KR20210100573A - 주문된 물품의 컴퓨터-결정된 효율적인 배깅을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

자동화된 백 패키징(bag packaging)을 위한 컴퓨터화된 시스템으로서: 원격 시스템으로부터, 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 것; 각 물품과 연관된 하나 이상의 특성을 결정하기 위해, 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 것; 제1 백을 나타내는 데이터 구조를 선택하는 것 - 상기 데이터 구조는 상기 제1 백의 크기(measurements)를 포함함 -; 상기 적어도 하나의 물품을 상기 제1 백과 연관된 가상 박스 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것 - 상기 가상 박스의 치수는 상기 제1 백의 가상 높이, 상기 제1 백의 폭 및 상기 제1 백의 길이를 기초로 계산됨 -; 및 상기 물품을 상기 제1 백 내로 패키징하기 위한 적어도 하나의 명령어의 세트를 생성하는 것에 의해 하나 이상의 백 내로 상기 적어도 하나의 물품을 패키징 하기 위한 최적화 프로세스를 수행하는 것; 및 실행을 위한 컴퓨터 시스템으로 상기 생성된 명령어를 전송하는 것 - 상기 명령어는 적어도 하나의 물품 식별자 및 하나의 백 식별자를 포함함 - 을 포함하는, 컴퓨터화된 시스템 및 이에 수행되는 방법이 제공된다.

Description

주문된 물품의 컴퓨터-결정된 효율적인 배깅을 위한 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR COMPUTER-DETERMINED EFFICIENT BAGGING OF ORDERED ITEMS}
본 개시는 일반적으로 주문된 물품의 효율적인 배깅(bagging)(예를 들어, 물품을 비닐 백(plastic bags)으로 패키징)을 위한 컴퓨터화된 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 개시의 실시예는 들어오는 주문을 다루고(handling), 박스, 비닐 백, 이의 조합 또는 대안적인 패키징 재료를 이용하는 추가적인 프로세싱 및 운송, 자동 패키징 결정을 위해 상기 주문을 준비하는 데 이용되는 독창적이고 비전통적인(unconventional) 시스템 및 방법에 관한 것이다.
효율적인 패키징 작업은 소비자에게 제품을 운송하는 것을 필요로 하는 임의의 비즈니스의 초석이다. 패키징 작업 프로세스가 비효율적이고 상당한 시간이 걸리는 경우, 소비자로의 제품의 배송은 결국 지연될 수 있고 또한, 비즈니스는 추가적인 운송 비용을 겪어서 경쟁력을 유지할 수 없을 것이다. 지연되거나 및/또는 부적합하게 패키징된 상품은 고객 만족도를 떨어뜨릴 수 있으며, 불만을 가진 고객으로부터의 리뷰가 다른 고객으로부터의 잠재적인 구매를 억제시킬 수 있다. 패키징 프로세스는 다양한 방식에서 비즈니스에 대해 많은 비용이 들 수 있다. 예를 들어, 비즈니스는 패키징 재료의 과도한 사용에 기인한 추가적인 운송 비용을 발생시킬 수 있다. 덧붙여, 부적절한 패키징으로 인해, 하나 이상의 제품이 손상될 수 있으며 이는 배상되어야할 것이다. 그와 같이, 프로세스의 효율이 낮을수록 비즈니스에 대한 손실이 커진다.
패키징 작업 동안 발생할 수 있는 이러한 문제를 완화하기 위해, 종래의 시스템은 이용 가능한 박스를 부피 별로 분류하고, 상품의 치수를 기초로 이에 상품을 채울 수 있다. 하지만, 부피를 고려하는 것은 충분치 않으며, 손상되거나 및/또는 부적합하게 패키징된 상품은 고객 만족도를 떨어뜨릴 수 있다. 추가적인 종래의 시스템은 비용을 증가시키는 박스 및 패키징 재료의 과도한 사용을 겪는다. 대안적으로, 프로세스는 수작업(manual labor)으로 수행될 수 있다. 하지만, 각 제품 박스를 수동으로 포장하는 것은 시간 소모가 클 수 있다. 그와 같이, 패키징을 완료하는 데 걸리는 시간이 증가하여, 수익을 감소시키고 고객으로의 제품의 선적(shipment) 및 배송 시간을 증가시킬 수 있다.
주문된 물품의 효율적인 패키징을 위한 이전의 컴퓨터화된 방법은 비효율적이며, (비용을 증가시키는) 박스 및 패키징 재료의 과도한 사용, (예를 들어, 깨지기 쉬운 물품이 이를 파손시킬 수 있는 무거운 물품과 보관되는 경우) 파손되고 손상된(soiled) 물품, 및 추가적인 운송 비용을 초래한다. 최선의 백을 효율적으로 선택하는 것에 대한 추가적인 도전 과제(challenge)는 이에 물품을 담을 때, 박스와는 달리 그것이 1차원 또는 2차원으로 변형된다는 것이다
그러므로, 주문된 물품의 효율적인 패키징을 위한 개선된 방법 및 시스템에 대한 요구가 존재한다. 특히, 물품이 그 안에 포장될 때(packed) 1차원 또는 2차원에서의 변형을 최적화하기 위해, 백 내로의 주문된 물품의 효율적인 패키징을 위한 개선된 시스템 및 방법에 대한 요구가 존재한다. 패키징 프로세스의 반복적인 시뮬레이션을 기초로, 상품의 임의의 조합에 대한 최적의 패키징을 결정한다. 그와 같이, 패키징 작업의 효율이 증가하여, 전체 비즈니스 비용을 감소시키고 고객 만족도를 개선할 수 있다.　
본 개시의 일 양상은 적어도 하나의 프로세서; 및 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 적어도 하나의 프로세서가: 원격 시스템으로부터, 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 것; 각 물품과 연관된 하나 이상의 특성을 결정하기 위해, 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 것; 각 그룹에 대해: 제1 백을 나타내는 데이터 구조를 선택하는 것 - 데이터 구조는 제1 백의 크기를 포함함 -; 모든 물품이 선택된 백 내로 패키징될 때까지, 그룹의 가장 큰 물품을 제1 백 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것; 물품을 선택된 백 내로 패키징하기 위한 적어도 하나의 명령어의 세트를 생성하는 것으로써, 적어도 하나의 물품을 하나 이상의 백 내로 패키징하기 위한 최적화 프로세스를 수행하는 것; 및 디스플레이하기 위해 생성된 명령어를 컴퓨터 시스템으로 전송하는 것 - 명령어는 적어도 하나의 물품 식별자 및 하나의 백 식별자를 포함함 -을 수행하게 하는 명령어를 포함하는 적어도 하나의 비-일시적 저장 매체를 포함하는 자동화된 백 패키징을 위한 시스템에 관련된다.
본 개시의 다른 양상은 원격 시스템으로부터, 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 것; 각 물품과 연관된 하나 이상의 특성을 결정하기 위해, 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 것; 각 그룹에 대해: 제1 백을 나타내는 데이터 구조를 선택하는 것 - 데이터 구조는 제1 백의 크기를 포함함 -; 모든 물품이 선택된 백 내로 패키징될 때까지, 그룹의 가장 큰 물품을 제1 백 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것; 물품을 선택된 백 내로 패키징하기 위한 적어도 하나의 명령어의 세트를 생성하는 것으로써 적어도 하나의 물품을 하나 이상의 백 내로 패키징하기 위한 최적화 프로세스를 수행하는 것; 디스플레이하기 위해 생성된 명령어를 컴퓨터 시스템으로 전송하는 것 - 명령어는 적어도 하나의 물품 식별자 및 하나의 백 식별자를 포함함 -을 포함하는, 자동화된 백 패키징을 위한 컴퓨터로 구현되는 방법에 관련된다.
본 개시의 또 다른 양상은 자동화된 백 패키징 방법에 관련되며, 각 물품의 치수를 결정하는 것; 가장 긴 치수를 갖는 물품을 결정함으로써, 그룹의 가장 큰 물품을 결정하는 것; 가장 큰 물품을 제1 백 내로 패키징하는 것을 시뮬레이션하는 것; 제1 패키지의 치수로부터 가장 큰 물품의 치수를 감산함으로써 이를 기초로 제1 백 내의 나머지 공간을 계산하는 것; 및 그룹 내의 적어도 하나의 나머지 물품을 계산된 나머지 공간 내로 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것을 더 포함한다.
본 개시의 또 다른 양상은 원격 시스템으로부터, 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 것; 각 물품과 연관된 하나 이상의 특성을 결정하기 위해, 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 것; 각 그룹에 대해: 제1 백을 나타내는 데이터 구조를 선택함으로써 적어도 하나의 물품을 하나 이상의 백 내로 패키징하기 위한 최적화 프로세스를 수행하는 것 - 데이터 구조는 제1 백의 크기를 포함함, 여기서: 제1 백의 크기는 제1 백의 폭(bWidth) 및 제1 백의 길이(bLength)를 포함하고; 제1 백의 최대 가상 높이(vHeight)는: vHeight = 9 + (-2 * (bLength + bWidth)) + (bLength * bWidth)로 계산됨 -; 모든 물품이 선택된 백 내로 패키징될 때까지, 그룹의 가장 큰 물품을 제1 백 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것; 물품을 선택된 백 내로 패키징하기 위한 적어도 하나의 명령어의 세트를 생성하는 것; 및 디스플레이하기 위해 생성된 명령어를 컴퓨터 시스템으로 전송하는 것 - 명령어는 적어도 하나의 물품 식별자 및 하나의 백 식별자를 포함함 -을 포함하는 자동화된 백 패키징을 위한 컴퓨터로 구현된 시스템에 관련된다.
다른 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능 매체가 또한, 본원에서 논의된다.
도 1a는 개시된 실시예와 일치하는, 운송, 수송 및 물류 작업(logistics operations)을 가능케 하는 통신을 위한 컴퓨터화된 시스템을 포함하는 네트워크의 예시적인 실시예를 도시하는 개략적인 블록도이다.
도 1b는 개시된 실시예와 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소와 함께 검색 요청을 만족시키는 하나 이상의 검색 결과를 포함하는 샘플 검색 결과 페이지(Search Result Page, SRP)를 도시한다.
도 1c는 개시된 실시예와 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소와 함께 제품 및 제품에 대한 정보를 포함하는 샘플 단일 디스플레이 페이지(Single Display Page, SDP)를 도시한다.
도 1d는 개시된 실시예와 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소와 함께 가상의 쇼핑 카트(shopping cart) 내의 물품을 포함하는 샘플 바구니 페이지(Cart page)를 도시한다.
도 1e는 개시된 실시예와 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소와 함께, 구매 및 운송에 대한 정보와 함께 가상 쇼핑 카트로부터의 물품을 포함하는 샘플 주문 페이지를 도시한다.
도 2는 개시된 실시예와 일치하는, 개시된 컴퓨터화된 시스템을 이용하도록 구성된 예시적인 풀필먼트 센터(fulfillment center)의 개략도이다.
도 3은 개시된 실시예와 일치하는, 주문된 물품의 효율적인 패키징을 위한 방법의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이다.
도 4는 개시된 실시예와 일치하는, 최적의 패키징이 발견되지 않을 때의 경우, 주문된 물품의 효율적인 패키징을 위한 방법의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이다.
도 5는 개시된 실시예와 일치하는, 패키징 그룹이 깨지기 쉬운 것으로 지정될 때 주문된 물품의 효율적인 패키징을 위한 방법의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이다.
도 6은 개시된 실시예와 일치하는, 주문된 물품의 효율적인 패키징을 위한 방법의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이고 구체적으로, 깨지기 쉬운 선적 그룹에 대한 다수의 선적을 최적화하기 위한 예시적인 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 7은 개시된 실시예와 일치하는, 백 패키징이 주문에 대해 가능할 때, 주문된 물품의 효율적인 패키징을 위한 방법의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시예와 일치하는, 백 패키징이 이용 가능하지만 주문에 대해서는 불가능할(disabled) 때, 주문된 물품의 효율적인 패키징을 위한 방법의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이다.
다음의 상세한 설명은 첨부 도면을 참조한다. 어디서든 가능하다면, 동일하거나 유사한 부분을 지칭하기 위해 도면 및 다음의 서술에서 동일한 참조 부호가 사용된다. 수개의 예시적인 실시예가 본원에서 서술되지만, 수정, 조정(adaptations) 및 다른 구현이 가능하다. 예를 들어, 도면에 도시된 구성요소 및 단계에 대해, 대체, 추가 또는 수정이 이루어질 수 있으며, 본원에서 서술된 예시적인 방법은 개시된 방법에서 단계를 대체하거나, 재정렬하거나, 제거하거나 또는 추가함으로써 수정될 수 있다. 따라서, 다음의 상세한 설명은 개시된 실시예 및 예시로 제한되지 않는다. 그 대신에, 본 발명의 적절한 범주는 첨부된 청구 범위에 의해 정의된다.
본 개시의 실시예는 주문된 물품의 효율적인 패키징을 위해 구성된 시스템 및 방법에 관련된다.
도 1a를 참조하면, 운송, 수송 및 물류 작업을 가능케 하는 통신을 위한 컴퓨터화된 시스템을 포함하는 시스템의 예시적인 실시예를 도시하는 개략적인 블록도(100)가 도시된다. 도 1a에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 다양한 시스템을 포함할 수 있고, 이들 시스템 각각은 하나 이상의 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 시스템은 또한, 예를 들어, 케이블을 사용하여 직접적인 연결을 통해 서로 연결될 수 있다. 도시된 시스템은, 선적 권한 기술(shipment authority technology, SAT) 시스템(101), 외부 프론트 엔드 시스템(external front end system, 103), 내부 프론트 엔드 시스템(internal front end system, 105), 수송 시스템(transportation system, 107), 모바일 디바이스(107A, 107B 및 107C), 판매자 포털(109), 선적 및 주문 추적(shipment and order tracking, SOT) 시스템(111), 풀필먼트 최적화(fulfillment optimization, FO) 시스템(113), 풀필먼트 메시징 게이트웨이(fulfillment messaging gateway, FMG, 115), 공급 체인 관리(supply chain management, SCM) 시스템(117), 창고 관리 시스템(warehouse management system, 119), 모바일 디바이스(119A, 119B 및 119C)(풀필먼트 센터(FC, 200)의 내부에 있는 것으로 도시됨), 제3 자의 풀필먼트 시스템(121A, 121B 및 121C), 풀필먼트 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 상태(order status) 및 배송 상태(delivery status)를 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, SAT 시스템(101)은 주문이 그 약속된 배송 날짜(Promised Delivery Date, PDD)를 경과한 것인지를 결정할 수 있고, 새로운 주문을 개시하는 것, 미배송된 주문의 물품을 재운송하는 것, 미배송된 주문을 취소하는 것, 주문한 고객과의 연락(contact)을 개시하는 것 등을 포함하는 적절한 액션을 취할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, (특정 기간 동안 운송된 다수의 패키지와 같은) 출력 및 (운송에 사용하기 위해 수신된 빈 판지 박스(empty cardboard boxes)의 수와 같은) 입력을 포함하는, 기타 데이터를 모니터링할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, 시스템(100)에서 상이한 디바이스 간에 게이트웨이로서 동작하여, (예를 들어, 저장-및-전달(store-and-forward) 또는 다른 기술을 사용하여) 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및 FO 시스템(113)과 같은 디바이스 사이의 통신을 가능하게 한다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 사용자가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)이 시스템에 대한 프리젠테이션(presentation)을 가능하게 하여 사용자가 물품을 주문할 수 있게 하는 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 검색 요청을 수신하고, 물품 페이지를 제시하고, 결제 정보를 요구(solicit)하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 Apache HTTP 서버, 마이크로소프트 인터넷 정보 서비스(Microsoft Internet Information Services, IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 구동하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B))로부터 요청을 수신하고 처리하도록 설계된 고객 웹 서버 소프트웨어를 실행하고, 이들 요청에 기초하여 데이터베이스 및 기타 데이터 저장소로부터 정보를 획득하고, 획득된 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 웹 캐싱 시스템(web caching system), 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 있고, 반면에 다른 양상에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들어, 서버-대-서버, 데이터베이스-대-데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)을 포함할 수 있다.
도 1b, 도 1c, 도 1d 및 도 1e에 의해 도시된 단계의 예시적인 세트는 외부 프론트 엔드 시스템(103)의 일부 동작을 서술하는 데에 도움이 될 것이다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 프리젠테이션 및/또는 디스플레이를 위해 시스템(100) 내의 시스템 또는 디바이스로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 검색 결과 페이지(SRP)(예를 들어, 도 1b), 단일 상세 페이지(SDP)(예를 들어, 도 1c), 카트 페이지(예를 들어, 도 1d) 또는 주문 페이지(예를 들어, 도 1e)를 포함하여, 하나 이상의 웹 페이지를 호스팅하거나 제공할 수 있다. 사용자 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B)를 사용함)는, 외부 프론트 엔드 시스템(103)을 탐색하고(navigate), 검색 박스에 정보를 입력함으로써 검색을 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템으로부터 정보를 요청할 수 있다. 예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 검색 요청을 만족시키는 FO 시스템(113)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 또한, 검색 결과에 포함된 각 제품에 대한 약속된 배송 날짜 즉 "PDD"를 (FO 시스템(113)으로부터) 요청하고 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는, 특정 기간 내에(예를 들어, 하루가 끝날 때까지(오후 11시 59분)) 주문된 경우, 제품을 포함하는 패키지가 사용자의 원하는 위치에 도착할 때, 또는 제품이 사용자의 원하는 위치에 배송될 것으로 약속된 날짜에 대한 추정(estimate)을 나타낼 수 있다. (PDD는 FO 시스템(113)과 관련하여 아래에 더 논의된다).
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보에 기초하여 SRP(예를 들어, 도 1b)를 준비할 수 있다. SRP는 검색 요청을 만족시키는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이는 검색 요청을 만족시키는 제품의 사진(pictures of products)을 포함할 수 있다. SRP는 또한, 각 제품의 각각의 가격, 또는 각 제품에 대한 향상된 배송 옵션, PDD, 무게, 크기, 제안(offers), 할인 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 (예를 들어, 네트워크를 통해) 요청측 사용자 디바이스(requesting user device)에 SRP를 전송할 수 있다.
그 후, 사용자 디바이스는, 예를 들어, 사용자 인터페이스를 클릭(clicking) 또는 탭(tapping)하거나, 다른 입력 디바이스를 사용함으로써, SRP 상에 나타내어진 제품을 선택하여, SRP로부터 제품을 선택할 수 있다. 사용자 디바이스는 선택된 제품에 관한 정보 요청(request for information on the selected product)을 공식화하여(formulate) 그것을 외부 프론트 엔드 시스템(103)에 전송할 수 있다. 이에 응답하여, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 선택된 제품과 관련된 정보를 요청할 수 있다. 예를 들어, 정보는 각각의 SRP 상에 제품에 대해 제시된 것 이외의 추가 정보를 포함할 수 있다. 이는, 예를 들어, 유통 기한(shelf life), 원산지(country of origin), 무게, 크기, 패키지 내의 물품의 수(number of items in package), 취급 지시(handling instructions) 또는 제품에 대한 기타 정보를 포함할 수 있다. 정보는 (예를 들어, 이 제품 및 적어도 하나의 다른 제품을 구매한 고객에 대한 빅 데이터 및/또는 기계 학습 분석에 기초하여) 유사한 제품에 대한 추천사항(recommendations), 자주 묻는 질문에 대한 답변, 고객으로부터의 리뷰, 제조자 정보, 사진 등을 포함할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 수신된 제품 정보에 기초하여 SDP(Single Detail Page)(예를 들어, 도 1c)를 준비할 수 있다. SDP는 또한, "바로 구매(Buy Now)" 버튼, "카트에 추가(Add to Cart)" 버튼, 수량 필드, 물품의 사진 등과 같은 기타 대화형 요소를 포함할 수 있다. SDP는 제품을 제안하는 판매자의 목록을 더 포함할 수 있다. 목록은 각 판매자가 제안하는 가격에 기초하여 순서화될(ordered) 수 있어, 최저 가격으로 제품을 판매하겠다고 제안한 판매자가 맨 위(the top)에 나열될 수 있다. 목록은 또한, 최고 랭킹의 판매자(highest ranked seller)가 맨 위에 나열될 수 있도록 판매자 랭킹에 기초하여 순서화될 수 있다. 판매자 랭킹은, 예를 들어, 약속된 PDD를 충족한 판매자의 과거 추적 기록을 포함하여, 다수의 인자(factor)에 기초하여 공식화될 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 (예를 들어, 네트워크를 통해) 요청측 사용자 디바이스에 SDP를 전달할 수 있다.
요청측 사용자 디바이스는 제품 정보를 나열한 SDP를 수신할 수 있다. SDP를 수신하면, 사용자 디바이스는 SDP와 상호 작용할 수 있다. 예를 들어, 요청측 사용자 디바이스의 사용자는 SDP 상의 "카트에 담기(Place in Cart)" 버튼을 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용할 수 있다. 이는 그 제품을 사용자와 연관된 쇼핑 카트(shopping cart)에 추가한다. 사용자 디바이스는 제품을 쇼핑 카트에 추가하라는 이 요청을 외부 프론트 엔드 시스템(103)에 송신할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 카트 페이지(예를 들어, 도 1d)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 카트 페이지는 사용자가 가상 "쇼핑 카트"에 추가한 제품을 나열한다. 사용자 디바이스는 SRP, SDP 또는 다른 페이지 상의 아이콘을 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용함으로써 카트 페이지에 요청할 수 있다. 일부 실시예에서, 카트 페이지는, 사용자가 쇼핑 카트에 추가한 모든 제품을 나열할 뿐만 아니라, 각 제품의 수량, 각 제품의 물품당 가격, 각 제품의 관련 수량에 기초한 가격, PDD에 관한 정보, 배송 방법, 운송비(shipping cost), 쇼핑 카트 내의 제품을 수정하기 위한 사용자 인터페이스 요소(예를 들어, 수량 삭제 또는 수정), 다른 제품을 주문하거나 제품의 정기 배송(periodic delivery)을 설정하기 위한 옵션, 이자 결제(interest payment)를 설정하기 위한 옵션, 구매를 진행하기 위한 사용자 인터페이스 요소 등과 같이 카트에 있는 제품에 관한 정보를 나열할 수 있다. 사용자 디바이스에서 사용자는, 쇼핑 카트에서 제품의 구매를 개시하기 위해 사용자 인터페이스 요소(예를 들어, "바로 구매"를 판독하는 버튼)를 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용할 수 있다. 그렇게 하면, 사용자 디바이스는 구매를 개시하라는 이 요청을 외부 프론트 엔드 시스템(103)에 송신할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 구매를 개시하라는 요청을 수신한 것에 응답하여 주문 페이지(예를 들어, 도 1e)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 주문 페이지는, 쇼핑 카트로부터 물품을 재나열하고(re-list), 결제 및 운송 정보의 입력을 요청한다. 예를 들어, 주문 페이지는, 쇼핑 카트에 있는 물품의 구매자에 관한 정보를 요청하는 섹션(예를 들어, 이름, 주소, 이메일 주소, 전화 번호), 받는 사람에 관한 정보(예를 들어, 이름, 주소, 전화 번호, 배송 정보), 운송 정보(예를 들어, 배송 속도/방법 및/또는 픽업(pickup)), 결제 정보(예를 들어, 신용 카드, 은행 송금, 수표, 저장된 신용카드(stored credit)), 현금 영수증을 요청하기 위한 사용자 인터페이스 요소(예를 들어, 세금 목적으로) 등을 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 주문 페이지를 사용자 디바이스에 전송할 수 있다.
사용자 디바이스는, 주문 페이지 상에 정보를 입력하고, 정보를 외부 프론트 엔드 시스템(103)에 전송하는 사용자 인터페이스 요소를 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용할 수 있다. 거기서부터, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보를 시스템(100) 내의 상이한 시스템에 전송하여 쇼핑 카트에 있는 제품을 갖는 새로운 주문의 생성 및 처리를 가능하게 할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 또한, 판매자가 주문에 관한 정보를 송신하고 수신할 수 있도록 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 내부 사용자(예를 들어, 시스템(100)을 소유, 운영 또는 임대하는 조직의 직원)가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(101)가 사용자가 물품을 주문할 수 있게 하는 시스템의 프리젠테이션을 가능하게 하는 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 내부 사용자가 주문에 대한 진단 및 통계 정보를 보거나(view), 물품 정보를 수정하거나, 주문에 관한 통계를 검토(review)할 수 있게 하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 Apache HTTP 서버, 마이크로소프트 인터넷 정보 서비스(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 시스템(100)에 도시된 시스템 또는 디바이스(도시되지 않은 다른 디바이스뿐만 아니라)로부터 요청을 수신하고 처리하도록 설계된 고객 웹 서버 소프트웨어를 실행할 수 있고, 이들 요청에 기초하여 데이터베이스 및 기타 데이터 저장소로부터 정보를 획득하고, 획득된 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 검색 시스템, 결제 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 있고, 반면에 다른 양상에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들어, 서버-대-서버, 데이터베이스-대-데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 시스템 또는 디바이스와 모바일 디바이스(107A 내지 107C) 사이의 통신을 가능하게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 하나 이상의 모바일 디바이스(107A 내지 107C)(예를 들어, 모바일 폰, 스마트 폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 모바일 디바이스(107A 내지 107C)는 배송 작업자(delivery worker)에 의해 운영되는 디바이스를 포함할 수 있다. 정규직(permanent) 직원, 임시(temporary) 직원 또는 교대(shift) 직원일 수 있는 배송 작업자는 모바일 디바이스(107A 내지 107C)를 활용하여 사용자에 의해 주문된 제품을 포함하는 패키지의 배송을 행할 수 있다. 예를 들어, 패키지를 배송하기 위해, 배송 작업자는 모바일 디바이스 상에서 어느 패키지를 배송할 것인지와 그 패키지를 어디로 배송할 것인지를 나타내는 통지를 수신할 수 있다. 배송 위치에 도착하면, 배송 작업자는 패키지를 (예를 들어, 트럭의 후면에, 혹은 패키지의 상자(crate)에) 위치시키거나, 모바일 디바이스를 사용하여 패키지 상의 식별자(identifier)(예를 들어, 바코드, 이미지, 텍스트 스트링(text string), RFID 태그 등)와 연관된 데이터를 스캔하거나 다른 방식으로 캡처하고, 패키지를 (예를 들어, 문 앞에 두거나, 경비원에게 맡겨 두거나, 받는 사람에게 건네주는 등으로써) 전달한다. 일부 실시예에서, 배송 작업자는 모바일 디바이스를 사용하여 패키지의 사진(들)을 캡처하고, 및/또는 서명을 얻을 수 있다. 모바일 디바이스는, 예를 들어, 시간, 날짜, GPS 위치, 사진(들), 배송 작업자와 관련된 식별자, 모바일 디바이스와 관련된 식별자 등을 포함하는 배송에 관한 정보를 포함하는 정보를 수송 시스템(107)에 전송할 수 있다. 수송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 다른 시스템에 의해 액세스되도록 이 정보를 데이터베이스(도시되지 않음)에 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 이 정보를 사용하여 특정 패키지의 위치를 나타내는 추적 데이터를 준비하여 다른 시스템에 전송할 수 있다.
일부 실시예에서, 특정 사용자는 한 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있으며(예를 들어, 정규직 작업자는 바코드 스캐너, 스타일러스 및 기타 디바이스들과 같은 맞춤형 하드웨어(custom hardware)를 갖는 전용 PDA(specialized PDA)를 사용할 수 있고), 반면에 다른 사용자는 다른 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있다(예를 들어, 임시 또는 교대 작업자는 기성품의(off-the-shelf) 모바일 폰 및/또는 스마트 폰을 활용할 수 있다).
일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 사용자를 각 디바이스와 연관시킬 수 있다. 예를 들어, 수송 시스템(107)은, 사용자(예를 들어, 사용자 식별자, 직원 식별자 또는 전화 번호로 나타내어짐)와 모바일 디바이스(예를 들어, IMEI(International Mobile Equipment Identity), IMSI(International Mobile Subscription Identifier), 전화 번호, UUID(Universal Unique Identifier) 또는 GUID(Globally Unique Identifier)로 나타내어짐) 사이의 연관성을 저장할 수 있다. 수송 시스템(107)은, 무엇보다도, 작업자의 위치, 작업자의 효율성 또는 작업자의 속도를 결정하기 위해, 배송시 수신된 데이터와 함께 이 연관성을 사용하여 데이터베이스에 저장된 데이터를 분석할 수 있다.
일부 실시예에서, 판매자 포털(109)은, 판매자 또는 다른 외부 개체가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 전자적으로 통신할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 판매자는, 판매자 포털(109)을 사용하여, 판매자가 시스템(100)을 통해 판매하고 싶어하는 제품에 대한 제품 정보, 주문 정보, 연락처 정보 등을 업로드하거나 제공하기 위해 컴퓨터 시스템(도시되지 않음)을 활용할 수 있다.
일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은, 고객에 의해(예를 들어, 디바이스(102A 및 102B)를 사용하는 사용자에 의해) 주문된 제품을 포함하는 패키지의 위치에 관한 정보를 수신하고, 저장하고, 전달하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은, 고객에 의해 주문된 제품을 포함하는 패키지를 배송하는 운송 회사에 의해 운영되는 웹 서버(도시되지 않음)로부터, 정보를 요청하거나 저장할 수 있다.
일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은 시스템(100) 내에 도시된 시스템으로부터 정보를 요청하고 저장할 수 있다. 예를 들어, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은 수송 시스템(107)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 수송 시스템(107)은, 하나 이상의 사용자(예를 들어, 배송 작업자) 또는 차량(예를 들어, 배송 트럭)과 연관된 하나 이상의 모바일 디바이스(107A 내지 107C)(예를 들어, 모바일 폰, 스마트 폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은 또한, 풀필먼트 센터(예를 들어, 풀필먼트 센터(200)) 내부의 개별 제품의 위치를 결정하기 위해, 창고 관리 시스템(WMS, 119)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 선적 및 주문 추적 시스템(111)은, 수송 시스템(107) 또는 WMS(119) 중 하나 이상으로부터 데이터를 요청하고, 데이터를 처리하고, 요청 시 데이터를 디바이스(예를 들어, 사용자 디바이스(102A 및 102B))에 제시할 수 있다.
일부 실시예에서, 풀필먼트 최적화(FO) 시스템(113)은, 다른 시스템(예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및/또는 선적 및 주문 추적 시스템(111))으로부터의 고객 주문에 관한 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. FO 시스템(113)은 또한, 특정 물품이 어디에 보유되거나 저장되는지를 서술하는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 특정 물품은 하나의 풀필먼트 센터에만 저장될 수 있고, 반면에 특정 다른 물품은 다수의 풀필먼트 센터에 저장될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 특정 풀필먼트 센터는 특정 세트의 물품(예를 들어, 신선 제품 또는 냉동 제품)만을 저장하도록 설계될 수 있다. FO 시스템(113)은, 이 정보뿐만 아니라 관련 정보(예를 들어, 수량, 크기, 수령일, 만료일 등)를 저장한다.
FO 시스템(113)은 또한, 각 제품의 대응하는 PDD(promised delivery date)를 계산할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 하나 이상의 인자에 기초할 수 있다. 예를 들어, FO 시스템(113)은, 제품에 대한 과거 수요(예를 들어, 한 기간 동안 제품이 얼마나 자주 주문되었는지), 제품에 대한 예상 수요(다가오는 기간 동안 얼마나 많은 고객이 해당 제품을 주문할 것으로 예측되는지), 한 기간 동안 얼마나 많은 제품이 주문되었는지를 나타내는 네트워크-전역(network-wide) 과거 수요, 다가오는 기간 동안 얼마나 많은 제품이 주문될 것인지 예상하는 것을 나타내는 네트워크-전역 예상 수요, 각 풀필먼트 센터(200)에 저장되는 제품에 대한, 풀필먼트 센터가 각 제품마다 저장하는 하나 이상의 카운트, 해당 제품에 대한 예상 주문 또는 현재 주문 등에 기초하여, 제품에 대한 PDD를 계산할 수 있다.
일부 실시예에서, FO 시스템(113)은, 주기적으로(예를 들어, 시간마다) 각 제품에 대한 PDD를 결정하고, 이를 검색을 위해 데이터 베이스에 저장하거나, 다른 시스템(예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 선적 및 주문 추적 시스템(111))에 전송할 수 있다. 다른 실시예에서, FO 시스템(113)은, 하나 이상의 시스템(예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 선적 및 주문 추적 시스템(111))으로부터 전자식 요청(electronic requests)을 수신하고, 요구 시(on demand) PDD를 계산할 수 있다.
일부 실시예에서, 풀필먼트 메시징 게이트웨이(FMG, 115)는, 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템(예를 들어, FO 시스템(113))으로부터 하나의 포맷 또는 프로토콜로 요청 또는 응답을 수신하고, 요청 또는 응답을 다른 포맷 또는 프로토콜로 변환하고, 변환된 포맷 또는 프로토콜의 요청 또는 응답을 다른 시스템(예를 들어, WMS(119) 또는 제3 자의 풀필먼트 시스템(121A, 121B 또는 121C))에 전달하거나, 그 반대도 성립하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다.
일부 실시예에서, 공급 체인 관리(SCM) 시스템(117)은 예측 기능을 수행하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, SCM 시스템(117)은, 예를 들어, 제품에 대한 과거 수요, 제품에 대한 예상 수요, 네트워크-전역 과거 수요, 네트워크-전역 예상 수요, 각 풀필먼트 센터(200)에 저장되는 제품 카운트(count products), 각 제품에 대한 예상 주문 또는 현재 주문 등에 기초하여 특정 제품에 대한 수요 레벨(level of demand)을 예측할 수 있다. 모든 풀필먼트 센터에 걸쳐 각 제품에 대한 이 예측된 레벨 및 양에 응답하여, SCM 시스템(117)은, 특정 제품에 대한 예측된 수요를 만족시키기에 충분한 수량을 구매하고 비축(stock)하기 위해서 하나 이상의 구매 주문을 생성할 수 있다.
일부 실시예에서, 창고 관리 시스템(WMS, 119)은 작업 흐름을 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, WMS(119)는 개별 이벤트(discrete events)를 나타내는 개별 디바이스(예를 들어, 디바이스(107A 내지 107C 또는 119A 내지 119C))로부터 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, WMS(119)는 패키지를 스캔하기 위해 이들 디바이스 중 하나의 사용을 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 풀필먼트 센터(200) 및 도 2에 관련하여 아래에 논의되는 바와 같이, 풀필먼트 프로세스 동안, 패키지 식별자(예를 들어, 바코드 또는 RFID 태그 데이터)는 특정 단계에서 기계(예를 들어, 자동화되거나 휴대형의 바코드 스캐너, RFID 판독기, 고속 카메라, 태블릿(119A), 모바일 디바이스/PDA(119B), 컴퓨터(119C) 등과 같은 디바이스)에 의해 스캐닝되거나 판독될 수 있다. WMS(119)는, 패키지 식별자, 시간, 날짜, 위치, 사용자 식별자 또는 기타 정보와 함께 대응하는 데이터베이스(도시되지 않음)에 패키지 식별자의 스캔 또는 판독을 나타내는 각 이벤트를 저장할 수 있고, 이 정보를 다른 시스템(예를 들어, 선적 및 주문 추적 시스템(111))에 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, WMS(119)는 하나 이상의 디바이스(예를 들어, 디바이스(107A 내지 107C 또는 119A 내지 119C))를 시스템(100)과 연관된 하나 이상의 사용자와 관련시킨 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 일부 상황에서, 사용자(예를 들어, 시간제 또는 전일제 직원)는, 사용자가 모바일 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스는 스마트 폰임)를 소유한다는 점에서, 모바일 디바이스와 연관될 수 있다. 다른 상황에서, 사용자는, 사용자가 일시적으로 모바일 디바이스를 소유하고 있다(예를 들어, 사용자는 하루의 시작 시에 모바일 디바이스를 체크 아웃하고, 하루 동안 사용할 것이고, 하루가 끝나면 반환할 것이다)는 점에서, 모바일 디바이스와 연관될 수 있다.
일부 실시예에서, WMS(119)는 시스템(100)과 연관된 각 사용자에 대한 작업 로그(work log)를 유지할 수 있다. 예를 들어, WMS(119)는, 임의의 할당된 프로세스(예를 들어, 트럭 하역하기(unloading trucks), 픽 구역(pick zone)으로부터 물품 픽킹하기, 리빈 월 작업(rebin wall work), 물품 포장하기), 사용자 식별자, 위치(예를 들어, 풀필먼트 센터(200) 내의 층 또는 구역), 직원에 의해 시스템을 통해 이동된 다수의 유닛(예를 들어, 피킹된 물품의 수, 포장된 물품의 수), 디바이스(예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C))와 관련된 식별자 등을 포함하여, 각 직원과 연관된 정보를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, WMS(119)는 디바이스(119A 내지 119C)상에서 운영되는 시간 기록 시스템(timekeeping system)과 같은 시간 기록 시스템으로부터 체크 인 및 체크 아웃 정보를 수신할 수 있다.
일부 실시예에서, 제3 자의 풀필먼트(3PL) 시스템(121A 내지 121C)은 물류 및 제품의 제3자 제공자와 연관된 컴퓨터 시스템을 나타낸다. 예를 들어, 일부 제품은 (도 2와 관련하여 후술되는 바와 같이) 풀필먼트 센터(200)에 저장되지만, 다른 제품은 장외(off-site)에 저장될 수 있거나, 요구 시 생산될 수 있거나, 달리 풀필먼트 센터(200)에 저장되어 이용 가능하지 않을 수 있다. 3PL 시스템(121A 내지 121C)은, (예를 들어, FMG(115)를 통해) FO 시스템(113)으로부터 주문을 수신하도록 구성될 수 있고, 제품 및/또는 서비스(예를 들어, 배송 또는 설치)를 고객에게 직접 제공할 수 있다. 일부 실시예에서, 3PL 시스템(121A 내지 121C) 중 하나 이상은 시스템(100)의 일부일 수 있고, 반면에 다른 실시예에서, 3PL 시스템(121A 내지 121C) 중 하나 이상은 시스템(100) 외부에 있을 수 있다(예를 들어, 제3 자 제공자에 의해 소유되거나 운영된다).
일부 실시예에서, 풀필먼트 센터 인증 시스템(FC Auth, 123)은 다양한 기능을 갖는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, FC Auth(123)은 시스템(100) 내의 하나 이상의 다른 시스템에 대한 SSO(single-sign on) 서비스로서 작용할 수 있다. 예를 들어, FC Auth(123)은 사용자가 내부 프론트 엔드 시스템(105)을 통해 로그인할 수 있게 하고, 사용자가 선적 및 주문 추적 시스템(111)에서 리소스에 액세스할 수 있는 유사한 권한(privileges)을 가지고 있는 것으로 결정하고, 사용자가 제2 로그 인 프로세스(second log in process)를 필요로 하지 않고 이들 권한에 액세스할 수 있게 한다. 다른 실시예에서, FC Auth(123)은 사용자(예를 들어, 직원)가 그들 자신을 특정 작업과 연관시킬 수 있게 한다. 예를 들어, 일부 직원은 전자 디바이스(예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C))를 갖지 않을 수 있고, 대신에 하루의 일과에서(during the course of a day), 풀필먼트 센터(200) 내에서, 작업별로, 그리고 구역별로, 이동할 수 있다. FC Auth(123)은 이들 직원이 어떤 작업을 행하고 있는지와, 그들이 하루 중 서로 다른 시각에 어느 구역에 있는지를 나타낼 수 있도록 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 노동 관리 시스템(LMS, 125)은 직원(전일제 및 시간제 직원을 포함)에 대한 출근 및 초과 근무 정보(attendance and overtime information)를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, LMS(125)는 FC Auth(123), WMS(119), 디바이스(119A 내지 119C), 수송 시스템(107) 및/또는 디바이스(107A 내지 107C)로부터 정보를 수신할 수 있다.
도 1a에 도시된 특정 구성은　단지 예시이다. 예를 들어, 도 1a는 FO 시스템(113)에 연결된 FC Auth 시스템(123)을 도시하지만, 모든 실시예가 이 특정 구성을 요구하는 것은 아니다. 실제로, 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템은, 인터넷, 인트라넷, WAN(Wide-Area Network), MAN(Metropolitan-Area Network), IEEE 802.11a/b/g/n 표준과 호환되는 무선 네트워크, 전용 회선(leased line) 등을 포함하는 하나 이상의 공개 또는 비공개 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템 중 하나 이상은 데이터 센터, 서버 팜(server farm) 등에 구현되는 하나 이상의 가상 서버로서 구현될 수 있다.
도 2는 풀필먼트 센터(200)를 도시한다. 풀필먼트 센터(200)는 주문 시 고객에게 운송되기 위한 물품을 저장하는 물리적 위치의 예이다. 풀필먼트 센터(FC, 200)는 다수의 구역으로 분할될 수 있고, 이들 구역 각각은 도 2에 도시되어 있다. 일부 실시예에서, 이들 "구역"은 물품을 수신하고, 물품을 저장하고, 물품을 검색하고, 물품을 운송하는 프로세스의 상이한 단계 사이의 가상 분할(virtual divisions)로 여겨질 수 있다. 따라서, "구역"이 도 2에 도시되어 있지만, 구역에 대한 다른 분할이 가능하고, 일부 실시예에서, 도 2의 구역이 생략되거나, 복제되거나, 수정될 수 있다.
인바운드 구역(203)은 도 1a로부터 시스템(100)을 사용하여 제품을 판매하고 싶어하는 판매자로부터 물품이 수신되는 풀필먼트 센터(200)의 영역을 나타낸다. 예를 들어, 판매자는 트럭(201)을 사용하여 물품(202A 및 202B)을 배송할 수 있다. 물품(202A)은 그 자체의 운송 팔레트(shipping pallet)를 점유하기에 충분히 큰 단일 물품을 나타낼 수 있고, 반면에 물품(202B)은 공간을 절약하기 위해 동일한 팔레트 상에 함께 적재된 물품의 세트를 나타낼 수 있다.
작업자는 인바운드 구역(203)에서 물품을 수신하고, 선택적으로 컴퓨터 시스템(도시되지 않음)을 사용하여 물품의 손상 및 정확성에 대해 검사할 수 있다. 예를 들어, 작업자는 컴퓨터 시스템을 사용하여 물품(202A 및 202B)의 수량을 물품의 주문 수량과 비교할 수 있다. 수량이 매칭되지(match) 않으면, 그 작업자는 물품(202A 또는 202B) 중 하나 이상을 거부할 수 있다. 수량이 매칭되면, 작업자는 (예를 들어, 돌리(dolly), 핸드 트럭, 지게차(forklift)를 이용하거나 수동으로) 이들 물품을 버퍼 구역(205)으로 이동시킬 수 있다. 버퍼 구역(205)은, 예를 들어, 피킹 구역에 예측된 수요를 충족시키기에 매우 충분한 수량의 해당 물품이 있기 때문에, 피킹 구역에서 현재 필요하지 않은 물품에 대한 임시 저장 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 지게차(206)는 버퍼 구역(205) 주위에서, 그리고 인바운드 구역(203)과 드롭 구역(207) 사이에서 물품을 이동시키도록 동작된다. 피킹 구역에서 물품(202A 또는 202B)이 필요하다면(예를 들어, 예측된 수요로 인함), 지게차는 물품(202A 또는 202B)을 드롭 구역(207)으로 이동시킬 수 있다.
드롭 구역(207)은, 물품이 피킹 구역(209)으로 이동되기 전에 물품을 저장하는 풀필먼트 센터(200)의 영역일 수 있다. 피킹 작업에 할당된 작업자("피커(picker)")는, 피킹 구역에서 물품(202A 및 202B)에 접근하고, 피킹 구역에 대한 바코드를 스캔하고, 모바일 디바이스(예를 들어, 디바이스 119B)를 사용하여 물품(202A 및 202B)과 연관된 바코드를 스캔할 수 있다. 그 후, 피커는 (예를 들어, 물품을 카트에 담거나 운반함으로써) 물품을 피킹 구역(209)으로 가져갈 수 있다.
피킹 구역(209)은 물품(208)이 저장 유닛(210) 상에 저장되는 풀필먼트 센터(200)의 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 저장 유닛(210)은 물리적 선반, 책장, 박스, 토트(totes), 냉장고, 냉동고, 냉장 창고(cold stores) 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 피킹 구역(209)은 다수의 층으로 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는, 예를 들어, 지게차, 엘리베이터, 컨베이어 벨트, 카트, 핸드 트럭, 돌리, 자동화된 로봇 또는 디바이스를 포함하여 여러 방식으로, 또는 수동으로 물품을 피킹 구역(209)으로 이동시킬 수 있다. 예를 들어, 피커는 드롭 구역(207)에서 핸드 트럭 또는 카트 상에 물품(202A 및 202B)을 담고, 물품(202A 및 202B)을 피킹 구역(209)까지 걸어서 운반할 수 있다.
피커는, 저장 유닛(210)상의 특정 공간과 같이, 피킹 구역(209)의 특정 지점(particular spots)에 물품을 배치(또는 "수납")하라는 명령어(instruction)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 피커는 모바일 디바이스(예를 들어, 디바이스(119B))를 사용하여 물품(202A)을 스캔할 수 있다. 디바이스는, 예를 들어, 통로(aisle), 선반 및 위치를 나타내는 시스템을 사용하여 피커가 물품(202A)을 수납해야 하는 위치를 나타낼 수 있다. 그 후, 디바이스는 그 위치에 물품(202A)을 수납하기 전에 피커가 그 위치에서 바코드를 스캔하도록 촉구할 수 있다. 디바이스는, 디바이스(119B)를 사용하는 사용자에 의해 그 위치에 물품(202A)이 수납되었음을 나타내는 데이터를, (예를 들어, 무선 네트워크를 통해) 도 1a의 WMS(119)와 같은 컴퓨터 시스템에 전송할 수 있다.
사용자가 주문을 하면, 피커는 저장 유닛(210)으로부터 하나 이상의 물품(208)을 검색하라는 명령어를 디바이스(119B)상에 수신할 수 있다. 피커는, 물품(208)을 검색하고, 물품(208)상의 바코드를 스캔하고, 물품을 수송 메커니즘(transport mechanism)(214) 상에 배치할 수 있다. 수송 메커니즘(214)은, 슬라이드로 나타내어져 있지만, 일부 실시예에서, 수송 메커니즘은 컨베이어 벨트, 엘리베이터, 카트, 지게차, 핸드 트럭, 돌리, 카트 등 중 하나 이상으로서 구현될 수 있다. 그 후, 물품(208)은 포장 구역(packing zone, 211)에 도착할 수 있다.
포장 구역(211)은, 물품이 피킹 구역(209)으로부터 수신되어 고객에게 최종 운송되기 위해 박스 또는 백(bags)에 포장되는 풀필먼트 센터(200)의 영역일 수 있다. 포장 구역(211)에서, 물품 수신에 할당된 작업자("리빈 작업자")는 피킹 구역(209)으로부터 물품(208)을 수신하고 그것이 어느 주문에 대응하는지를 결정할 것이다. 예를 들어, 리빈 작업자는 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스를 사용하여 물품(208)상의 바코드를 스캔할 수 있다. 컴퓨터(119C)는 물품(208)이 어느 주문과 연관되는지를 시각적으로 나타낼 수 있다. 이는, 예를 들어, 주문에 대응하는 공간 또는 벽(216)의 셀"을 포함할 수 있다. 일단 주문이 완료되면 (예를 들어, 셀은 주문에 대한 모든 물품을 포함하기 때문에), 리빈 작업자는 주문이 완료된 것을 포장 작업자(packing worker)(또는 "패커(packer)")에게 나타낼 수 있다. 패커는 셀로부터 물품을 검색하여 운송을 위해 박스 또는 백에 담을 수 있다. 그 후, 패커는 예를 들어, 지게차, 카트, 돌리, 핸드 트럭, 컨베이어 벨트를 통해, 박스 또는 백을 허브 구역(213)으로 수동으로 또는 다른 방식으로 전송할 수 있다.
허브 구역(213)은 포장 구역(211)으로부터 모든 박스 또는 백("패키지")을 수신하는 풀필먼트 센터(200)의 영역일 수 있다. 허브 구역(213)의 작업자 및/또는 기계는, 패키지(218)를 검색하고, 각 패키지가 배송 지역 중 어느 부분으로 가고자 의도되는지를 결정하고, 패키지를 적절한 캠프 구역(215)으로 라우팅할 수 있다. 예를 들어, 배송 지역이 2개의 더 작은 하위-지역(sub-areas)을 갖는 경우, 패키지는 2개의 캠프 구역(215) 중 하나로 갈 것이다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 (예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔하여 그 최종 목적지를 결정할 수 있다. 패키지를 캠프 구역(215)으로 라우팅하는 것은, 예를 들어, (예를 들어, 우편 번호에 기초하여) 패키지가 예정되어 있는 지리적 지역의 일부를 결정하는 것, 및 지리적 지역의 일부와 연관된 캠프 구역(215)을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 하나 이상의 건물, 하나 이상의 물리적 공간 또는 하나 이상의 지역을 포함할 수 있고, 여기서 패키지는 루트 및/또는 서브-루트로 분류되기 위해 허브 구역(213)으로부터 수신된다. 일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 풀필먼트 센터(200)로부터 물리적으로 분리되고, 반면에 다른 실시예에서, 캠프 구역(215)은 풀필먼트 센터(200)의 일부를 형성할 수 있다.
캠프 구역(215) 내의 작업자 및/또는 기계는, 예를 들어, 목적지를 기존의 루트 및/또는 서브-루트와 비교하는 것, 각 루트 및/또는 서브-루트에 대한 작업 부하를 계산하는 것, 하루 중 시각(the time of day), 운송 방법, 패키지(220)를 운송하기 위한 비용, 패키지(220) 내의 물품과 연관된 PDD 등에 기초하여, 패키지(220)가 어느 루트 및/또는 서브-루트와 연관되어야 하는지를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 (예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔하여 그 최종 목적지를 결정할 수 있다. 일단 패키지(220)가 특정 루트 및/또는 서브-루트에 할당되면, 작업자 및/또는 기계는, 운송될 패키지(220)를 이동시킬 수 있다. 예시적인 도 2에서, 캠프 구역(215)은 트럭(222), 자동차(226) 및 배송 작업자(224A 및 224B)를 포함한다. 일부 실시예에서, 트럭(222)은 배송 작업자(224A)에 의해 구동될 수 있고, 여기서 배송 작업자(224A)는 풀필먼트 센터(200)를 위한 패키지를 배달하는 전일제 직원이고, 트럭(222)은, 풀필먼트 센터(200)를 소유하거나, 임대하거나, 운영하는 동일한 회사에 의해 소유되거나, 임대되거나, 운영된다. 일부 실시예에서, 자동차(226)는 배송 작업자(224B)에 의해 운전될 수 있고, 여기서 배송 작업자(224B)는 필요에 따라(on an as-needed basis)(예를 들어, 계절에 따라) "가변적인(flex)" 또는 비정기적인 작업자(occasional worker)이다. 자동차(226)는 배송 작업자(224B)에 의해 소유되거나, 임대되거나, 운영될 수 있다.
도 3은 주문된 물품의 효율적인 패키징을 위한 주요 프로세스의 개요를 도시한다. 프로세스(301)는 단계 303에서 시작한다. 단계 303에서, FO 시스템(113)은 주문을 수신하는 것으로 시작한다. 주문은 다양한 물품, 즉 소비재(consumer goods)과 비-소비재의 혼합을 구성할 수 있다.
그 후, 프로세스(301)는 단계 305로 진행한다. 단계 305에서, FO 시스템(113)은 주문에 대한 정보를 수집하기 시작한다. 주문에 대해 수집된 정보는 다양한 데이터 즉, 주문에서의 물품의 수량, 주문된 물품의 전체 비용 등과 같은 주문 그 자체에 대한 정보를 포함할 수 있다. 추가적으로, 주문 내의 개별적인 물품에 대한 정보가 수집될 수 있다. 예를 들어 치수, 무게, 비용 또는 물품을 식별하는 다른 특정한 플래그(flags)가 있다. 플래그의 예시는 깨지기 쉬움, 부피가 큼, 냉동(frozen), 일반 등일 것이다.
그 후, 프로세스(301)는 단계 307로 진행한다. 단계 307에서, FO 시스템(113)은 주문된 물품을 포장 그룹으로 분류할 수 있다(307). 분류 단계 307는 단계 305에서 수집된 정보에 기초하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 냉동 물품은 냉장 물품과 별도로, 그리고 다른 일반 물품과 별도로 그룹화될 것이다. 대안적으로, 몇 개의 예를 들어, 치수, 무게 및 비용과 같은 수집된 다른 특성을 기초로 물품이 정렬될 수 있다. 분류는 개별적인 특성 또는 이의 조합을 기초로 수행될 수 있다.
그 후, 프로세스(301)는 단계 309로 진행한다. 단계 309에서, FO 시스템(113)은 포장 그룹을 선적 그룹으로 분류하기 시작한다(309). 선적 그룹으로 분류하는 단계 309는 수송 벤더에 의해 미리 설정될 수 있는 미리 설정된 무게 및 치수 임계치를 기초로 수행된다. 선적 그룹으로 분류하는 단계 309는 또한, 비용을 고려한다. 즉, 하나의 크고 무거운 것 대신에 두 개의 더욱 작은 패키지를 보내는 것이 더욱 저렴한 경우, 더욱 저렴한 대안을 선호하도록(favor) 선택이 이루어질 것이다. 다수의 운송 벤더가 사용되는 경우, 이용 가능한 모든 벤더의 비용 차이를 고려하기 위해 다수의 임계치가 설정될 수 있다.
그 후, 프로세스(301)는 단계 311로 진행한다. 단계 311에서, FO 시스템(113)은 각 선적 그룹에 대한 최적의 박스 크기를 결정하기 위한 서브 루틴(subroutine)을 시작한다. 단계 311에서, FO 시스템(113)은 제1 패키지를 나타내는 데이터 구조를 선택할 수 있으며, 데이터 구조는 제1 패키지의 특성을 포함할 수 있다. 단계 311에서, FO 시스템(113)은 모든 물품이 선택된 패키지 내로 패키징될 때까지 그룹의 가장 큰 물품을 제1 패키지 내로 패키징하는 것을 계속 반복적으로 시뮬레이션 할 수 있으며, 시뮬레이션하는 것이 그룹 내의 물품이 선택된 패키지 내에 맞지 않는 것으로 결정하는 경우, 프로세스는 더욱 큰 패키지를 선택하도록 시도할 수 있고, 모든 물품이 더욱 큰 패키지 내로 포장될 때까지 가장 큰 물품을 반복적으로 계산적으로 포장할 수 있다. 단계 311에서 FO 시스템(113)은 계산에 다양한 패키징 재료, 즉 박스, 비닐 백, 버블 랩(bubble warp) 등을 더 포함할 수 있다. 이 프로세스는 재료 사용 및 운송 비용을 최적화하도록 조정된다(geared). 반복적인 단계 311 동안, FO 시스템(113)은, 가장 큰 물품을 제1 패키지 내로 포장하는 것을 시뮬레이션하기 위해 그룹의 가장 큰 물품을 결정하고, 제1 패키지의 치수로부터 가장 큰 물품의 치수를 감산함으로써 이를 기초로 나머지 공간을 더 계산하고, 그룹 내의 적어도 하나의 나머지 물품을 계산된 나머지 공간 내로 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션함에 있어서, 그룹의 적어도 하나의 물품의 치수를 사용할 수 있다.
그 후, 프로세스(301)는 단계 313으로 진행한다. 단계 313에서, FO 시스템(113)은 선적 그룹을 패키징하기 위한 명령어의 세트를 포함하는 선적 객체를 계속 생성한다. 단계 313에서 FO 시스템(113)에 의해 생성된 선적 그룹을 패키징하기 위한 명령어의 세트는 사용된 재료 및 패키징 재료의 특정 치수 및 품질의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 명령어의 세트는 선적 그룹이 8-15/16" x 5-15/16" x 3-1/8" 박스 - 이중 양면 골판지(double wall board, DWB) 내에 패키징되고, 물품 중 일부가 이를 박스에 넣기 전에 버블랩으로 패키징되며, 나머지 빈 공간이 에어백으로 채워지도록 지정하고, 물품이 박스에 맞도록 설계된 특정한 순서를 포함할 수 있다.
선적 객체가 단계 313에서 생성된 후에, FO 시스템(113)은 단계 303에서 수신된 주문으로부터의 모든 물품이 패키징될 때까지 도 3의 프로세스를 반복한다. 모든 물품이 패키징 된 이후에, 프로세스(301)는 단계 315로 진행한다. 단계 315에서, FO 시스템(113)은 주요 프로세스를 종료하고, 새로운 주문이 수신되면 도 3의 프로세스를 재시작할 수 있다.
도 4는 도 3에 도시된 FO 시스템(113)에 의해 수행되는 주요 프로세스의 서브 루틴(401)을 도시한다. 구체적으로, 일부 실시예에서, 서브 루틴은 선적 그룹에 대한 최적의 박스 크기를 결정하기 위한 단계 313의 일부이지만, 위에서 서술된 정규 수단(regular means)을 사용하여 최적의 박스가 발견되지 않을 때의 상황을 위해 구체적으로 설계된다.
FO 시스템(113)에 의해 수행되는 단계 313가 주문된 물품에 대한 최적의 패키지를 찾지 못하면, 서브 루틴 프로세스(401)는 단계 403에서 시작한다. 단계 403에서, FO 시스템(113)은 운송 그룹에서의 물품을 크기 별로 정렬함으로써 개시된다. 분류 단계 403 이후에, FO 시스템(113)은 그룹으로부터 가장 큰 물품을 선택하는 단계 405를 계속할 수 있으며, 가장 큰 물품은 치수, 무게 또는 총 부피를 기초로 결정될 수 있다.
그 후 프로세스(401)는 단계 407로 진행한다. 단계 407에서, FO 시스템(113)은 가장 큰 물품에 맞는 박스가 있는지를 결정할 수 있다. 가장 큰 물품을 수용할 박스가 있는 경우, FO 시스템(113)은 현재 운송 목록으로부터의 가장 큰 물품을 포장될 물품의 목록으로 이동시킴으로써 단계 411로 프로세스(401)를 계속시킨다. 대안적으로, 가장 큰 물품을 수용할 수 있는 박스가 이용 가능하지 않은 경우, FO 시스템(113)은 가장 큰 물품을 독립형(standalone)으로 지정하고 이를 운송 그룹으로부터 제거하는 단계 409로 프로세스(401)를 계속시키며, 독립형 물품은 대안적인 패키징 기법을 사용하여 개별적으로 패키징될 수 있으며, 예를 들어 포장지로 래핑될 수 있다.
그 후, 프로세스(401)는 단계 413으로 진행한다. 단계 413에서, FO 시스템(113)은 나머지 물품에 대해 최적의 박스가 존재하는지를 결정함으로써 계속된다. 최적의 박스가 존재하지 않는 경우, FO 시스템(113)은 단계 403으로 되돌아감으로써 프로세스(401)를 반복한다. 최적의 박스가 발견되는 경우, FO 시스템(113)은 단계 415로 진행함으로써 프로세스(401)를 종료시킨다. 단계 415에서, FO 시스템(113)은 선적 그룹을 패키징하기 위한 명령어의 세트를 포함하는 선적 객체를 생성한다. (일부 실시예에서, FO 시스템(113)은 도 3과 관련하여 위에서 서술된 단계 313과 동일한 방식으로 선적 객체를 생성할 것이다.) 그 후, 프로세스(401)는 단계 417로 진행한다. 단계 417에서, FO 시스템(113)은 도 3에서의 주요 프로세스로 되돌아간다. 도 3과 관련하여 위에서 서술된 주요 프로세스를 수행하는 FO 시스템(113)은 주문 물품의 초기 그룹화에 대해 최적의 박스가 발견되지 않으면, 주문에서의 모든 물품이 처리되고 적절히 패키징될 때까지 각 반복에서 프로세스(401)를 호출할 수 있다.
도 5는 깨지기 쉬운 타입의 물품을 다루기 위해 FO 시스템(113)에 의해 이용되는 프로세스(501)를 도시하는 흐름도를 도시한다. FO 시스템(113)이 주요 프로세스인 도 3의 단계 307를 수행하고, 주문 물품이 포장 그룹으로 분류된 후에(307), 포장 그룹 중 하나 이상이 깨지기 쉬운 것으로 결정될 수 있고 FO 시스템(113)은 프로세스(501)를 시작할 수 있다. 프로세스(501)는 단계 503에서 시작한다. 단계 503에서, FO 시스템(113)은 포장 그룹 내의 물품의 양을 결정한다. 물품이 단 하나인 경우, 프로세스(500)는 단계 507로 계속된다. 단계 507에서, FO 시스템(113)은 그 물품에 대한 최적의 박스가 존재하는지를 결정하는 것을 진행한다. 단계 507에서 FO 시스템(113)이 최적의 박스가 존재하는 것으로 결정하는 경우, 프로세스(501)는 단계 521로 진행한다. 단계 521에서 깨지기 쉬운 물품은 앞선 개시와 일치하는 FO 시스템(113)에 의해 포장된다. FO 시스템(113)에 의해, 깨지기 쉬운 물품에 대한 최적의 박스가 없는 것으로 결정되면, 프로세스(501)는 단계 513으로 계속된다. 단계 513에서, FO 시스템(113)은 그 물품을 독립형으로 플래그하고 이를 단독으로 포장할 수 있다.
깨지기 쉬운 물품의 패키징은 FO 시스템(113)에 의해 수행되는 프로세스(501)를 도시하는 예시적인 흐름도에 도시되지 않은 추가적인 단계를 수반할 수 있다. 예를 들어, 깨지기 쉬운 물품은 버블 랩과 같은 추가적인 패키징 재료를 사용하여 미리 패키징될 수 있다. 추가적인 패키징 재료가 사용되는 경우 적절한 박스 할당을 위해 물품 치수가 측정하고 갱신될 것이다.
단계 503에서 FO 시스템(113)이 깨지기 쉬운 물품의 양이 단 하나가 아닌 것으로(즉, 하나보다 많은 깨지기 쉬운 물품이 있는 경우), 프로세스(501)는 단계 505로 계속될 수 있다. 단계 505에서, FO 시스템(113)은 포장 그룹을 선적 그룹으로 분류한다. FO 시스템(113)은 운송 벤더를 기초로 미리 설정될 수 있는 미리 설정된 무게 및 치수 임계치를 기초로 선적 그룹으로 분류하는 단계 505를 수행한다. 선적 그룹으로 분류하는 단계 505에서, FO 시스템(113)은 또한, 비용을 고려한다. 예를 들어, 하나의 크고 무거운 것 대신에 두 개의 더욱 작은 패키지를 보내는 것이 더욱 저렴한 경우, 더욱 저렴한 대안을 선호하도록 선택이 이루어진다. 다수의 운송 벤더가 사용되는 경우, 이용 가능한 모든 벤더의 비용 차이를 고려하기 위해, 다수의 임계치가 설정될 수 있다.
FO 시스템(113)이 프로세스(501)의 단계 505에서 포장 그룹을 하나 이상의 선적 그룹으로 분류한 이후에, 프로세스(501)는 단계 509로 계속된다. 단계 509에서, FO 시스템(113)은 선적 그룹에 대한 최적의 박스가 있는지를 결정한다. 단계 509 이후에, 프로세스(501)는 단계 507 이후의 앞서 서술된 단계와 유사하게 계속되며, 추가적으로(with additional) FO 시스템(113)에 의해 생성된 명령어는 물품의 포장 순서와 관련된 추가적인 정보를 포함할 수 있고, 왜냐하면 이 경우, 단계 507에서 FO 시스템(113)에 의해 생성된 하나의 물품 만이 아니라 복수의 깨지기 쉬운 물품이 있기 때문이다.
하지만, 단계 509에서 FO 시스템(113)에 의해 최적의 박스가 발견되지 않으면, 프로세스(501)는 단계 511로 계속된다. 단계 511에서, FO 시스템(113)은 선적 그룹을 더욱 작은 그룹으로 분할한다. 단계 511에서 FO 시스템(113)에 의한 선적 그룹의 분할은 그룹을 예를 들어, 1/2, 1/3, 1/4 등으로 비례하게(proportionally) 분할하는 것만큼 간단할 수 있다. 일부 실시예에서, 분할은 예를 들어 물품 치수, 비용, 무게 또는 이들의 조합에 기초하여 더욱 복잡할 수 있다.
단계 511에서 FO 시스템(113)이 선적 그룹을 분할한 후에, 프로세스(501)는 단계 515로 계속된다. 단계 515에서, FO 시스템(113)은 선적 그룹의 개수와 원래 선적 그룹의 물품의 수량의 비교가 이루어지는 것으로 시작된다. 단계 515에서 FO 시스템(113)이 새로운 그룹의 양이 원래 그룹의 모든 물품의 양과 동일한 것으로 결정하면, 프로세스(501)는 단계 517로 계속 진행한다. 단계 517에서, FO 시스템(113)은 모든 물품을 독립형 물품으로 지정한다. 프로세스(501)는 단계 521로 진행될 것이다. 단계 521에서, 일부 실시예에서, FO 시스템(113)은 단계 415와 동일한 방식으로 선적 객체를 생성할 것이다.
하지만, 단계 515에서 FO 시스템(113)은 물품의 개수가 그룹의 개수보다 많은 것으로 결정하는 경우, 프로세스(501)는 단계 519를 처리할 것이다. 단계 519에서, FO 시스템(113)은 이루어지는 선적의 횟수의 최적화를 수행한다. 최적화 단계의 목표는 앞서 서술된 패키징 한계를 준수하고(adhering) 본 개시와 일치하면서, 비용을 최소화할 최적의 선적 횟수를 생성하는 것이다. 단계 519에서 FO 시스템(113)에 의한 선적 프로세스의 횟수를 최적화하기 위한 하나의 예시가 도 6에 도시된다.
도 6은 다수의 선적을 최적화하는 예시적인 프로세스(601)를 도시하는 흐름도를 도시한다. 프로세스(601)는 (예를 들어, 도 5에 도시된 프로세스(501)의 단계 515에서) FO 시스템(113)이 물품의 개수가 그룹의 개수보다 더 많다고 결정할 때의 상황에서 개시될 수 있다. 프로세스(601)는 단계 603으로 개시된다. 단계 603에서, FO 시스템(113)은 분할 이후 더욱 큰 그룹을 생성할 가능성이 있는지를 결정한다. 예를 들어, 원래의 그룹이 절반과 동일하게 분할되었지만, 이를 1/3 및 2/3으로 분할할 수 있는 경우 2/3이 더욱 큰 그룹으로 간주될 것이다.
FO 시스템(113)이 더욱 큰 그룹이 이용 가능한 것으로 결정한 경우, 프로세스(601)는 단계 605로 계속된다. 단계 605에서, FO 시스템(113)은 그 그룹에 대한 최적의 박스를 찾도록 시도한다. 그리고, 최적의 박스가 발견되면, 프로세스(601) 및 FO 시스템(113)은 단계 613으로 도시된 바와 같이, 선적 객체를 생성하고 단계 617로 도시된 바와 같이 주요 프로세스로 복귀하는 것을 진행한다. 단계 613 및 617은 FO 시스템(113)에 의해 수행되고, 이는 이전의 개시와 일치한다.
하지만, 단계 603에서 FO 시스템(113)이 더욱 큰 그룹이 이용 가능하지 않은 것으로 결정한 경우, 프로세스(601)는 단계 607로 계속된다. 단계 607에서, FO 시스템(113)은 원래 분할된 그룹에 대해 최적의 박스가 존재하는지의 결정을 수행한다. 단계 607에서 FO 시스템(113)이 최적의 박스가 있는 것으로 결정하는 경우, 프로세스(601)는 단계 613으로 도시된 바와 같이 선적 객체를 생성하고 단계 617로 도시된 바와 같이 주요 프로세스로 되돌아가는 것을 진행한다. 단계 613 및 617은 FO 시스템(113)에 의해 수행되고 일부 실시예에서, 단계 521 및 523에 동일하게 (각각) 수행된다.
하지만, FO 시스템(113)이 단계 607에서 최적의 박스가 다시 한번 발견되지 않는다고 결정한 경우, 프로세스(601)는 단계 609로 계속된다. 단계 609에서, FO 시스템(113)은 선적 그룹을 한번 더 분할한다. FO 시스템(113)은 프로세스(501)에서 이전에 개시된 단계 511에 동일하거나 또는 유사하게 단계 609를 수행할 수 있다.
FO 시스템(113)이 단계 609를 수행하고 선적 그룹이 한 번 더 분할된 후, 프로세스(601)는 단계 611로 계속된다. 단계 611에서, FO 시스템(113)은 선적 그룹의 개수가 원래 그룹의 물품 수량과 같거나 또는 더욱 많은지를 검사한다. 그리고, FO 시스템(113)의 결정이 긍정인 경우, 프로세스(601)는 단계 615로 계속된다. 단계 615에서, FO 시스템(113)은 모든 항목을 독립형으로 지정하고, 단계 613에서 선적 객체를 생성하기 위해 (예를 들어, 단계 521 및 523에 대해) 이전에 개시된 바와 같이 진행하며, 단계 617에서 주요 프로세스로 되돌아간다. 하지만, FO 시스템(113)이 단계 611에서 선적 그룹의 개수가 더욱 많지 않은 것으로 결정하는 경우, 프로세스(601)는 모든 물품이 처리될 때까지 FO 시스템(113)이 그룹화를 조정하고 프로세스를 반복하도록 단계 603으로 되돌아 간다.
도 3 내지 도 6에 도시된 최적의 박스 결정 단계 예를 들어, 단계 311, 413, 507, 509, 605, 607 등은 프로세스(301) 및 도 3의 서술에서 개략적으로 설명된(outlined) 핵심 알고리즘에 따를 수 있다. 각 프로세스는 단계의 특정한 세트로 제한되지 않으며, 각 서브루틴의 특성에 맞도록 최적화된 코어 알고리즘 단계의 수정, 생략 및/또는 조합을 포함할 수 있다.
도 7은 박스뿐만 아니라 백에 물품을 포장하는 프로세스를 도시하는 흐름도를 도시한다. 일부 실시예에서, 백은 플라스틱, 종이 또는 다른 재료로 이루어질 수 있는 미리 결정된 부피의 유연한(soft) 패키지를 포함할 수 있다. 백 패키징의 하나의 주요 도전 과제는 최선의 백을 효율적으로 선택하는 것이다; 박스와 달리 백은 물품을 이에 넣을 때 다차원으로 변형될 수 있다. 프로세스(701)는 단계 703에서 시작한다. 단계 703에서, FO 시스템(113)은 포장 그룹이 백으로 운송될 수 있는지를 결정한다. FO 시스템(113)에 의해 수행되는 단계 703의 결정은 백 패키징 등의 이용 가능성을 식별하는 무게, 치수, 특정한 플래그 또는 태그와 같은 물품의 특성을 기초로 수행될 수 있다.
FO 시스템(113)이 단계 703에서 포장 그룹의 하나 이상의 물품이 백으로 운송될 수 없는 것으로 결정하는 경우, 프로세스(701)는 단계 705로 계속된다. 단계 705에서, FO 시스템(113)은 그룹 내의 모든 물품이 바람직할(eligible) 때까지, 백으로 운송될 수 없는 물품을 포장 그룹으로부터 제거할 수 있다. FO 시스템(113)이 단계 703에서 포장 그룹 내의 모든 물품이 하나 이상의 백으로 운송되는 것이 바람직한 것으로 결정하면, 프로세스(701)는 단계 707로 진행한다. 단계 707에서 FO 시스템(113)은 백의 치수를 기초로 최대 가상 높이를 결정한다. 예를 들어, 최대 가상 높이(vHeight)는 백의 폭(bWidth)과 백의 길이(bLength)에 기초할 수 있다. 일부 실시예에서, 이는 vHeight=9+(-2*(bLength+bWidth))+(bLength*bWidth)로 계산될 수 있다.
단계 707에서 FO 시스템(113)이 최대 가상 높이를 결정한 후에, 프로세스(701)는 단계 709로 진행한다. 단계 709에서 FO 시스템(113)은 가상 박스를 생성한다. 가상 박스는 백의 치수에 기초한 비닐 백의 디지털 표현을 포함하며, 이는 다음: 가상 박스 높이 = 비닐 백 높이; 가상 박스 폭 = 비닐 백 폭 - 가상 박스 높이; 및 가상 박스 길이 = 비닐 백 길이 - 가상 박스 높이로 결정된다.
특정한 계수(a = 3, b = -2 * (길이 + 폭), c = (길이 * 폭))를 갖는 근의 공식은 백의 "최대 가상 높이", 즉, 박스에 대한 백의 최선의 근사치의 "최대" 높이이다. MaxVolumeHeight는 특정한 높이를 가진 백에 맞을 수 있는 가장 큰 부피를 결정하는 것에 관련된다.
프로세스(701)는 단계 711로 진행된다. 단계 711에서, FO 시스템(113)은 가능한 복수의 물품을 위한 공간을 할당하기 위해 가상 박스를 다수의 더 작은 박스로 더 나눌 수 있다. 가상 박스는 포장 그룹 내의 물품의 크기 및 수량을 기초로 하는 박싱 알고리즘(boxing algorithms)에 의해 사용되는 것이 가능하도록 다수의 박스로 분리될 수 있다. 예를 들어, 가상 박스는 비례 섹션(proportional section)으로 분리될 수 있고 크기를 기초로 물품으로 채워질 수 있다(예를 들어, 더욱 큰 물품은 더욱 큰 섹션에, 그리고 더욱 작은 물품은 더욱 작은 것에 담길 것이다.) 대안적으로, 가상 박스는 동일한 크기의 다수의 섹션(예를 들어, 8개의 섹션)으로 길이 방향으로 분할될 수 있으며, 각 섹션은 적절한 크기의 개별적인 물품으로 채워질 수 있다. 적절한 크기는 물품의 치수, 무게, 부피 및 다른 특성에 기초하여 결정된다.
프로세스(701)는 단계 713으로 계속된다. 단계 713에서, FO 시스템(113)은 운송된 물품의 선적 비용 및 타입을 고려하여 선적 횟수를 최적화한다. 백 내의 운송 물품은 종래의 수단(예를 들어, 박스)에 비해 이미 더욱 저렴할 수 있지만, 추가적인 최적화가 추가적인 절감을 이끌 수 있다. 패키지의 다양한 무게 및 크기에 대한 벤더 요금을 고려함으로써 추가적인 최적화가 달성될 수 있다(예를 들어, 하나의 무거운 무게 대신 두 개의 가벼운 무게의 패키지를 운송하는 것이 더욱 저렴할 수 있다). 최적화는 이전의 개시 및 프로세스(701)와 일치한다.
프로세스(701)는 단계 715로 진행한다. 단계 715에서, FO 시스템(113)은 선적 객체를 생성하고, 단계 717에서 주요 프로세스(717)로 되돌아간다. 단계 715 및 717는 FO 시스템(113)에 의해 수행되고, 일부 실시예에서, 단계 521 및 523와 동일하게 (각각) 수행된다.
패키징은 박스 시뮬레이션과 유사하게 시뮬레이션된다. 예를 들어, 시뮬레이션을 하는 것은 각 물품의 치수를 결정하는 것; 가장 긴 치수를 갖는 물품을 결정함으로써 그룹의 가장 큰 물품을 결정하는 것; 가장 큰 물품을 제1 백 내로 패키징하는 것을 시뮬레이션하는 것; 제1 패키지의 치수로부터 가장 큰 물품의 치수를 감산함으로써 제1 백 내의 나머지 공간을 계산하는 것; 및 그룹 내의 적어도 하나의 나머지 물품을 계산된 나머지 공간으로 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것을 포함할 수 있다. 그리고, 패키징을 반복적으로 시뮬레이션하는 것은 적어도 하나의 물품을 제1 백과 연관된 가상 박스 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것을 포함하고, 가상 박스의 치수는 제1 백의 가상 높이, 제1 백의 폭, 및 제1 백의 길이를 기초로 계산된다.
도 8은 포장 그룹의 모든 물품이 편평한 물품인 경우, 백 패키징을 재정의하는(overriding) 프로세스(801)를 나타내는 흐름도를 도시한다. 편평한 물품은 하나의 차원이 다른 것보다 상당히 작은 물품이다. 이러한 편평한 물품의 예시는 책, 잡지, 레코드(records), 사진 등을 포함한다. 백 패키징이 주문에 대해 가능하지 않은 경우, 프로세스(801)는 단계 803으로 개시된다. 단계 803에서, FO 시스템(113)은 포장 그룹이 편평한 물품만을 포함 하는지를 결정함으로써 설정을 재정의할 수 있다. FO 시스템(113)이 편평한 물품만이 존재한다고 판단하는 경우, 프로세스(801)는 단계 807로 진행한다. 단계 807에서, FO 시스템(113)은 그 포장 그룹에 대해서만 백 패키징을 가능케 하며, 프로세스(801)는 단계 809로 계속된다.
단계 809에서, FO 시스템(113)은 주문이 박스 대신에 백 내로 포장되게 하는 명령어를 생성한다.
하지만, (단계 803에서) FO 시스템(113)이 편평한 물품만이 포장 그룹에 존재하는 것은 아니라고 결정하는 경우, 프로세스(801)는 단계 805로 계속된다. 단계 805에서, FO 시스템(113)은 앞서 개시된 바와 같이 작동할 것이며, 정규 박스 패키징 옵션으로 진행할 것이다.
본 개시가 그의 특정한 실시예를 참조로 도시되고 서술되었지만, 본 개시가 다른 환경에서 수정 없이 실시될 수 있음이 이해될 것이다. 전술한 서술은 예시의 목적으로 제시되었다. 이는 완전한 것은(exhaustive) 아니며, 개시된 정확한 형태 또는 실시예로 제한되지 않는다. 통상의 기술자에게는 개시된 실시예의 명세서 및 실시의 고려로부터 수정 및 조정(adaptations)이 명백할 것이다. 부가적으로, 개시된 실시예의 양상이 메모리에 저장되는 것으로 서술되었지만, 통상의 기술자는 이들 양상이 2차 저장 디바이스 예를 들어, 하드 디스크 또는 CD ROM, 또는 다른 형태의 RAM 또는 ROM, USB 매체, DVD, 블루-레이(Blu-ray) 또는 다른 광학 드라이브 매체와 같은 다른 타입의 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장될 수 있음을 인식할 것이다.
기록된 서술 및 개시된 방법을 기초로 하는 컴퓨터 프로그램은 숙련된 개발자의 기술 내에 있다. 다양한 프로그램 또는 프로그램 모듈은 통상의 기술자에게 알려진 기법 중 어느 것을 사용하여 생성될 수 있거나, 또는 기존의 소프트웨어와 관련하여 설계될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 섹션 또는 프로그램 모듈은 .Net Framework, .Net Compact Framework(및 Visual Basic, C 등과 같은 관련된 언어), Java, C++, Objective-C, HTML, HTML/AJAX 조합, Java 애플릿이 포함된 XML 또는 HTML로, 또는 이를 통해 설계될 수 있다.
또한, 예시적인 실시예가 여기서 서술되면서, (예를 들어, 다양한 실시예에 걸친 양상의) 동등한 요소, 수정, 생략, 조합, 조정 및/또는 변경을 갖는 임의의 및 모든 실시예의 범주는 본 개시를 기초로 통상의 기술자에 의해 인식될 것이다. 청구범위의 제한사항은 청구범위에 사용된 언어에 기초하여 광범위하게 해석되어야 하며, 본 출원의 절차(prosecution) 동안 또는 본 명세서에 서술된 예시로 제한되지 않는다. 실시예는 비-배타적 인 것으로 해석되어야 한다. 또한, 개시된 방법의 단계는 단계를 재정렬하거나 및/또는 단계를 삽입하거나 삭제하는 것을 포함하여 임의의 방식으로 수정될 수 있다. 그러므로, 본 명세서 및 예시는 단지 예시적인 것으로 간주되며, 진정한 범주 및 사상은 다음의 청구범위 및 그의 등가물의 전체 범주에 의해 나타난다.

Claims (20)

  1. 자동화된 백 패키징(bag packaging)을 위한 컴퓨터화된 시스템으로서:
    원격 시스템으로부터, 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 것;
    각 물품과 연관된 하나 이상의 특성을 결정하기 위해, 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 것;
    제1 백을 나타내는 데이터 구조를 선택하는 것 - 상기 데이터 구조는 상기 제1 백의 크기(measurements)를 포함함 -;
    상기 적어도 하나의 물품을 상기 제1 백과 연관된 가상 박스 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것 - 상기 가상 박스의 치수는 상기 제1 백의 가상 높이, 상기 제1 백의 폭 및 상기 제1 백의 길이를 기초로 계산됨 -; 및
    상기 물품을 상기 제1 백 내로 패키징하기 위한 적어도 하나의 명령어의 세트를 생성하는 것
    에 의해 하나 이상의 백 내로 상기 적어도 하나의 물품을 패키징 하기 위한 최적화 프로세스를 수행하는 것; 및
    실행을 위한 컴퓨터 시스템으로 상기 생성된 명령어를 전송하는 것 - 상기 명령어는 적어도 하나의 물품 식별자 및 하나의 백 식별자를 포함함 - 을 포함하는, 컴퓨터화된 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 가상 박스의 상기 치수는 높이, 폭 및 길이를 포함하는, 컴퓨터화된 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 가상 박스의 상기 폭은 상기 가상 높이보다 짧은 상기 제1 백의 상기 폭과 동일한, 컴퓨터화된 시스템.
  4. 제2항에 있어서, 상기 가상 박스의 상기 길이는 상기 가상 높이보다 짧은 상기 제1 백의 상기 길이와 동일한, 컴퓨터화된 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 최적화 프로세스를 수행하는 것은 상기 가상 박스를 다수의 동일한 부피 서브 박스로 나누는 것을 더 포함하는, 컴퓨터화된 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    물품을 상기 하나 이상의 백 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것은 물품을 상기 서브 박스 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것을 포함하는, 컴퓨터화된 시스템.
  7. 제1항에 있어서, 상기 제1 백의 최대 가상 높이(vHeight)는 상기 제1 백의 상기 폭(bWidth) 및 상기 제1 백의 상기 길이(bLength)를 기초로 하는, 컴퓨터화된 시스템.
  8. 제7항에 있어서, 상기 제1 백의 상기 최대 가상 높이(vHeight)는:
    vHeight=9+(-2*(bLength+bWidth))+(bLength*bWidth)로 계산되는, 컴퓨터화된 시스템.
  9. 자동화된 백 패키징을 위한 컴퓨터로 구현되는 방법으로서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서가:
    원격 시스템으로부터, 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 것;
    각 물품과 연관된 하나 이상의 특성을 결정하기 위해, 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 것;
    제1 백을 나타내는 데이터 구조를 선택하는 것 - 상기 데이터 구조는 상기 제1 백의 크기(measurements)를 포함함 -,
    상기 적어도 하나의 물품을 상기 제1 백과 연관된 가상 박스 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것 - 상기 가상 박스의 치수는 상기 제1 백의 가상 높이, 상기 제1 백의 폭, 상기 제1 백의 길이에 기초하여 계산됨 -, 및
    상기 물품을 상기 제1 백 내로 패키징하기 위한 적어도 하나의 명령어의 세트를 생성하는 것
    으로써, 상기 적어도 하나의 물품을 하나 이상의 백 내로 패키징하기 위한 최적화 프로세스를 수행하는 것; 및
    실행을 위한 컴퓨터 시스템으로 상기 생성된 명령어를 전송하는 것 - 상기 명령어는 적어도 하나의 물품 식별자 및 하나의 백 식별자를 포함함 - 을 포함하는, 컴퓨터로 구현되는 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 가상 박스의 상기 치수는 높이, 폭 및 길이를 포함하는, 컴퓨터로 구현되는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 가상 박스의 상기 폭은 상기 가상 높이보다 짧은 상기 제1 백의 상기 폭과 동일한, 컴퓨터로 구현되는 방법.
  12. 제10항에 있어서, 상기 가상 박스의 상기 길이는 상기 가상 높이보다 짧은 상기 제1 백의 상기 길이와 동일한, 컴퓨터로 구현되는 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 최적화 프로세스를 수행하는 것은 상기 가상 박스를 다수의 동일한 부피 서브 박스로 나누는 것을 더 포함하는, 컴퓨터로 구현되는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    물품을 상기 하나 이상의 백 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것은 물품을 상기 서브 박스 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것을 포함하는, 컴퓨터로 구현되는 방법.
  15. 제9항에 있어서, 상기 제1 백의 최대 가상 높이(vHeight)는 상기 제1 백의 상기 폭(bWidth) 및 상기 제1 백의 상기 길이(bLength)를 기초로 하는, 컴퓨터로 구현되는 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 제1 백의 상기 최대 가상 높이(vHeight)는:
    vHeight=9+(-2*(bLength+bWidth))+(bLength*bWidth)로 계산되는, 컴퓨터로 구현되는 방법.
  17. 자동화된 백 패키징을 위한 컴퓨터로 구현된 시스템으로서,
    원격 시스템으로부터, 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 것;
    각 물품과 연관된 하나 이상의 특성을 결정하기 위해, 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 것;
    제1 백을 나타내는 데이터 구조를 선택하는 것 - 상기 데이터 구조는 상기 제1 백의 크기(measurements)를 포함하고,
    제1 백의 최대 가상 높이(vHeight)는: vHeight = 9 + (-2 * (bLength + bWidth)) + (bLength * bWidth)로 계산되고, 및
    상기 물품을 상기 선택된 백 내로 패키징하기 위한 적어도 하나의 명령어의 세트를 생성하는 것
    에 의해 상기 적어도 하나의 물품을 하나 이상의 백 내로 패키징하기 위한 최적화 프로세스를 수행하는 것: 및
    실행을 위한 컴퓨터 시스템으로 상기 생성된 명령어를 전송하는 것 - 상기 명령어는 적어도 하나의 물품 식별자 및 하나의 백 식별자를 포함함 -을 포함하는, 컴퓨터로 구현된 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서, 상기 최적화 프로세스는,
    상기 적어도 하나의 물품을 상기 제1 백과 연관된 가상 박스 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것 - 상기 가상 박스의 치수는 상기 제1 백의 가상 높이, 상기 제1 백의 폭 및 상기 제1 백의 길이를 기초로 계산됨 - 을 더 포함하는, 컴퓨터로 구현된 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 최적화 프로세스를 수행하는 것은 상기 가상 박스를 다수의 동일한 부피 서브 박스로 나누는 것을 더 포함하고,
    물품을 상기 하나 이상의 백 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것은 물품을 상기 서브 박스 내로 패키징하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 것을 포함하는, 컴퓨터로 구현된 시스템.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 가상 박스의 상기 치수는 높이, 폭 및 길이를 포함하고,
    상기 가상 박스의 상기 폭은 상기 가상 높이보다 짧은 상기 제1 백의 상기 폭과 동일하고,
    상기 가상 박스의 상기 길이는 상기 가상 높이보다 짧은 상기 제1 백의 상기 길이와 동일한, 컴퓨터로 구현된 시스템.
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