KR102435225B1 - 컴퓨터 밸런싱된 배달 루트 할당을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

컴퓨터 밸런싱된 배달 루트 할당을 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템은, 명령을 저장하는 메모리와 명령을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 명령은, 데이터베이스로부터, 복수의 배달 루트와 복수의 배달 서브-루트를 검색하고 - 배달 서브-루트는 배달 루트의 일부분임 -, 제1 입력으로서, 패키지 분배 및 배달을 위해 이용 가능한 작업자들의 수와 유형을 수신하고 - 유형은 분류 특성 또는 효율 특성을 포함함 -, 배달 서브-루트에 할당된 패키지의 수에 기초하여 작업자들을 복수의 그룹들에 할당하고 - 그룹들은 상이한 배달 루트 또는 배달 서브-루트에 대응함 -, 분류 특성과 효율 특성에 기초하여, 작업자들과 연관된 복수의 후보 루트를 생성하고, 생성된 후보 루트에 기초하여, 배달 서브-루트를 교정하고, 적어도 패키지 분배를 사용하여, 방문 시퀀스를 결정하고, 배달 루트 중 적어도 하나와 연관된 제1 사전-결정된 구역에 대한 예상 배달 효율을 계산하고 - 예상 배달 효율은 제1 사전-결정된 구역과 제2 사전-결정된 구역 사이의 적어도 하나의 운전 시간에 기초함 -, 계산된 예상 배달 효율에 기초하여, 배달 서브-루트 중 적어도 하나의 배달 서브-루트를 재교정하고, 네트워크를 통하여, 배달 작업자와 연관되는 전자 디바이스로부터 배달 정보를 수신하고, 그리고 네트워크를 통하여, 배달 서브-루트 중 재교정된 적어도 하나의 배달 서브-루트를 배달 작업자와 연관되는 전자 디바이스의 디스플레이로 전송할 수 있다.

Description

컴퓨터 밸런싱된 배달 루트 할당을 위한 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR COMPUTERIZED BALANCED DELIVERY ROUTE ASSIGNMENT}
본 발명은 일반적으로 배달원을 할당하고 배달 루트를 관리하여 배달을 최적화하기 위한 컴퓨터 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 개시의 실시예는 일반적으로 이용 가능한 패키지 분배와 이용 가능한 배달 인적 자원에 기초하여 배달 영역을 구역별로 동적으로 분리하고, 이용 가능한 패키지, 루트 및 서브-루트를 배달원에게 할당하기 위한 창의적이고 독특한 시스템에 관한 것이다.
다수의 컴퓨터 재고 관리 시스템과 배달 센터가 존재한다. 이러한 시스템과 센터는 확립된 배달 영역에서 물품의 효율적인 유통을 가능하게 하고, 이러한 물품을 소비자, 예를 들면, 현지 배송 센터에 배달하는데 사용할 수 있는 자원을 활용하도록 설계된다. 전통적으로, 각각의 배달 센터는 확립된 배달 영역을 개별 구역 또는 서브-구역으로 나눌 수 있으며, 이러한 시스템은 하나 이상의 구역 또는 서브-구역으로 물품을 배달하도록 배달원에게 지시할 수 있다.
그러나, 전형적으로, 각각의 이러한 구역은 사실상 고정되어 있고, 각각의 구역은 한 명의 배달원에 의해서만 커버되어, 그 배달원은 구역의 배달 수요를 따라갈 수 없을 수도 있다. 또한, 통상적인 시스템은 실시간으로 구역의 경계를 동적으로 변경하거나 배달원의 구역 할당을 조정할 수 없다. 또한, 통상적인 시스템은 동적이거나 변화하는 배달 용적에 종종 유연하게 대처할 수 없다. 또한, 배달 차량의 적재 한계를 분석하거나 배달원의 배달 효율 또는 기술을 고려하도록 갖추어져 있지도 않다.
게다가, 트럭에 패키지를 적재하고, 배달 운전자가 따르는 서브-루트를 선택하기 위한 종래의 시스템은 일반적으로 수동이고, 운전자의 경험에 의존한다. 배달원이 배달 트럭에 적재하고 장소들 사이를 빠르게 운전하는데 효율적으로 되기 위하여 3년 내지 5년 동안의 동일한 루트의 정기적 운전이 필요할 수 있다. 루트와 서브-루트는 일반적으로 고정되어 있으며, 날마다 바뀌지 않는다. 하나의 루트에 많은 패키지가 있는 경우, 그 특정 루트에 할당된 운전자는 과도한 부담을 가질 수 있는 반면, 다른 운전자는 충분히 활용되지 못할 수 있으며, 현재의 컴퓨터 시스템은 이러한 문제를 고려할 수 없다. 또한, 배달 운전자가 배달 트럭에서 패키지를 분류하는 작업은 시간이 많이 걸릴 수 있다.
따라서, 배달을 실시간으로 최적화하기 위해 배달원을 동적으로 할당하고 배달 영역을 동적으로 구역, 루트, 및 서브-루트로 교정할 수 있는 시스템이 필요하다. 또한, 일일 패키지 분배와 사용 가능한 배달 인적 자원의 변화에 기초하여 배달 조건의 예측할 수 없는 변경을 신속하고 유연하게 다룰 수 있는 디지털 배달 솔루션이 필요하다. 마지막으로, 동적 배달 수량을 가능하게 하고, 운송 차량의 적재 용량을 증가시키며, 각 배달원의 배달 효율 및 가능한 근무 시간을 늘리고, 각 배달 구역에 특정된 환경 특성 및 특징을 실시간으로 모니터링 및 업데이트하기 위한 개선된 방법 및 시스템이 필요하다.
본 개시의 일 양상은 출석(attendance) 할당을 위한 시스템에 관한 것이다. 시스템은 동작을 수행하기 위한 명령을 실행하도록 구성된 프로세서와 메모리를 포함할 수 있다. 동작은 데이터베이스로부터, 복수의 배달 루트와 복수의 배달 서브-루트를 검색하는 단계 - 배달 서브-루트는 배달 루트의 일부분임 -; 검색에 기초하여, 배달 서브-루트에 할당된 패키지의 수를 계산하는 단계; 배달을 위해 이용 가능한 작업자의 수와 유형을 입력으로서 수신하는 단계 - 유형은 분류 특성 또는 효율 특성 중 적어도 하나를 포함함 -; 계산된 패키지의 수 및 수신된 입력에 기초하여 복수의 그룹에 작업자를 할당하는 단계 - 그룹은 상이한 배달 루트 또는 서브-루트에 대응함 -; 및 할당에 기초하여 할당된 작업자를 배달 루트 또는 배달 서브-루트와 비교하는 단계; 비교에 기초하여, 할당된 작업자의 수와 일치시키기 위해 배달 루트 또는 배달 서브-루트 중 적어도 하나의 양을 수정하는 단계; 분류 특성과 효율 특성에 기초하여, 작업자와 연관된 복수의 후보 루트를 생성하는 단계; 수정된 양과 생성된 후보 루트에 기초하여, 수정된 배달 서브-루트를 교정하는 단계; 및 수정된 배달 서브-루트 중 적어도 하나를 배달원과 연관된 전자 디바이스로 포워딩하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 양상은 출석 할당을 위한 방법에 관한 것이다. 방법은 데이터베이스로부터, 복수의 배달 루트와 복수의 배달 서브-루트를 검색하는 단계 - 배달 서브-루트는 상기 배달 루트의 일부분임 -; 검색에 기초하여, 배달 서브-루트에 할당된 패키지의 수를 계산하는 단계; 배달을 위해 이용 가능한 작업자의 수와 유형을 입력으로서 수신하는 단계 - 유형은 분류 특성 또는 효율 특성 중 적어도 하나를 포함함 -; 계산된 패키지의 수 및 수신된 입력에 기초하여, 복수의 그룹에 작업자를 할당하는 단계 - 그룹은 상이한 배달 루트 또는 서브-루트에 대응함 -; 할당에 기초하여, 상기 할당된 작업자를 상기 배달 루트 또는 상기 배달 서브-루트와 비교하는 단계; 비교에 기초하여, 할당된 작업자의 수와 일치시키기 위해 배달 루트 또는 배달 서브-루트 중 적어도 하나의 양을 수정하는 단계; 분류 특성과 효율 특성에 기초하여, 작업자와 연관된 복수의 후보 루트를 생성하는 단계; 수정된 양과 생성된 후보 루트에 기초하여, 수정된 배달 서브-루트를 교정하는 단계; 및 수정된 배달 서브-루트 중 적어도 하나를 배달원과 연관된 전자 디바이스로 포워딩하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 또 다른 양상은 배달 시스템에 관한 것이다. 배달 시스템은 지리 데이터와 과거 배달 데이터를 포함하는 데이터베이스를 포함할 수 있고, 여기서 지리 데이터는 사전 결정된 구역과 서브-구역에 저장될 수 있다. 배달 시스템은 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현되며, 복수의 사전 결정된 구역과 복수의 서브-구역으로부터 지리 데이터를 수신하고 - 지리 데이터는 경관 데이터, 비즈니스 데이터, 주거 데이터, 주차 데이터, 또는 빌딩 데이터 중 적어도 하나를 포함함 -; 지리 데이터에 기초하여, 예상 배달 효율을 결정하고 - 예상 배달 효율은 시간당 작업자가 방문한 주소의 백분위수(APH)에 의해 측정됨 -; 과거 배달 데이터에 기초하여, 선택된 개개의 미리 정의된 구역과 서브-구역에 대한 APH를 계산하도록 구성된, 예상 배달 효율 생성기를 포함할 수 있다. 시스템은 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현되며, 작업자가 제1 구역과 제2 구역 사이를 이동하기 위한 예상 시간을 계산하고 - 예상 시간은 중간 시간 간격 또는 평균 시간에 기초한 교차-구역 시간과 서브-구역 시간을 포함함 -; 및 선형 회귀와 교차-구역 시간에 기초하여, 제1 구역과 제2 구역 사이의 운전 시간을 결정하도록 구성된, 교차 시간 생성기를 포함할 수 있다. 시스템은 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현되며, 패키지 분배와 출석 값을 포함하는 사용자 입력에 기초하여 그룹에 다수의 작업자를 할당하고; 배달 루트와 배달 서브-루트와 연관된 배달 구역과 배달 서브-구역을 생성하고; 생성된 배달 구역과 생성된 배달 서브-구역을 새로운 배달 구역으로 결합하고; 그리고 적어도 하나의 서브-루트를 배달원과 연관된 전자 디바이스에 포워딩하도록 구성된 루트 생성기를 더 포함할 수 있다. 다른 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능 매체 또한 본 명세서에서 논의된다.
본 개시의 또 다른 양상은 출석 할당을 위한 시스템에 관한 것이다. 시스템은, 명령을 저장하는 메모리와 명령을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 명령은, 데이터베이스로부터, 복수의 배달 루트와 복수의 배달 서브-루트를 검색하고 - 배달 서브-루트는 배달 루트의 일부분임 -, 제1 입력으로서, 패키지 분배 및 배달을 위해 이용 가능한 작업자들의 수와 유형을 수신하고 - 유형은 분류 특성 또는 효율 특성을 포함함 -, 배달 서브-루트에 할당된 패키지의 수에 기초하여 작업자들을 복수의 그룹들에 할당하고 - 그룹들은 상이한 배달 루트 또는 배달 서브-루트에 대응함 -, 분류 특성과 효율 특성에 기초하여, 작업자들과 연관된 복수의 후보 루트를 생성하고, 생성된 후보 루트에 기초하여, 배달 서브-루트를 교정하고, 적어도 패키지 분배를 사용하여, 방문 시퀀스를 결정하고, 배달 루트 중 적어도 하나와 연관된 제1 사전-결정된 구역에 대한 예상 배달 효율을 계산하고 - 예상 배달 효율은 제1 사전-결정된 구역과 제2 사전-결정된 구역 사이의 적어도 하나의 운전 시간에 기초함 -, 계산된 예상 배달 효율에 기초하여, 배달 서브-루트 중 적어도 하나의 배달 서브-루트를 재교정하고, 네트워크를 통하여, 배달 작업자와 연관되는 전자 디바이스로부터 배달 정보를 수신하고, 그리고 네트워크를 통하여, 배달 서브-루트 중 재교정된 적어도 하나의 배달 서브-루트를 배달 작업자와 연관되는 전자 디바이스의 디스플레이로 전송할 수 있다.
본 개시의 또 다른 양상은 출석 할당을 위한 방법에 관한 것이다. 방법은, 데이터베이스로부터, 복수의 배달 루트와 복수의 배달 서브-루트를 검색하고 - 배달 서브-루트는 배달 루트의 일부분임 -, 제1 입력으로서, 패키지 분배 및 배달을 위해 이용 가능한 작업자들의 수와 유형을 수신하고 - 유형은 분류 특성 또는 효율 특성을 포함함 -, 배달 서브-루트에 할당된 패키지의 수에 기초하여 작업자들을 복수의 그룹들에 할당하고 - 그룹들은 상이한 배달 루트 또는 배달 서브-루트에 대응함 -, 분류 특성과 효율 특성에 기초하여, 작업자들과 연관된 복수의 후보 루트를 생성하고, 생성된 후보 루트에 기초하여, 배달 서브-루트를 교정하고, 적어도 패키지 분배를 사용하여, 방문 시퀀스를 결정하고, 배달 루트 중 적어도 하나와 연관된 제1 사전-결정된 구역에 대한 예상 배달 효율을 계산하고 - 예상 배달 효율은 제1 사전-결정된 구역과 제2 사전-결정된 구역 사이의 적어도 하나의 운전 시간에 기초함 -, 계산된 예상 배달 효율에 기초하여, 배달 서브-루트 중 적어도 하나의 배달 서브-루트를 재교정하고, 네트워크를 통하여, 배달 작업자와 연관되는 전자 디바이스로부터 배달 정보를 수신하고, 그리고 네트워크를 통하여, 배달 서브-루트 중 재교정된 적어도 하나의 배달 서브-루트를 배달 작업자와 연관되는 전자 디바이스의 디스플레이로 전송하는 것을 포함할 수 있다.
다른 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능 매체가 또한 여기에 개시된다.
도 1a는 개시된 실시예와 일치하는 배송, 운송 및 물류 동작을 가능하게 하는 커뮤니케이션을 위한 컴퓨터 시스템을 포함하는 네트워크의 예시적인 실시예를 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 1b는 개시된 실시예와 일치하는 대화식 사용자 인터페이스 요소와 함께 검색 요청을 만족시키는 하나 이상의 검색 결과를 포함하는 샘플 검색 결과 페이지(Search Result Page, SRP)를 나타낸다.
도 1c는 개시된 실시예와 일치하는 대화식 사용자 인터페이스 요소와 함께 제품과 제품에 관한 정보를 포함하는 샘플 싱글 디스플레이 페이지(Single Display Page, SDP)를 나타낸다.
도 1d는 개시된 실시예와 일치하는 대화식 사용자 인터페이스와 함께 가상 쇼핑 장바구니의 아이템을 포함하는 샘플 카트 페이지(Cart page)를 나타낸다.
도 1e는 개시된 실시예와 일치하는 대화식 사용자 인터페이스 요소와 함께, 구매와 배송에 관한 정보와 함께 가상 쇼핑 장바구니로부터의 아이템을 포함하는 샘플 주문 페이지(Order page)를 나타낸다.
도 2는 개시된 실시예와 일치하는 개시된 컴퓨터 시스템을 사용하도록 구성된 예시적인 플필먼트 센터의 개략도이다.
도 3은 각각이 개개의 배달원에게 할당된 고정 배달 구역을 포함하는 종래의 배송 영역을 식별하는 종래 기술의 개략도이다.
도 4는 개시된 실시예와 일치하는 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법에 의해 사용되는 예상 배달 효율 생성기, 교차-시간 생성기, 및 루트 생성기를 포함하는 배달 모듈의 개략도이다.
도 5는 개시된 실시예와 일치하는 교차-시간 생성기에 의해 결정된 데이터 구조에 저장된 교차-시간 데이터의 표현의 개략도이다.
도 6은 개시된 실시예와 일치하는 배달 관리자에 의한 사용을 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 시각적 표현의 개략도이다.
도 7은 개시된 실시예와 일치하는 모바일 디바이스 상의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 시각적 표현의 개략도이다.
도 8은 개시된 실시예와 일치하는 배달원을 할당하고 배달 루트를 관리하는 예시적인 프로세스를 나타내는 플로우차트이다.
다음의 상세한 설명은 첨부된 도면을 참조한다. 가능하면, 동일한 참조 번호가 도면과 다음의 설명에서 동일하거나 유사한 부분을 나타내기 위해 사용된다. 일부 예시적인 실시예가 설명되지만, 수정, 적응 및 다른 구현이 가능하다. 예를 들면, 도면에 나타낸 구성요소와 단계에 대한 대체, 추가, 또는 수정이 이루어질 수 있고, 본 명세서에 설명된 예시적인 방법은 개시된 방법에 단계를 대체, 재정렬, 제거, 또는 추가함으로써 수정될 수 있다. 따라서, 다음의 상세한 설명은 개시된 실시예와 예시에 제한되지 않는다. 대신에, 본 발명의 적절한 범위는 첨부된 청구범위에 의해 정의된다.
본 개시의 실시예는 배달을 동적으로 최적화하기 위해 배달원을 할당하고 배달 루트를 관리하도록 구성된 시스템 및 방법에 관한 것이다.
도 1a를 참조하면, 배송, 운송 및 물류 운영을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터 시스템을 포함하는 네트워크의 예시적인 실시예를 나타낸 개략적인 블록도(100)가 도시되어 있다. 도 1a에 나타낸 바와 같이, 시스템(100)은 다양한 시스템을 포함할 수 있으며, 이들 각각은 하나 이상의 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 도시된 시스템은 배송 기관 기술(shipment authority technology, SAT) 시스템(101), 외부 프론트 엔드 시스템(103), 내부 프론트 엔드 시스템(105), 운송 시스템(107), 모바일 디바이스(107A, 107B, 107C), 판매자 포털(109), 배송 및 주문 트래킹(shipment and order tracking, SOT) 시스템(111), 플필먼트 최적화(fulfillment optimization, FO) 시스템(113), 플필먼트 메시징 게이트웨이(fulfillment messaging gateway, FMG)(115), 공급 체인 관리(supply chain management, SCM) 시스템(117), 인력 관리 시스템(119), 모바일 디바이스(119A, 119B, 119C)(플필먼트 센터(fulfillment center, FC)(200) 내부에 있는 것으로 도시됨), 제3자 플필먼트 시스템(121A, 121B, 121C), 플필먼트 센터 인증 시스템(fulfillment center authorization system, FC Auth)(123), 및 노동 관리 시스템(labor management system, LMS)(125)을 포함한다.
일부 실시예에서, SAT 시스템(101)은 주문 상태와 배달 상태를 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, SAT 시스템(101)은 주문이 약속된 배달 날짜(Promised Delivery Date, PDD)를 지났는지 여부를 결정할 수 있고, 새로운 주문을 개시시키고, 배달되지 않은 주문의 아이템을 다시 배송하며, 배달되지 않은 주문을 취소하고, 주문 고객과 연락을 시작하는 것 등을 포함하는 적절한 조치를 취할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, (특정 기간 동안 배송된 패키지의 개수와 같은) 출력, 및 (배송시 사용하기 위해 수신된 빈 카드보드 박스의 개수와 같은) 입력을 포함하는 다른 데이터를 감시할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및 FO 시스템(113)과 같은 장치들 간의 (예를 들면, 저장 전달(store-and-forward) 또는 다른 기술을 사용하는) 통신을 가능하게 하는 시스템(100)의 상이한 장치들 사이의 게이트웨이로서 동작할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 사용자가 네트워크(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 네트워크(100)가 시스템의 프레젠테이션을 가능하게 하여 사용자가 아이템에 대한 주문을 할 수 있도록 하는 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 검색 요청을 수신하고, 아이템 페이지를 제시하며, 지불 정보를 요청하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 Apache HTTP 서버, Microsoft Internet Information Services(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 디바이스(미도시)로부터 요청을 수신 및 처리하고, 이들 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장 장치로부터 정보를 획득하며, 획득한 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공하도록 설계된 커스텀 웹 서버 소프트웨어를 실행할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 검색 시스템, 또는 지불 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있는 반면, 다른 양상에서는 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들면, 서버 대 서버, 데이터베이스 대 데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.
도 1b, 1c, 1d 및 1e에 의해 나타낸 단계들의 예시적인 세트는 외부 프론트 엔드 시스템(103)의 일부 동작을 설명하는 것을 도울 것이다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 프레젠테이션 및/또는 디스플레이를 위해 네트워크(100)의 시스템 또는 디바이스로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 검색 결과 페이지(Search Result Page, SRP)(예를 들면, 도 1b), 싱글 디테일 페이지(Single Detail Page, SDP)(예를 들면, 도 1c), 장바구니 페이지(Cart page)(예를 들면, 도 1d), 또는 주문 페이지(예를 들면, 도 1e)를 포함하는 하나 이상의 웹페이지를 호스팅하거나 제공할 수 있다. (예를 들면, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B)를 사용하는) 사용자 디바이스는 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 이동하거나 검색 박스에 정보를 입력함으로써 검색을 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 네트워크(100)의 하나 이상의 시스템으로부터 정보를 요청할 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 FO 시스템(113)으로부터 검색 요청을 만족하는 결과를 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 또한, (FO 시스템(113)으로부터) 검색 결과에 리턴된 각 제품에 대한 약속된 배달 날짜(Promised Delivery Date) 또는 "PDD"를 요청하고 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 패키지가 특정 기간 이내, 예를 들면, 하루의 끝(PM 11:59)까지 주문되면 언제 사용자가 원하는 장소에 도착하는 지의 추정을 나타낸다(PDD는 FO 시스템(113)에 대하여 이하에서 더 논의된다).
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보에 기초하여 SRP(예를 들면, 도 1b)를 준비할 수 있다. SRP는 검색 요청을 만족하는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 이는 검색 요청을 만족하는 제품의 사진을 포함할 수 있다. SRP는 또한, 각 제품에 대한 각각의 가격, 또는 각 제품, PDD, 무게, 크기, 오퍼(offer), 할인 등에 대한 개선된 배달 옵션에 관한 정보를 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 (예를 들면, 네트워크를 통해) SRP를 요청 사용자 디바이스로 전달할 수 있다.
사용자 디바이스는 SRP에 나타낸 제품을 선택하기 위해, 예를 들면, 사용자 인터페이스를 클릭 또는 탭핑하거나, 다른 입력 디바이스를 사용하여 SRP로부터 제품을 선택할 수 있다. 사용자 디바이스는 선택된 제품에 관한 정보에 대한 요청을 만들어 내고 이를 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 전송할 수 있다. 이에 응답하여, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 선택된 제품에 관한 정보를 요청할 수 있다. 예를 들면, 정보는 각각의 SRP 상에 제품에 대해 제시된 것 이상의 추가 정보를 포함할 수 있다. 이는, 예를 들면, 유통 기한, 원산지, 무게, 크기, 패키지 내의 아이템 개수, 취급 지침, 또는 제품에 대한 다른 정보를 포함할 수 있다. 정보는 또한, (예를 들면, 이 제품 및 적어도 하나의 다른 제품을 구입한 고객의 빅 데이터 및/또는 기계 학습 분석에 기초한) 유사한 제품에 대한 추천, 자주 묻는 질문에 대한 답변, 고객의 후기, 제조 업체 정보, 사진 등을 포함할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 수신된 제품 정보에 기초하여 SDP(Single Detail Page)(예를 들면, 도 1c)를 준비할 수 있다. SDP는 또한, "지금 구매(Buy Now)" 버튼, "장바구니에 추가(Add to Cart)" 버튼, 수량 필드, 아이템 사진 등과 같은 다른 상호 작용 요소를 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 (예를 들면, 네트워크를 통해) SDP를 요청 사용자 디바이스로 전달할 수 있다.
요청 사용자 디바이스는 제품 정보를 나열하는 SDP를 수신할 수 있다. SDP를 수신하면, 사용자 디바이스는 SDP와 상호 작용할 수 있다. 예를 들면, 요청 사용자 디바이스의 사용자는 SDP의 "장바구니에 담기(Place in Cart)" 버튼을 클릭하거나, 이와 상호 작용할 수 있다. 이렇게 하면 사용자와 연계된 쇼핑 장바구니에 제품이 추가된다. 사용자 디바이스는 제품을 쇼핑 장바구니에 추가하기 위해 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 이러한 요청을 전송할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 장바구니 페이지(예를 들면, 도 1d)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 장바구니 페이지는 사용자가 가상의 "쇼핑 장바구니(shopping cart)"에 추가한 제품을 나열한다. 사용자 디바이스는 SRP, SDP, 또는 다른 페이지의 아이콘을 클릭하거나, 상호 작용함으로써 장바구니 페이지를 요청할 수 있다. 일부 실시예에서, 장바구니 페이지는 사용자가 장바구니에 추가한 모든 제품 뿐 아니라 각 제품의 수량, 각 제품의 품목당 가격, 관련 수량에 기초한 각 제품의 가격, PDD에 관한 정보, 배달 방법, 배송 비용, 쇼핑 장바구니의 제품을 수정(예를 들면, 수량의 삭제 또는 수정)하기 위한 사용자 인터페이스 요소, 다른 제품의 주문 또는 제품의 정기적인 배달 설정에 대한 옵션, 할부(interest payment) 설정에 대한 옵션, 구매를 진행하기 위한 사용자 인터페이스 요소 등과 같은 장바구니의 제품에 관한 정보를 나열할 수 있다. 사용자 디바이스의 사용자는 쇼핑 장바구니에 있는 제품의 구매를 시작하기 위해 사용자 인터페이스 요소(예를 들면, "지금 구매(Buy Now)"라고 적혀있는 버튼)를 클릭하거나, 이와 상호 작용할 수 있다. 그렇게 하면, 사용자 디바이스는 구매를 시작하기 위해 이러한 요청을 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 전송할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 구매를 시작하는 요청을 수신하는 것에 응답하여 주문 페이지(예를 들면, 도 1e)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 주문 페이지는 쇼핑 장바구니로부터 아이템을 재나열하고, 지불 및 배송 정보의 입력을 요청한다. 예를 들면, 주문 페이지는 쇼핑 장바구니의 아이템 구매자에 관한 정보(예를 들면, 이름, 주소, 이메일 주소, 전화번호), 수령인에 관한 정보(예를 들면, 이름, 주소, 전화번호, 배달 정보), 배송 정보(예를 들면, 배달 및/또는 픽업 속도/방법), 지불 정보(예를 들면, 신용 카드, 은행 송금, 수표, 저장된 크레딧), 현금 영수증을 요청하는 사용자 인터페이스 요소(예를 들면, 세금 목적) 등을 요청하는 섹션을 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 사용자 디바이스에 주문 페이지를 전송할 수 있다.
사용자 디바이스는 주문 페이지에 정보를 입력하고 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 정보를 전송하는 사용자 인터페이스 요소를 클릭하거나, 상호 작용할 수 있다. 그로부터, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보를 네트워크(100) 내의 상이한 시스템으로 전송하여 쇼핑 장바구니의 제품으로 새로운 주문을 생성하고 처리할 수 있도록 한다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 판매자가 주문과 관련된 정보를 전송 및 수신할 수 있도록 추가로 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 내부 사용자(예를 들면, 네트워크(100)를 소유, 운영 또는 임대하는 조직의 직원)가 네트워크(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 네트워크(101)가 사용자가 아이템에 대한 주문을 할 수 있게 하는 시스템의 프레젠테이션을 가능하게 하는 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 사용자가 주문에 대한 진단 및 통계 정보를 볼 수 있게 하고, 아이템 정보를 수정하며, 또는 주문에 대한 통계를 검토할 수 있게 하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 Apache HTTP 서버, Microsoft Internet Information Services(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 (도시되지 않은 다른 디바이스뿐 아니라) 네트워크(100) 내에 나타낸 디바이스로부터 요청을 수신하고 처리하도록 설계된 커스텀 웹 서버 소프트웨어를 실행하고, 그러한 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장 장치로부터 정보를 획득하며, 획득한 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 검색 시스템, 지불 시스템, 분석 시스템, 주문 모니터링 시스템 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있는 반면, 다른 양상에서는 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들면, 서버 대 서버, 데이터베이스 대 데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 네트워크(100) 내의 디바이스와 모바일 디바이스(107A-107C) 간의 통신을 가능하게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 하나 이상의 모바일 디바이스(107A-107C)(예를 들면, 휴대 전화, 스마트폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예에서, 모바일 디바이스(107A-107C)는 배달원에 의해 동작되는 디바이스를 포함할 수 있다. 영구적, 일시적 또는 교대 근무일 수 있는 배달원은 사용자에 의해 주문된 패키지의 배달을 위해 모바일 디바이스(107A-107C)를 이용할 수 있다. 예를 들면, 패키지를 배달하기 위해, 배달원은 배달할 패키지와 배달할 위치를 나타내는 모바일 디바이스 상의 알림을 수신할 수 있다. 배달 장소에 도착하면, 배달원은 (예를 들면, 트럭의 뒤나 패키지 상자에) 패키지를 둘 수 있고, 모바일 디바이스를 사용하여 패키지 상의 식별자와 관련된 데이터(예를 들면, 바코드, 이미지, 텍스트 문자열, RFID 태그 등)를 스캔하거나, 캡처하며, (예를 들면, 현관문에 놓거나, 경비원에게 맡기거나, 수령인에게 전달하는 것 등에 의해) 패키지를 배달할 수 있다. 일부 실시예에서, 배달원은 패키지의 사진(들)을 찍거나 및/또는 서명을 받을 수 있다. 모바일 디바이스는, 예를 들면, 시간, 날짜, GPS 위치, 사진(들), 배달원에 관련된 식별자, 모바일 디바이스에 관련된 식별자 등을 포함하는 배달에 관한 정보를 포함하는 커뮤니케이션을 운송 시스템(107)에 전송할 수 있다. 운송 시스템(107)은 네트워크(100) 내의 다른 시스템에 의한 접근을 위해 데이터베이스(미도시)에 이러한 데이터를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 다른 시스템에 특정 패키지의 위치를 나타내는 트래킹 데이터를 준비 및 전송하기 위해 이러한 정보를 사용할 수 있다.
일부 실시예에서, 특정 사용자는, 한 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있는 반면(예를 들면, 정규 직원은 바코드 스캐너, 스타일러스 및 다른 장치와 같은 커스텀 하드웨어를 갖는 전문 PDA를 사용할 수 있음), 다른 사용자는 다른 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있다(예를 들면, 임시 또는 교대 근무 직원이 기성 휴대 전화 및/또는 스마트폰을 사용할 수 있음).
일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 사용자를 각각의 디바이스와 연관시킬 수 있다. 예를 들면, 운송 시스템(107)은 사용자(예를 들면, 사용자 식별자, 직원 식별자, 또는 전화번호에 의해 표현됨)와 모바일 디바이스(예를 들면, International Mobile Equipment Identity(IMEI), International Mobile Subscription Identifier(IMSI), 전화번호, Universal Unique Identifier(UUID), 또는 Globally Unique Identifier(GUID)에 의해 표현됨) 간의 관계를 저장할 수 있다. 운송 시스템(107)은, 다른 것들 중에 작업자의 위치, 작업자의 효율성, 또는 작업자의 속도를 결정하기 위해 데이터베이스에 저장된 데이터를 분석하기 위해 배달시 수신되는 데이터와 관련하여 이러한 관계를 사용할 수 있다.
일부 실시예에서, 판매자 포털(109)은 판매자 또는 다른 외부 엔티티(entity)가 주문에 관한 정보의 다른 양상과 전자 통신할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 판매자는 시스템(100)을 통해 판매하고자 하는 제품에 대하여, 제품 정보, 주문 정보, 연락처 정보 등을 업로드하거나 제공하는 컴퓨터 시스템(미도시)을 이용할 수 있다.
일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 고객(예를 들면, 디바이스(102A-102B)를 사용하는 사용자)에 의해 주문된 패키지의 위치에 관한 정보를 수신, 저장 및 포워딩하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 고객에 의해 주문된 패키지를 배달하는 배송 회사에 의해 운영되는 웹 서버(미도시)로부터 정보를 요청하거나 저장할 수 있다.
일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 네트워크(100)에 나타낸 시스템으로부터 정보를 요청하고 저장할 수 있다. 예를 들면, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 운송 시스템(107)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 전술한 바와 같이, 운송 시스템(107)은 사용자(예를 들면, 배달원) 또는 차량(예를 들면, 배달 트럭) 중 하나 이상과 관련된 하나 이상의 모바일 디바이스(107A-107C)(예를 들면, 휴대 전화, 스마트폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 또한, 물류 센터(예를 들면, 플필먼트 센터(200)) 내부의 개별 패키지의 위치를 결정하기 위해 인력 관리 시스템(WMS)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 운송 시스템(107) 또는 WMS(119) 중 하나 이상으로부터 데이터를 요청하고, 이를 처리하며, 요청시 디바이스(예를 들면, 사용자 디바이스(102A, 102B))로 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 플필먼트 최적화(FO) 시스템(113)은 다른 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및/또는 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로부터의 고객 주문에 대한 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. FO 시스템(113)은 또한, 특정 아이템이 유지 또는 저장되는 곳을 나타내는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 고객이 주문하는 일부 아이템은 하나의 플필먼트 센터에만 저장될 수 있는 반면, 다른 아이템은 다수의 플필먼트 센터에 저장될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 특정 플필먼트 센터는 아이템의 특정 세트(예를 들면, 신선한 농산물 또는 냉동 제품)만을 저장하도록 구성될 수 있다. FO 시스템(113)은 이러한 정보뿐 아니라 관련 정보(예를 들면, 수량, 크기, 수령 날짜, 유통 기한 등)를 저장한다.
FO 시스템(113)은 또한, 각 제품에 대해 대응하는 PDD(약속된 배달 날짜)를 계산할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 하나 이상의 요소에 기초할 수 있다. 예를 들면, FO 시스템(113)은 제품에 대한 과거 수요(예를 들면, 그 제품이 일정 기간 동안 얼마나 주문되었는지), 제품에 대한 예상 수요(예를 들면, 얼마나 많은 고객이 다가오는 기간 동안 제품을 주문할 것으로 예상되는지), 일정 기간 동안 얼마나 많은 제품이 주문되었는지를 나타내는 네트워크 전반의 과거 수요, 다가오는 기간 동안 얼마나 많은 제품이 주문될 것으로 예상되는지를 나타내는 네트워크 전반의 예상 수요, 각각의 제품을 저장하는 각 플필먼트 센터(200)에 저장된 제품의 하나 이상의 갯수, 그 제품에 대한 예상 또는 현재 주문 등에 기초하여 제품에 대한 PDD를 계산할 수 있다.
일부 실시예에서, FO 시스템(113)은 주기적으로(예를 들면, 시간별로) 각 제품에 대한 PDD를 결정하고, 검색하거나 다른 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로 전송하기 위해 이를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 다른 실시예에서, FO 시스템(113)은 하나 이상의 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로부터 전자 요청을 수신하고 수요에 따라 PDD를 계산할 수 있다.
일부 실시예에서, 플필먼트 메시징 게이트웨이(FMG)(115)는 FO 시스템(113)과 같은 네트워크(100)의 하나 이상의 시스템으로부터 커뮤니케이션을 수신하고, 커뮤니케이션의 데이터를 다른 포맷으로 변환하며, 변환된 포맷의 데이터를 WMS(119) 또는 제3자 플필먼트 시스템(121A, 121B, 또는 121C)과 같은 다른 시스템에 포워딩하며, 반대의 경우도 가능한 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다.
일부 실시예에서, 공급 체인 관리(SCM) 시스템(117)은 예측 기능을 수행하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, SCM 시스템(117)은, 예를 들어 제품에 대한 과거 수요, 제품에 대한 예상 수요, 네트워크 전반의 과거 수요, 네트워크 전반의 예상 수요, 각각의 플필먼트 센터(200)에 저장된 제품의 갯수, 각 제품에 대한 예상 또는 현재 주문 등에 기초하여, 특정 제품에 대한 수요의 예상 수준을 결정할 수 있다. 이러한 결정된 예상 수준과 모든 플필먼트 센터를 통한 각 제품의 수량에 응답하여, SCM 시스템(117)은 특정 제품에 대한 예상 수요를 만족시키기 위해 하나 이상의 구매 주문을 생성할 수 있다.
일부 실시예에서, 인력 관리 시스템(WMS)(119)은 작업 흐름을 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 개개의 디바이스(예를 들면, 디바이스(107A-107C 또는 119A-119C))로부터 별개의 이벤트를 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 패키지를 스캔하는 이들 디바이스 중 하나의 사용을 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 플필먼트 센터(200) 및 도 2에 관하여 이하에서 논의되는 바와 같이, 플필먼트 프로세스 동안, 패키지 식별자(예를 들면, 바코드 또는 RFID 태그 데이터)는 특정 단계(예를 들면, 자동 또는 핸드헬드 바코드 스캐너, RFID 판독기, 고속 카메라, 태블릿(119A), 모바일 디바이스/PDA(119B), 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스 등)에서 기계에 의해 스캔되거나 판독될 수 있다. WMS(119)는 패키지 식별자, 시간, 날짜, 위치, 사용자 식별자, 또는 다른 정보와 함께 대응하는 데이터베이스(미도시)에 패키지 식별자의 스캔 또는 판독을 나타내는 각 이벤트를 저장할 수 있고, 이러한 정보를 다른 시스템(예를 들면, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))에 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, WMS(119)는 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 디바이스(107A-107C 또는 119A-119C))와 네트워크(100)와 연관된 하나 이상의 유저를 연관시키는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 일부 상황에서, (파트 타임 또는 풀 타임 직원과 같은) 사용자는 모바일 디바이스(예를 들면, 모바일 디바이스는 스마트폰임)를 소유한다는 점에서, 모바일 디바이스와 연관될 수 있다. 다른 상황에서, 사용자는 임시로 모바일 디바이스를 보관한다는 점에서(예를 들면, 사용자는 하루의 시작에서부터 모바일 디바이스를 체크하고, 하루 동안 그것을 사용할 것이고, 하루가 끝날 때 그것을 반납할 것임), 모바일 디바이스와 연관될 수 있다.
일부 실시예에서, WMS(119)는 네트워크(100)와 관련된 각각의 사용자에 대한 작업 로그를 유지할 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 임의의 할당된 프로세스(예를 들면, 트럭에서 내리기, 픽업 구역에서 아이템을 픽업하기, 리빈 월 작업, 아이템 패킹하기), 사용자 식별자, 위치(예를 들면, 플필먼트 센터(200)의 바닥 또는 구역), 직원에 의해 시스템을 통해 이동된 유닛의 수(예를 들면, 픽업된 아이템의 수, 패킹된 아이템의 수), 디바이스(예를 들면, 디바이스(119A-119C))와 관련된 식별자 등을 포함하는, 각 직원과 관련된 정보를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, WMS(119)는 디바이스(119A-119C)에서 작동되는 계시(timekeeping) 시스템과 같은 계시 시스템으로부터 체크-인 및 체크-아웃 정보를 수신할 수 있다.
일부 실시예에서, 제3자 플필먼트 (3PL) 시스템(121A-121C)은 물류 및 제품의 제3자 제공자와 관련된 컴퓨터 시스템을 나타낸다. 예를 들면, (도 2와 관련하여 이하에서 후술하는 바와 같이) 일부 제품이 플필먼트 센터(200)에 저장되는 반면, 다른 제품은 오프-사이트(off-site)에 저장될 수 있거나, 수요에 따라 생산될 수 있으며, 달리 플필먼트 센터(200)에 저장될 수 없다. 3PL 시스템(121A-121C)은 FO 시스템(113)으로부터 (예를 들면, FMG(115)를 통해) 주문을 수신하도록 구성될 수 있으며, 고객에게 직접 제품 및/또는 서비스(예를 들면, 배달 또는 설치)를 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 플필먼트 센터 인증 시스템(FC Auth)(123)은 다양한 기능을 갖는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예에서, FC Auth(123)는 네트워크(100)의 하나 이상의 다른 시스템에 대한 단일-사인 온(single-sign on, SSO) 서비스로서 작동할 수 있다. 예를 들면, FC Auth(123)는 내부 프론트 엔드 시스템(105)을 통해 사용자가 로그인하게 하고, 사용자가 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)에서 리소스에 액세스하기 위해 유사한 권한을 갖고 있다고 결정하며, 두번째 로그인 프로세스 요구 없이 사용자가 그러한 권한에 액세스할 수 있게 한다. 다른 실시예에서, FC Auth(123)는 사용자(예를 들면, 직원)가 자신을 특정 작업과 연관시킬 수 있게 한다. 예를 들면, 일부 직원은 (디바이스(119A-119C)와 같은) 전자 디바이스를 갖지 않을 수 있으며, 대신 하루 동안 플필먼트 센터(200) 내에서 작업들 사이 및 구역들 사이에서 이동할 수 있다. FC Auth(123)는 이러한 직원들이 상이한 시간 대에 수행 중인 작업과 속해 있는 구역을 표시할 수 있도록 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 노동 관리 시스템(LMS)(125)은 직원(풀-타임 및 파트-타임 직원을 포함함)에 대한 출근 및 초과 근무 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, LMS(125)는 FC Auth(123), WMA(119), 디바이스(119A-119C), 운송 시스템(107), 및/또는 디바이스(107A-107C)로부터 정보를 수신할 수 있다.
도 1a에 나타낸 특정 구성은 단지 예시일 뿐이다. 예를 들면, 도 1a는 FMG(115)를 통해 FO 시스템(113)에 연결된 FC Auth 시스템(123)을 나타낸 반면, 모든 실시예가 이러한 특정 구성을 필요로 하는 것은 아니다. 실제로, 일부 실시예에서, 네트워크(100) 내의 시스템은 인터넷, 인트라넷, WAN(Wide-Area Network), MAN(Metropolitan-Area Network), IEEE 802.11a/b/g/n 표준을 따르는 무선 네트워크, 임대 회선 등을 포함하는 하나 이상의 공공 또는 사설 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 일부 실시예에서, 네트워크(100) 내의 시스템 중 하나 이상은 데이터 센터, 서버 팜 등에서 구현되는 하나 이상의 가상 서버로서 구현될 수 있다.
도 2는 플필먼트 센터(200)를 나타낸다. 플필먼트 센터(200)는 주문시 고객에게 배송하기 위한 아이템을 저장하는 물리적 장소의 예시이다. 플필먼트 센터(FC)(200)는 다수의 구역으로 분할될 수 있으며, 각각이 도 2에 도시된다. 일부 실시예에서, 이러한 "구역(zones)"은 아이템을 수령하고, 아이템을 저장하고, 아이템을 검색하고, 아이템을 배송하는 과정의 상이한 단계 사이의 가상 구분으로 생각될 수 있다. 따라서, "구역"이 도 2에 나타나 있으나, 일부 실시예에서, 구역의 다른 구분도 가능하고, 도 2의 구역은 생략, 복제, 또는 수정될 수 있다.
인바운드 구역(203)은 도 1의 네트워크(100)를 사용하여 제품을 판매하고자 하는 판매자로부터 아이템이 수신되는 FC(200)의 영역을 나타낸다. 예를 들면, 판매자는 트럭(201)을 사용하여 아이템(202A, 202B)을 배달할 수 있다. 아이템(202A)은 자신의 배송 팔레트(pallet)를 점유하기에 충분히 큰 단일 아이템을 나타낼 수 있으며, 아이템(202B)은 공간을 절약하기 위해 동일한 팔레트 상에 함께 적층되는 아이템의 세트를 나타낼 수 있다.
작업자는 인바운드 구역(203)의 아이템을 수령하고, 선택적으로 컴퓨터 시스템(미도시)을 사용하여 손상 및 정확성을 위해 아이템을 체크할 수 있다. 예를 들면, 작업자는 아이템(202A, 202B)의 수량을 아이템의 주문 수량과 비교하기 위해 컴퓨터 시스템을 사용할 수 있다. 수량이 일치하지 않는다면, 해당 작업자는 아이템(202A, 202B) 중 하나 이상을 거부할 수 있다. 수량이 일치한다면, 작업자는 그 아이템들을 (예를 들면, 짐수레(dolly), 핸드트럭(handtruck), 포크리프트(forklift), 또는 수작업으로) 버퍼 구역(205)으로 이동시킬 수 있다. 버퍼 구역(205)은, 예를 들면, 예상 수요를 충족시키기 위해 픽업 구역에 그 아이템이 충분한 수량만큼 있기 때문에, 픽업 구역에서 현재 필요하지 않은 아이템에 대한 임시 저장 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 포크리프트(206)는 버퍼 구역(205) 주위와 인바운드 구역(203) 및 드랍 구역(207) 사이에서 아이템을 이동시키도록 작동한다. (예를 들면, 예상 수요로 인해) 픽업 구역에 아이템(202A, 202B)이 필요하면, 포크리프트는 아이템(202A, 202B)을 드랍 구역(207)으로 이동시킬 수 있다.
드랍 구역(207)은 픽업 구역(209)으로 이동하기 전에 아이템을 저장하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 픽업 작업에 할당된 작업자("피커(picker)")는 픽업 구역의 아이템(202A, 202B)에 접근하고, 픽업 구역에 대한 바코드를 스캔하며, 모바일 디바이스(예를 들면, 디바이스(119B))를 사용하여 아이템(202A, 202B)과 관련된 바코드를 스캔할 수 있다. 그 다음 피커는 아이템을 (예를 들면, 카트에 놓거나 운반함으로써) 픽업 구역(209)에 아이템을 가져갈 수 있다.
픽업 구역(209)은 아이템(208)이 저장 유닛(210)에 저장되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 저장 유닛(210)은 물리적 선반, 책꽂이, 박스, 토트(tote), 냉장고, 냉동고, 저온 저장고 등 중 하나를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 픽업 구역(209)은 다수의 플로어로 편성될 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는, 예를 들면, 포크리프트, 엘리베이터, 컨베이어 벨트, 카트, 핸드트럭, 짐수레, 자동화된 로봇 또는 디바이스, 또는 수작업을 포함하는 다양한 방식으로 아이템을 픽업 구역(209)으로 이동시킬 수 있다. 예를 들면, 피커는 아이템(202A, 202B)을 드랍 구역(207)의 핸드트럭 또는 카트에 놓을 수 있으며, 아이템(202A, 202B)을 들고 픽업 구역(209)으로 걸어갈 수 있다.
피커는 저장 유닛(210) 상의 특정 공간과 같은 픽업 구역(209)의 특정 스팟에 아이템을 배치(또는 "적재(stow)")하라는 명령을 수신할 수 있다. 예를 들면, 피커는 모바일 디바이스(예를 들면, 디바이스(119B))를 사용하여 아이템(202A)을 스캔할 수 있다. 디바이스는, 예를 들면, 통로, 선반 및 위치를 나타내는 시스템을 사용하여, 아이템(202A)을 적재해야 하는 위치를 나타낼 수 있다. 그 다음 디바이스는 그 위치에 아이템(202A)을 적재하기 전에 피커가 그 위치에서 바코드를 스캔하도록 할 수 있다. 디바이스는 아이템(202A)이 디바이스(119B)를 사용하는 사용자에 의해 그 위치에 적재되었음을 나타내는 도 1의 WMS(119)와 같은 컴퓨터 시스템에 데이터를 (예를 들면, 무선 네트워크를 통해) 전송할 수 있다.
일단 사용자가 주문을 하면, 피커는 저장 유닛(210)으로부터 하나 이상의 아이템(208)을 검색하기 위해 디바이스(119B)에 명령을 수신할 수 있다. 피커는 아이템(208)을 검색하고, 아이템(208) 상의 바코드를 스캔하며, 운송 기구(214) 상에 놓을 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 기구(214)가 슬라이드로서 표현되지만, 운송 기구는 컨베이어 벨트, 엘리베이터, 카트, 포크리프트, 핸드트럭, 짐수레, 카트 등 중 하나로서 구현될 수 있다. 그 다음 아이템(208)은 패킹 구역(211)에 도착할 수 있다.
패킹 구역(211)은 아이템이 픽업 구역(209)으로부터 수령되고 고객에게 최종 배송하기 위해 박스 또는 가방에 패킹되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 패킹 구역(211)에서, 아이템을 수령하도록 할당된 작업자("리비닝 작업자(rebin worker)")는 픽업 구역(209)으로부터 아이템(208)을 수령하고, 어느 주문에 대응하는 지를 결정할 것이다. 예를 들면, 리비닝 작업자는 아이템(208) 상의 바코드를 스캔하기 위해 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스를 사용할 수 있다. 컴퓨터(119C)는 어느 주문이 아이템(208)과 관련이 있는지를 시각적으로 나타낼 수 있다. 이는, 예를 들면, 주문에 대응하는 월(216) 상의 공간 또는 "셀(cell)"을 포함할 수 있다. (예를 들면, 셀에 주문의 모든 아이템이 포함되어 있기 때문에) 일단 주문이 완료되면, 리비닝 작업자는 패킹 작업자(또는 "패커(packer)")에게 주문이 완료된 것을 알릴 수 있다. 패커는 셀로부터 아이템을 검색하고, 배송을 위해 이들을 박스 또는 가방에 놓을 수 있다. 그 다음 패커는, 예를 들면, 포크리프트, 카트, 짐수레, 핸드트럭, 컨베이어 벨트, 수작업 또는 다른 방법을 통해, 박스 또는 가방을 허브 구역(213)으로 보낼 수 있다.
허브 구역(213)은 패킹 구역(211)으로부터 모든 박스 또는 가방("패키지(packages)")을 검색하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 허브 구역(213)의 작업자 및/또는 기계는 패키지(218)를 검색하고, 각 패키지가 배달 영역의 어느 부분으로 배달되도록 되어 있는지를 결정하며, 패키지를 적절한 캠프 구역(215)으로 보낼 수 있다. 예를 들면, 배달 영역이 2개의 작은 하위 영역을 갖는다면, 패키지는 2개의 캠프 구역(215) 중 하나로 배달될 것이다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 최종 목적지를 결정하기 위해 (예를 들면, 디바이스(119A-119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔할 수 있다. 패키지를 캠프 구역(215)으로 보내는 것은, 예를 들면, (우편 번호에 기초하여) 패키지가 향하는 지리적 영역의 부분을 결정하고, 지리적 영역의 부분과 관련된 캠프 구역(215)을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 루트 및/또는 서브-루트를 분류하기 위해 허브 구역(213)으로부터 패키지가 수령되는 하나 이상의 빌딩, 하나 이상의 물리적 공간, 또는 하나 이상의 영역을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 FC(200)로부터 물리적으로 분리되어 있는 반면, 다른 실시예에서는 캠프 구역(215)은 FC(200)의 일부를 형성할 수 있다.
캠프 구역(215)의 작업자 및/또는 기계는, 예를 들면, 목적지와 기존 루트 및/또는 서브-루트의 비교, 각각의 루트 및/또는 서브-루트에 대한 작업량의 계산, 하루 중 시간, 배송 방법, 패키지(220)를 배송하기 위한 비용, 패키지(220)의 아이템과 관련된 PDD 등에 기초하여 패키지(220)가 어느 루트 및/또는 서브-루트와 연관되어야 하는지를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 최종 목적지를 결정하기 위해 (예를 들면, 디바이스(119A-119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔할 수 있다. 일단 패키지(220)가 특정 루트 및/또는 서브-루트에 할당되면, 작업자 및/또는 기계는 배송될 패키지(220)를 이동시킬 수 있다. 예시적인 도 2에서, 캠프 구역(215)은 트럭(222), 자동차(226), 배달원(224A, 224B)을 포함한다. 일부 실시예에서, 배달원(224A)이 트럭(222)을 운전할 수 있는데, 이 때 배달원(224A)은 FC(200)에 대한 패키지를 배달하는 풀-타임 직원이며, 트럭은 FC(200)를 소유, 임대 또는 운영하는 동일한 회사에 의해 소유, 임대, 또는 운행된다. 일부 실시예에서, 배달원(224B)이 자동차(226)를 운전할 수 있는데, 이 때 배달원(224B)은 필요에 따라(예를 들면, 계절에 따라) 배달하는 "플렉스(flex)" 또는 비상시적인 작업자이다. 자동차(226)는 배달원(224B)에 의해 소유, 임대 또는 운행될 수 있다.
도 3은 배달을 위해 각각이 개개의 배달원에게 할당된, 분할된 고정 배달 구역을 포함하는 종래의 배송 영역의 개략도이다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 마을(town), 지방 자치 단체, 구(district), 군(county), 또는 주(state)와 같은 지리적 영역은 고정된 구역(302)과 서브-구역(304)을 포함하는 다양한 크기의 다수 구역으로 분할될 수 있고, 각각의 구역 또는 서브-구역은 고정된 경계를 포함할 수 있다. 지리적 영역은 서브-구역으로 더 분리될 수 있고, 배달원(224A, 224B)은 고정된 지리적 경계에 따라 하나 이상의 구역 또는 서브-구역에 물건을 배달할 수 있다. 통상적으로, 도 3의 각각의 구역 또는 서브-구역은 그 구역 또는 서브-구역에 배달하기 위해 한 명의 배달원만이 할당된다.
도 4는 개시된 실시예와 일치하고, 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현되는 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법에 의해 사용되는 예상 배달 효율 생성기(406), 교차-시간 생성기(408), 및 루트 생성기(416)를 포함하는 배달 모듈의 개략도(400)이다.
도 4에 나타낸 바와 같이, 데이터베이스(401)는 지리 데이터(402)와 과거 배달 데이터(404)를 포함한다. 지리 데이터(402)는 사전 결정된 구역과 서브-구역을 포함하는 지리 정보를 포함할 수 있다. 서브-구역은 단일의 사전 정의된 구역의 더 작은 부분으로 존재할 수 있다. 복수의 서브-구역이 단일의 구역 내에 존재할 수도 있고, 서브-구역은 동일한 지리적 특성을 갖는 영역을 구성할 수 있다. 일부 양상에서, 서브-구역은 더 이상 나눌 수 없을 것이다. 예로서, 사전 정의된 구역은 군, 주, 또는 우편 번호(zip-code)를 포함할 수 있다. 추가 예로서, 서브-구역은 마을, 지방 자치 단체, 시(city) 또는 다른 위치를 포함할 수 있다. 구역과 서브-구역은 전술한 예들에 한정되지 않는다. 실제로, 서브-구역은 군으로 존재할 수 있고, 또는 구역은 마을로 존재할 수 있다. 구역과 서브-구역에 대한 다른 지리적 예시가 고려될 수 있으며, 데이터베이스로부터 액세스할 수 있다. 과거 배달 데이터(404)는 배달 위치, 배달 시간, 배달 운전자, 및/또는 배달 패키지를 포함하는 데이터를 포함할 수 있다. 다른 유형의 과거 데이터도 가능하다.
예상 배달 효율 생성기(406)는 데이터베이스와 통신하고, 지리 데이터(402)와 과거 배달 데이터(404)를 검색하여, 각각의 구역 또는 서브-구역에서 예상 배달 효율을 결정할 수 있다. 예로서, 예상 배달 효율 생성기(406)는 예상 배달 효율을 결정하기 위해 경관, 비즈니스 영역, 주거 영역, 주차 영역, 또는 빌딩 설명(description) 중 하나 이상에 더 의존할 수 있다. 예상 배달 효율 생성기(406)는 지리 데이터, 과거 데이터, 및 경관 또는 비즈니스 데이터 각각을 통합하고, 저장된 주소 데이터와 비교하여 예상 배달 효율을 계산할 수 있다. 비교를 통해 필터링된 기간 동안 특정 주소에 대한 배달의 총 수 또는 개개의 배달을 평가할 수 있고, 지리 데이터, 과거 데이터, 및 경관 또는 비즈니스 데이터에 기초하여, 배달 시간(들), 거리(들), 또는 다른 기준 또는 매트릭들을 사용함으로써 (시간당 주소의 수(number of Addresses per Hour, APH)와 같은) 효율값을 계산할 수 있다. 예상 배달 효율 생성기(406)는 예상 배달 효율로서 절대 효율에 추가하여 상대 효율값을 계산할 수 있다. 상대 효율값은 상이한 배달 경관 또는 구역에 기초한 백분율 값(예를 들면, P60 또는 P70으로도 알려진 60%, 70%)을 포함할 수 있다. 절대 효율값은 절대값(예를 들면, 18 패키지/시간 또는 20 패키지/시간)을 포함할 수 있다. 구역 또는 경관은 상이한 배달 지리를 가질 수 있기 때문에, 절대 효율값보다 상대 효율값을 선호할 수 있다. 또한, 예상 배달 효율 생성기(406)는 한 시간 또는 다른 시간 기간 내에 배달원이 방문할 수 있는 주소의 수를 나타내는 APH 메트릭들을 계산할 수 있고, 이러한 매트릭들은 다른 계산된 APH 값에 대한 값을 포함할 수 있거나, 절대값을 나타낼 수 있다. 각각의 구역과 서브-구역의 APH의 백분위수 값은 과거 데이터에 기초하여 계산될 수 있다. 일부 양상에서, 특정 백분위수는 예상 배달 효율(상대 효율값으로서 60번째 백분위수 또는 P60)로서 결정될 수 있다. 다른 양상에서, 예상 배달 효율은 배달 시간과 배달원의 기술 또는 경험을 고려할 수 있다.
본 개시와 일치하게, 예상 배달 효율 생성기(406)는 3개월 또는 그 미만의 과거 데이터에 기초하여 구역과 서브-구역에 대한 백분위수를 생성할 수 있다. 과거 데이터를 사용하기 위한 다른 시간 범위도 가능하다. 과거 데이터에 대한 의존은, 예를 들면, "유효" 배달 기간을 포함하는 임의의 원하는 특징에 따라 입력된 검색 용어 또는 필터에 의해 필터링될 수 있다. "유효" 배달 기간은 모든 배달 기간이 동일한 날에 동일한 서브-구역에서 동일한 배달원에 의해 완성될 것을 필요로 할 수 있다. 일부 양상에서, "유효" 배달 기간은 그 기간이 15분 이상일 것을 필요로 할 수 있다. 다른 양상에서, "유효" 배달 기간은 또한, 임의의 2개의 연속적인 배달 사이의 시간 간격이 30분 미만인 것을 필요로 할 수 있다. "유효" 기간에 대한 다른 기준이 고려되어 필터링을 위해 사용될 수 있다. 예상 배달 효율 생성기(406)는 각각의 "유효" 배달 기간에 대한 APH 값을 계산할 수 있고, 각각의 "유효" 배달 기간에 대한 APH의 백분위수 값을 생성할 수도 있다. 배달 효율을 결정하기 위한 다른 매트릭이 고려되어 예상 배달 효율 생성기(406)에 의해 사용될 수 있다.
도 5는 교차 시간(T)(501)을 계산하기 위해 개시된 실시예와 일치하는 교차-시간 생성기(408)에 의해 사용되는 데이터 구조(500)에 저장된 교차-시간 데이터의 표현의 개략도이다. 도 5에 나타낸 바와 같이, 교차-시간 생성기(408)는 "서브-구역 1"(502)과 "서브 구역 2"(504)로 식별되는 2개의 구역을 포함한다. 2개의 서브-구역 각각에 대해, 선형 스펙트럼은, 모든 작업이 배달원에 의해 수행되는, "운전"(506), "주차"(508), "분류"(510), 및 "배달"(512) 각각에 대해 할애되는 시간적 부분을 포함한다. 이러한 교차-시간은, 예를 들면, 배달원이 2개의 서브-구역(502, 504) 사이에서 "운전"(506), "주차"(508), "분류"(510), 및 "배달"(512) 각각을 포함하는 전술한 임의의 작업을 완료하기 위해 소요되는 시간을 결정하기 위해 계산될 수 있다. 그러나, 교차-시간 생성기(408)는 "운전"(506)만을 위한 시간을 반드시 계산할 필요는 없으며, "운전"(506) 이외에 다른 운송 모드를 위한 계산을 수행할 수 있다. 예를 들면, 교차-시간 생성기(408)는 추가 단계를 포함하거나, 전술한 임의의 단계 중 하나를 제외할 수 있다. 교차-시간 생성기(408)는 과거 교차-시간 측정치를 생성하기 위한 과거 교차 시간 생성 모듈(410)과, 교차-시간 완료와 교정 측정치(412)를 계산하기 위한 교차 시간 완료 및 교정 모듈(412)을 구현할 수 있다. 도 5에 나타낸 바와 같이, 교차 구역/서브-구역 시간은 배달원이 하나의 구역에서 다음 구역으로, 또는 하나의 서브-구역에서 다음 서브-구역으로 이동하는 예상 시간으로 계산될 수 있다.
도 4로 돌아가서, 교차-시간 생성기(408)는 추가로 지난 3개월 동안 2개의 구역 또는 서브-구역 사이의 중간 시간 간격(median time gap)을 사용함으로써 교차 구역/서브-구역 시간을 계산할 수 있다. 이러한 시간은 한 주문의 배달 시간을 포함할 수 있으며, 교차 시간을 배타적으로 포함할 수는 없다. 시간 간격이 없거나 또는 데이터 샘플의 수가 2보다 크지 않은 경우, 교차-시간 생성기(408)는 캠프 또는 캠프 구역(215)의 평균 교차 구역/서브-구역 시간을 사용할 수 있다. 교차-시간 생성기(408)는 또한, 교차 시간 완료와 교정을 수행할 수 있다. 예로서, "n" 개의 구역 또는 서브-구역이 있는 경우, 교차 시간의 총 개수는 n2/2 일 수 있다. 일반적으로, 배달원이 모든 교차 가능성을 커버하지 않을 수 있기 때문에, 과거 교차 시간은 이러한 값보다 훨씬 작을 수 있다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 지도 서비스 모듈(430)이 임의의 2개의 구역/서브-구역 사이의 운전 시간을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 선형 회귀가 또한, 지도 서비스 모듈(430)로부터 획득된 운전 시간이 교차 시간으로 변환될 수 있고, 교차 시간 매트릭이 완료될 수 있도록, 운전 시간과 교차 시간 사이의 관계를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 본 개시와 일치하게, 교차-시간 매트릭이 교차 시간을 계산하기 위해 사용될 수 있다.
본 개시와 일치하게, 루트 생성기(416)는 출석 할당 최적화 모듈(418), 시드 분포 생성 모듈(420), 재분배 최적화 모듈(422), 및 방문 시퀀스 최적화 모듈(424)을 포함할 수 있다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 루트 생성기(416)는 루트(428)를 생성하기 위해 예상 배달 효율 생성기(406)로부터의 APH, 시간(T) 값, 패키지 분배(426), 및 사용자 구성 및 선호도(414)로부터 데이터를 얻을 수 있다. 출석 할당 최적화 모듈(418)은 다음의 입력에 기초하여 다수의 배달원을 각 그룹에 할당하기 위해 사용될 수 있다: 패키지 분배(426), 및 배달원 경험에 관한 분류 카테고리(예를 들면, "초급자(newbie)", "일반(normal)", "상급자(senior)") 하에서 할당된 출석 수. 이러한 분류 카테고리의 일부로서, 배달원은 배달 능력 및/또는 배달 효율을 설명할 수 있는 다양한 가중치와 연관될 수 있다. 가중치는 또한, 배달원의 배달 경험과 관련이 있을 수 있다. 예를 들면, "초급자" 분류는 새로운 배달원, 또는 배달 경험이 거의 또는 전혀 없는 배달원을 나타낸다. "일반" 분류는 많지 않은 또는 현저하지 않은 일부 배달 경험이 있는 배달원을 나타낸다. "상급자" 분류는 다년 간의 상당한 배달 경험이 있는 배달원을 나타낸다. 다른 분류 식별도 가능할 수 있다. 시드 분포 생성 모듈(420)은 과잉 구역을 삭제하고, 새로운 구역을 생성하며, 사용자에 의해 구성된 규칙에 기초하여 구역을 생성하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 규칙은 과잉 구역을 삭제하고 새로운 구역을 생성하기 위해 사용자에 의해 구성될 수 있고, 규칙은 인터페이스에 입력될 수 있고, 추가로 원하는 배달원(예를 들면, "로우-탑(low-top)", "노동자-선호" 및 "다른 규칙")을 특정할 수 있다. "로우-탑" 분류는 대형 트럭과는 반대로, 낮은 차량에 배달물을 적재하는 경험을 갖는 배달원을 나타낸다. 로우 탑 트럭을 포함하는 낮은 상부를 갖는 차량은 지하로 배달을 필요로 하는 주소로 배달하는데 필요할 수 있다. 시드 분포 생성 모듈(420)은 구역에 특정할 수 있는 동작 규칙을 생성할 수 있고, 특정 구역에서 이루어진 모든 배달이 "로우-탑" 또는 "노동자-선호"일 것을 요구할 수 있다. "노동자-선호" 분류는 모든 종류의 잡역(handyman) 또는 적재 기술을 보유하고 있고, 다양한 복잡성을 갖는 모든 상이한 유형의 작업을 수행할 수 있는 배달원을 나타낸다. 시드 분포 생성 모듈(420)은 특정 구역이 "노동자-선호" 배달원만을 포함하는 것을 요구할수 있다. "다른 규칙" 분류는 당면한 특정 배달 요구 사항에 기초하여 특정될 수 있는 "다른 규칙"을 나타낸다. 다른 분류 식별도 가능할 수 있다.
재분배 최적화 모듈(422)은 생성된 시드 분포 내의 구역에 기초할 수 있고, 복수의 후보 구역을 생성할 수 있다. 재분배 최적화 모듈(422)은 모든 배달 요구를 커버하고 배달 비용을 최소화하기 위해 모든 후보 구역으로부터 구역의 최적 조합을 결정하기 위해 0/1 프로그래밍 모델을 추가로 구현할 수 있다. 방문 시퀀스 최적화 모듈(424)은 새로 생성된 구역의 컬렉션인 재분배 최적화 모듈(422)의 출력을 사용할 수 있다. 각각의 생성된 구역 내부에서, 방문 시퀀스 최적화 모듈(424)은 배달 비용을 최소화하기 위해 최상의 배달 방문 시퀀스를 결정할 수 있다. 방문 시퀀스 최적화 모듈(424)은 구역과 서브-구역, 및 특정 순서로 특정 구역과 서브-구역으로의 배달을 나타내는 코딩을 제공할 수 있다. 문자 또는 숫자가 구역 또는 서브-구역을 나타내고, 배달 비용을 최소화하기 위한 방문 배달 시퀀스를 나타내는 코드로 사용될 수 있다. 출석 할당 최적화 모듈(418), 시드 분포 생성 모듈(420), 재분배 최적화 모듈(422), 및 방문 시퀀스 최적화 모듈(424)은 최적의 루트(428)를 생성하기 위해 함께 작동할 수 있다.
본 개시와 일치하게, 출석 할당 최적화 모듈(422)은 작업자를 할당하기 위해 다음의 식을 구현할 수 있다("정수 프로그래밍 모델(Integer programming model)").
Figure 112021115931838-pat00001
여기서,
Figure 112021115931838-pat00002
이러한 변수들 각각은 이하에서 설명된다.
Figure 112022044948524-pat00003
,
Figure 112022044948524-pat00004
,
Figure 112022044948524-pat00005
는 얼마나 많은 배달원, 반나절(half-day) 작업자, 및 워크-맨(walk-men)이 그룹 i에 각각 할당될 수 있는지를 각각 나타내는 정수의 변수를 나타낼 수 있다. 정수 프로그래밍 모델에 사용되는 다른 파라미터는 avg, 전체 캠프에 대한 평균 PDD;
Figure 112022044948524-pat00006
, 그룹 i의 총 패키지수;
Figure 112022044948524-pat00007
, 그룹 i의 총 가중 작업자의 수;
Figure 112022044948524-pat00008
, PPD의 주어진 경계로부터의 분산 페널티;
Figure 112022044948524-pat00009
, 하한 아래의 분산;
Figure 112022044948524-pat00010
, 상한 위의 분산;
Figure 112022044948524-pat00011
,
Figure 112022044948524-pat00012
및
Figure 112022044948524-pat00013
, 배달원, 반나절 노동자 및 워크-맨 작업자에 대한 각각의 가중치;
Figure 112022044948524-pat00014
,
Figure 112022044948524-pat00015
및
Figure 112022044948524-pat00016
, 각각이 그룹 i에 할당된 배달원, 반나절 노동자 및 워크-맨의 수;
Figure 112022044948524-pat00017
,
Figure 112022044948524-pat00018
, 하한 및 상한 비율;
Figure 112022044948524-pat00019
,
Figure 112022044948524-pat00020
및
Figure 112022044948524-pat00021
, 각각 할당되어야 할 배달원, 반나절 노동자, 및 워크 맨의 총 수;
Figure 112022044948524-pat00022
, 할당으로부터 제거될 수 없는 루트의 수를 포함할 수 있다.
Figure 112022044948524-pat00023
는 또한 그룹의 가능한 세트를 나타낼 수 있다.
출석 할당 최적화 모듈(422)의 정수 프로그래밍 모델의 목적은 각 캠프의 평균 PDD와 각 그룹의 평균 PPD 간의 차이를 최소화하고, 주어진 임계치로부터의 분산을 최소화하는 것이다.
출석 할당 최적화 모듈(422)에 의해 사용되는 정수 프로그래밍 모델은 또한, 추가적인 제약을 포함할 수 있다. 예를 들면, 출석 할당 최적화 모듈(422)은
Figure 112021115931838-pat00024
로 모든 배달원의 가중치를 계산할 수 있다. 출석 할당 최적화 모듈(422)은 또한, 그룹 레벨 평균 PPD가 하부 임계치 및 상부 임계치 사이에, 또는 내에 있어야 한다는 것을 계산에 의해 확인할 수 있다.
Figure 112021115931838-pat00025
Figure 112021115931838-pat00026
출석 할당 최적화 모듈(422)은 또한, 계산에 의해 각 그룹에 할당된 상이한 출석의 총 수가 동일한 유형에 대한 출석의 수와 일치하는지를 확인할 수 있다. 출석 할당 최적화 모듈(422)은 또한, 계산에 의해 각 그룹에 할당된 배달원의 총 수가 배달원의 수와 같아야 한다는 것(
Figure 112021115931838-pat00027
)을 보장하고, 계산에 의해 각 그룹에 할당된 반나절 작업자의 총 수가 반나절 작업자의 총 수와 같아야 한다는 것(
Figure 112021115931838-pat00028
)을 보장하며, 계산에 의해 각 그룹에 할당된 워크-맨의 총 수가 워크-맨의 수와 같아야 한다는 것을 보장하는 것과 같이, 각 유형의 작업자에 대한 합리적인 상한을 설정할 수 있다.
출석 할당 최적화 모듈(422)은 또한, 계산에 의해 배달원의 수가 제거될 수 없는 루트의 수 보다 작지 않다는 것(
Figure 112021115931838-pat00029
)을 보장할 수 있고, 계산에 의해 너무 많은 반나절 작업자가 동일한 그룹에 할당되는 것(
Figure 112021115931838-pat00030
)을 보장할 수 있으며, 계산에 의해 각 배달원이 배달을 위해 최대 한명의 워크-맨을 데려가는 것(
Figure 112021115931838-pat00031
)을 보장할 수 있다.
본 개시와 일치하게, 재분배 최적화 모듈(422)은 배달원을 최적으로 재분배하기 위해 다음의 식을 구현할 수 있다("0/1 프로그래밍 모델").
Figure 112021115931838-pat00032
Figure 112021115931838-pat00033
여기서, 0/1 프로그래밍 모델은 최소화 문제로 이해될 수 있다. 상기 각 변수들 각각은 이하에서 설명된다.
Figure 112021115931838-pat00034
,
Figure 112021115931838-pat00035
,
Figure 112021115931838-pat00036
,
Figure 112021115931838-pat00037
은 루트 선택에 관한 2진 변수를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 루트 i가 선택되면
Figure 112021115931838-pat00038
의 값은 1이고, 그렇지 않으면 0이다. I는 배달원 루트로서 정상 루트의 세트를 나타낼 수 있고, J는 워크-맨 루트로서 워크-맨 동행 루트의 세트를 나타낼 수 있으며, K는 새로운 루트로서 새로 생성된 루트의 세트를 나타낼 수 있고, L은 반나절 루트의 세트를 나타낼 수 있다. S는 서브-루트의 세트를 나타낼 수 있다.
Figure 112021115931838-pat00039
,
Figure 112021115931838-pat00040
,
Figure 112021115931838-pat00041
및
Figure 112021115931838-pat00042
는 배달원, 워크-맨, 새로운 루트, 및 반나절 작업자에 대한 루트의 수를 각각 나타낼 수 있다. 마지막으로,
Figure 112021115931838-pat00043
,
Figure 112021115931838-pat00044
,
Figure 112021115931838-pat00045
및
Figure 112021115931838-pat00046
는 지표 변수를 나타낼 수 있다; 서브-루트 s가 루트
Figure 112021115931838-pat00047
,
Figure 112021115931838-pat00048
,
Figure 112021115931838-pat00049
,
Figure 112021115931838-pat00050
중 하나에 있으면, 대응하는 지표 값은 1이다(그렇지 않으면 0임).
재분배 최적화 모듈(422)의 0/1 프로그래밍 모델의 하나의 목적은 평가 매트릭의 무효화 페널티를 최소화하는 것이다. 재분배 최적화 모듈(422)은 정규화된 PPD로부터의 분산의 페널티, 다중-부모 루트의 페널티, 상이한 부모 루트로부터의 서브-루트 간의 교차 시간의 페널티, 교환 루트의 페널티, 및 이동 난이도의 페널티 중 하나 이상에 기초하여, 각 루트에 대한 페널티 비용을 계산할 수 있다.
재분배 최적화 모듈(422)은 상이한 제약을 도입할 수 있다. 예를 들면, 재분배 최적화 모듈(422)은 생성된 루트의 수가 동일한 유형에 대한 출석의 수와 같은 것으로 계산하는 것을 포함하는 "카운트 제약"을 도입할 수 있다. 예를 들면, 재분배 최적화 모듈(422)은 계산에 의해 배달 루트의 수가 배달원의 수와 같은 것(
Figure 112021115931838-pat00051
)을 보장할 수 있고, 계산에 의해 워크-맨 루트의 수가 워크-맨의 수와 같은 것(
Figure 112021115931838-pat00052
)을 보장할 수 있으며, 계산에 의해 새로운 루트의 수가 필요한 새로 생성된 루트의 수와 같은 것(
Figure 112021115931838-pat00053
)을 보장할 수 있고, 계산에 의해 반나절 루트의 수가 반나절 작업자 또는 초급자의 수와 같은 것(
Figure 112021115931838-pat00054
)을 보장할 수 있다.
둘째로, 재분배 최적화 모듈(422)은, 예를 들면, 계산에 의해 각 서브-루트가 한번만 커버된다는 것(
Figure 112021115931838-pat00055
)을 보장하기 위해 "커버 제약"을 도입할 수 있다.
도 6은 개시된 실시예와 일치하는 캠프 구역(215)의 리더에 의해 사용되는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 시스템 시각적 표현의 개략도이다. 캠프 구역(215)의 리더는 특정 날의 배달에 이용 가능한 작업자의 수와 유형에 관한 정보를 입력할 수 있다. 각 작업자는 일반 배달원, 반나절 작업자, 워크-맨, 초급자 또는 상급자 배달원으로 분류될 수 있다. 이러한 각 타이틀은 상이한 배달 경험 또는 기술 수준과 상관 관계가 있을 수 있다. "초급자" 분류는 새로운 배달원 또는 배달 경험이 거의 또는 전혀 없는 배달원을 나타낸다. "반나절" 분류는 "플렉스(flex) 작업자"인 배달원을 나타내며, 반나절만 근무할 수 있다. "플렉스 작업자"는 탄력적인 스케줄을 갖고 하루 종일 및 반나절 모두 근무할 수 있는 작업자이다. "플렉스 작업자"는 하루 동안 다른 시간에 일하고, 매일 다른 시간 동안 일하며, 또는 임의의 다른 유형의 탄력적인 스케줄로 일하는 작업자를 지칭할 수 있다. 일반적으로, 비록 두 루트 유형 모두 "반나절" 작업자를 고려하지만, "반나절" 작업자는 전체 배달 루트와는 반대로 서브-루트를 운용할 수 있다. "워크-맨"은 패키지를 직접 건내기 위해 먼 거리를 걸을 수 있는 배달원의 분류를 나타낸다. "워크-맨" 분류의 배달원은 패키지를 배달하기 위해 트럭을 사용할 수 있고, 트럭 운전자가 있는 트럭으로부터 떠나 패키지를 드롭하고 배달할 수 있다. "상급자" 분류는 다년간의 상당한 배달 경험을 갖는 배달원을 나타낸다. 다른 분류 식별도 가능할 수 있다. 각 유형의 작업자는 또한, 분류와 관련된 효율에 기초하여 상이하게 가중치가 부여될 수 있다. 도 6에 나타낸 바와 같이, GUI(600)의 예시적인 시스템 시각적 표현은 그 날의 배달을 위해 이용 가능한 작업자를 알기 위해 작업자의 수와 유형을 입력하는 툴바를 포함한다.
도 6에 나타낸 바와 같이, 반환된 툴바 검색 결과는 이용 가능한 배달원으로서 "John Smith"(602), "Tim Thompson"(604), 및 "Richard Johnson"(606)을 포함할 수 있다. "John Smith"는 "플렉스 작업자"(608)로 분류되고, "Tim Thompson"은 "반나절 작업자"(610)로 분류되며, "Richard Johnson"은 "워크-맨"(612)으로 분류된다. 주소는 또한, 이용 가능한 배달 구역, 루트, 및 서브-루트에 대한 근접성을 나타내기 위해 각 배달원에 인접하게 나열된다. 예로서, "John Smith"는 "서울특별시, 중구, 명동 31-34번지의 빌딩 305동, 아파트 105호"에 위치한다. 도 6에 나타낸 바와 같이, "John Smith"(602)는 "루트 배달"(614)에 할당되고, "Tim Thompson"(604)은 "서브-루트 배달"(616)에 할당된다. 비록 두 루트 유형 모두 "반나절" 작업자에 대해 고려되지만, 전술한 바와 같이, "반나절" 작업자는 하나 이상의 서브-루트(전체 루트가 아닌)를 따라 패키지를 배달할 수 있다. 따라서, 도 6에 나타낸 바와 같이, "John Smith"(602)는 전체 "루트 배달"(614)을 수행하는 반면, "John Smith"(602)가 할당된 루트의 일부분을 포함하거나 포함하지 않을 수 있는 플렉스 "서브-루트 배달"을 "Tim Thompson"(604)이 수행한다.
또한, 도 6에 나타낸 바와 같이, 캠프 구역(215)의 리더가 분류, 스케줄, 가중치, 효율 및 각 배달원과 연관된 다른 특징을 볼 수 있도록 하는 다른 그래픽 인터페이스 컴포넌트가 포함된다. 예를 들면, 상태 바(bar)(620)는 각각이 상이한 정보를 제공하는 "수/유형/작업자", "처리중", "완료", "미완료", "수령 거부", 및 "분류"에 대한 상태를 포함할 수 있다.
"수/유형/작업자"는 배달원의 수와 유형의 상태 또는 설명을 나타낼 수 있다. "처리중"은 현재 수행되는 배달의 수를 나타낼 수 있다. "완료"는 완료된 주문의 수를 나타낼 수 있다. "미완료"는 미완료된 배달의 수를 나타낼 수 있다. "수령 거부"는 주문을 수령하기 거부한 수령인의 수를 나타낼 수 있다. "분류"(628)는 이용 가능하고 현재 실시간 배달을 위해 이용되는 분류의 총 수(예를 들면, 풀 타임 작업자 대 플렉스 작업자의 수)를 나타낼 수 있다. 다른 GUI(600) 그래픽 컴포넌트는 배달원의 할당 및 사전 할당이 가능하도록 고려된다.
도 7은 개시된 실시예와 일치하는, 모바일 디바이스 상의 그래픽 유저 인터페이스(GUI)의 시각적 표현의 개략도이다. 도 7에 나타낸 바와 같이, 모바일 디바이스 인터페이스(700)는 인터페이스(600)와 유사하지만 배달원에게 디스플레이하도록 구성될 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다. 모바일 디바이스 인터페이스(700)는 배달원이 볼 수 있다. 예를 들면, 도 7에 나타낸 바와 같이, 모바일 디바이스 인터페이스(700)는 "John Smith"라는 작업자에게 할당된 인터페이스를 포함한다. 인터페이스(700)는 John Smith의 분류를 "플렉스 작업자(608)"로서 포함하고, 배달 날짜(702) "2019 03 07" (즉, 2019년 3월 7일), 배달 시작 지점 또는 목적지 주소(704) "서울특별시, 강남구, 삼성 1동, 테헤란로 447"을 나타내며, 배달원의 효율 또는 가중치 등급(706)을 포함하고, 배달원을 안내하기 위한 도로, 식당 및 랜드마크를 포함하는 배달 근접지의 맵(708)을 더 포함한다. 도시되지 않은 다른 그래픽 구성요소가 배달원의 배달을 돕기 위해 모바일 디바이스 인터페이스(700)에 고려되고 포함될 수 있다.
도 8은 개시된 실시예와 일치하는, 배달원을 할당하고 배달 루트를 관리하는 예시적인 프로세스를 나타내는 플로우차트이다. 예시적인 방법(800)은 본 명세서에서 일련의 단계들로 설명되었지만, 단계의 순서는 다른 구현에서 변경될 수 있음을 이해해야 한다. 특히, 단계는 임의의 순서 또는 병렬로 수행될 수 있다.
단계 802에서, 예상 배달 효율 생성기(406)는 데이터베이스(401)로부터 지리 데이터(402)와 과거 데이터(404)를 검색할 수 있다. 지리 데이터(402)와 과거 데이터(404)는 복수의 배달 루트와 복수의 배달 서브-루트를 각각 포함할 수 있다. 예상 배달 효율 생성기(406)는 복수의 미리 정의된 구역과 복수의 서브-구역과 연관된 지리 데이터(402)를 수신할 수 있다. 지리 데이터(402)는 경관 데이터, 비즈니스 데이터, 주거 데이터, 주차 데이터, 또는 빌딩 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 서브-루트 또는 서브-구역 데이터는 루트 또는 구역 데이터의 일부로서 존재할 수 있다. 과거 데이터(404)는 배달 위치, 배달 시간, 배달 운전자 및/또는 배달 패키지 중 하나 이상을 포함하는 과거 배달에 관한 데이터일 수 있다.
단계 804에서, 예상 배달 효율 생성기(406)는 검색된 지리 데이터(402)와 과거 데이터(404)에 기초하여, 예상 배달 효율(APH 값)을 계산할 수 있다. 예상 배달 효율 생성기(406)는 또한 검색된 배달 루트와 배달 서브-루트에 할당된 패키지의 수에 기초하여 계산을 수행할 수 있다. 예상 배달 효율 생성기(406)는 예상 배달 효율을 결정할 수 있으며, 예상 배달 효율은 시간당 작업자에 의해 방문된 주소의 백분위 수(APH)에 의해 측정된다. 예상 배달 효율 생성기(406)는 과거 데이터(404)에 기초하여, 선택된 개별의 미리 정의된 구역과 서브-구역에 대한 APH를 더 계산할 수 있다. 일부 실시예에서, 교차 시간 생성기(408)는 과거 데이터(404)에 기초하여 각각의 구역 및 서브-구역의 APH의 백분위 값을 계산할 수 있다. 일부 실시예에서, 특정 백분위수는 예상 배달 효율(예를 들면, 60번째 백분위수)로 결정될 수 있다. 다른 양상에서, 예상 배달 효율은 배달 시간과 배달원의 기술 또는 경험을 고려할 수 있다.
단계 806에서, 교차 시간 생성기(408)는 (도 5에 나타낸 바와 같이) 작업자가 제1 및 제2 구역(502, 504) 사이를 이동하는 예상 시간을 계산하기 위해 과거 교차 시간 생성 모듈(410)을 구현할 수 있으며, 예상 시간은 중간 시간 간격 또는 평균 시간 결정에 기초하여 교차 구역 시간(501)과 서브-구역(502, 504) 시간을 포함한다. 과거 교차 시간 생성 모듈(410)은 지난 3개월의 기간 내의 2개의 구역 또는 서브-구역 사이의 중간 시간 간격을 사용할 수 있다. 이러한 기간에는 단순히 교차 시간이 아닌 주문의 배달 시간이 포함될 수 있다. 중간 시간 간격이 존재하지 않거나 데이터 샘플의 수가 2보다 크지 않은 경우, 과거 교차 시간 생성 모듈(410)은 캠프 구역(215) 내의 평균 교차 구역/서브-구역 시간을 구현할 수 있다.
단계 808에서, 교차 시간 생성기(408)의 교차 시간 완료 및 교정 모듈(412)은 "운전 시간(506)", "주차 시간(508)", "분류 시간(510)", 및 "배달 시간(512)"을 결정할 수 있다. 교차 시간 완료 및 교정 모듈(412)은 임의의 2개의 구역 또는 서브-구역 사이의 "운전 시간(506)"을 얻기 위해 맵 서비스 모듈(430)과 통신할 수 있다. 교차 시간 완료 및 교정 모듈(412)은 "운전 시간"과 교차 시간(501) 사이의 수학적 관계를 얻기 위해 선형 회귀를 수행할 수 있다. 교차 시간 완료 및 교정 모듈(412)은 교차 시간(501)을 결정하고 시간값의 교차 시간(501) 매트릭을 전개하기 위해 얻어진 수학적 관계와 맵 서비스 모듈(430)로부터 얻어진 운전 시간을 이용할 수 있다. 교차 시간 완료 및 교정 모듈(412)은 새롭게 계산된 교차 시간(501)을 마무리하고, 완료하며, 교정하기 위해 시간값의 전개된 행렬을 더 이용할 수 있다.
단계 810에서, 루트 생성기(416)는 다수의 배달원을 그룹에 할당할 수 있다. 루트 생성기(416)는 디바이스(119A-119C), 사용자 구성 및 선호도(414) 입력, 및 배달에 이용 가능한 작업자의 수 및 유형을 수신할 수 있으며, 유형은 작업자와 연관된 분류 특성과 효율 특성을 포함한다. 사용자 입력은 GUI에서의 정보의 수동 입력을 포함할 수 있다. 각 작업자는 사용자 구성 및 선호도(414)에 기초하여 "반나절", "워크맨", "초급자" 또는 "상급자 배달원" 중 하나로 분류될 수 있다. 각 유형의 배달원은 그들의 분류와 연관된 효율에 기초하여 가중치가 다르게 부여될 수 있다. 루트 생성기(416)는 분류 특성에 따라 복수의 카테고리 (또는 그룹) 중 적어도 하나로 작업자를 분류 (또는 할당)할 수 있고, 분류 특성에 기초하여, 효율 특성에 따라 배달원에 가중치를 부여할 수 있다. 가중치는 특정 사용자가 일정 기간 동안 몇 개의 패키지를 취할 수 있는지를 결정하는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 반나절 배달원은 일반 배달원(100%)의 패키지 수의 절반을 배달 및 운송할 수 있는 반면, 상급자 배달원은 일반 배달원과 비교하여 120%의 패키지를 취할 수 있다. 가중치는 각 작업자에 대한 배달의 예상 패키지의 수에 기초할 수 있다. 다른 가중치가 고려될 수 있으며, 분류 특성은 경험 또는 효율 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
루트 생성기(416)의 출석 할당 최적화 모듈(418)은 수신된 사용자 입력 이외에 패키지의 계산된 수에 기초하여, 다수의 배달원을 그룹에 할당할 수 있다. 출석 할당 최적화 모듈(418)은 추가로 복수의 그룹에 배달원을 할당할 수 있으며, 그룹은 상이한 배달 루트와 상이한 배달 서브-루트에 대응한다. 이는 패키지 분배와 출석값을 포함하는 사용자 입력에 기초하여 다수의 작업자를 그룹에 할당하는 것을 포함할 수 있다. 예로서, 50명의 배달원과 4개의 그룹이 있는 경우, 출석 할당 최적화 모듈(418)은 "그룹 1"이 10명의 배달원을 포함한다고 결정할 수 있고, 출석 할당 최적화 모듈(418)은 10명의 배달원에 대한 10개의 배달 루트를 생성할 것이다. 이어서, 10개의 배달 루트가 생성된 후, 캠프 리더는 어느 작업자가 어느 그룹과 루트에 할당되는지를 결정할 수 있다. 예를 들면, 캠프 리더는 "Bob"이 "그룹 1"의 "루트 1"을 차지하고, "Steve"가 "그룹 1"의 "루트 2"를 차지할 것을 결정할 수 있고, 사용자 인터페이스의 사용자 입력에 기초하여 이러한 할당을 수행할 수 있다(도 6). 다른 수의 배달원과 그룹도 고려될 수 있다. 본 개시와 일치하게, 출석 할당 최적화 모듈(418)은 이용 가능한 패키지와 서브-루트를 특정 그룹에 사전 할당된 배달원에 할당할 수도 있다. 이러한 할당은 배달 트럭에서 제품을 분류하는 작업을 운전자로부터 캠프 구역(215)의 도우미에게 이전하여, 동적 배달 프로세스의 효율을 향상시킬 수 있다.
출석 할당 최적화 모듈(418)은 할당에 기초하여, 할당된 작업자를 배달 루트와 배달 서브-루트에 대하여 비교할 수 있다. 출석 할당 최적화 모듈(418)은 또한, 루트 및 서브-루트당 패키지의 수를 결정할 수 있다. 출석 할당 최적화 모듈(418)은 작업자를 상이한 그룹에 할당하는 출석 할당을 수행할 수 있고, 작업자 배달 당 패키지의 평균값에 기초하여 그룹의 평균 편차값을 계산할 수 있다. 이러한 계산은 그룹의 운전자 당 평균 패키지(ppd)의 캠프의 평균 ppd로부터의 평균 편차를 최소화하기 위해 수행될 수 있다. 전술한 바와 같이, 출석 할당 최적화 모듈(418)은 그룹 당 배달원의 수를 결정할 수 있고, 출석 할당 최적화 모듈(418)은 특정 그룹에 할당된 배달원의 수에 대응하는 다수의 루트를 생성할 수 있다. 이어서, 배달 루트가 생성된 후, 캠프 리더는 어느 작업자가 어느 그룹과 루트에 할당되는지를 결정할 수 있다(도 6). 다른 수의 배달원과 그룹도 고려될 수 있다. 다른 실시예에서, 배달원은 출석 할당 최적화 모듈(418) 및 출석 할당에 기초하여 할당되기 보다는 그룹에 사전 할당될 수 있다. 본 개시와 일치하게, 캠프 리더는 작업자를 사전 할당하기 위해 배달원을 인터페이스(도 6)에 입력할 수 있다. 다른 출석 할당 및 사전 할당 구성이 고려될 수 있다.
단계 812에서, 루트 생성기(416)의 시드 분포 생성 모듈(420)은 구역을 생성하고 과잉 구역을 삭제할 수 있다. 시드 분포 생성 모듈(420)은 사용자에 의해 구성된 규칙과 배달원의 분류에 기초하여(예를 들면, "로우-탑", "노동자-선호", 및 "기타 규칙") 구역을 생성할 수 있다. 전술한 바와 같이, "로우-탑" 분류는 대형 트럭이 아니라 상부가 낮은 차량에서 배달물을 적재한 경험일 있는 배달원을 나타낼 수 있다. "노동자-선호" 분류는 모든 종류의 잡역 또는 적재 기술을 보유하고 있고, 다양한 복잡성으로 모든 상이한 유형의 업무를 수행할 수 있는 배달원을 나타낼 수 있다. "기타 규칙" 분류는 당면한 특정 배달 요구 사항에 기초하여 특정될 수 있는 다른 규칙을 나타낼 수 있다. 시드 분포 생성 모듈(420)은 분류, 배달 루트 및 배달 서브-루트와 연관된 배달 구역과 배달 서브-구역을 생성할 수 있고, 생성된 배달 구역과 생성된 배달 서브-구역을 결합할 수 있으며, 생성된 배달 구역과 생성된 배달 서브-구역을 제거할 수 있다. 시드 분포 생성 모듈(420)은 또한, 분류, 과거 데이터, 및 맵 데이터 최적화에 기초하여 배달 루트와 배달 서브-루트를 생성할 수 있다.
단계 814에서, 루트 생성기(416)의 재분배 최적화 모듈(422)은 시드 분포 생성 모듈(420)에 의해 생성되거나 제거된 구역에 기초하여 새로운 후보 구역을 생성할 수 있다. 재분배 최적화 모듈(422)은 또한, 후보 루트와 연관된 새로운 후보 배달 구역과 후보 배달 서브-구역을 생성할 수 있다. 재분배 최적화 모듈(422)은 또한, 작업자의 각 분류에 대한 후보 루트를 생성함으로써 루트 밸런싱을 수행할 수 있다. 재분배 최적화 모듈(422)은 또한, 할당된 작업자의 수를 매칭하기 위해 시드 분포 생성 모듈(420)에 의해 생성된 배달 루트의 양과 배달 서브-루트의 양을 수정할 수 있다. 재분배 최적화 모듈(422)은 할당된 작업자의 수를 매칭하기 위해 배달 루트의 양을 증가 또는 감소시킬 수 있고, 배달 서브-루트의 양을 증가 또는 감소시킬 수 있다. 이러한 수정은 루트 밸런싱 문제의 복잡성을 감소시키기 위해 수행된 경험적 방법일 수 있다. 예를 들면, 전술한 바와 같이, 할당된 배달원은 할당할 루트와 비교될 수 있고, 재분배 최적화 모듈(422)은 배달로부터 루트를 추가 또는 제거함으로써 둘을 동일하게 하도록 시도할 수 있다.
단계 816에서, 루트 생성기(416)의 재분배 최적화 모듈(422)은 구역의 최적 조합을 결정할 수 있다. 재분배 최적화 모듈(422)은 배달 비용을 최소화하기 위해 생성된 후보 배달 구역과 생성된 후보 배달 서브-구역을 결합하고, 생성된 후보 배달 구역과 생성된 후보 배달 서브-구역을 제거하며, 생성된 후보 배달 구역과 생성된 후보 배달 서브-구역의 조합을 결정할 수 있다. 재분배 최적화 모듈(422)은 배달 비용을 최소화하기 위해 후보 배달 구역과 후보 배달-서브 구역 중 적어도 하나를 재분배할 수 있다. 재분배 최적화 모듈(422)은 (도 4를 참조하여 설명된 바와 같이) "0/1 프로그래밍 모델"을 해결하는 것에 기초하여, 구역의 최적 조합을 결정할 수 있다. 다른 최적화 기술이 고려되고 구현될 수 있다.
단계 818에서, 루트 생성기(416)의 방문 시퀀스 최적화 모듈(424)은 구역 내의 최상의 방문 시퀀스를 결정할 수 있다. 방문 시퀀스 최적화 모듈(424)은 수정된 양과 생성된 후보 루트에 기초하여, 선택된 배달 서브-루트를 교정할 수 있다. 방문 시퀀스 최적화 모듈(424)은 배달 및 작업자 할당을 위해 배달 서브-루트 중 하나 이상을 자동으로 선택할 수 있다. 방문 시퀀스 최적화 모듈(424)은 특정 서브-루트를 함께 유지하기 위해 서브-루트 방문 시퀀스 조정을 수행할 수 있다. 다른 조정이 서브-루트를 함께 유지하기 위해 수행될 수 있다. 또한, 방문 시퀀스 최적화 모듈(424)은 (도 4에 나타낸 바와 같이) 최적 루트(428)를 생성하기 위해 방문 시퀀스 최적화 이후에 패키지(소포) 분배(426)에 관한 입력을 수신하고, 구역 내에서 최상의 방문 시퀀스를 구현할 수 있다.
단계 820에서, 루트 생성기(416)는 (도 1, 4 및 8에 나타낸 바와 같이) 디바이스(119A-119C)에 최적 루트(428)를 전달할 수 있다. 최적 루트는 할당된 배달 패키지를 효율적으로 배달하도록 배달원을 안내하는 최적 루트와 서브-루트를 포함할 수 있다.
본 개시가 특정 실시예를 참조하여 도시되고 설명되었지만, 본 개시가 수정 없이 다른 환경에서 실시될 수 있음이 이해될 것이다. 전술한 설명은 설명의 목적으로 제공되었다. 이는 포괄적인 것이 아니며, 개시된 정확한 형태 또는 실시예에 한정되지 않는다. 개시된 실시예의 발명의 설명과 실시예의 고려로부터 통상의 기술자에게 수정과 개조가 명백할 것이다. 또한, 개시된 실시예의 양상이 메모리에 저장되는 것으로 설명되었지만, 통상의 기술자는 이러한 양상이, 2차 저장 디바이스, 예를 들면, 하드 디스크 또는 CD ROM, 또는 다른 형태의 RAM 또는 ROM, USB 매체, DVD, Blu-ray, 또는 다른 광 드라이브 매체와 같은 다른 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장될 수도 있다는 것을 이해할 것이다.
기술된 설명과 개시된 방법에 기초한 컴퓨터 프로그램은 숙련된 개발자의 기술 범위 내에 있다. 다양한 프로그램 또는 프로그램 모듈이 통상의 기술자에게 알려진 임의의 기술을 사용하여 생성될 수 있고, 기존의 소프트웨어와 관련하여 설계될 수 있다. 예를 들면, 프로그램 섹션 또는 프로그램 모듈은 포함된 Java 애플릿과 함께 HTML, .Net Framework, .Net Compact Framework (및 Visual Basic, C 등의 관련 언어), Java, C++, Objective-C, HTML, HTML/AJAX 조합 XML, 또는 에 의해 설계될 수 있다.
또한, 예시적인 실시예가 본 명세서에서 설명되었지만, (예를 들면, 다양한 실시예를 통한 양상의) 동등한 요소, 수정, 생략, 조합, 개조 및/또는 변경을 포함한 임의 및 모든 실시예의 범위는 본 개시에 기초하여 통상의 기술자에게 이해될 것이다. 청구범위에서의 제한은 청구범위에서 사용된 언어에 기초하여 광범위하게 해석되어야 하며, 본 명세서에 설명된 예시와 본 출원의 심사 중에 제한되지 않는다. 예시는 비 배타적인 것으로 해석되어야 한다. 또한, 개시된 방법의 단계는 단계를 재정렬하고 및/또는 단계를 삽입 또는 삭제하는 것을 포함하는 임의의 방식으로 수정될 수 있다. 따라서, 본 발명의 설명 및 예시는 단지 예시적인 것으로만 간주되어야 하며, 실제 범위와 사상은 다음의 청구범위와 그 등가물의 전체 범위에 의해 나타낸다는 것이 의도된다.

Claims (20)

  1. 출석(attendance) 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템으로서,
    명령을 저장하는 메모리; 및
    상기 명령을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
    상기 명령은,
    데이터베이스로부터, 복수의 배달 루트와 복수의 배달 서브-루트를 검색하고 - 상기 배달 서브-루트는 상기 배달 루트의 일부분임 -;
    제1 입력으로서, 패키지 분배(distribution) 및 배달을 위해 이용 가능한 작업자들의 수와 유형을 수신하고 - 상기 유형은 분류 특성 또는 효율 특성을 포함함 -;
    배달 서브-루트에 할당된 패키지의 수에 기초하여 상기 작업자들을 복수의 그룹들에 할당하고 - 상기 그룹들은 상이한 배달 루트 또는 배달 서브-루트에 대응함 -;
    상기 분류 특성과 상기 효율 특성에 기초하여, 상기 작업자들과 연관된 복수의 후보 루트를 생성하고;
    상기 생성된 후보 루트에 기초하여, 상기 배달 서브-루트를 교정하고;
    적어도 상기 패키지 분배를 사용하여, 방문 시퀀스를 결정하고;
    상기 배달 루트 중 적어도 하나와 연관된 제1 사전-결정된 구역에 대한 예상 배달 효율을 계산하고 - 상기 예상 배달 효율은 상기 제1 사전-결정된 구역과 제2 사전-결정된 구역 사이의 적어도 하나의 운전 시간에 기초함 -;
    상기 계산된 예상 배달 효율에 기초하여, 상기 배달 서브-루트 중 상기 적어도 하나의 배달 서브-루트를 재교정하고;
    네트워크를 통하여, 배달 작업자와 연관되는 전자 디바이스로부터 배달 정보를 수신하고; 그리고
    상기 네트워크를 통하여, 상기 배달 서브-루트 중 상기 재교정된 적어도 하나의 배달 서브-루트를 상기 배달 작업자와 연관되는 상기 전자 디바이스의 디스플레이로 전송하는,
    출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 작업자의 유형은 가중치와 연관되며; 그리고
    상기 예상 배달 효율을 계산하는 것은 상기 가중치에 기초하는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 또는 제2 사전-결정된 구역 중 적어도 하나는 상기 작업자의 유형에 대해 지정되는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 예상 배달 효율을 계산하는 것은 경관 데이터, 비즈니스 데이터, 주거 데이터, 주차 데이터 또는 빌딩 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 지리 데이터에 기초하여 상기 예상 배달 효율을 계산하는 것을 포함하는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 예상 배달 효율을 계산하는 것은 사전 결정된 기간 동안 수행된 배달과 연관된 과거 배달 데이터에 기초하여 상기 예상 배달 효율을 계산하는 것을 포함하는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 예상 배달 효율은 시간당 상기 작업자가 방문한 주소(APH)의 백분위수로 측정되는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 추가로, 과거 데이터에 기초하여 상기 백분위수를 계산하는 명령을 실행하도록 구성되는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 작업자의 유형은, 해당 유형의 작업자가 배달할 패키지의 양과 연관되는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 작업자들을 상기 그룹들에 할당하는 것은 상기 패키지의 수에 기초하는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 작업자들을 상기 그룹들에 할당하는 것은 제2 입력에 기초하는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 추가로,
    상기 제1 사전-결정된 구역 및 상기 제2 사전-결정된 구역 중 적어도 하나를 포함하는 구역의 최적 조합을 결정하는 명령을 실행하도록 구성되는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 추가로 상기 배달 루트 및 상기 배달 서브-루트를 생성하는 명령을 실행하도록 구성되는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  13. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 추가로,
    상기 배달 루트 또는 상기 배달 서브-루트와 연관되는 배달 구역 또는 배달 서브-구역 중 적어도 하나를 생성하고;
    상기 배달 구역 및 배달 서브-구역 중 적어도 두개를 배달을 위한 새로운 구역으로 결합하는 명령을 실행하도록 구성되는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 배달 구역 및 배달 서브-구역 중 적어도 두개를 배달을 위한 새로운 구역으로 결합하는 것은 상기 계산된 예상 배달 효율에 기초하는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  15. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 추가로,
    상기 작업자들의 수에 매칭되도록 상기 배달 루트의 양을 증가시키거나 감소시키고; 또는
    상기 작업자들의 수에 매칭되도록 상기 배달 서브-루트의 양을 증가시키거나 감소시키는,
    명령을 실행하도록 구성되는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 시스템.
  16. 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 방법으로서,
    데이터베이스로부터, 복수의 배달 루트와 복수의 배달 서브-루트를 검색하고 - 상기 배달 서브-루트는 상기 배달 루트의 일부분임 -;
    제1 입력으로서, 패키지 분배(distribution) 및 배달을 위해 이용 가능한 작업자들의 수와 유형을 수신하고 - 상기 유형은 분류 특성 또는 효율 특성을 포함함 -;
    배달 서브-루트에 할당된 패키지의 수에 기초하여 상기 작업자들을 복수의 그룹들에 할당하고 - 상기 그룹들은 상이한 배달 루트 또는 배달 서브-루트에 대응함 -;
    상기 분류 특성과 상기 효율 특성에 기초하여, 상기 작업자들과 연관된 복수의 후보 루트를 생성하고;
    상기 생성된 후보 루트에 기초하여, 상기 배달 서브-루트를 교정하고;
    적어도 상기 패키지 분배를 사용하여, 방문 시퀀스를 결정하고;
    상기 배달 루트 중 적어도 하나와 연관된 제1 사전-결정된 구역에 대한 예상 배달 효율을 계산하고 - 상기 예상 배달 효율은 상기 제1 사전-결정된 구역과 제2 사전-결정된 구역 사이의 적어도 하나의 운전 시간에 기초함 -;
    상기 계산된 예상 배달 효율에 기초하여, 상기 배달 서브-루트 중 상기 적어도 하나의 배달 서브-루트를 재교정하고;
    네트워크를 통하여, 배달 작업자와 연관되는 전자 디바이스로부터 배달 정보를 수신하고; 그리고
    상기 네트워크를 통하여, 상기 배달 서브-루트 중 상기 재교정된 적어도 하나의 배달 서브-루트를 상기 배달 작업자와 연관되는 상기 전자 디바이스의 디스플레이로 전송하는 것을 포함하는,
    출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 예상 배달 효율을 계산하는 것은 경관 데이터, 비즈니스 데이터, 주거 데이터, 주차 데이터 또는 빌딩 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 지리 데이터에 기초하여 상기 예상 배달 효율을 계산하는 것을 포함하는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 방법.
  18. 청구항 16에 있어서,
    상기 예상 배달 효율을 계산하는 것은 사전 결정된 기간 동안 수행된 배달과 연관된 과거 배달 데이터에 기초하여 상기 예상 배달 효율을 계산하는 것을 포함하는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 방법.
  19. 청구항 16에 있어서,
    상기 예상 배달 효율은 시간당 상기 작업자가 방문한 주소(APH)의 백분위수로 측정되는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 방법.
  20. 청구항 19에 있어서,
    과거 데이터에 기초하여 상기 백분위수를 계산하는 것을 더 포함하는, 출석 할당을 위한 컴퓨터-구현 방법.
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