KR101853335B1 - 빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리방법 - Google Patents

빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리방법 Download PDF

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Abstract

빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리방법을 제시하며, 상품에 대한 온라인 주문이 이루어지고, 주문상품에 대한 운송정보를 제공하며, 주문상품에 대한 리뷰가 저장되는 쇼핑몰 서버; 택배회사 별로 각각 구비되어 상품에 대한 운송이력정보를 제공하는 택배사 서버; 및 상기 택배사 서버로부터 제공되는 상기 운송이력정보와, 상기 쇼핑몰 서버에서 제공되는 상기 주문상품에 대한 운송정보 또는 상기 주문상품에 대한 리뷰를 기반으로 상기 주문상품에 대한 배송사를 결정하고, 예상 배송기간을 결정하여 주문자에게 제공하는 배송서버를 포함한다.

Description

빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리방법{DELIVERY CONTROL SYSTEM AND METHOD USING BIG DATA}
본 명세서에서 개시되는 실시예들은 빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 택배사의 운송이력정보와 물품에 대한 리뷰정보 및 배송지역의 기상정보를 빅데이터로 분석하여 최적의 배송사를 선택함과 아울러 리스크를 감소시킬 수 있는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리벙법에 관한 것이다.
일반적으로, 온라인 쇼핑을 통해 상품을 주문할 경우에는 택배 시스템을 통해 주문상품이 소비자에게 제공되고 있다.
구체적으로, 기존의 택배 시스템은 온라인 쇼핑몰에서 주문이 이루어진 후 온라인 쇼핑몰에 등록되어 있는 각각의 소규모 업체 또는 쇼핑몰 업체가 전적으로 주문상품에 대한 배송업체를 결정하여 배송이 이루어지고 있다.
즉, 기존의 택배 시스템은 주문 상품에 대한 택배비용을 소비자가 지불함에도 불구하고 미리 계약된 택배업체가 배송을 하고 있기 때문에 택배사의 실제 고객에 대한 서비스도 또한 개선되고 있지 못하고 있는 실정이고, 오히려 택배를 발송하는 온라인의 소규모 업체와 택배 회사간에 음성적인 거래를 조장할 수 있는 여건이 다분히 형성되어 있다.
또한, 기존의 택배 시스템은 고객에게 예상 배송 기간을 정확하게 알려줄 수 없으며, 배송과정 중에 발생하는 리스크를 고객에게 즉시 알려줄 수 없는 문제점이 있다.
한편, 주문상품의 배송과정에서 불만사항이 발생할 경우, 고객은 물품의 구매가 이루어진 온라인 쇼핑몰에 주문상품에 대한 리뷰 등을 통해 불만을 제기하게 되는데, 온라인 쇼핑몰은 택배업체와 무관하기 때문에 상기와 같은 고객의 불만이 실제 택배 서비스의 품질 향상으로 이루어지기는 어려운 실정이다.
한편, 상품의 배송은 배송목적지의 거리에 주로 영향을 받게 되며, 또한 배송경로의 날씨에도 영향을 받게 된다.
예컨대, 제주와 같은 경우에는 기상 상황에 따라 항공기의 지연이나 취소 등으로 인하여 배송이 지연되는 리스크가 발생하게 되므로 고객의 배송일정에 차질을 일으키게 된다.
관련된 선행기술로써, 대한민국 공개특허공보 제10-2001-0038598호에 개시된 인터넷 쇼핑몰에서의 대리점을 이용한 택배방법이 있으나, 예상 배송 기간이나 배송과정 중의 리스크를 고객에게 알려주기에는 한계가 있다.
따라서 상술된 문제점을 해결하기 위한 기술이 필요하게 되었다.
한편, 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 복수의 택배사에 각각 기 저장된 운송이력정보를 수집하여 빅데이터로 분석함으로써 주문상품에 대해 최적의 배송사를 선택하고 예상 배송기간을 주문자에게 제공할 수 있는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리방법을 제시하는 데 목적이 있다.
또한, 본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 상품에 대해 기 저장된 리뷰정보를 빅데이터로 분석함으로써 배송사를 선택하기 위한 복합적인 기준을 제공할 수 있는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리방법을 제시하는 데 목적이 있다.
또한, 본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 배송경로의 기상정보를 수집하여 분석함으로써 예상 배송기간의 결정에 활용할 수 있으며, 결정된 예상 배송기간과 배송과정에서의 운송이력정보를 통해 리스크발생을 판단할 수 있는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리방법을 제시하는 데 목적이 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 빅데이터를 이용한 배송관리시스템의 일 실시예에 따르면, 상품에 대한 온라인 주문이 이루어지고, 주문상품에 대한 운송정보를 제공하며, 주문상품에 대한 리뷰가 저장되는 쇼핑몰 서버; 택배회사 별로 각각 구비되어 상품에 대한 운송이력정보를 제공하는 택배사 서버; 및 상기 택배사 서버로부터 제공되는 운송이력정보를 누적하여 누적된 운송이력정보와, 상기 쇼핑몰 서버에서 제공되는 상기 주문상품에 대한 운송정보 및 상기 주문상품에 대한 리뷰를 기반으로 상기 주문상품에 대한 배송사를 결정하고, 예상 배송기간을 결정하여 주문자에게 제공하는 배송서버를 포함한다.
또한, 상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 상기 배송서버의 일 실시예에 따르면, 상기 쇼핑몰 서버 및 상기 택배사 서버와 각각 통신하는 통신부; 상기 통신부를 매개로 상기 쇼핑몰 서버와 연결되어 상기 주문상품에 대한 운송목적지 정보를 수집하는 목적지 정보수집부; 상기 통신부를 매개로 상기 택배사 서버와 각각 연결되어 상기 택배서 서버에 기 저장된 상기 운송이력정보를 수집하는 운송이력 정보수집부; 상기 운송이력 정보수집부에 수집되는 상기 운송이력정보를 택배사별 및 지역별로 분류하여 누적 저장하는 운송이력 정보저장부; 상기 운송이력 정보저장부에 저장된 상기 운송이력정보 중 상기 목적지 정보수집부에 수집된 상기 운송목적지에 대응하는 지역의 운송이력정보를 추출하고, 상기 추출된 운송이력정보를 기반으로 배송소요시간이 짧은 순서로 택배사정보를 추출하는 운송정보추출부; 상기 운송정보추출부에서 추출된 택배사정보에 부합하는 택배회사를 상기 주문상품에 대한 배송사로 결정하는 배송사 결정부; 및 상기 운송정보추출부에서 추출된 운송이력정보에 대응하는 배송소요기간을 통해 예상 배송기간을 결정하고, 결정된 예상 배송기간을 상기 통신부를 매개로 고객에게 전송하는 예상 배송기간 알림부를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 상기 배송서버의 일 실시예에 따르면, 상기 배송서버는, 상기 통신부를 매개로 상기 쇼핑몰 서버와 연결되어 상기 주문상품에 대한 리뷰 정보를 수집하는 리뷰 정보수집부; 및 상기 리뷰 정보수집부에 수집되는 리뷰 정보 중 배송에 대한 리뷰 정보를 택배사별로 분류하고, 분류된 리뷰 정보를 기반으로 배송에 대한 만족도가 높은 순서로 택배사정보를 추출하는 리뷰정보추출부를 더 포함하고, 상기 배송사 결정부는, 상기 리뷰정보추출부에서 추출된 택배사정보와 상기 운송정보추출부에서 추출된 택배사정보를 조합하여 상기 주문상품에 대한 배송사를 결정할 수 있다.
또한, 상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 빅데이터를 이용한 배송관리방법의 일 실시예에 따르면, 배송관리시스템이 고객의 온라인 주문이 이루어지는 쇼핑몰 서버로부터 주문상품에 대한 운송정보를 수집하는 단계; 상기 배송관리시스템이 택배회사들의 택배사 서버로부터 기 저장된 운송이력정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 운송이력정보 중 상기 주문상품의 운송목적지에 대응하는 지역의 운송이력정보를 추출하여 배송소요기간이 짧은 순서로 택배사정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 택배사정보를 기반으로 상기 주문상품에 대한 배송사를 결정하는 단계; 및 상기 배송사로 결정된 택배회사의 운송이력정보를 기반으로 예상 배송기간을 결정하여 고객에게 전송하는 단계를 포함하여 수행될 수 있다.
또한, 상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 빅데이터를 이용한 배송관리방법의 일 실시예에 따르면, 상기 주문상품에 대한 운송정보를 수집하는 단계와 함께 수행되며, 상기 쇼핑몰 서버로부터 주문상품에 대해 저장된 리뷰 정보를 수집하는 단계; 및 상기 수집된 리뷰 정보 중 배송에 대한 리뷰 정보를 택배사별로 분류하고, 분류된 리뷰 정보를 기반으로 배송에 대해 만족도가 높은 순서로 택배사정보를 추출하는 단계를 더 포함하며, 상기 배송사를 결정하는 단계는, 상기 배송에 대해 만족도가 높은 순서의 택배사정보와, 상기 배송소요기간이 짧은 순서의 택배사정보를 조합하여 상기 주문상품에 대한 배송사를 결정할 수 있다.
전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 복수의 택배사 서버에 각각 기 저장된 운송이력정보를 빅데이터로 수집하여 배송소요기간이 짧은 순서의 택배사 정보를 추출하므로 주문상품에 맞는 최적의 배송사를 선택할 수 있고 오차를 최소화하여 예상 배송기간을 주문자에게 제공할 수 있는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리방법을 제시할 수 있다.
또한, 전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 쇼핑몰 서버에 저장된 상품에 대한 리뷰정보를 빅데이터로 분석하여 운송이력정보와의 조합을 통해 배송사를 결정하므로 배송에 대한 고객의 만족도를 다각도로 만족시킬 수 있는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리방법을 제시할 수 있다.
또한, 전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 배송경로 상의 기상정보를 수입하여 예상 배송기간의 결정에 활용하므로 좀 더 정확한 예상 배송기간을 제공할 수 있으며, 리스크발생을 신속하게 판단할 수 있는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템 및 배송관리방법을 제시할 수 있다.
개시되는 실시예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 개시되는 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 빅데이터를 이용한 배송관리시스템을 나타내는 구성도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 배송서버를 나타내는 블록도이다.
도 3 내지 도 5는 일 실시예에 따른 배송서버를 나타내는 블록도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 빅데이터를 이용한 배송관리방법을 나타내는 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 아래에서 설명되는 실시예들은 여러 가지 상이한 형태로 변형되어 실시될 수도 있다. 실시예들의 특징을 보다 명확히 설명하기 위하여, 이하의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서 자세한 설명은 생략하였다. 그리고, 도면에서 실시예들의 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 구성이 다른 구성과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐 아니라, '그 중간에 다른 구성을 사이에 두고 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성이 어떤 구성을 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 그 외 다른 구성을 제외하는 것이 아니라 다른 구성들을 더 포함할 수도 있음을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
일 실시예에 따른 빅데이터를 이용한 배송관리시스템은 도 1에 도시된 바와 같이 쇼핑몰 서버(10)와 택배사 서버(20) 및 배송버서(30)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 쇼핑몰 서버(10)는 상품에 대한 고객의 온라인 주문이 이루어지는 것으로, 주문상품에 대한 주문정보와 함께 주문상품에 대한 배송목적지와 같은 운송정보를 후술되는 배송서버(30)에 제공하는 구성요소이다.
이러한 쇼핑몰 서버(10)는 온라인 쇼핑을 위해 당업자에게 알려진 임의의 구성이 적용될 수 있다.
예컨대, 쇼핑몰 서버(10)는 주문자가 주문자 단말기(50) 및 통신망을 통해 온라인 접속하여 회원 신청을 받고 승인하는 기능과, 상품을 검색하고 주문할 수 있게 하는 기능과, 주문된 상품을 받기 위해 연락처와 결제번호를 입력하게 하는 기능과, 주문이 완료되면 주문 내용을 전자메일, 메신저, 휴대폰의 SMS, MMS 중에서 어느 하나 또는 복수로 주문자 단말기로 전송하여 주는 기능과, 주문정보 및 운송정보를 저장하고 배송서버(30)에 전송하는 기능을 가질 수 있다.
또한, 쇼핑몰 서버(10)는 기 주문자들에 의한 리뷰가 저장될 수 있다.
즉, 쇼핑몰 서버(10)는 해당 상품에 대해 먼저 구매했던 주문자들이 입력한 상품의 품질이나 상태 또는 배송에 대한 정보와 같은 리뷰정보가 저장될 수 있다. 여기서, 배송에 대한 리뷰정보는 배송의 속도에 대한 정보와 배송의 서비스 만족도에 대한 정보가 저장될 수 있다.
상기 택배사 서버(20)는 주문상품의 배송을 수행하는 택배회사에 구성되는 것으로, 복수의 택배회사 별로 각각 구비되어 후술되는 배송서버(30)에 온라인으로 연결되어 상품에 대한 운송이력정보를 제공할 수 있다.
이러한 택배사 서버(20)는 주문상품에 대한 운송이력정보는 물론 기 배송되었던 상품에 대한 배송지역이나 배송소요기간과 같은 운송이력정보가 저장될 수 있다.
상기 배송서버(30)는 전술한 택배사 서버(20)에서 제공되는 운송이력정보와 전술한 쇼핑몰 서버(10)에서 제공되는 주문상품에 대한 운송정보 또는 주문상품에 대한 리뷰정보를 기반으로 주문상품에 대한 배송사를 결정함과 아울러, 주문상품의 예상 배송기간을 결정하여 주문자에게 제공하는 구성요소이다.
이러한 배송서버(30)는 예컨대, 주문상품이 저장된 물류센터에 설치될 수 있으며, 쇼핑몰 서버(10) 및 택배서 서버(20)와 통신망을 통해 연결되어 연동될 수 있다.
예컨대, 도 2에 도시된 바와 같이 통신부(110), 목적지 정보수집부(120), 운송이력 정보수집부(130), 운송이력 저정보장부(140), 운송정보추출부(150), 배송사 결정부(160) 및 예상 배송기간 알림부(170)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 통신부(110)는 쇼핑몰 서버(10) 및 택배사 서버(20)와 각각 통신하는 것으로, 예컨대 와이파이 모듈이나 무선통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
여기서, 와이파이 모듈은 WiFi 방식으로 통신을 수행하며, 무선통신 모듈은 IEEE, 지그비, 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), LTE-A 등과 같은 다양한 통신 규격에 따라 통신을 수행하는 모듈을 의미한다. 여기서 지그비는 소형, 저전력 디지털 라디오를 이용해 개인 통신망을 구성하여 통신하기 위한 표준 기술로서, IEEE 802.15표준을 기반으로 만들어진 것을 의미할 수 있다.
상기 목적지 정보수집부(120)는 전술한 통신부(110)를 매개로 쇼핑몰 서버(10)와 연결되어 주문상품에 대한 운송정보 중 운송목적지 정보를 수집한다.
상기 운송이력 정보수집부(130)는 통신부(110)를 매개로 각각의 택배사 서버(20)와 연결되어 택배사 서버(20)에 저장된 상품에 대한 배송소요기간이나 배송지역, 배송시기, 지연발생정보 등의 운송이력정보를 수집한다.
상기 운송이력 정보저장부(140)는 수집된 각 택배회사의 운송이력정보를 분류하여 빅데이터로 저장하는 것으로, 수집된 운송이력정보를 택배사별 및 지역별로 분류하여 누적저장함으로써 운송이력정보에 대한 빅데이터를 구축할 수 있다.
즉, 운송이력 정보저장부(140)는 특정지역에서의 특정 택배회사의 배송소요기간이 얼마나 소요되는지를 누적하여 빅데이터를 구축할 수 있다.
상기 운송정보추출부(150)는 주문상품의 배송사를 결정하기 위하여 기준이 되는 택배사 정보를 추출하는 구성요소이다.
구체적으로, 운송정보추출부(150)는 운송이력 정보저장부(140)에 저장된 데이터와 목적지 정보수집부(120)에 수집된 운송목적지 정보에 대응하는 지역의 운송이력정보를 추출하고, 추출된 이송이력정보를 배송소요기간이 짧은 순서로 분류하여 택배사 정보를 추출할 수 있다.
상기 배송사 결정부(160)는 운송정보추출부(150)에서 추출된 택배사 정보 중 가장 배송소요기간이 짧은 택배회사를 주문상품에 대한 배송사로 결정하며, 배송사로 결정된 택배사 서버(20)에 쇼핑몰 서버(10)의 운송정보를 전송한다.
즉, 배송사 결정부(160)는 운송이력 정보저장부(140)에 빅데이터로 누적된 데이터로부터 운송목적지역에 대응하면서 배송소요기간이 짧은 택배회사를 주물상품에 대한 배송사로 결정할 수 있다.
상기 예상 배송기간 알림부(170)는 주문상품에 대한 예상 배송기간을 결정하여 주문자에게 전송하는 구성요소이다.
이러한 예상 배송기간 알림부(170)는 운송정보추출부(150)에서 추출된 택배회사별 운송이력정보 중 주문상품의 배송 목적지역에 대응하는 배송소요기간에 대한 정보를 평균화하여 예상 배송기간을 결정할 수 있다.
또한, 예상 배송기간 알림부(170)는 결정된 예상 배송기간을 주문자 단말기(50)로 SMS, MMS, 전자메일, 메신저 중에서 어느 하나 또는 복수로 전송할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 배송서버(30)는 도 3에 도시된 바와 같이 리뷰정보 수집부(180) 및 리뷰정보추출부(190)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
리뷰정보수집부(180)는 전술한 쇼핑몰 서버(10)에 저장된 주문상품에 대한 다른 고객들의 리뷰정보를 수집하는 구성요소로, 전술한 통신부(110)를 매개로 쇼핑몰 서버(10)에 연결되어 상품에 대한 평가나 배송에 대한 만족도 등의 리뷰정보를 수집한다.
리뷰정보추출부(190)는 수집된 리뷰정보 중 배송에 대한 리뷰정보를 택배사별로 분류하여 빅데이터로 저장하고, 배송에 대한 만족도가 높은 순서로 택배사정보를 추출하는 구성요소이다.
예컨대, 리뷰정보추출부(190)는 '배송만족', '배송불만족', '배송빠름', '배송느림' 등과 같은 배송에 대한 리뷰정보를 추출하여 택배사별로 분류하여 저장할 수 있으며, 각 배송에 대한 리뷰정보에 수치상의 가중치를 부여하면서 배송에 대한 만족도가 높은 순서의 택배사정보를 추출하여 배송사 결정부(160)에 제공할 수 있다.
이에 따라, 배송사 결정부(160)는 리부정보추출부(190)에서 추출된 택배사정보와 전술한 운송정보추출부(150)에서 추출된 택배사정보를 조합하여 주문상품에 대한 배송사를 결정할 수 있으며, 예컨대, 빠른 배송소요기간을 가지면서 배송에 대한 만족도가 높은 택배회사를 배송사로 결정할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 배송서버(30)는 도 4에 도시된 바와 같이 기상정보 수집부(200) 및 지연정보추출부(210)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
기상정보수집부(200)는 전술한 통신부(110)를 매개로 예컨대 기상청서버와 같은 외부장치와 통신하면서 주문상품의 배송경로에 대응하는 지역의 기상정보를 수집한다.
지연정보추출부(210)는 수집된 기상정보를 분류하면서 배송지연정보를 추출한다. 이러한 지연정보추출부(210)는 수집된 기상정보에 따라 가중치를 부여하면서 배송지연정보를 추출할 수 있으며, 예컨대, 수집된 기상정보에 따라 '하루지연', '이틀지연' 등의 배송지연정보를 추출하여 전술한 예상 배송기간 알림부(170)에 제공할 수 있다.
이에 따라, 예상 배송기간 알림부(170)는 운송정보추출부(150)에서 운송이력정보 중 주문상품의 배송 목적지역에 대응하는 배송소요기간에 대한 정보를 평균화하면서 지연정보추출부(210)에서 추출된 배송지연정보를 조합하여 예상 배송기간을 결정할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 배송서버(30)는 도 5에 도시된 바와 같이 리스크 판단부(220) 및 리스크 알림부(230)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
리스크 판단부(220)는 주문상품의 배송과정에서의 리스크 발생을 판단하는 구성요소이다.
이러한 리스크 판단부(220)는 배송사 결정부(160)를 통해 배송사로 결정된 택배회사의 택배사 서버(20)로부터 수신되는 주문상품에 대한 배송과정의 운송이력정보와, 예상 배송기간 알림부(170)에서 결정된 예상 배송기간을 비교함으로써 리스크 발생을 판단한다.
예컨대, 리스크 판단부(220)는 택배사 서버(20)로부터 수신된 배송과정 중의 운송이력정보의 배송소요기간이 예상 배송기간을 도과하였을 경우에 리스크가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
리스크 알림부(230)는 리스크 판단부(220)에서 리스크가 발생한 것으로 판단되었을 경우, 전술한 통신부를 매개로 주문자에게 리스크 발생을 알린다.
여기서, 리스크 판단부(220)는 발생한 리스크에 가중치를 부여하여 리스크 알림부(230)에 제공할 수 있으며, 리스크 알림부(230)는 리스크 발생을 주문자에게 전송하면서 리스크 가중치를 기반으로 예상 배송기간을 갱신하여 함께 주문자에게 전송할 수도 있다.
한편, 전술한 배송사 결정부(160)는 주문상품에 대한 배송사를 결정하면서 주문상품의 수량에 따라 여러 택배회사로 배송사를 분배하여 결정할 수도 있다.
구체적으로, 배송사 결정부(160)는 전술한 목적지 정보수집부(120)를 통해 주문상품에 대한 운송목적지 정보와 함께 주문상품의 수량정보를 수집하여 주문수량을 카운팅할 수 있다.
그리고, 배송사 결정부(160)는 카운팅된 주문수량과 전술한 운송정보추출부(150)에서 추출된 택배사정보의 순서를 기반으로 여러 택배회사로 배송사를 분배할 수 있다. 이에 따라, 주문상품의 수량이 많을 경우에는 여러 택배회사로 분배됨으로써 리스크발생 시 피해가 최소화될 수 있다.
상기와 같은 구성요소를 포함하는 일 실시예에 따른 배송관리시스템을 이용한 배송관리방법을 도 6을 참조하여 설명한다.
주문자의 단말기(50)로부터 쇼핑몰 서버(10)에서의 상품 주문이 이루어지면, 배송서버(30)는 통신부(110)를 매개로 목적지 정보수집부(120)를 통해 쇼핑몰 서버(10)로부터 주문상품에 대한 운송정보(목적지, 상품 수량)를 수집한다(S10).
그리고, 배송서버(30)는 통신부(110)를 매개로 운송이력 정보수집부(130)를 통해 각 택배사 서버(20)로부터 운송이력정보를 수신한 후 운송이력 정보저장부(140)를 통해 수집된 운송이력정보를 택배사별 및 지역별로 누적하여 빅데이터로 저장한다(S20).
그리고, 배송서버(30)는 운송정보추출부(150)가 수집된 운송이력정보 중 주문상품의 운송목적지에 대응하는 지역의 운송이력정보를 갖는 택배사 정보를 추출하면서 배송소요기간이 짧은 순서로 택배사 정보를 추출한다(S30).
또한, 배송서버(30)는 쇼핑몰 서버(10)에 저장된 주문상품에 대한 다른 고객들의 리뷰정보를 리뷰 정보수집부(180)가 통신부(110)를 매개로 수집한다(S40).
그리고, 배송서버(30)는 리뷰정보추출부(190)가 수집된 리뷰정보 중 배송에 관련된 리뷰정보를 추출하면서 택배사별로 분류하고, 분류된 리뷰정보를 배송에 대해 만족도가 높은 순서로 택배사 정보를 추출한다(S50).
이때, 리뷰정보추출부(190)는 리뷰정보에 기재된 배송, 배달, 택배 등의 특정 단어를 키워드로 추출할 수 있으며, 추출된 리뷰정보에 기재된 빠름, 지연, 늦음, 만족 불만족 등의 단어를 키워드로 만족도가 높은 순서로 택배사 정보를 추출할 수 있다.
그리고, 배송서버(30)는 기상정보 수집부(200)가 통신부(110)를 통해 외부 기상서버와 같은 외부장치로부터 주문상품의 배송경로에 대응하는 지역의 기상정보를 수집하고(S60), 지연정보추출부(210)가 수집된 기상정보에 따라 배송지연정보를 추출한다(S70).
이때, 지연정보추출부(210)는 기상정보(폭우, 폭설 등)에 따라 가중치를 부여하면서 '1일지연'이나 '2일지연'과 같은 배송지연정보를 추출할 수 있다.
그리고, 배송서버(210)는 배송사 결정부(160)가 S30 단계에서 추출된 짧은 배송소요기간을 갖는 택배사 정보와 S50 단계에서 추출된 배송만족도가 높은 택배사 정보를 조합하여 주문상품에 대한 배송사를 결정하고(S80), 결정된 택배회사에 주문상품에 대한 운송정보를 전송하여 배송을 실시한다.
그리고, 배송서버(210)는 예상 배송기간 알림부(170)가 S30 단계에서 추출된 배송소요기간의 평균값과, S70 단계에서 추출된 배송지연정보를 조합하여 주문상품에 대한 예상 배송기간을 결정한 후 주문자에게 전송한다(S90).
그리고, 배송서버(210)는 배송이 실시된 후, 리스크 판단부(220)가 해당 택배사 서버(20)로부터 주문상품에 대한 배송과정의 운송이력정보를 수신하고 S90 단계에서 결정된 예상 배송기간과 비교하여 리스크 발생을 판단한다(S100).
이때, 리스크 판단부(220)는 수신된 배송과정 중의 운송이력정보의 배송소요기간이 예상 배송기간을 도과하였을 경우에 리스크가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 배송서버(210)는 리스크 알림부(230)가 리스크 판단부(220)에서 판단된 리스크를 주문자 단말기(50)로 전송하여 리스크 발생을 주문자에게 알린다(S110).
이때, 리스크 판단부(220)는 배송소요기간의 도과일수에 따라 리스크에 가중치를 부여하여 리스크 알림부(230)에 제공할 수 있으며, 리스크 알림부(230)는 리스크 발생을 주문자에게 전송하면서 리스크 가중치를 기반으로 예상 배송기간을 갱신하여 함께 주문자에게 전송할 수도 있다.
상기와 같이 도 6을 참조로 설명된 일 실시예에 따른 배송관리방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이때, 명령어 및 데이터는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터 기록 매체일 수 있는데, 컴퓨터 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다.예를 들어, 컴퓨터 기록 매체는 HDD 및 SSD 등과 같은 마그네틱 저장 매체, CD, DVD 및 블루레이 디스크 등과 같은 광학적 기록 매체, 또는 네트워크를 통해 접근 가능한 서버에 포함되는 메모리일 수 있다.
또한 도 6을 참조로 설명된 일 실시예에 따른 배송관리방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다.
따라서 도 6을 참조로 설명된 일 실시예에 따른 배송관리방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다.
여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.
또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다.
그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다.
이상의 실시 예들에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC 와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램특허 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다.
구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.
뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU 들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 명세서를 통해 보호 받고자 하는 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
10 : 쇼핑몰 서버
20 : 택배사 서버
30 : 배송서버
110 : 통신부
120 : 목적지 정보수집부
130 : 운송이력 정보수집부
140 : 운송이력 정보저장부
150 : 운송정보추출부
160 : 배송사 결정부
170 : 예상 배송기간 알림부
180 : 리뷰 정보수집부
190 : 리뷰정보추출부
200 : 기상정보 수집부
210 : 지연정보추출부
220 : 리스크 판단부
230 : 리스크 알림부

Claims (11)

  1. 상품에 대한 온라인 주문이 이루어지고, 주문상품에 대한 운송정보를 제공하며, 주문상품에 대한 리뷰가 저장되는 쇼핑몰 서버;
    택배회사 별로 각각 구비되어 상품에 대한 운송이력정보를 제공하는 택배사 서버; 및
    상기 택배사 서버로부터 제공되는 상기 운송이력정보와, 상기 쇼핑몰 서버에서 제공되는 상기 주문상품에 대한 운송정보 또는 상기 주문상품에 대한 리뷰를 기반으로 상기 주문상품에 대한 배송사를 결정하고, 예상 배송기간을 결정하여 주문자에게 제공하는 배송서버를 포함하며,
    상기 배송서버는,
    상기 쇼핑몰 서버 및 상기 택배사 서버와 각각 통신하는 통신부;
    상기 통신부를 매개로 상기 쇼핑몰 서버와 연결되어 상기 주문상품에 대한 운송목적지 정보를 수집하는 목적지 정보수집부;
    상기 통신부를 매개로 상기 택배사 서버와 각각 연결되어 상기 택배사 서버에 기 저장된 상기 운송이력정보를 수집하는 운송이력 정보수집부;
    상기 운송이력 정보수집부에 수집되는 상기 운송이력정보를 택배사별 및 지역별로 분류하여 누적 저장하는 운송이력 정보저장부;
    상기 운송이력 정보저장부에 저장된 상기 운송이력정보 중 상기 목적지 정보수집부에 수집된 상기 운송목적지에 대응하는 지역의 운송이력정보를 추출하고, 상기 추출된 운송이력정보를 기반으로 배송소요시간이 짧은 순서로 택배사정보를 추출하는 운송정보추출부;
    상기 운송정보추출부에서 추출된 택배사정보에 부합하는 택배회사를 상기 주문상품에 대한 배송사로 결정하는 배송사 결정부;
    상기 운송정보추출부에서 추출된 운송이력정보에 대응하는 배송소요기간을 통해 예상 배송기간을 결정하고, 결정된 예상 배송기간을 상기 통신부를 매개로 고객에게 전송하는 예상 배송기간 알림부;
    상기 통신부를 매개로 상기 쇼핑몰 서버와 연결되어 상기 주문상품에 대한 리뷰 정보를 수집하는 리뷰 정보수집부; 및
    상기 리뷰 정보수집부에 수집되는 리뷰 정보 중 배송에 대한 리뷰 정보를 택배사별로 분류하고, 분류된 배송에 대한 리뷰 정보에 수치상의 가중치를 부여하면서 배송에 대한 만족도가 높은 순서로 택배사정보를 추출하는 리뷰정보추출부를 더 포함하고,
    상기 배송사 결정부는,
    상기 리뷰정보추출부에서 추출된 택배사정보와 상기 운송정보추출부에서 추출된 택배사정보를 조합하여 상기 주문상품에 대한 배송사를 결정하는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 배송서버는,
    상기 통신부를 매개로 외부장치와 통신하면서 상기 주문상품의 배송경로에 대응하는 지역의 기상정보를 수집하는 기상정보 수집부; 및
    상기 기상정보 수집부에 수집된 상기 기상정보를 분류하면서 분류된 기상정보를 기반으로 배송지연정보를 추출하는 지연정보추출부를 더 포함하며,
    상기 예상 배송기간 알림부는,
    상기 운송정보추출부에서 추출된 운송이력정보에 대응하는 배송소요기간과 상기 지연정보추출부에서 추출된 상기 배송지연정보를 조합하여 예상 배송기간을 결정하는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 배송서버는,
    상기 배송사로 결정된 택배회사의 상기 택배사 서버로부터 상기 주문상품에 대한 배송과정의 운송이력정보를 수신하고, 상기 수신된 배송과정의 운송이력정보와 상기 예상 배송기간을 비교하여 리스크 발생을 판단하는 리스크 판단부; 및
    상기 리스크 판단부에서 판단된 리스크를 상기 통신부를 매개로 고객에게 전송하는 리스크 알림부를 더 포함하는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 배송사 결정부는,
    상기 목적지 정보수집부를 통해 상기 운송목적지 정보와 함께 상기 주문상품의 수량을 카운팅하고, 상기 카운팅된 수량을 기반으로 상기 운송정보추출부에서 추출된 택배회사의 순서에 따라 배송사 결정을 분배하는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템.
  7. 상품에 대한 온라인 주문이 이루어지고, 주문상품에 대한 운송정보를 제공하며, 주문상품에 대한 리뷰가 저장되는 쇼핑몰 서버;
    택배회사 별로 각각 구비되어 상품에 대한 운송이력정보를 제공하는 택배사 서버; 및
    상기 택배사 서버로부터 제공되는 상기 운송이력정보와, 상기 쇼핑몰 서버에서 제공되는 상기 주문상품에 대한 운송정보 또는 상기 주문상품에 대한 리뷰를 기반으로 상기 주문상품에 대한 배송사를 결정하고, 예상 배송기간을 결정하여 주문자에게 제공하는 배송서버를 포함하며,
    상기 배송서버는,
    상기 쇼핑몰 서버 및 상기 택배사 서버와 각각 통신하는 통신부;
    상기 통신부를 매개로 상기 쇼핑몰 서버와 연결되어 상기 주문상품에 대한 운송목적지 정보를 수집하는 목적지 정보수집부;
    상기 통신부를 매개로 상기 택배사 서버와 각각 연결되어 상기 택배사 서버에 기 저장된 상기 운송이력정보를 수집하는 운송이력 정보수집부;
    상기 운송이력 정보수집부에 수집되는 상기 운송이력정보를 택배사별 및 지역별로 분류하여 누적 저장하는 운송이력 정보저장부;
    상기 운송이력 정보저장부에 저장된 상기 운송이력정보 중 상기 목적지 정보수집부에 수집된 상기 운송목적지에 대응하는 지역의 운송이력정보를 추출하고, 상기 추출된 운송이력정보를 기반으로 배송소요시간이 짧은 순서로 택배사정보를 추출하는 운송정보추출부;
    상기 운송정보추출부에서 추출된 택배사정보에 부합하는 택배회사를 상기 주문상품에 대한 배송사로 결정하는 배송사 결정부; 및
    상기 운송정보추출부에서 추출된 운송이력정보에 대응하는 배송소요기간을 통해 예상 배송기간을 결정하고, 결정된 예상 배송기간을 상기 통신부를 매개로 고객에게 전송하는 예상 배송기간 알림부;
    상기 통신부를 매개로 상기 쇼핑몰 서버와 연결되어 상기 주문상품에 대한 리뷰 정보를 수집하는 리뷰 정보수집부;
    상기 리뷰 정보수집부에 수집되는 리뷰 정보 중 배송에 대한 리뷰 정보를 택배사별로 분류하고, 분류된 배송에 대한 리뷰 정보에 수치상의 가중치를 부여하면서 배송에 대한 만족도가 높은 순서로 택배사정보를 추출하여 상기 배송사 결정부에 제공하는 리뷰정보추출부;
    상기 통신부를 매개로 외부장치와 통신하면서 상기 주문상품의 배송경로에 대응하는 지역의 기상정보를 수집하는 기상정보 수집부;
    상기 기상정보 수집부에 수집된 상기 기상정보를 분류하면서 분류된 기상정보를 기반으로 배송지연정보를 추출하여 상기 예상 배송기간 알림부에 제공하는 지연정보추출부;
    상기 배송사로 결정된 택배회사의 상기 택배사 서버로부터 상기 주문상품에 대한 배송과정의 운송이력정보를 수신하고, 상기 수신된 배송과정의 운송이력정보와 상기 예상 배송기간을 비교하여 리스크 발생을 판단하는 리스크 판단부; 및
    상기 리스크 판단부에서 판단된 리스크를 상기 통신부를 매개로 고객에게 전송하는 리스크 알림부를 포함하는 빅데이터를 이용한 배송관리시스템.
  8. 제 7 항에 의한 상기 배송관리시스템의 상기 배송서버가 상기 목적지 정보수집부를 통해 상기 쇼핑몰 서버로부터 주문상품에 대한 운송정보를 수집하는 단계;
    상기 배송서버가 상기 운송이력 정보수집부를 통해 상기 택배사 서버로부터 기 저장된 운송이력정보를 수집하는 단계;
    상기 배송서버가 상기 운송정보추출부를 통해 상기 수집된 운송이력정보 중 상기 주문상품의 운송목적지에 대응하는 지역의 운송이력정보를 추출하여 배송소요기간이 짧은 순서로 택배사정보를 추출하는 단계;
    상기 배송서버가 상기 배송사 결정부를 통해 상기 추출된 택배사정보를 기반으로 상기 주문상품에 대한 배송사를 결정하는 단계;
    상기 배송서버가 상기 예상 배송기간 알림부를 통해 상기 배송사로 결정된 택배회사의 운송이력정보를 기반으로 예상 배송기간을 결정하여 고객에게 전송하는 단계;
    상기 주문상품에 대한 운송정보를 수집하는 단계와 함께 수행되며, 상기 배송서버가 상기 리뷰 정보수집부를 통해 상기 쇼핑몰 서버로부터 주문상품에 대해 저장된 리뷰 정보를 수집하는 단계; 및
    상기 배송서버가 상기 리뷰정보추출부를 통해 상기 수집된 리뷰 정보 중 배송에 대한 리뷰 정보를 택배사별로 분류하고, 분류된 리뷰 정보에 수치상의 가중치를 부여하면서 배송에 대해 만족도가 높은 순서로 택배사정보를 추출하는 단계를 포함하며,
    상기 배송사를 결정하는 단계는,
    상기 배송사 결정부가 상기 배송에 대해 만족도가 높은 순서의 택배사정보와, 상기 배송소요기간이 짧은 순서의 택배사정보를 조합하여 상기 주문상품에 대한 배송사를 결정하는 빅데이터를 이용한 배송관리방법.
  9. 삭제
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 배송관리방법은,
    상기 예상 배송기간을 결정하기 이전에 수행되며, 상기 배송서버가 상기 기상정보수집부를 통해 외부장치로부터 상기 주문상품의 배송경로에 대응하는 지역의 기상정보를 수집하는 단계; 및
    상기 배송서버가 상기 지연정보추출부를 통해 상기 수집된 기상정보를 기반으로 배송지연정보를 추출하는 단계를 더 포함하며,
    상기 예상 배송기간을 결정하는 단계는,
    상기 예상 배송기간 알림부가 상기 추출된 배송지연정보 및 상기 배송사로 결정된 택배회사의 운송이력정보를 조합하여 상기 예상 배송기간을 결정하는 빅데이터를 이용한 배송관리방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 배송관리방법은,
    상기 배송사를 결정하는 단계의 이후에 수행되며, 상기 배송서버가 상기 리스크판단부를 통해 상기 배송사로 결정된 택배회사의 상기 택배사 서버로부터 상기 주문상품에 대한 배송과정의 운송이력정보를 수집하고, 상기 수집된 배송과정의 운송이력정보와 상기 예상 배송기간을 비교하여 리스크 발생을 판단하는 단계; 및
    상기 배송서버가 상기 리스크 알림부를 통해 상기 판단된 리스크를 고객에게 전송하는 단계를 더 포함하는 빅데이터를 이용한 배송관리방법.
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