JP7209017B2 - 在庫切れアイテムのインテリジェントな予測および先を見越した再注文のためのコンピュータ実施方法 - Google Patents

在庫切れアイテムのインテリジェントな予測および先を見越した再注文のためのコンピュータ実施方法 Download PDF

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Description

[0001] 本開示は、一般に、在庫切れアイテムを予測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。本開示の実施形態は、在庫切れ状態の原因を決定するためにフルフィルメントセンタに格納されたアイテムに関連する情報について決定木を実行することによって在庫切れアイテムを予測するための発明的および非従来型のシステムに関する。
[0002] フルフィルメントセンタ（ＦＣ）は、注文が行われるとすぐに消費者の注文を履行し、運送業者が貨物を受け取ることができるように作業するため、毎日数百万を超える製品に遭遇する。ＦＣ内の在庫を管理するための作業は、ＦＣが消費者の注文を受け取るとすぐに製品を迅速に出荷できるように、製品の注文と注文された製品の在庫を含むことができる。現在の既存のＦＣおよびＦＣの在庫管理のためのシステムは、製品の需要を予測するように構成されているが、製品の需要予測に欠陥があるために、消費者の注文量よりも少ない製品を購入してＦＣの在庫がなくなると、一般的な問題が発生する。例えば、目的の製品を購入するために、消費者がＦＣに関連する小売業者に関連するＷｅｂサイトにアクセスするが、消費者は目的の製品が在庫切れであることが分かる。これは売上の損失と顧客満足度の低下につながり、不満のある消費者からのレビューは他のバイヤーからの潜在的な売上を思いとどまらせる可能性がある。
[0003] このような問題を軽減するために、従来の在庫管理システムは、在庫切れの理由を判断することにより、製品の需要の予測を改善する。例えば、システムは、在庫切れ状態に関連する１つまたは複数の発生を記録して、在庫切れ状態の理由を判断する。これらのシステムは在庫切れの理由を効率的に判断しようとするが、そのプロセスは手動であり一貫性がない。
[0004] したがって、在庫切れ状態の原因を特定することによって在庫切れアイテムを予測するための改善された方法およびシステムが必要である。
[0005] 本開示の一態様は、命令を格納するメモリと、在庫切れアイテムに関連する履歴情報に対して決定木を実行することにより在庫切れアイテムを予測し、予測に基づいてさらにアイテムを要求するために、在庫切れアイテムの供給業者に連絡するための方法を実行する命令を実行するようにプログラムされた少なくとも１つのプロセッサと、を含むシステムに関する。本方法は、フルフィルメントセンタのアイテムに関連する情報を格納するシステムから、在庫切れアイテムに関連する延長された期間にわたって収集された情報を受信することと、受信した情報に対して決定木を実行することによって在庫切れ状態の原因を決定し、決定木は複数の条件を含むことと、決定された原因に基づいてアイテムの在庫切れ状態を予測することと、を含む。本方法は、予測に基づいてさらにアイテムを要求するために、在庫切れアイテムの供給業者に連絡することをさらに含む。
[0006] 本開示の別の態様は、在庫切れアイテムに関連する履歴情報に対して決定木を実行することにより在庫切れアイテムを予測し、予測に基づいてさらにアイテムを要求するために、在庫切れアイテムの供給業者に連絡するための方法に関する。本方法は、フルフィルメントセンタのアイテムに関連する情報を格納するシステムから、在庫切れアイテムに関連する延長された期間にわたって収集された情報を受信することと、受信した情報に対して決定木を実行することによって在庫切れ状態の原因を決定し、決定木は複数の条件を含むことと、決定された原因に基づいてアイテムの在庫切れ状態を予測することと、を含む。本方法は、予測に基づいてさらにアイテムを要求するために、在庫切れアイテムの供給業者に連絡することをさらに含む。
[0007] 本開示のさらに別の態様は、命令を格納するメモリと、在庫切れアイテムに関連する履歴情報に対して決定木を実行することにより在庫切れアイテムを予測し、予測に基づいてさらにアイテムを要求するために、在庫切れアイテムの供給業者に連絡するための方法を実行する命令を実行するようにプログラムされた少なくとも１つのプロセッサと、を含むシステムに関する。本方法は、フルフィルメントセンタのアイテムに関連する情報を格納するシステムから、在庫切れアイテムに関連する延長された期間にわたって収集された情報および限られた数の条件を受信することを含む。受信した情報と限られた数の条件に基づいて、システムは受信した情報に対して決定木を実行することによって在庫切れ状態の原因を決定し、決定木は限られた数の条件を含み、決定された原因に基づいてアイテムの在庫切れ状態を予測する。システムは、予測に基づいてさらにアイテムを要求するために、在庫切れアイテムの供給業者に連絡することができる。
[0008] 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。
[0009] 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である。 [0010] 図１Ｂ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検索要求を満たす１つまたは複数の検索結果を含むサンプル検索結果ページ（ＳＲＰ）を示す図である。 [0011] 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サンプル単一表示ページ（ＳＤＰ）を示す図である。 [0012] 図１Ｄは、開示された実施形態に一致する、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である。 [0013] 図１Ｅ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、購入および出荷に関する情報と共に仮想ショッピングカートからのアイテムを含むサンプル注文ページを示す図である。 [0014] 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。 [0015] 図３Ａは、開示された実施形態と一致する、サプライチェーン管理システム上で決定木を実行することによってアイテムの在庫切れ状態を予測するための例示的な方法を示す図である。 [0016] 図３Ｂは、開示された実施形態と一致する、決定木を実行することによって在庫切れ状態の原因を決定するための例示的な方法を示す図である。 [0017] 図４Ａは、アイテムの在庫切れ状態に関連するデータを含む例示的な表を示す図である。 [0018] 図４Ｂは、各条件の純度を測定し、最も高い純度を有する条件を選択するための例示的な方法を示す図である。 図４Ｃは、各条件の純度を測定し、最も高い純度を有する条件を選択するための例示的な方法を示す図である。 [0019] 図４Ｄは、複数の条件を含む例示的な決定木を示す図である。 [0020] 図５Ａは、開示された実施形態と一致する、サプライチェーン管理システム上で在庫切れの根本原因計算アルゴリズムまたは決定木構築アルゴリズムを実行することによって在庫切れの理由を解析するための例示的な方法を示す図である。 [0021] 図５Ｂは、開示された実施形態と一致する、在庫切れの根本原因計算アルゴリズムを実行することによって在庫切れの理由を解析するための例示的な方法を示す図である。 [0022] 図５Ｃは、開示された実施形態と一致する、サプライチェーン管理システム上で決定木構築アルゴリズムを実行することによって在庫切れの理由を解析するための例示的な方法を示す図である。 [0023] 図６Ａは、在庫切れの根本原因計算アルゴリズムを実行することによって在庫切れの理由を解析するための例示的な表を示す図である。 図６Ｂは、在庫切れの根本原因計算アルゴリズムを実行することによって在庫切れの理由を解析するための例示的な表を示す図である。 図６Ｃは、在庫切れの根本原因計算アルゴリズムを実行することによって在庫切れの理由を解析するための例示的な表を示す図である。 図６Ｄは、在庫切れの根本原因計算アルゴリズムを実行することによって在庫切れの理由を解析するための例示的な表を示す図である。
[0024] 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、同一の符号が使用される。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、および他の実施態様が可能である。例えば、置換、追加、または修正が図面に示す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、あるいは互いに並行して非依存ステップを実行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。
[0025] 本開示の実施形態は、決定木を実行することによってアイテムの在庫切れ状態を予測するように構成されたコンピュータ実装システムおよび方法に関する。開示された実施形態は、アイテムの在庫切れ状態を予測することによってフルフィルメントセンタでアイテムの先を見越した注文を可能にする革新的な技術的特徴を提供し、その予測は、アイテムに関連する情報に対して決定木を実行することによって達成される。例えば、開示された実施形態は、フルフィルメントセンタ内のアイテムに関連する情報を格納するシステムから受信した情報に対して決定木を実行することによって在庫切れ状態の原因の決定を可能にし、決定された原因に基づいてアイテムの在庫切れ状態の予測を可能にし、その予測に基づいてさらにアイテムを要求するために、在庫切れアイテムの供給業者への要求の効率的送信を可能にする。
[0026] 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、倉庫管理システム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。
[0027] いくつかの実施形態では、ＳＡＴシステム１０１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。
[0028] 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は、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は、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。
[0029] 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、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は、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は、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。
[0030] 図１Ｂ、図１Ｃ、図１Ｄ、および図１Ｅによって示される例示的な一組のステップは、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）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。いくつかの実施形態では、ＰＤＤ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）。
[0031] 外部フロントエンドシステム１０３は、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。
[0032] 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。
[0033] 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。
[0034] 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。
[0035] 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。いくつかの実施形態では、カートページは、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、カートページは、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。
[0036] 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、注文ページ（例えば、図１Ｅ）を発生することができる。いくつかの実施形態では、注文ページは、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、注文ページをユーザデバイスへ送信することが可能である。
[0037] ユーザデバイスは、注文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、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。
[0038] 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、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。
[0039] いくつかの実施形態では、内部フロントエンドシステム１０５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は、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。
[0040] いくつかの実施形態では、内部フロントエンドシステム１０５は、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は、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は、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。
[0041] いくつかの実施形態では、輸送システム１０７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、輸送システム１０７は、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は、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、配送作業員は、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システム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。いくつかの実施形態では、輸送システム１０７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。
[0042] 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）。
[0043] いくつかの実施形態では、輸送システム１０７は、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。輸送システム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。
[0044] いくつかの実施形態では、売り手ポータル１０９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。
[0045] 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。
[0046] 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は、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、輸送システム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システム１１１は、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、倉庫管理システム（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ＷＭＳ１１９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。
[0047] いくつかの実施形態では、フルフィルメント(履行)最適化（ＦＯ）システム１１３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。
[0048] 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。いくつかの実施形態では、ＰＤＤ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。
[0049] いくつかの実施形態では、ＦＯシステム１１３は、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は、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。
[0050] いくつかの実施形態では、フルフィルメントメッセージングゲートウェイ１１５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、ＷＭＳ１１９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することができる。
[0051] いくつかの実施形態では、サプライチェーン管理（ＳＣＭ）システム１１７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。
[0052] いくつかの実施形態では、倉庫管理システム（ＷＭＳ）１１９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、ＷＭＳ１１９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、ＷＭＳ１１９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／ＰＤＡ１１９Ｂ、コンピュータ１１９Ｃなどのデバイス）。ＷＭＳ１１９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。
[0053] いくつかの実施形態では、ＷＭＳ１１９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。
[0054] いくつかの実施形態では、ＷＭＳ１１９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、ＷＭＳ１１９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、ＷＭＳ１１９は、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。
[0055] 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、ＦＭＧ１１５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。
[0056] いくつかの実施形態では、フルフィルメントセンタ自動システム（ＦＣ認証）１２３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は、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。
[0057] いくつかの実施形態では、労働管理システム（ＬＭＳ）１２５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、ＬＭＳ１２５は、ＦＣ認証１２３、ＷＭＡ１１９、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。
[0058] 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つ以上は、データセンタ、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。
[0059] 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。
[0060] 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ＦＣ２００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。
[0061] 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は、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。
[0062] 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ＦＣ２００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。
[0063] 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ＦＣ２００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は、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は、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。
[0064] 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ＷＭＳ１１９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。
[0065] 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。
[0066] 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、ＦＣ２００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。
[0067] 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ＦＣ２００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は、（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。
[0068] いくつかの実施形態では、キャンプゾーン２１５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ＦＣ２００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ＦＣ２００の一部を形成することができる。
[0069] 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は、（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。
[0070] 本開示の一態様によれば、在庫切れ状態を予測するためのコンピュータ実装システムは、命令を格納する１つまたは複数のメモリデバイスと、動作を実行するための命令を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサと、を含むことができる。在庫切れ状態は、在庫切れ（ＯＯＳ）の根本原因計算アルゴリズム、決定木構築アルゴリズム、または在庫切れアイテムに関連する履歴情報に対する決定木を実行することによって予測または解析され得る。いくつかの実施形態では、開示された機能およびシステムは、ＳＣＭシステム１１７の一部として実装され得る。好ましい実施形態は、開示された機能およびシステムをＳＣＭシステム１１７に実装することを含むが、当業者は、他の実施態様が可能であることを理解するであろう。
[0071] 在庫の利用可能性は、サプライチェーンの注文と在庫の補充に関連する１つまたは複数の要因によって決定され得る。例えば、要因は、商業的決定によるエラーまたは間違い、供給業者による欠陥、アイテムの注文による欠陥、およびフルフィルメントセンタによる欠陥であり得る。要因は、在庫切れ状態の１つまたは複数の根本原因を含んでもよい。例えば、商業的決定によるエラーまたは間違いは、陳腐化した確認および戦略的決定などの根本原因を含む場合があり、供給業者による欠陥は、非配送および個数不足を含む場合があり、アイテムの注文による欠陥は、推奨注文数量の少なさおよび売上の急増を含む場合があり、フルフィルメントセンタによる欠陥は、アイテムの受け取りの遅れおよびアイテムの収納の遅れを含む場合がある。根本原因は、優先順位によって決定木に配置されてもよい。優先順位は静的ルールによって決定されてもよい。例えば、根本原因の優先順位を決定するための静的ルールが外部の問題よりも内部の問題を優先する場合には、フルフィルメントセンタからの欠陥に関連する根本原因は、供給業者からの欠陥に関連する根本原因よりも優先される。
[0072] 図３Ａは、ＳＣＭシステム１１７上で決定木を実行することによってアイテムの在庫切れ状態を予測するための例示的な方法３００を示している。本方法またはその一部は、ＳＣＭシステム１１７によって実行され得る。例えば、システムは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると図３Ａに示すステップをシステムに実行させる命令を格納するメモリと、を含むことができる。
[0073] ステップ３０１において、ＳＣＭ１１７は、ＦＯシステム１１３から在庫切れアイテムに関連する情報を受信することができる。図１Ａに関して上で説明したように、ＦＯシステム１１３は、フルフィルメントセンタ２００に格納されたアイテムに関連する情報を格納することができる。格納された情報はまた、在庫切れ状態を引き起こす１つまたは複数の条件を含むことができる。例えば、在庫切れ状態を引き起こす条件は、限定はしないが、アイテムの需要予測の予測が低いこと、アイテムの未実行の購入注文、購入注文書が発行されたが、フルフィルメントセンタがまだ受け取っていないこと、在庫切れアイテムの供給業者が注文された数量を配送できなかったこと、在庫切れ商品の欠陥、および在庫切れアイテムに関連する購入注文のキャンセルを含むことができる。フルフィルメントセンタに保管されているアイテムの数量がゼロ（在庫切れ）に達すると、ＦＯシステム１１３は、アイテムに関連する情報をＳＣＭシステム１１７に送信して、在庫切れ状態の原因を決定することができる。送信された情報は延長された期間にわたって収集された。例えば、ＦＯシステム１１３は、図４Ａ（以下でさらに説明する）の例示的な表４００をＳＣＭシステム１１７に送信することができる。例示的な表４００は、在庫切れ状態を引き起こす１つまたは複数の条件、ならびにアイテムが所与の日に在庫切れであったかどうかに関連する情報を含むことができる。例示的な表４００に提示された情報は、１０日間にわたって収集された。例示的な表４００は、１０日間にわたって収集された３つの条件およびデータのみを提示するが、当業者は、他の構成が可能であることを理解するであろう。
[0074] ステップ３０２において、ＳＣＭシステム１１７は、受信した情報に対して決定木を実行することによって在庫切れ状態の原因を決定することができ、決定木は複数の条件を含む。ステップ３０２は、図３Ｂのステップ３１１に関してさらに説明される。ステップ３１１（図３Ｂ）において、ＳＣＭシステム１１７は、条件の数を制限することができる。条件の数は、決定木の根元から葉までの最長経路の長さを指すことができる。例えば、図４Ｄ（以下でさらに説明される）に示すように、決定木４５０は、根元（低予測？）から葉（未実行購入注文の下で在庫切れまたは非在庫切れ）までの最長経路の長さを表す３つの条件を含む。条件の数を制限すると、決定木の過剰適合を減らすのに役立つ場合があり、過剰適合は、データを適切に一般化しない過度に複雑な決定木を作成することによって発生する。
[0075] ステップ３１２において、ＳＣＭシステム１１７は、各条件の純度を測定することができる。純度は、条件が決定木を分割した後にアイテムが在庫切れになるかどうかについての確実性を提供することができる。例えば、図４Ａに示すように、アイテムは、過去１０日間にわたって６日間在庫切れであった。図４Ｂでは、条件４１０、４１１、４１２のそれぞれの純度が測定される。例えば、条件４１０は、アイテムが低く予測されたとき、アイテムは常に在庫切れであったので、純粋なセット（３はい－Ｄ３、Ｄ７、およびＤ１０の日に在庫切れ／０いいえ－非在庫切れ）を有する。純粋なセットは、在庫切れ状態の発生について完全な確実性を提供する。純度は対称でなければならない。例えば、４在庫切れ／０非在庫切れを含む条件は、０在庫切れ／４非在庫切れと同じくらい「純粋」である。条件４１０とは異なり、条件４１１、４１２は純粋なセットをもたらさないので、ステップ３１３において、ＳＣＭシステム１１７は、最も高い純度を有する条件である条件４１０を選択することができる。選択された条件（例えば、条件４１０）は、決定木を分割することができる。ＳＣＭ１１７は、選択された条件を格納して、決定木をデータ構造にさらに分割することができる。
[0076] ステップ３１４において、ＳＣＭシステム１１７は、残りの各条件の純度を測定し、最も高い純度を有する条件を選択した後に、すべての条件が決定木を分岐に分割するかどうかを決定することができる。すべての条件が決定木を分岐に分割しない場合には、ステップ３１２で、ＳＣＭシステム１１７は、残りの各条件の純度を測定することができる。例えば、図４Ｃに示すように、ＳＣＭ１１７は、図４Ｂにおいて最も高い純度の条件４１０を選択した後に、条件４１１、４１２の純度を測定することができる。さらなる例として、図４Ｃに示すように、アイテムは、３日間在庫切れであり、アイテムが低く予測されなかったときに４日間在庫切れではなかった。アイテムが低く予測されなかった日（Ｄ１、Ｄ２、Ｄ４、Ｄ５、Ｄ６、Ｄ８、およびＤ９の日）の中で、条件４１２は純粋なセットを有する（０はい－在庫切れ／２いいえ－Ｄ２およびＤ６の日に非在庫切れ）が、アイテムに関連する購入注文がキャンセルされなかったときに、アイテムが常に在庫切れではなかったためである。したがって、ＳＣＭシステム１１７は、条件４１０の後に木を分割する条件として条件４１２を選択し、決定木および決定木を分割する選択された条件を格納するデータ構造に条件４１２を格納することができる。図４Ｄに示すように、条件４１２は、条件４１０から分岐する決定木４５０を分割する。唯一の残りの条件として、条件４１１は、図４Ｄの例示的な決定木４５０における条件４１２の後に決定木を分割することができる。
[0077] すべての条件が決定木（例えば、図４Ｄの決定木４５０）を分岐に分割する場合には、ステップ３１５において、ＳＣＭシステム１１７は、決定木の根元から最長経路を形成する条件を見つけることによって、在庫切れ状態の原因を決定することができる。決定木の根元から最長経路を形成する条件は、在庫切れ状態の原因を表すことができる。例えば、図４Ｄに示すように、条件４１１（在庫切れアイテムに関連する購入注文は実行されなかった）は、決定木４５０の根元（条件４１０）からの最長経路を形成し、ＳＣＭ１１７は、在庫切れアイテムに関連する未実行購入注文がアイテムの在庫切れ状態の原因であると決定することができる。
[0078] 図３Ｂのステップ３１５の後に、プロセスは、図３Ａのステップ３０３に移動する。ステップ３０３において、ＳＣＭ１１７は、決定された原因に基づいて、アイテムの在庫切れ状態を予測することができる。
[0079] ステップ３０４において、ＳＣＭ１１７は、在庫切れアイテムの供給業者に連絡して、予測に基づいてより多くのアイテムを要求することができる。例えば、アイテムが在庫切れであると予測された場合には、ＳＣＭ１１７は、在庫切れアイテムの供給業者に連絡して、さらにアイテムを要求することができる。決定された原因がアイテムの未実行購入注文である場合には、ＳＣＭ１１７はまた、購入注文のステータスをチェックして、購入注文の未実行を防止することができる。
[0080] 図５Ａは、ＳＣＭシステム１１７上で在庫切れの根本原因計算アルゴリズムまたは決定木構築アルゴリズムを実行することによって在庫切れの理由を解析するための例示的な方法５００を示している。本方法またはその一部は、ＳＣＭシステム１１７によって実行され得る。例えば、システムは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると図５Ａに示すステップをシステムに実行させる命令を格納するメモリと、を含むことができる。
[0081] ステップ５０１において、ＳＣＭ１１７は、在庫切れの範囲を決定することができる。ＳＣＭ１１７は、ＦＯシステム１１３から在庫切れアイテムに関連する情報を受信することができる。図１Ａに関して上で説明したように、ＦＯシステム１１３は、フルフィルメントセンタ２００に格納されたアイテムに関連する情報を格納することができる。格納された情報は、フルフィルメントセンタに保管されたアイテムの数量がゼロ（在庫切れ）に達したときに在庫切れのアイテムのリスト（ＳＫＵ）を提供することができる。
[0082] ステップ５０２において、ＳＣＭ１１７は、データソースからステップ５０１で決定された在庫切れアイテムに関連する属性を決定することができる。データソースは、購入注文、受け取り時間と収納時間、マスターデータ、販売、注文サイクルなどからＳＫＵレベルのデータを提供することができる。データソースは、フルフィルメントセンタに保管されたアイテムに関連する情報を格納するＦＯシステム１１３を参照することができる。
[0083] ステップ５０３において、ＳＣＭ１１７は、ステップ５０１から決定された在庫切れアイテムのそれぞれの根本原因条件を決定することができる。例えば、ＳＣＭ１１７は、最初に決定されたアイテムは陳腐化した確認および戦略的決定などの商業的決定の誤りによって在庫切れになり、２番目に決定されたアイテムは、非配送および個数不足などの供給業者の欠陥により在庫切れになり、３番目に決定されたアイテムは、推奨注文数量の少なさおよび売上の急増などの注文アイテムの欠陥により在庫切れになり、４番目に決定されたアイテムは、アイテムの受け取りの遅れおよびアイテムの収納の遅れなどのフルフィルメントセンタの欠陥により在庫切れになったことを決定することができる。ＳＣＭ１１７は、ステップ５０２から決定された属性に基づいて、在庫切れアイテムを割り当てることができるカテゴリを決定することができる。
[0084] ステップ５０４において、ＳＣＭ１１７は、在庫切れの根本原因計算アルゴリズムを実行して、在庫切れの理由を解析することができる。ステップ５０４は、図５Ｂのステップ５１１に関してさらに説明される。
[0085] ステップ５１１（図５Ｂ）において、ＳＣＭ１１７は、単一の在庫切れの根本原因レベル階層を決定することができる。単一の在庫切れの根本原因は、ステップ５０２から決定されたデータソース内で、決定された在庫切れアイテム（ステップ５０１から）を見つけることによって決定される。例えば、図６Ａに示すように、リスト６０１は、ステップ５０１で決定された在庫切れアイテムのリストを提供し、データソース６０２は、購入注文のステータスコードなどのアイテムに関連する属性を提供する。ボックス６０３に示すように、ＳＣＭ１１７は、データソース６０２内のアイテム１０００２（図６ＡにＳＫＵＳＥＱ １０００２として示される）を見つけ、対応するＰＯステータスコード（新規ｓｋｕ）を単一の在庫切れの根本原因として割り当てることによって、単一の在庫切れの根本原因レベル階層を決定することができる。別の例では、ＳＣＭ１１７は、レベル１＿レベル１１、レベル１＿レベル１２、またはレベル２＿レベル２１を単一の在庫切れの根本原因として割り当てることができる。さらに、ＳＣＭ１１７は、決定された在庫切れアイテムに関連する決定されたデータソースに基づいて、異なる単一の在庫切れの根本原因を割り当てることができることが理解される。
[0086] ステップ５１２において、ＳＣＭ１１７は、在庫切れアイテムごとに在庫切れの根本原因のすべての理由レベルを結合することができる。理由レベルの各々は、ステップ５１１で決定される。例えば、図６Ｂに示すように、（符号６１１に示す）決定された各在庫切れアイテムの決定された在庫切れの根本原因は、符号６１２に示すように結合される。さらなる例として、アイテム１０００１の在庫切れ理由レベルであるレベル１およびレベル１１が結合されて、アイテム１０００１の在庫切れ状態の理由を提供する。結合された理由レベルは、その優先度によって表に配置されている。例えば、例示的な表６１２に示すように、理由レベルは、その優先度によって配置され、ここで、「新規ＳＫＵ」は最高の優先度に関連付けられ、「レベル２＿レベル２１」は最低の優先度に関連する。
[0087] ステップ５１３において、ＳＣＭ１１７は、各レベルの主な在庫切れの根本原因および在庫切れの理由を決定することができる。図６Ｃの階層ノード６２１に示すように、ＳＣＭ１１７は、各アイテムの在庫切れの主な理由として、階層ノードにおける最初のヌルではない理由を割り当てることができる。図６Ｃの階層ノード６２１に示されているように、レベル１＿レベル１１は、アイテム１０００１の在庫切れの主な理由として割り当てられている。表６２２は、在庫切れアイテムの決定された主な在庫切れの原因を提示する。ＳＣＭ１１７は、主な理由に基づいて在庫切れの理由をさらに解決することができる。例えば、図６Ｃの表６２３に示すように、ＳＣＭ１１７は、その主な理由レベル１＿レベル１１に基づいて、アイテム１０００１について、在庫切れの第１のレベルがレベル１であり、在庫切れの第２のレベルがレベル１１であると決定することができる。さらなる例として、レベル１は供給業者からの欠陥を指し、レベル１１は供給業者からの非配送を指すことができる。さらに、理由は、在庫切れ状態を引き起こすのに適した条件を含んでもよいことが理解される。
[0088] ステップ５１４において、ＳＣＭ１１７は、在庫切れアイテムごとに別の根本原因を表す追加の列を加えることができる。例えば、ＳＣＭ１１７は、ＳＫＵの説明、ＳＫＵバンドなどの情報を追加することができる。図６Ｃに示すように、ＳＣＭ１１７は、追加情報として、在庫切れアイテムごとにＳＫＵ名６２３を追加することができる。
[0089] 別の実施形態では、ＳＣＭ１１７は、（図５Ａの）ステップ５０５において、決定木構築アルゴリズムを実行して、在庫切れの理由を解析することができる。ステップ５０５は、図５Ｃのステップ５２１に関してさらに説明される。ステップ５２１において、ＳＣＭ１１７は、すべての非根元在庫切れ状態のリストを除外することができる。ステップ５０２から決定された属性は、条件が根元であるか根元でないかを説明する情報を含むことができる。例えば、ステップ５０３からの決定された根元条件が、決定された根元条件が根元であるという情報を含む場合には、その根元条件は根元であり、他の根元条件は非根元条件である。
[0090] ステップ５２２において、ＳＣＭ１１７は、非根元在庫切れ状態のフィルタリングされたリストからすべての葉のリストをフィルタリングすることができる。ステップ５０２から決定された属性は、条件が他の条件の親であるかどうかを説明する情報を含むことができる。例えば、ステップ５０３から決定された根元条件が、決定された根元条件が他の条件の親ではないという情報を含む場合には、その根元条件は葉である。
[0091] ステップ５２３において、ＳＣＭ１１７は、階層のリストを構築することができる。ＳＣＭ１１７は、ステップ５２２でフィルタリングされた各葉条件の親条件を決定することができる。親条件は、各葉条件についてステップ５０２から決定された属性に含まれる。親条件が決定されると、ＳＣＭ１１７は、決定された親条件を、対応する葉条件に新しい葉条件として追加することができる。
[0092] ステップ５２４において、ＳＣＭ１１７は、すべての階層の最後のノードが根元であるかどうかを決定することができる。すべての階層の最後のノードが根元でない場合には、ＳＣＭ１１７は、ステップ５２５で、各階層の最後の決定木ノードの親を見つけて追加することができる。すべての階層の最後のノードが根元である場合には、ＳＣＭ１１７は、ステップ５２６で、階層リストを逆にすることができる。
[0093] 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よう。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であろう。さらに、開示された実施形態の態様はメモリに記憶されるものとして記載されているが、当業者はこれらの態様が２次記憶装置、例えば、ハードディスクまたはＣＤ ＲＯＭ、または他の形態の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他のタイプのコンピュータ可読媒体に格納されてもよいことを理解するであろう。
[0094] 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は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の中で、またはそれによって設計することができる。
[0095] 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、（例えば、様々な実施形態にわたる態様の）組み合わせ、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が可能である。請求項の限定は請求項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、本明細書にまたは出願手続中に記載されている実施例に限定されるものではない。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、真の範囲および趣旨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. システムであって、
    命令を格納する１つまたは複数のメモリデバイスと、
    動作を実行するために前記命令を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサと、を含み、前記動作は、
    フルフィルメントセンタのアイテムに関連する情報を格納するシステムから、在庫切れアイテムに関連する一定期間にわたって収集された情報を受信することと、
    前記受信した情報に対して決定木を実行することによって前記在庫切れ状態の原因を決定し、前記決定木は複数の条件を含むことと、
    前記決定された原因に基づいて前記アイテムの在庫切れ状態を予測することと、
    前記予測に基づいてさらにアイテムを要求するために、前記在庫切れアイテムの供給業者に連絡することと、を含む、システム。
  2. 決定木を実行することによって前記在庫切れ状態の原因を決定することは、
    各条件の純度を測定することと、
    決定木を分岐に分割する最も純度の高い条件を選択することと、
    前記選択した条件をデータ構造に格納することと、
    すべての条件が前記決定木を分岐に分割するまで、残りの各条件の純度を測定し、最も純度の高い条件を選択して、前記選択した条件に基づいて細分化された分岐を形成することを繰り返すことと、
    前記決定木の根元から最長の経路を形成する条件を見つけることにより、在庫切れ状態の原因を決定することと、を含む、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記動作は、純度を測定するためのいくつかの条件を制限することをさらに含む、請求項２に記載のシステム。
  4. 前記純度は、条件が決定木を分割した後に、アイテムが在庫切れであるかどうかについての確実性を提供する、請求項２に記載のシステム。
  5. 前記純度は対称的である、請求項２に記載のシステム。
  6. 前記一定期間は７日をカバーする、請求項１に記載のシステム。
  7. 在庫切れアイテムに関連する前記情報は、所与の日に前記在庫切れ状態を引き起こした少なくとも１つの原因を含む、請求項１に記載のシステム。
  8. 前記複数の条件は、前記在庫切れアイテムの購入の低い予測、未実行の購入注文、供給業者による未受領の購入注文、供給業者からの前記在庫切れアイテムの注文量の配送の欠陥、前記在庫切れアイテムの欠陥、およびキャンセルされた購入注文を含む、請求項１に記載のシステム。
  9. 前記動作は、前記在庫切れアイテムに関連する購入注文のステータスをチェックするために供給業者に連絡することをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
  10. 在庫切れ状態の原因を決定するための方法であって、
    少なくとも１つのプロセッサが、フルフィルメントセンタのアイテムに関連する情報を格納するシステムから、在庫切れアイテムに関連する一定期間にわたって収集された情報を受信することと、
    前記少なくとも１つのプロセッサが、前記受信した情報に対して決定木を実行することによって前記在庫切れ状態の原因を決定し、前記決定木は複数の条件を含むことと、
    前記少なくとも１つのプロセッサが、前記決定された原因に基づいて前記アイテムの在庫切れ状態を予測することと、
    前記少なくとも１つのプロセッサが、前記予測に基づいてさらにアイテムを要求するために、前記在庫切れアイテムの供給業者に連絡することと、を含む方法。
  11. 決定木を実行することによって前記在庫切れ状態の原因を決定することは、
    前記少なくとも１つのプロセッサが、各条件の純度を測定することと、
    前記少なくとも１つのプロセッサが、決定木を分岐に分割する最も純度の高い条件を選択することと、
    前記少なくとも１つのプロセッサが、すべての条件が前記決定木を分岐に分割するまで、残りの各条件の純度を測定し、最も純度の高い条件を選択して、前記選択した条件に基づいて細分化された分岐を形成することを繰り返すことと、
    前記少なくとも１つのプロセッサが、前記決定木の根元から最長の経路を形成する条件を見つけることにより、在庫切れ状態の原因を決定することと、を含む、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記少なくとも１つのプロセッサが、純度を測定するためのいくつかの条件を制限することをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記純度は、条件が決定木を分割した後に、アイテムが在庫切れであるかどうかについての確実性を提供する、請求項１１に記載の方法。
  14. 前記純度は対称的である、請求項１１に記載の方法。
  15. 前記一定期間は７日をカバーする、請求項１０に記載の方法。
  16. 在庫切れアイテムに関連する前記情報は、所与の日に前記在庫切れ状態を引き起こした少なくとも１つの原因を含む、請求項１０に記載の方法。
  17. 前記複数の条件は、前記在庫切れアイテムの購入の低い予測、未実行の購入注文、供給業者による未受領の購入注文、供給業者からの前記在庫切れアイテムの注文量の配送の欠陥、前記在庫切れアイテムの欠陥、およびキャンセルされた購入注文を含む、請求項１０に記載の方法。
  18. 前記少なくとも１つのプロセッサが、前記在庫切れアイテムに関連する購入注文のステータスをチェックするために供給業者に連絡することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
  19. システムであって、
    命令を格納する１つまたは複数のメモリデバイスと、
    動作を実行するために前記命令を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサと、を含み、前記動作は、
    フルフィルメントセンタのアイテムに関連する情報を格納するシステムから、在庫切れアイテムに関連する一定期間にわたって収集された情報および限られた数の条件を受信することと、
    前記受信した情報に対して決定木を実行することによって前記在庫切れ状態の原因を決定し、前記決定木は複数の条件を含むことと、
    前記決定された原因に基づいて前記アイテムの在庫切れ状態を予測することと、
    前記予測に基づいてさらにアイテムを要求するために、前記在庫切れアイテムの供給業者に連絡することと、を含む、システム。
  20. 決定木を実行することによって前記在庫切れ状態の原因を決定することは、
    各条件の純度を測定し、前記純度は、条件が決定木を分割した後に、アイテムが在庫切れであるかどうかについての確実性を提供することと、
    決定木を分岐に分割する最も純度の高い条件を選択することと、
    前記選択した条件をデータ構造に格納することと、
    すべての条件が前記決定木を分岐に分割するまで、残りの各条件の純度を測定し、最も純度の高い条件を選択して、前記選択した条件に基づいて細分化された分岐を形成することを繰り返すことと、
    前記決定木の根元から最長の経路を形成する条件を見つけることにより、在庫切れ状態の原因を決定することと、を含む、請求項１９に記載のシステム。
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