなければならない。

出荷の実務を最適化し、アウトバウンド製品の出荷ルートを特定するためのシステムおよび方法は、すでに存在する。例えば、従来からの方法は、出荷ルートに従って出荷をシミュレーションする。最適なルーティングプランを決定するために、代替ルーティングモジュールが、ユーザ入力に従ってパッケージルーティングデータを修正することができる。すなわち、ユーザは、元のパッケージルーティングデータに関連付けられたデータを手動で変更し、それぞれのルーティング変更の影響を眺めることができる。このプロセスが、最適なルーティングプランが決定されるまで繰り返される。

しかしながら、製品のアウトバウンド予測のためのこれらの従来からのシステムおよび方法は、主に手動での修正ならびにパラメータの個々の組み合わせの度重なるテストが必要であるという理由で、困難であり、時間がかかり、不正確である。とくには、地域またはネットワークの全体にわたる多数の地域の全体に多数のフルフィルメントセンターを有するエンティティの場合、顧客の注文を最初に受け取ったレベル、インバウンド／収容／在庫の見積もりが決定されるレベル、および注文を種々のフルフィルメントセンターに割り当てるためのロジックが決定されるレベルを含むプロセスのすべてのレベルにおける製品のアウトバウンドフローを再現することは、きわめて困難かつ時間がかかる。加えて、従来からのシステムおよび方法は、手動での修正および修正のたびごとの度重なるテストを必要とするため、シミュレーションを、きめ細かいスケールではなく、より大きなスケールでしか実行することができない。例えば、シミュレーションを、各々の地域の顧客の各々の注文がアウトバウンド予測のためのシミュレーションモデルによって使用される顧客の注文のレベルで行うことは、不可能である。

さらに、製品のアウトバウンドフローを予測するための従来からのシステムおよび方法は、各地域への郵便番号の効率的なマッピングを可能にしない。すなわち、従来からのシステムおよび方法は、各々の郵便番号に関連付けられた顧客の注文に基づいて各々の地域を変化させることができない。したがって、地域が事前に決定されて固定されているため、従来からのシステムおよび方法は、製品の将来のアウトバウンドフローに大きな影響を与える可能性がある特定の地域における特定の製品に対する顧客の需要の予期せぬ増加を考慮することができない。

したがって、製品のアウトバウンド予測のための改善されたシステムおよび方法について、ニーズが存在する。とくには、ネットワーク内のＦＣのアウトバウンドキャパシティの利用を最適化できる各地域にマッピングされた郵便番号の最適な分配に基づくアウトバウンド予測のための改善されたシステムおよび方法について、ニーズが存在する。さらには、過去および／または係属中の顧客の注文に基づいて、シミュレーションモデルを使用して、各地域にマッピングされた郵便番号を適応的に変更できるアウトバウンド予測のための改善されたシステムおよび方法について、ニーズが存在する。

本開示の一態様は、アウトバウンド予測のためのコンピュータによって実現されるシステムに関する。システムは、命令を格納したメモリと、命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサとを備えることができる。少なくとも１つのプロセッサを、命令を実行して、各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配を受け取り、シミュレーションモデルを使用して、初期分配のシミュレーションを実行し、各々の地域の各々のフルフィルメントセンター（ＦＣ）のアウトバウンドキャパシティ利用値を計算し、所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数を決定し、所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数が第２の所定のしきい値を超えるまで、最適化ヒューリスティックに、初期分配からの一地域にマッピングされた郵便番号のうちの少なくとも１つを供給して、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成し、最適化ヒューリスティックを使用し、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配に基づいて、各々の地域にマッピングされた郵便番号の最適分配を生成し、生成された郵便番号の最適分配に基づいて、複数のＦＣの間の顧客の注文の割り付けを修正するように構成することができる。シミュレーションの実行は、郵便番号の初期分配に基づいて顧客の注文の割り付けをシミュレーションすることを含むことができる。

いくつかの実施形態において、所定のしきい値は、各々のＦＣの最小アウトバウンドを含むことができる。いくつかの実施形態において、各々のＦＣのアウトバウンドキャパシティ利用値は、各々のＦＣのアウトバウンドキャパシティに対する各々のＦＣのアウトバウンドの比率を含むことができる。最適化ヒューリスティックは、遺伝的アルゴリズムを含むことができる。いくつかの実施形態において、各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配は、ランダムに生成され得る。

いくつかの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、命令を実行して、最適化ヒューリスティックの少なくとも一部分をキャッシュするようにさらに構成され得る。最適化ヒューリスティックのキャッシュされる一部分は、シミュレーションモデルの各々の実行において実質的に一定のままである少なくとも１つの制約を含み得る。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、命令を実行して、郵便番号のうちの少なくとも１つに関連付けられた１つまたは複数の制約を決定し、１つまたは複数の制約を最適化ヒューリスティックに適用して、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成するようにさらに構成され得る。いくつかの実施形態において、最適化ヒューリスティックへの１つまたは複数の制約の適用は、１つまたは複数の制約を無視する郵便番号の１つまたは複数の追加の分配のうちの少なくとも１つを排除することを含むことができる。いくつかの実施形態において、最適化ヒューリスティックは、少なくとも１つの制約を含むことができ、この制約は、ＦＣの各々における顧客の需要、前記ＦＣの最大収容能力、ＦＣとの互換性、またはＦＣ間の転送コストのうちの少なくとも１つを含む。

本開示の別の態様は、アウトバウンド予測のためのコンピュータによって実行される方法に関する。この方法は、各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配を受け取ることと、シミュレーションモデルを使用して、初期分配のシミュレーションを実行することと、各々の地域の各々のフルフィルメントセンター（ＦＣ）のアウトバウンドキャパシティ利用値を計算することと、所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数を決定することと、所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数が第２の所定のしきい値を超えるまで、最適化ヒューリスティックに、初期分配からの一地域にマッピングされた郵便番号のうちの少なくとも１つを供給して、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成することと、最適化ヒューリスティックを使用し、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配に基づいて、各々の地域にマッピングされた郵便番号の最適分配を生成することと、生成された郵便番号の最適分配に基づいて、複数のＦＣの間の顧客の注文の割り付けを修正することとを含むことができる。シミュレーションの実行は、郵便番号の初期分配に基づいて顧客の注文の割り付けをシミュレーションすることを含むことができる。

いくつかの実施形態において、所定のしきい値は、各々のＦＣの最小アウトバウンドを含むことができる。いくつかの実施形態において、各々のＦＣのアウトバウンドキャパシティ利用値は、各々のＦＣのアウトバウンドキャパシティに対する各々のＦＣのアウトバウンドの比率を含むことができる。最適化ヒューリスティックは、遺伝的アルゴリズムを含むことができる。いくつかの実施形態において、各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配は、ランダムに生成され得る。

いくつかの実施形態において、この方法は、最適化ヒューリスティックの少なくとも一部分をキャッシュすることをさらに含み得る。最適化ヒューリスティックのキャッシュされる一部分は、シミュレーションモデルの各々の実行において実質的に一定のままである少なくとも１つの制約を含み得る。いくつかの実施形態において、この方法は、郵便番号のうちの少なくとも１つに関連付けられた１つまたは複数の制約を決定することと、１つまたは複数の制約を最適化ヒューリスティックに適用して、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成することとをさらに含むことができる。いくつかの実施形態において、最適化ヒューリスティックへの１つまたは複数の制約の適用は、１つまたは複数の制約を無視する郵便番号の１つまたは複数の追加の分配のうちの少なくとも１つを排除することを含むことができる。

本開示のさらに別の態様は、アウトバウンド予測のためのコンピュータによって実現されるシステムに関する。システムは、命令を格納したメモリと、命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサとを備えることができる。少なくとも１つのプロセッサを、命令を実行して、各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配を受け取り、遺伝的アルゴリズムを使用して、初期分配のシミュレーションを実行し、各々のフルフィルメントセンター（ＦＣ）のアウトバウンドキャパシティ利用値を計算し、所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数を決定し、郵便番号のうちの少なくとも１つに関連付けられた１つまたは複数の制約を決定し、所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数が第２の所定のしきい値を超えるまで、遺伝的アルゴリズムに、初期分配からの一地域にマッピングされた郵便番号のうちの少なくとも１つを供給して、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成し、遺伝的アルゴリズムを使用し、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配に基づいて、各々の地域にマッピングされた郵便番号の最適分配を生成し、生成された郵便番号の最適分配に基づいて、複数のＦＣの間の顧客の注文の割り付けを修正するように構成することができる。郵便番号の初期分配は、ランダムに生成されてよい。さらに、１つまたは複数の制約を遺伝的アルゴリズムに適用して、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成することができる。シミュレーションの実行は、郵便番号の初期分配に基づいて顧客の注文の割り付けをシミュレーションすることを含むことができる。

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。

本開示の実施形態による出荷、輸送、および物流作業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のブロック図である。 本開示の実施形態による検索要求を満たす１つまたは複数の検索結果をインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含む一例の検索結果ページ（ＳＲＰ）を示している。 本開示の実施形態による製品および製品についての情報をインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含む一例の単一表示ページ（ＳＤＰ）を示している。 本開示の実施形態による仮想ショッピングカート内のアイテムをインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含む一例のカートページを示している。 本開示の実施形態によ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ならびにインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含む一例の注文ページを示している。 本開示の実施形態による本開示の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ーの概略図である。 本開示の実施形態によるアウトバウンド予測システムを含むシステムの例示的な実施形態を示す概略のブロック図である。 本開示の実施形態による各地域にマッピングされた郵便番号の例示的な分配である。 本開示の実施形態によるアウトバウンドの予測のための方法の例示的な実施形態を示す流れ図である。

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においては、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対して行われてもよく、本明細書に記載された例示的な方法は、開示された方法に対してステップの置換、並べ替え、除去、または追加を行う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。

本開示の実施形態は、シミュレーションモデルを使用して、各地域にマッピングされた郵便番号の最適分配に基づいて、アウトバウンドを予測するように構成されたシステムおよび方法に関する。

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システム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。システムはまた、例えばケーブルを使用して、直接接続を介して互いに接続されてもよい。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）、第三者パーティ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状態および配送状態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送日（ＰＤＤ）を過ぎているかどうかを判定し、新しい注文を開始すること、配達されていない注文でアイテムを再出荷すること、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処置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は外部ユーザがシステム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、システム１００がシステムの提示を可能にして、ユーザがアイテムのための注文を配置する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、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（例えば、モバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂ）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、取得した情報に基づいて受信し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、または他のネットワーク接続）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ことができる。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、システム１００内のシステムまたはデバイスから情報を受け取ることができる。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： ページ(ＳＲＰ)(例えば、図１Ｂ）、単一ディテールページ(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）。ユーザデバイス（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、システム１００内の１つまたは複数のシステムから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、検索要求を満たす情報をＦＯシステム１１３に要求してもよい。また、外部フロントエンドシステム１０３は検索結果に含まれる商品ごとに、約束配送日または「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、特定の期間内に、例えば、その日の最後（午後１１時５９分）までに注文された場合、製品を含む荷物が、いつユーザの所望の場所に到着するか、または製品がユーザの所望の場所に配送されることを約束される日付かのいずれかの推定値を表すことができる（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送オプション、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）要求側ユーザデバイスにＳＲＰを送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、または別のインプットデバイスを使用して、ＳＲＰから製品を選択して、ＳＲＰ上に表される製品を選択し得る。ユーザデバイスは選択されたプロダクト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。これには、例えば、貯蔵寿命、原産国、体重、大きさ、荷物中のアイテムの個数、取扱説明書、または生成物に関する他の事項が含まれ得る。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はまた、「今すぐ買う」ボタン、「カードに追加する」ボタン、数量欄、アイテムの写真等のような他の対話型要素を含んでもよい。ＳＤＰは、製品を提供する売り手のリストをさらに含むことができる。リストは各売り手が提供する価格に基づいて注文されてもよく、その結果、最低価格で製品を販売することを提案する売り手は最上位にリストされてもよい。リストは最高ランクの売り手が最上位にリストされるように、売り手ランキングに基づいて注文されてもよい。売り手ランキングは例えば、約束されたＰＤＤを満たす売り手の過去の実績を含む、複数の要因に基づいて定式化されてもよい。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）要求側ユーザデバイスにＳＤＰを配信することができる。

依頼元ユーザデバイスは、商品情報を記載したＳＤＰを受け取る場合がある。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、あるい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。ユーザデバイス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し、外部フロントエンドシステム１０３に送ることができる。

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の「買物かご」に追加した商品をリストし、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、カートページをリクエストしてもよい。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、各製品のアイテム当たりの価格、関連する数量に基づく各製品の価格、ＰＤＤに関する情報、配送方法、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送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商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、または他の方法で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、このリクエストを送信して、外部フロントエンドシステム１０３への購入を開始することができる。

外部フロントエンドシステム１０３は購入を開始するためのリクエストの受信に応じて、注文頁（例えば、図１Ｅ）を発生することができる。注文頁はいくつかの実施形態ではショッピングカートからのアイテムを再リストし、支払及び出荷に関するインプットを要求する。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、配送情報）、出荷情報（例えば、配送および／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、注文頁をユーザデバイスへ送信することが可能である。

ユーザデバイスは注文頁に情報を入力し、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はショッピングカート内の製品との新しい注文の作成および加工を可能にするために、システム１００内の様々なシステムに情報を送信することができる。

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、システム１００を所有し、運営し、またはリースする団体の従業員）がシステム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がシステムの提示を可能にして、ユーザが注文のための注文を配置できるようにする実施形態では、内部ユーザが注文に関する診断および統計情報を見たり、アイテム情報を修正したり、またはアイテムに関する統計を見直したりできるようにする、内部フロントエンドシステム１０５をウェブサーバとして実装することができる。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がシステム１００に示されるシステムまたはデバイス（ならびに図示されない他のデバイス）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、または他のネットワーク接続）を備えることができる。

輸送システム１０７は、いくつかの実施形態ではシステム１００内のシステムまたはデバイス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が配送作業員によって操作されるデバイスを含んでもよい。配送作業員は、正社員、臨時社員、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製品を含む荷物の配送を行うことができる。例えば、荷物を配信するために、配送作業員は、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。配送位置に到着すると、配送作業員は荷物を（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子に関連するデータ（例えば、バーコード、イメージ、文字列、ＲＦＩＤタグなど）を走査または他の方法で捕捉し、荷物を（例えば、前扉に置いたままにし、警備員を置いたままにし、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、配送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／またはモバイルデバイスを使用して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、配送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送に関する情報を含む情報を輸送機関１０７に送信することができる。輸送システム１０７はシステム１００内の他のシステムによるアクセスのために、この情報をデータベース（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、交通機関１０７がユーザをそれぞれの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、国際移動装置アイデンティティ（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（ＧＵＩＤ）によって表される）との間の関連を記憶することができる。トランスポートシステム１０７はこの関連付けを、配送上で受信されたデータと併せて使用して、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、注文内のデータベースに格納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システム１００内の１つまたは複数のシステム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、売り手が売り手ポータル１０９を使用してシステム１００を通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製品を含む荷物の位置に関する情報を受信し、記憶し、転送するコンピュータシステムとして実装されてもよい。いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡装置１１１は顧客が注文した製品を含む荷物を配送する出荷会社によって運営されるウェブサーバ（図示せず）からの情報を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がシステム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、配送作業員）または乗り物（例えば、配送車）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装置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）内の個々の製品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デバイス（たとえば、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）からのカスタマ注文のための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。また、ＦＯシステム１１３は、特定のアイテムがどこに保持されているか、またはどこに記憶されているかを記述する情報を記憶することもできる。たとえば、特定のアイテムは１つのフルフィルメントセンタにのみ格納でき、他の特定のアイテムは複数のフルフィルメントセンタに格納できる。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組のアイテム（例えば、生鮮食品または冷凍食品）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(約束配送日）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に格納された製品の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などのシステム１００内の１つ以上のシステムから１つのフォーマットまたはプロトコルで要求または応答を受信し、それを別のフォーマットまたはプロトコルに変換し、変換されたフォーマットまたはプロトコルで、ＷＭＳ １１９または３パーティ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することができる。

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に格納された計数製品、各製品に対する予想または現行注文などに基づいて、特定の製品に対する需要の水準を予測することができる。この予測された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量に応じて、ＳＣＭシステム１１７は特定の製品に対する予測された需要を満たすのに充分な量を購入し、ストックするための１つまたは複数の購入注文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は個別イベントを示す個別デバイス（例えば、デバイス１０７Ａ－１０７Ｃまたは１１９Ａ－１１９Ｃ）からイベントデータを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デバイスの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、フルフィルメントプロセス中に、荷物識別子（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、日時、位置、ユーザ識別子、または他の情報と共に、荷物識別子の走査または読取りを示す各々の事象を対応するデータベース（図示せず）に記憶することができ、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（例えば、デバイス１０７Ａ～１０７Ｃまたは１１９Ａ～１１９Ｃ）を、システム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してもよい。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）は、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、ユーザは、ユーザが一時的にモバイルデバイスの管理下にある（例えば、ユーザは日の始めにモバイルデバイスを借り、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、いくつかの実施形態ではシステム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ディング、ピックゾーンからのアイテムのピッキング、仕分け装置ワーク、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、ピックされたアイテムの数、パックされたアイテムの数）、デバイスに関連付けられた識別子（例えば、デバイス１１９Ａ～１１９Ｃ）などを含む、各従業員に関連付けられた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。

第三者フルフィルメント（３ＰＬ）システム１２１Ａ～１２１Ｃは、いくつかの実施形態では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することができ、製品および／またはサービス（例えば、配送または設置）を顧客に直接的に提供することができる。いくつかの実施形態では３ＰＬシステム１２１Ａ～１２１Ｃのうちの１つまたは複数がシステム１００の一部とすることができ、他の実施形態では３ＰＬシステム１２１Ａ～１２１Ｃのうちの１つまたは複数がシステム１００の外部（例えば、サードパーティプロバイダによって所有または運営される）とすることができる。

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がシステム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は、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してもよい。例えば、従業員の中には、電子デバイス（デバイス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してもよい。ＦＣ認証１２３は、それらの従業員は、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、デバイス１１９Ａ－１１９Ｃ、輸送装置１０７、及び／又はデバイス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、システム１００内のシステムがインターネット、イントラネット、ＷＡＮ(ワイドエリアネットワーク）、ＭＡＮ(メトロポリタンエリアネットワーク）、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、システム１００内のシステムの１つ以上がデータセンター、サーバファームなどに実装された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。これらの「ゾーン」はいくつかの実施形態ではアイテムを受け取り、アイテムを保管し、アイテムを取り出し、アイテムを出荷する処理の様々な段階の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、いくつかの実施形態では図２のゾーンを省略、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１Ａの装置１００を使用して製品を販売しようとする売り手からアイテムを受け取るＦＣ ２００の領域を表す。例えば、売り手は、台車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、空間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１組のアイテムを表すことができる。

作業員はインバウンドゾーン２０３でアイテムを受け取り、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任意選択で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、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂの数量をアイテム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、アイテム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。数量が一致すれば、作業員はそれらのアイテムを緩衝地帯２０５まで（例えば、１ドル、ハンドトラック、フォークリフト、手動で）移動させることができる。緩衝ゾーン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にあるため、ピッキングゾーンで現在必要とされていないアイテムのための一時保管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が緩衝ゾーン２０５の周り、および入りゾーン２０３と落下ゾーン２０７との間でアイテムを移動させるように動作する。ピッキングゾーンにアイテム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、アイテム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に移動される前にそれらを保管する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（「ピッカー」）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、デバイス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まで（例えば、それをカート上に置くか、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が保管ユニット２１０に保管される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、台車、自動ロボットもしくはデバイス、または手動を含む多数の方法で、ピッキングゾーン２０９内にアイテムを移動させることができる。例えば、ピッカーは、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂを降下ゾーン２０７の手押し車または台車に載せ、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上の特定の空間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（又は「収納する」）命令を受け取ることができる。例えば、ピッカーはモバイルデバイス（例えば、デバイス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、及び位置を示す装置を使用して、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、デバイスはアイテム２０２Ａをその位置に格納する前に、その位置でバーコードを走査するようにピッカーを促すことができる。デバイスは（例えば、ワイヤレスネットワークを介して）図１ＡのＷＭＳ １１９のようなコンピュータシステムにデータを送信し、アイテム２０２Ａがデバイス１１９Ｂを使用してユーザによってその位置に格納されたことを示すことができる。

ユーザが注文を置くと、ピッカーは、保管ユニット２１０から１つまたは複数のアイテム２０８を取り出すための命令をデバイス１１９Ｂ上で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上のバーコードを走査し、それを搬送メカニズム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ーベルト、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。次いで、アイテム２０８は、充填領域２１１に到達することができる。

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において、受信アイテム（「リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員」）に割り当てられた作業員はピッキングゾーン２０９からアイテム２０８を受信し、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などのデバイス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アイテムを回収し、輸送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、コンベヤーベルトを介して、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送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、配送領域が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、および配送作業員２２４Ａおよび２２４Ｂを含む。いくつかの実施形態では、トラック２２２が配送作業員２２４Ａによって駆動されてもよく、配送作業員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が配送作業員２２４Ｂによって駆動されてもよく、ここで、配送作業員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、配送作業員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を参照すると、概略のブロック図３００が、アウトバウンド予測システム３０１を含むシステムの例示的な実施形態を示している。アウトバウンド予測システム３０１は、図１Ａのシステム１００内の１つまたは複数のシステムに関連付けることができる。例えば、アウトバウンド予測システム３０１は、ＳＣＭシステム１１７の一部として実装されてよい。アウトバウンド予測システム３０１を、いくつかの実施形態においては、各々のＦＣ２００についての情報、ならびに他のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３、出荷および注文追跡システム１１１、および／またはＦＯシステム１１３）からの顧客の注文についての情報を処理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、アウトバウンド予測システム３０１は、ＦＣ間のＳＫＵの分配を表す情報を処理し、この情報をデータベース３０４などのデータベースに格納することができる１つまたは複数のプロセッサ３０５を含むことができる。したがって、アウトバウンド予測システム３０１の１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各々のＦＣに格納されたＳＫＵのリストを処理し、このリストをデータベース３０４に格納することができる。これに加え、あるいはこれに代えて、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各地域にマッピングされた郵便番号など、各地域に関連付けられた情報を処理することができる。例として、第１の地域が、第１の複数の郵便番号にマッピングされてよく、第１の複数の郵便番号に関連付けられたエリア内の第１の複数のＦＣを含むことができる。第２の地域が、第２の複数の郵便番号にマッピングされてよく、第２の複数の郵便番号に関連付けられたエリア内の第２の複数のＦＣを含むことができる。したがって、第１の複数のＦＣに収容された１つまたは複数の製品を、第１の地域の第１の複数の郵便番号のうちの１つまたは複数にルーティングすることができ、第２の複数のＦＣに収容された１つまたは複数の製品を、第２の地域の第２の複数の郵便番号のうちの１つまたは複数にルーティングすることができる。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各々の地域に関連付けられたこのタイプの情報を処理し、この情報をデータベース３０４に格納することができる。

さらに、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各々のＦＣに関する制約を記述する情報を処理し、この情報をデータベース３０４に格納することができる。例えば、特定のＦＣが、最大収容能力、サイズ、冷蔵の必要性、重量、またはその他のアイテムの要件に起因する特定のアイテムとの互換性、転送コスト、建物の制限、および／またはこれらの任意の組み合わせなどの制約を有する可能性がある。例えば、特定のアイテムが、或る１つのフルフィルメントセンターにのみ収容可能である一方で、他の特定のアイテムは、複数のフルフィルメントセンターに収容可能である。さらに他の実施形態においては、特定のフルフィルメントセンターが、特定の一連のアイテム（例えば、生鮮食品または冷凍食品）のみを収容するように設計されてよい。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各々のＦＣについてのこの情報ならびに関連情報（例えば、数量、サイズ、受領日、有効期限、など）を処理または検索し、この情報をデータベース３０４に格納することができる。

いくつかの実施形態においては、アウトバウンド予測システム３０１の１つまたは複数のプロセッサ３０５を、各々の地域にマッピングされた郵便番号の最適な分配を生成するようにさらに構成することができる。例として、１つまたは複数のプロセッサ３０５を、各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配を受信するように構成することができる。郵便番号の初期分配は、ランダムに生成されてよい。１つまたは複数のプロセッサ３０５が、初期分配についてシミュレーションモデルを使用してシミュレーションを実行し、各々のＦＣのアウトバウンドキャパシティ利用（ＯＣＵ）値を計算することができる。いくつかの実施形態においては、ＦＣのネットワークについて１つのアウトバウンドキャパシティ利用値を計算することができる。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、アウトバウンドキャパシティ利用値が所定のしきい値を超えるＦＣの数を決定し、決定された数のＦＣのうちの少なくとも１つを遺伝的アルゴリズムなどの最適化ヒューリスティックに供給して、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成することができる。次いで、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、最適化ヒューリスティックを使用し、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配に基づいて、各々の地域にマッピングされた郵便番号の最適な分配を生成することができる。いくつかの実施形態において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、生成された郵便番号の最適な分配に基づいて、複数のＦＣの間の顧客注文の割り付けを修正することもできる。したがって、シミュレーションモデルを使用してアウトバウンドプロセスをシミュレートして、郵便番号のさまざまな分配について、ＦＣネットワークの全体としてのアウトバウンドへの影響を評価することができる。シミュレーションモデルによって提供されるシミュレーションに基づいて、アウトバウンドキャパシティ利用値を計算するためのデータを得ることができる。遺伝的アルゴリズムなどの最適化ヒューリスティックを使用して、アウトバウンドキャパシティ利用値を最適化することができる。例えば、１つまたは複数のプロセッサ３０５が、最適化ヒューリスティックを使用して、最適なアウトバウンドキャパシティ利用値および最適なアウトバウンドキャパシティ利用値をもたらすＦＣへの郵便番号の最適な分配を得ることができる。上述のように、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、遺伝的アルゴリズムなどの最適化ヒューリスティックを使用して、最適なアウトバウンドキャパシティ利用値および郵便番号の最適な分配を得ることができる。例として、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、郵便番号の初期分配から２つの郵便番号をランダムに選択し、それぞれのＦＣにマッピングされた郵便番号を互いに入れ換えるように２つの郵便番号を交換することができる。次いで、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、この新たな郵便番号の分配について、シミュレーションモデルを使用してシミュレーションを実行して、この新たな郵便番号の分配のアウトバウンドキャパシティ利用値を計算することができる。これに加え、あるいはこれに代えて、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、郵便番号の初期分配から１つまたは複数の郵便番号をランダムに選択し、新しい値（例えば、新しい郵便番号）をランダムに割り当てることができる。次いで、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、この新たな郵便番号の分配について、シミュレーションモデルを使用してシミュレーションを実行して、この新たな郵便番号の分配のアウトバウンドキャパシティ利用値を計算することができる。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、最適化ヒューリスティックおよびシミュレーションモデルを使用してこれらのステップを繰り返し、最適なアウトバウンドキャパシティ利用値および最適なアウトバウンドキャパシティ利用値をもたらすＦＣへの最適な郵便番号の分配を得ることができる。

他の実施形態において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、顧客の注文および／またはＦＣ２００への対応するＳＫＵに関連付けられた製品について、予測されるアウトバウンドをデータベース３０４に格納することができる。いくつかの実施形態において、アウトバウンド予測システム３０１は、ネットワーク３０２を介してデータベース３０４から情報を取得することができる。データベース３０４は、情報を格納する１つまたは複数のメモリデバイスを含むことができ、１つまたは複数のメモリデバイスは、ネットワーク３０２を介してアクセスされる。例として、データベース３０４は、Ｏｒａｃｌｅ（商標）データベース、Ｓｙｂａｓｅ（商標）データベース、または他のリレーショナルデータベース、あるいはＨａｄｏｏｐシーケンスファイル、ＨＢａｓｅ、またはＣａｓｓａｎｄｒａなどの非リレーショナルデータベースを含むことができる。データベース３０４は、システム３００に含まれるものとして示されているが、代わりに、システム３００から離れて位置してもよい。他の実施形態において、データベース３０４は、最適化システム３０１に組み込まれてもよい。データベース３０４は、データベース３０４のメモリデバイスに格納されたデータの要求を受信および処理し、データベース３０４からデータを提供するように構成されたコンピューティングコンポーネント（例えば、データベース管理システム、データベースサーバ、など）を含むことができる。

システム３００は、ネットワーク３０２およびサーバ３０３をさらに含むことができる。アウトバウンド予測システム３０１、サーバ３０３、およびデータベース３０４は、ネットワーク３０２を介して互いに接続され、通信可能であってよい。ネットワーク３０２は、無線ネットワーク、有線ネットワーク、または無線ネットワークと有線ネットワークとの任意の組み合わせのうちの１つまたは複数であってよい。例えば、ネットワーク３０２は、光ファイバネットワーク、パッシブ光ネットワーク、ケーブルネットワーク、インターネットネットワーク、衛星ネットワーク、ワイヤレスＬＡＮ、グローバルシステム・フォア・モバイルコミュニケーション（「ＧＳＭ」）、パーソナルコミュニケーションサービス（「ＰＣＳ」）、パーソナルエリアネットワーク（「ＰＡＮ」）、Ｄ－ＡＭＰＳ、Ｗｉ－Ｆｉ、固定ワイヤレスデータ、ＩＥＥＥ ８０２．１１ｂ、８０２．１５．１、８０２．１１ｎ、および８０２．１１ｇ、あるいはデータの送受信のための任意の他の有線または無線ネットワークのうちの１つまたは複数を含むことができる。

さらに、ネットワーク３０２は、これらに限られるわけではないが、電話回線、光ファイバ、ＩＥＥＥイーサネット９０２．３、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、またはインターネットなどのグローバルネットワークを含むことができる。また、ネットワーク３０２は、インターネットネットワーク、無線通信ネットワーク、セルラーネットワーク、など、またはこれらの任意の組み合わせをサポートすることができる。ネットワーク３０２は、スタンドアロンネットワークとして動作し、あるいは互いに連携して動作する１つのネットワークまたは任意の数の上述した例示的なタイプのネットワークをさらに含むことができる。ネットワーク３０２は、通信可能に結合した１つまたは複数のネットワーク要素の１つまたは複数のプロトコルを利用することができる。ネットワーク３０２は、ネットワークデバイスの１つまたは複数のプロトコルの他のプロトコルへの変換または他のプロトコルからの変換が可能であってよい。ネットワーク３０２は単一のネットワークとして示されているが、１つまたは複数の実施形態によれば、ネットワーク３０２が、例えば、インターネット、サービスプロバイダのネットワーク、ケーブルテレビネットワーク、企業ネットワーク、およびホームネットワークなどの複数の相互接続されたネットワークを含んでよいことを、理解すべきである。

サーバ３０３は、ウェブサーバであってよい。サーバ３０３は、例えば、インターネットなどのネットワーク（例えば、ネットワーク３０２）を介して例えばユーザがアクセスすることができるウェブコンテンツを届けるハードウェア（例えば、１つまたは複数のコンピュータ）および／またはソフトウェア（例えば、１つまたは複数のアプリケーション）を含むことができる。サーバ３０３は、例えば、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ、ｓＨＴＴＰ）を使用してユーザと通信することができる。ユーザへと届けられるウェブページは、例えば、テキストコンテンツに加えて画像、スタイルシート、およびスクリプトを含むことができるＨＴＭＬ文書を含むことができる。

例えば、ウェブブラウザ、ウェブクローラ、またはネイティブモバイルアプリケーションなどのユーザプログラムが、ＨＴＴＰを使用して特定のリソースを要求することによって通信を開始でき、サーバ３０３が、そのリソースのコンテンツにて応答でき、そのリソースのコンテンツでの応答が不可能である場合には、エラーメッセージで応答することができる。さらに、サーバ３０３は、例えばファイルのアップロードを含むウェブフォームの送信をユーザにとって可能にできるように、ユーザからのコンテンツの受信を可能にし、あるいは容易にすることができる。さらに、サーバ３０３は、例えばＡｃｔｉｖｅ Ｓｅｒｖｅｒ Ｐａｇｅｓ（ＡＳＰ）、ＰＨＰ、またはその他のスクリプト言語を使用したサーバサイドスクリプトをサポートすることもできる。したがって、実際のサーバソフトウェアを変更せずに、サーバ３０３の動作を個別のファイルに記述することができる。

他の実施形態において、サーバ３０３は、充当されたアプリケーションをサポートするためのプロシージャ（例えば、プログラム、ルーチン、スクリプト）の効率的な実行に専用のハードウェアおよび／またはソフトウェアを含むことができるアプリケーションサーバであってよい。サーバ３０３は、例えば、Ｊａｖａアプリケーションサーバ（例えば、Ｊａｖａプラットフォーム、Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ（Ｊａｖａ ＥＥ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）の．ＮＥＴフレームワーク、ＰＨＰアプリケーションサーバ、など）を含む１つまたは複数のアプリケーションサーバフレームワークを備えることができる。種々のアプリケーションサーバフレームワークは、包括的なサービスレイヤモデルを含むことができる。サーバ３０３は、プラットフォーム自体によって定義されたＡＰＩを介して、例えばシステム１００を実装するエンティティにとってアクセス可能な一式のコンポーネントとして機能することができる。

別の実施形態において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、遺伝的アルゴリズムなどの最適化ヒューリスティックに対して、ビジネス制約などの１つまたは複数の制約を実装することが可能であってよい。制約は、例えば、各ＦＣの最大収容能力、各ＦＣに関するアイテムの互換性、ＦＣに関するコスト、または各ＦＣに関連する任意の他の特性を含むことができる。各ＦＣの最大収容能力は、各ＦＣに保持することができるＳＫＵの数に関する情報を含むことができる。各ＦＣに関するアイテムの互換性は、アイテムのサイズ、アイテムの重量、冷蔵の必要性、またはアイテム／ＳＫＵに関するその他の要件のために特定のＦＣに保持することができない特定のアイテムに関する情報を含むことができる。また、各ＦＣに関して建物の制限が存在し、各ＦＣに特定のアイテムは保持できるが、特定のアイテムは保持できないかもしれない。各ＦＣに関するコストは、ＦＣからＦＣへの転送コスト、クラスタ横断出荷コスト（例えば、複数のＦＣからのアイテムの出荷から生じる出荷コスト）、ＦＣ間のアイテムの在庫持ち合いから生じる出荷コスト、すべてのＳＫＵを１つのＦＣに持たせることに関係するユニットパーパーセル（ＵＰＰ）コスト、またはこれらの任意の組み合わせを含むことができる。

他の実施形態において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、効率を高めるために、遺伝的アルゴリズムなどの最適化ヒューリスティックの１つまたは複数の部分をキャッシュすることができる。例えば、最適化ヒューリスティックの１つまたは複数の部分をキャッシュすることにより、シミュレーションが生成されるたびにアルゴリズムのすべての部分を再実行する必要性を、なくすことができる。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、最適化ヒューリスティックのどの部分をキャッシュできるかを、各反復において有意な変化が存在するかどうかに基づいて決定することができる。例えば、シミュレーションが生成されるたびに、一部のパラメータは不変のままである一方で、他のパラメータは変化する可能性がある。したがって、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、最適化ヒューリスティックのうちのシミュレーションモデルの各反復において実質的に一定のままである部分を、キャッシュすることができる。いつも不変のままであるパラメータは、シミュレーションが生成されるたびに再実行される必要はない。したがって、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、これらの不変のパラメータをキャッシュすることができる。例えば、各ＦＣの最大収容能力は、シミュレーションが生成されるたびに変化することはないと考えられ、したがってキャッシュされてよい。他方で、シミュレーションごとに異なる可能性があるパラメータとして、例えば、顧客の注文プロファイル、地域全体の各ＳＫＵに対する顧客の関心、または収容モデルなどを挙げることができる。顧客の注文プロファイルは、全州的、地域的、または全国的なネットワークの全体における顧客の注文の挙動を指すことができる。例えば、顧客の注文プロファイルは、全州的、地域的、または全国的なネットワークの全体における顧客の注文の注文パターンを指すことができる。各ＳＫＵに対する顧客の関心は、全州的、地域的、または全国的なネットワークの全体における各アイテムについての顧客の需要の量を指すことができる。収容モデルは、各ＦＣにおけるピッキングゾーン２０９内の特定のスポットまたは保管ユニット２１０上の特定のスペースなど、特定のアイテムが配置される場所を示すモデルを指すことができる。収容モデルは、ＦＣごとに異なってよい。最適化ヒューリスティックの１つまたは複数の部分をキャッシュすることによって、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、効率を高め、処理能力を下げることができる。

いくつかの実施形態において、最適化ヒューリスティックに追加される別の制約は、各々のＦＣにおける顧客の需要を含むことができる。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各々のＦＣにおける注文履歴を調べることによって、各々のＦＣにおける顧客の需要を決定することが可能であってよい。他の実施形態において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各々のＦＣにおける顧客の需要をシミュレーションすることができる。例えば、各々のＦＣにおける注文履歴に少なくとも基づいて、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各々のＦＣにおける顧客の需要を予測および／またはシミュレーションすることができる。シミュレーションによる各々のＦＣにおける顧客の需要に少なくとも基づいて、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、ＳＫＵの割り付け、ＳＫＵのマッピング、および製品のアウトバウンドフローを最適化するために、ＦＣ間のＳＫＵの割り付けを修正することができる。

いくつかの実施形態では、ネットワーク内の地域にマッピングされた１つまたは複数の郵便番号も、１つまたは複数の制約を含み得る。したがって、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、１つまたは複数の郵便番号に関連する１つまたは複数の制約を決定し、その制約を最適化ヒューリスティックに適用して、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成することができる。例えば特定の郵便番号が特定の地域を介してのみアクセス可能であるという理由で、例えば特定の郵便番号が、特定の地域にのみマッピング可能であってよい。したがって、特定の郵便番号が常に特定の地域にマッピングされるように、最適化ヒューリスティックに制約を課すことができる。いくつかの実施形態において、例えば、最適化ヒューリスティックへの１つまたは複数の制約の適用は、１つまたは複数の制約を無視する郵便番号の１つまたは複数の追加の分配のうちの少なくとも１つを排除することを含むことができる。例えば、シミュレーションモデルの各反復によって各地域にマッピングされる郵便番号の１つ以上の追加の分配を生成するときに、上述の特定の郵便番号が特定の地域以外の地域にマッピングされる分配が存在する場合、それらの分配は制約を無視していると考えられる。したがって、特定の郵便番号に関する制約を無視する分配を排除して、それらの分配が、ＦＣ間の顧客の注文の割り付けを修正するために最終的に使用され得る郵便番号の最適な分配に取り入れられることがないようにすることができる。

図４は、本開示の実施形態による各地域（Ｒ_ｘ）にマッピングされた郵便番号の例示的な分配４００である。図４の分配４００を参照すると、例えば、地域Ｒ_１は郵便番号「１２５８９」にマッピングされてよく、地域Ｒ_２は郵便番号「１５８７９」にマッピングされてよく、地域Ｒ_３は郵便番号「１２５６８」にマッピングされてよく、以下同様である。

上述したように、初期分配４００はランダムに生成されてよい。すなわち、各地域（Ｒ_ｘ）にマッピングされる郵便番号を、ランダムに生成することができる。１つまたは複数のプロセッサ３０５を、シミュレーションモデルを使用して初期分配４００のシミュレーションを実行するように構成することができる。したがって、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各地域が分配４００の郵便番号にマッピングされるときに、アウトバウンドフローをシミュレーションすることができる。例えば、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、郵便番号の分配４００のシミュレーションを実行した後に、各地域の各ＦＣのアウトバウンドキャパシティ利用値を計算することができる。アウトバウンドキャパシティ利用値は、各ＦＣのアウトバウンドキャパシティに対するそのＦＣのアウトバウンドの比率を含むことができる。次いで、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数を決定することができる。所定のしきい値は、各ＦＣの最小アウトバウンドを含むことができる。

所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を有するＦＣの数を決定した後に、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、初期分配４００から一地域にマッピングされた郵便番号のうちの少なくとも１つを最適化ヒューリスティックに供給して、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成することができる。郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成する際に、例えば、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、一地域にマッピングされた郵便番号のうちの少なくとも１つを維持しつつ、分配４００内の他の地域にマッピングされた残りの郵便番号をランダムに変化させることができる。次いで、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各ＦＣのアウトバウンドキャパシティ利用値を再び計算し、郵便番号の新たな分配において所定のしきい値を超えるアウトバウンド利用値を有するＦＣの数を決定することができる。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、これらのステップを繰り返し、終了要件が満たされるまで郵便番号の追加の分配を生成することができる。例えば、終了要件は、所定のしきい値を上回るアウトバウンドキャパシティ利用値を有するＦＣの数が第２の所定のしきい値を超える場合に満たされてよい。すなわち、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、最適化ヒューリスティックを使用して、所定の数のＦＣが所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を有するまで、各地域にマッピングされる郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成するために、最適化ヒューリスティックへの供給を続けることができる。ひとたび所定のしきい値を上回るアウトバウンドキャパシティ利用値を有するＦＣの数が第２の所定のしきい値を超えると、優先値の分配４００は、各地域にマッピングされる郵便番号の最適な分配を構成することができる。次いで、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、生成された郵便番号の最適な分配を使用して、複数のＦＣ間の顧客の注文および／またはＳＫＵの割り付けを修正することができる。

図５は、アウトバウンド予測のための例示的な方法５００を示す流れ図である。この例示的な方法は、例として提示されている。図５に示される方法５００を、種々のシステムの１つまたは複数の組み合わせによって実行または実施することができる。以下で説明される方法５００は、例えば、図３に示されるとおりのアウトバウンド予測システム３０１によって実行されてよく、このシステムの種々の要素が、図５の方法の説明において参照される。図５に示される各ブロックは、例示的な方法５００における１つまたは複数のプロセス、方法、またはサブルーチンを表す。図５を参照すると、例示的な方法５００は、ブロック５０１から開始することができる。

ブロック５０１において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配を受信することができる。図４の分配４００などの郵便番号の初期分配が、ランダムに生成されてよい。各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配を受信した後に、方法５００は、ブロック５０２に進むことができる。ブロック５０２において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、シミュレーションモデルを使用して、初期分配のシミュレーションを実行することができる。例えば、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配に基づいて、製品のアウトバウンドフローをシミュレーションすることができる。例として、再び図４を参照すると、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、シミュレーションモデルを使用して、郵便番号１２５８９に届けられる顧客の注文が地域Ｒ_１のＦＣに収容されるとき、郵便番号１５８７９に届けられる顧客の注文が地域Ｒ_２のＦＣに収容されるとき、および郵便番号１２５６８に届けられる顧客の注文が地域Ｒ_３のＦＣに収容されるときの製品のアウトバウンドフローをシミュレーションすることができる。顧客の注文がこのように異なる地域のＦＣに割り付けられるとき、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各々の地域の各々のＦＣのパフォーマンスを決定することができる。

初期分配４００のシミュレーションの実行時に各々のＦＣのパフォーマンスを決定するために、方法５００は、ブロック５０３に進むことができ、ブロック５０３において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各々のＦＣのアウトバウンドキャパシティ利用（ＯＣＵ）値を計算することができる。上述のように、ＯＣＵ値は、各々のＦＣのアウトバウンドキャパシティに対するそのＦＣのアウトバウンドの比率を含むことができる。例として、各々のＦＣのＯＣＵ値は、約０．０１～約１の範囲であってよい。各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配に基づいて各々のＦＣのＯＣＵ値を計算した後に、方法５００は、ブロック５０４に進むことができる。ブロック５０４において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、所定のしきい値を超えるＯＣＵ値を含むＦＣの数を決定することができる。所定のしきい値は、各ＦＣの最小アウトバウンドを含むことができる。

所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を有するＦＣの数を決定した後に、方法５００は、ブロック５０５に進むことができる。ブロック５０５において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、遺伝的アルゴリズムなどの最適化ヒューリスティックに、分配４００などの初期分配からの一地域にマッピングされた郵便番号のうちの少なくとも１つを供給して、郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成することができる。

郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成する際に、例えば、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、一地域にマッピングされた郵便番号のうちの少なくとも１つを維持しつつ、分配４００内の他の地域にマッピングされた残りの郵便番号をランダムに変化させることができる。次いで、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各ＦＣのアウトバウンドキャパシティ利用値を再び計算し、郵便番号の新たな分配において所定のしきい値を超えるアウトバウンド利用値を有するＦＣの数を決定することができる。１つまたは複数のプロセッサ３０５は、これらのステップを繰り返し、終了要件が満たされるまで郵便番号の追加の分配を生成することができる。例えば、終了要件は、所定のしきい値を上回るアウトバウンドキャパシティ利用値を有するＦＣの数が第２の所定のしきい値を超える場合に満たされてよい。例えば、第２の所定のしきい値は、所定の数のＦＣを含むことができる。すなわち、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、所定の数のＦＣが所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を有するまで、各地域にマッピングされる郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成するために、最適化ヒューリスティックへの供給を続けることができる。例えば、所定の数のＦＣは、ネットワーク内のＦＣの約７０％～１００％の間の値を含むことができる。

ひとたび所定のしきい値を上回るアウトバウンドキャパシティ利用値を有するＦＣの数が第２の所定のしきい値を超えると、方法５００は、ブロック５０６に進むことができる。ブロック５０６において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、最適化ヒューリスティックを使用して、各々の地域にマッピングされる郵便番号の最適な分配を生成することができる。例えば、郵便番号の最適な分配は、生成された郵便番号の分配のうち、所定のしきい値を上回るアウトバウンドキャパシティ利用値を有するＦＣの数が第２の所定のしきい値を超えるような分配を含むことができる。例えば、各々の地域にマッピングされる郵便番号の最適な分配は、終了要件を満たす生成された郵便番号の分配を含むことができる。

郵便番号の最適な分配を生成した後に、方法５００は、ブロック５０７に進むことができる。ブロック５０７において、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、各地域にマッピングされた郵便番号の生成された最適な分配を使用して、複数のＦＣ間の顧客の注文の割り付けを修正することができる。例えば、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、顧客の各注文に関連付けられた配達アドレスおよび各地域にマッピングされた郵便番号の生成された最適な分配に基づいて、顧客の注文をＦＣに割り当てることができる。例として、未解決の注文書が、生成された郵便番号の最適な分配において第１の地域にマッピングされる特定の郵便番号に関連付けられた配達アドレスを有する場合、１つまたは複数のプロセッサ３０５は、この未解決の注文書を、この未解決の注文書の１つまたは複数の製品が第１の地域のＦＣに収容され得るように、第１の地域に割り当てることができる。

本開示を、本開示の特定の実施形態を参照して提示および説明してきたが、本開示を、修正を必要とせずに、他の環境において実施できることを、理解できるであろう。以上の説明は、例示の目的で提示されている。以上の説明は、すべてを網羅するものではなく、開示された正確な形態または実施形態に限定されない。本明細書を検討し、開示された実施形態を実施することで、修正および調整が当業者にとって明らかであろう。さらに、本開示の実施形態の態様は、メモリに格納されるものとして説明されているが、これらの態様を、例えばハードディスクまたはＣＤ－ＲＯＭなどの二次記憶デバイス、あるいは他の形態のＲＡＭまたはＲＯＭ、ＵＳＢ媒体、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）、または他の光ドライブ媒体などの他の種類のコンピュータ可読媒体に格納してもよいことを、当業者であれば理解できるであろう。

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。さまざまなプログラムまたはプログラムモジュールが、当業者に知られた技術のいずれかを使用して作成可能であり、あるいは既存のソフトウェアに関連して設計可能である。例えば、プログラム部分またはプログラムモジュールを、．Ｎｅｔ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ、．Ｎｅｔ Ｃｏｍｐａｃｔ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ（および、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ、Ｃ、などの関連の言語）、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ－Ｃ、ＨＴＭＬ、ＨＴＭＬ／ＡＪＡＸの組み合わせ、ＸＭＬ、またはＪａｖａアプレットを埋め込んだＨＴＭＬにて設計でき、あるいはこれらによって設計することができる。

さらに、例示的な実施形態を本明細書において説明してきたが、本開示に基づいて、同等の要素、修正、省略、（例えば、種々の実施形態にまたがる態様の）組み合わせ、調整、および／または変更を有するあらゆるすべての実施形態の範囲を、当業者であれば理解できるであろう。請求項中の限定事項は、請求項中で使用されている文言に基づいて広く解釈されるべきであり、本明細書に記載され、あるいは本出願の審査の最中に説明される実施例に限定されない。実施例を、排他的であると解釈すべきではない。さらに、開示された方法の各ステップは、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やり方で変更可能である。したがって、本明細書および実施例は、あくまでも例示として考慮されるように意図され、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。

Claims (18)

1. アウトバウンドの予測のためのコンピュータによって実現されるシステムであって、
   前記システムは、
   命令を格納したメモリと、
   前記命令を実行して、動作を行うように構成された少なくとも１つのプロセッサと、
   を備え、
   前記動作は、
   各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配を受け取ることと、
   シミュレーションモデルを使用して、前記初期分配のシミュレーションを実行することであって、前記シミュレーションの実行は、前記郵便番号の初期分配に基づいて顧客の注文の割り付けをシミュレーションすることを含むことと、
   各々の地域の各々のフルフィルメントセンター（ＦＣ）のアウトバウンドキャパシティ利用値を計算することであって、前記アウトバウンドキャパシティ利用値は、各ＦＣにより利用されるアウトバウンドキャパシティの割合を示すものであり、各々のＦＣのアウトバウンドキャパシティに対する各々のＦＣのアウトバウンドの比率を決定することによって計算される、前記計算することと、
   所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数を決定することと、
   郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成するために、前記所定のしきい値を超える前記アウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数が第２の所定のしきい値を超えるまで、最適化ヒューリスティックに、前記初期分配からの一地域にマッピングされた前記郵便番号のうちの少なくとも１つを供給することと、
   前記最適化ヒューリスティックを使用し、前記郵便番号の１つまたは複数の追加の分配に基づいて、各々の地域にマッピングされた郵便番号の最適分配を生成することと、
   前記生成された郵便番号の最適分配に基づいて、複数のＦＣの間の顧客の注文の割り付けを修正することと、
   を含む、システム。
2. 前記所定のしきい値は、各々のＦＣの最小アウトバウンドを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記最適化ヒューリスティックは、遺伝的アルゴリズムを含む、請求項１に記載のシステム。
4. 各々の地域にマッピングされた郵便番号の前記初期分配は、ランダムに生成される、請求項１に記載のシステム。
5. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記命令を実行して、前記最適化ヒューリスティックの少なくとも一部分をキャッシュ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。
6. 前記最適化ヒューリスティックの前記キャッシュされる一部分は、前記シミュレーションモデルの各々の実行において実質的に一定のままである少なくとも１つの制約を含む、請求項５に記載のシステム。
7. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記命令を実行して、
   前記郵便番号のうちの少なくとも１つに関連付けられた１つまたは複数の制約を決定することと、
   前記１つまたは複数の制約を前記最適化ヒューリスティックに適用して、前記郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成することと、
   を行うように構成されている、請求項１に記載のシステム。
8. 前記１つまたは複数の制約を前記最適化ヒューリスティックに適用することは、前記郵便番号の１つまたは複数の追加の分配のうち、前記１つまたは複数の制約を無視する少なくとも１つの追加の分配を除去することを含む、請求項７に記載のシステム。
9. 前記最適化ヒューリスティックは、少なくとも１つの制約を含み、前記制約は、前記ＦＣの各々における顧客の需要、前記ＦＣの最大収容能力、ＦＣとの互換性、またはＦＣ間の転送コストのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
10. アウトバウンドの予測のためのコンピュータによって実行される方法であって、
    前記方法は、
    各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配を受け取ることと、
    シミュレーションモデルを使用して、前記初期分配のシミュレーションを実行することであって、前記シミュレーションの実行は、前記郵便番号の初期分配に基づいて顧客の注文の割り付けをシミュレーションすることを含むことと、
    各々の地域の各々のフルフィルメントセンター（ＦＣ）のアウトバウンドキャパシティ利用値を計算することであって、前記アウトバウンドキャパシティ利用値は、各ＦＣにより利用されるアウトバウンドキャパシティの割合を示すものであり、各々のＦＣのアウトバウンドキャパシティに対する各々のＦＣのアウトバウンドの比率を決定することによって計算される、前記計算することと、
    所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数を決定することと、
    郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成するために、前記所定のしきい値を超える前記アウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数が第２の所定のしきい値を超えるまで、最適化ヒューリスティックに、前記初期分配からの一地域にマッピングされた前記郵便番号のうちの少なくとも１つを供給することと、
    前記最適化ヒューリスティックを使用し、前記郵便番号の１つまたは複数の追加の分配に基づいて、各々の地域にマッピングされた郵便番号の最適分配を生成することと、
    前記生成された郵便番号の最適分配に基づいて、複数のＦＣの間の顧客の注文の割り付けを修正することと、
    を含む方法。
11. 前記所定のしきい値は、各々のＦＣの最小アウトバウンドを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記最適化ヒューリスティックは、遺伝的アルゴリズムを含む、請求項１０に記載の方法。
13. 各々の地域にマッピングされた郵便番号の前記初期分配は、ランダムに生成される、請求項１０に記載の方法。
14. 前記最適化ヒューリスティックの少なくとも一部分をキャッシュすること
    をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
15. 前記最適化ヒューリスティックの前記キャッシュされる一部分は、前記シミュレーションモデルの各々の実行において実質的に一定のままである少なくとも１つの制約を含む、
    請求項１４に記載の方法。
16. 前記郵便番号のうちの少なくとも１つに関連付けられた１つまたは複数の制約を決定することと、
    前記１つまたは複数の制約を前記最適化ヒューリスティックに適用して、前記郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成することと、
    をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
17. 前記１つまたは複数の制約を前記最適化ヒューリスティックに適用することは、前記郵便番号の１つまたは複数の追加の分配のうち、前記１つまたは複数の制約を無視する少なくとも１つの追加の分配を除去することを含む、請求項１６に記載の方法。
18. アウトバウンドの予測のためのコンピュータによって実現されるシステムであって、
    前記システムは、
    命令を格納したメモリと、
    前記命令を実行して、動作を行うように構成された少なくとも１つのプロセッサと、
    を備え、
    前記動作は、
    各々の地域にマッピングされた郵便番号の初期分配を受け取ることであって、前記郵便番号の初期分配はランダムに生成されることと、
    シミュレーションモデルを使用して、前記初期分配のシミュレーションを実行することであって、前記シミュレーションの実行は、前記郵便番号の初期分配に基づいて顧客の注文の割り付けをシミュレーションすることを含むことと、
    各々のフルフィルメントセンター（ＦＣ）のアウトバウンドキャパシティ利用値を計算することであって、前記アウトバウンドキャパシティ利用値は、各ＦＣにより利用されるアウトバウンドキャパシティの割合を示すものであり、各々のＦＣのアウトバウンドキャパシティに対する各々のＦＣのアウトバウンドの比率を決定することによって計算される、前記計算することと、
    所定のしきい値を超えるアウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数を決定することと、
    前記郵便番号のうちの少なくとも１つに関連付けられた１つまたは複数の制約を決定することと、
    郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成するために、前記所定のしきい値を超える前記アウトバウンドキャパシティ利用値を含むＦＣの数が第２の所定のしきい値を超えるまで、遺伝的アルゴリズムに、前記初期分配からの一地域にマッピングされた前記郵便番号のうちの少なくとも１つを供給することであって、１つまたは複数の制約は、前記郵便番号の１つまたは複数の追加の分配を生成するための前記遺伝的アルゴリズムに適用されることと、
    前記遺伝的アルゴリズムを使用し、前記郵便番号の１つまたは複数の追加の分配に基づいて、各々の地域にマッピングされた郵便番号の最適分配を生成することと、
    前記生成された郵便番号の最適分配に基づいて、複数のＦＣの間の顧客の注文の割り付けを修正することと、
    を含む、システム。

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