KR20220139265A - 제품 할당 검증을 이용한 인바운드 제품의 지능적 분배에 의해 제품 재고를 최적화하는 컴퓨터 구현 시스템 및 방법 - Google Patents

제품 할당 검증을 이용한 인바운드 제품의 지능적 분배에 의해 제품 재고를 최적화하는 컴퓨터 구현 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

제품의 지능적 분배를 위한 컴퓨터 구현 시스템 및 방법이 개시된다. 이 시스템 및 방법은 제품을 일 위치에 할당하도록 요청을 수신하고; 제품 속성을 저장하도록 구성된 시스템으로부터 제품과 연관된 복수의 속성을 검색하고; 제품을 일 위치에 할당하기 위해 구현된 규칙을 저장하도록 구성된 규칙 시스템으로부터 복수의 규칙을 검색하고 - 검색된 복수의 규칙은 사용자 인터페이스를 이용하여 사용자에 의해 설정됨 -; 검색된 복수의 규칙에 검색된 복수의 속성을 적용함으로써 제품을 저장하기 위한 위치를 결정하고; 그리고 결정된 위치에 제품을 할당하도록 구성될 수 있다.

Description

제품 할당 검증을 이용한 인바운드 제품의 지능적 분배에 의해 제품 재고를 최적화하는 컴퓨터 구현 시스템 및 방법{COMPUTER-IMPLEMENTED SYSTEMS AND METHODS FOR OPTIMIZATION OF A PRODUCT INVENTORY BY INTELLIGENT DISTRIBUTION OF INBOUND PRODUCTS USING PRODUCT ASSIGNMENT VALIDATION}
본 개시는 일반적으로 들어오는 제품을 지능적으로 분배함으로써 제품 재고를 최적화시키는 컴퓨터화된 방법 및 시스템에 관한 것이다. 특히, 본 개시의 실시예는 현실적 제약에 기초하여 제품의 우선 순위를 정함으로써 제품의 주문 수량을 풀필먼트 센터에 할당하는 창의적이고 독특한 시스템에 관한 것이다.
풀필먼트 센터(FC; Fulfillment center)는 주문이 접수되자마자 소비자 주문을 이행하여 배송 업자가 배송물을 픽업하게 할 수 있도록 동작하기 때문에 매일 수백만 개 이상의 제품과 직면한다. FC 내 재고를 관리하기 위한 동작은 판매자로부터의 상품 수령, 픽업 접근이 용이하도록 수령된 상품 적재(stow), 아이템 패킹, 주문 검증, 및 패키지 배달을 포함할 수 있다. 현재 존재하는 FC 및 FC에서의 재고 관리를 위한 시스템은 대량의 입고 및 출고 상품을 처리하도록 구성되어 있지만, 주문이 다수의 FC 사이에서 적절하게 분배되지 않기 때문에, FC가 처리할 수 있는 것보다 더 많은 주문을 받는 경우 공통적인 문제가 발생한다. 예를 들어, FC와 연관된 상인은 성수기를 위해 공급자들로부터 대량의 제품을 주문할 수 있지만, 해당 FC는 주문된 제품을 적시에 수령하기에 충분한 리소스를 가지고 있지 않다. 이는 결국 이 문제를 누적시킬 모든 수령 프로세스를 둔화시킴으로써 FC에서의 대규모 백로그(backlog) 문제로 이어진다. 이 백로그 문제는 상인이 이윤을 내기 위해 제품을 유통시키는 것을 방해하기 때문에 판매 손실을 초래할 수 있다.
이런 문제를 완화시키기 위해서, 종래의 재고 관리 시스템은 FC에서 보다 많은 작업자를 고용함으로써 물류에 투자를 한다. 보다 많은 작업자를 고용하는 이점은 추가 작업자가 백로그에 도움이 될 것이라는 점이다. 작업자의 역량에 따라, 여러가지 다양한 역할로 작업자를 배치하는 것이 가능할 수 있다. 이러한 컴퓨터 시스템은 백로그 문제를 효율적인 방법으로 해결하려고 하지만, 대부분 보다 많은 작업자를 고용하는 비용이 생산성을 최적화시키지 못한다.
따라서, 적절한 수량의 인바운드 제품을 복수의 FC에 지능적으로 할당함으로써 제품 재고를 최적의 레벨로 유지하기 위한 개선된 방법 및 시스템이 요구된다.
본 개시의 일 형태는 제품의 지능적 분배를 위한 컴퓨터 구현 시스템에 관한 것이다. 이 시스템은 명령을 저장하는 메모리 및 명령을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 이 명령은 제품을 일 위치에 할당하도록 요청을 수신하고; 제품 속성을 저장하도록 구성된 시스템으로부터 제품과 연관된 복수의 속성을 검색하고; 제품을 일 위치에 할당하기 위해 구현된 규칙을 저장하도록 구성된 규칙 시스템으로부터 복수의 규칙을 검색하고 - 검색된 복수의 규칙은 사용자 인터페이스를 이용하여 사용자에 의해 설정됨 -; 검색된 복수의 규칙에 검색된 복수의 속성을 적용함으로써 제품을 저장하기 위한 위치를 결정하고; 그리고 결정된 위치에 제품을 할당하는 것을 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 형태는 제품의 지능적 분배를 위한 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다. 이 방법은 제품을 일 위치에 할당하도록 요청을 수신하고; 제품 속성을 저장하도록 구성된 시스템으로부터 제품과 연관된 복수의 속성을 검색하고; 제품을 일 위치에 할당하기 위해 구현된 규칙을 저장하도록 구성된 규칙 시스템으로부터 복수의 규칙을 검색하고 - 검색된 복수의 규칙은 사용자 인터페이스를 이용하여 사용자에 의해 설정됨 -; 검색된 복수의 규칙에 검색된 복수의 속성을 적용함으로써 제품을 저장하기 위한 위치를 결정하고; 그리고 결정된 위치에 제품을 할당하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 또 다른 형태는 제품의 지능적 분배를 위한 컴퓨터 구현 시스템에 관한 것이다. 이 시스템은 제품을 일 위치에 할당하도록 요청을 수신하고; 제품 속성을 저장하도록 구성된 시스템으로부터 제품과 연관된 복수의 속성을 검색하고; 제품을 일 위치에 할당하기 위해 구현된 규칙을 저장하도록 구성된 규칙 시스템으로부터 복수의 규칙을 검색하고 - 검색된 복수의 규칙은 사용자 인터페이스를 이용하여 사용자에 의해 설정됨 -; 검색된 복수의 규칙에 검색된 복수의 속성을 적용함으로써 제품을 저장하기 위한 위치를 결정하고; 결정된 위치에 제품을 할당하고; 할당된 제품에 대한 검증을 실시하고; 검증에 기초하여 제품을 또 다른 위치로 재할당하고; 그리고 검증에 기초하여 복수의 규칙 각각과 연관된 우선순위를 조정하는 것을 포함할 수 있다.
또한 다른 시스템, 방법, 및 컴퓨터 판독 가능 매체가 여기서 논의된다.
도 1a는 개시된 실시예에 따른, 배송, 운송, 및 물류 운영을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터 시스템을 포함하는 네트워크의 예시적인 실시예를 나타낸 개략적인 블록도이다.
도 1b는 개시된 실시예에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소에 따라 검색 요청을 만족시키는 하나 이상의 검색 결과를 포함하는 검색 결과 페이지(SRP; Search Result Page)의 샘플을 나타낸 도면이다.
도 1c는 개시된 실시예에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소에 따라 제품 및 제품에 대한 정보를 포함하는 싱글 디스플레이 페이지(SDP; Single Display Page)의 샘플을 나타낸 도면이다.
도 1d는 개시된 실시예에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소에 따라 가상의 쇼핑 장바구니에 아이템을 포함하는 장바구니 페이지의 샘플을 나타낸 도면이다.
도 1e는 개시된 실시예에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소에 따라, 가상의 쇼핑 장바구니로부터 구매 및 배송에 관한 정보에 따른 아이템을 포함하는 주문 페이지의 샘플을 나타낸 도면이다.
도 2는 개시된 실시예에 따른, 개시된 컴퓨터 시스템을 활용하도록 구성된 예시적인 풀필먼트 센터의 개략적인 도면이다.
도 3은 개시된 실시예에 따른, 제품 재고를 최적의 레벨로 유지하기 위한 컴퓨터 시스템을 포함하는 네트워크 환경의 예시적인 실시예를 나타낸 개략적인 블록도이다.
도 4는 개시된 실시예에 따른, 제품을 저장하기 위한 FC를 결정하고 결정된 FC에 제품을 할당할 수 있는 컴포넌트를 포함하는 블록도이다.
도 5는 개시된 실시예에 따른, 제품의 지능적 분배를 위한 프로세스의 예시적인 플로차트이다.
이어서 첨부된 도면을 참조하여 자세하게 설명된다. 가능하면, 다음의 설명에서 같거나 유사한 부분에 대해 참조되도록 도면에서 같은 도면 부호가 사용된다. 여기에 몇몇 예시적인 실시예가 설명되지만, 변경, 조정 및 다른 구현도 가능하다. 예를 들면, 도면 내의 구성 및 스텝에 대해 교체, 추가, 또는 변경이 이루어질 수 있고, 여기에 설명된 예시적인 방법은 개시된 방법에 대해 스텝을 교체, 순서 변경, 제거 또는 추가함으로써 변경될 수 있다. 따라서, 다음의 자세한 설명은 개시된 실시예 및 예시로 제한되는 것은 아니다. 대신에 본 발명의 적절한 범위는 청구범위에 의해 규정된다.
본 개시의 실시예는 적절한 수량의 제품을 풀필먼트 센터들로 할당함으로써 제품 재고를 최적화시키는 컴퓨터 구현 시스템 및 방법에 관한 것이다. 개시된 실시예는 국가 차원에서 현실적 제약에 기초하여 자동화된 제품 할당이 가능한 획기적인 기술적 특징을 제공한다. 예를 들면, 개시된 실시예는 국가 차원에서 현실적 제약에 대한 일련의 규칙 또는 물류 회귀(logistical regression) 모델을 활용함으로써 제품에 대한 주문 수량을 풀필먼트 센터들에 효율적으로 할당할 수 있게 한다.
예를 들면, 제1 시스템은 사용자 디바이스로부터 제품을 일 위치에 할당하도록 요청을 수신할 수 있다. 제1 시스템은 제품 속성을 저장하도록 구성되어 있는 제2 시스템으로부터 해당 제품과 연관된 복수의 속성을 검색하고, FO 시스템으로부터 요청된 복수의 속성을 검색하고, 검색된 복수의 속성을 제1 시스템에 전송할 수 있다. 복수의 속성은 SKU(stock keeping unit)의 크기(길이, 폭, 높이, 및 무게), 유닛 수량, 저장 타입, 카테고리, 가격, 판매 범위(sales range), 판매 속도(sales speed), 배달 타입, 공급자 등을 포함할 수 있다. 제1 시스템은 복수의 규칙을 저장하도록 구성되어 있는 규칙 시스템으로부터 복수의 규칙을 검색하고, 요청된 복수의 규칙을 검색하고, 검색된 복수의 규칙을 제1 시스템에 전송할 수 있다. 검색된 복수의 규칙은 각각의 규칙과 연관된 우선순위에 기초하여 순차적으로 적용될 수 있다.
일부 실시예에서, 매핑 시스템은 검색된 복수의 규칙에 검색된 복수의 속성을 적용함으로써 제품을 저장하기 위한 FC를 결정할 수 있다. 예를 들면, 매핑 시스템은 우선순위 순으로 복수의 규칙에 복수의 속성을 적용할 수 있다. 매핑 시스템이 FC를 결정하면, 매핑 시스템은 결정된 FC에 제품을 할당할 수 있다. 매핑 시스템은 할당된 제품에 대한 검증을 실시하고 저장 시스템으로부터 하나 이상의 검증 사용 사례를 검색할 수 있다. 검증 사용 사례는 제품 할당의 유효성을 검증한 사례들을 의미할 수 있다. 검증 사용 사례는 할당이 비어 있는지 여부, 벤더가 비거나 존재하지 않는지 여부, 할당이 빈 FC 리스트, 유효하지 않은 FC 리스트 또는 중복 기록을 포함하는지 여부를 결정하기 위해 할당된 제품을 분석하는 것을 포함할 수 있다.
도 1a를 참조하면, 배송, 운송 및 물류 운영을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터 시스템을 포함하는 예시적인 시스템의 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. 시스템은 (예를 들어, 케이블을 사용한) 직접 연결을 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), 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(119), 모바일 디바이스(119A, 119B, 119C)(풀필먼트 센터(fulfillment center, FC)(200) 내부에 있는 것으로 도시됨), 제3자 풀필먼트 시스템(121A, 121B, 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 상태와 배달 상태를 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, SAT 시스템(101)은 주문이 약속된 배달 날짜(Promised Delivery Date, PDD)를 지났는지를 결정할 수 있고, 새로운 주문을 개시시키고, 배달되지 않은 주문의 아이템을 다시 배송하며, 배달되지 않은 주문을 취소하고, 주문 고객과 연락을 시작하는 것 등을 포함하는 적합한 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) 내의 상이한 장치들 사이의 게이트웨이로서 동작할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 사용자가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 동작할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)이 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, 결제 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(예를 들어, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B))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 결제 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 것에 도움이 될 것이다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 프레젠테이션 및/또는 디스플레이를 위해 시스템(100) 내의 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 이동하고 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 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 FO 시스템(113)으로부터 검색 요청을 만족하는 정보를 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 또한, (FO 시스템(113)으로부터) 검색 결과에 포함된 각 제품에 대한 약속된 배달 날짜(Promised Delivery Date) 또는 "PDD"를 요청하고 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 제품이 들어있는 패키지가 특정 기간 이내, 예를 들면, 하루의 끝(PM 11:59)까지 주문되면 언제 사용자가 원하는 장소에 도착할 것인지에 대한 추정 또는 제품이 사용자가 원하는 장소에 배달될 약속된 날짜를 나타낼 수 있다(PDD는 FO 시스템(113)과 관련하여 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 전송할 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 동작 요소를 포함할 수 있다. SDP는 제품을 오퍼하는 판매자의 리스트를 포함할 수 있다. 이 리스트는 최저가로 제품을 판매하는 것으로 오퍼하는 판매자가 리스트의 최상단에 위치하도록, 각 판매자가 오퍼한 가격에 기초하여 순서가 정해질 수 있다. 이 리스트는 또한 최고 순위 판매자가 리스트의 최상단에 위치하도록, 판매자 순위에 기초하여 순서가 정해질 수 있다. 판매자 순위는, 예를 들어, 약속된 PPD를 지켰는지에 대한 판매자의 과거 추적 기록을 포함하는, 복수의 인자에 기초하여 만들어질 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 동작할 수 있다. 예를 들면, 요청 사용자 디바이스의 사용자는 SDP의 "장바구니에 담기(Place in Cart)" 버튼을 클릭하거나, 이와 상호 동작할 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 동작함으로써 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 동작할 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 장바구니로부터의 아이템을 재나열하고, 결제 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), 결제 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 동작할 수 있다. 그로부터, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보를 시스템(100) 내의 다른 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, 시스템(100)을 소유, 운영 또는 임대하는 조직의 직원)가 시스템(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 내부 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) 시스템(100) 내에 나타낸 시스템 또는 디바이스로부터 요청을 수신 및 처리하고, 그러한 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장 장치로부터 정보를 획득하며, 획득한 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공하도록 (설계된 커스텀 웹 서버 소프트웨어를 실행)할 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 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 시스템(100) 내의 시스템 또는 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. 정규직, 임시적 또는 교대 근무일 수 있는 배달원은 사용자에 의해 주문된 제품들이 들어 있는 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 패키지의 크레이트에) 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 모바일 디바이스를 사용하여 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 정보를 운송 시스템(107)에 전송할 수 있다. 운송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 다른 시스템에 의한 접근을 위해 데이터베이스(미도시)에 이러한 정보를 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 연관성(association)을 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 연관성을 사용할 수 있다.
일부 실시예에서, 판매자 포털(109)은 판매자 또는 다른 외부 엔터티(entity)가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 전자 통신할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 판매자는 판매자 포털(109)을 사용하여 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 제품들이 들어 있는 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 제품들이 들어 있는 패키지를 배달하는 배송 회사에 의해 운영되는 웹 서버(미도시)로부터 정보를 요청하거나 저장할 수 있다.
일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 시스템(100)에 나타낸 시스템들로부터 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 연관된 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, 풀필먼트 센터(예를 들면, 풀필먼트 센터(200)) 내부의 개별 제품의 위치를 결정하기 위해 창고 관리 시스템(WMS)(119)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, 풀필먼트 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, 소정 아이템은 하나의 풀필먼트 센터에만 저장될 수 있는 반면, 소정 다른 아이템은 다수의 풀필먼트 센터에 저장될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 특정 풀필먼트 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 예측된 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 예측된 수요, 각각의 제품을 저장하는 각 풀필먼트 센터(200)에 저장된 제품의 하나 이상의 개수, 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 요구에 따라 PDD를 계산할 수 있다.
일부 실시예에서, 풀필먼트 메시징 게이트웨이(FMG)(115)는 FO 시스템(113)과 같은 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템으로부터 하나의 포맷 또는 프로토콜로 요청 또는 응답을 수신하고, 그것을 다른 포맷 또는 프로토콜로 변환하여, 변환된 포맷 또는 프로토콜로 된 요청 또는 응답을 WMS(119) 또는 제3자 풀필먼트 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 예측된 수요, 네트워크 전반의 과거 수요, 네트워크 전반의 예측된 수요, 각각의 풀필먼트 센터(200)에 저장된 제품 개수, 각 제품에 대한 예상 또는 현재 주문 등에 기초하여, 특정 제품에 대한 수요의 수준을 예측할 수 있다. 이러한 예측된 수준과 모든 풀필먼트 센터를 통한 각 제품의 수량에 응답하여, SCM 시스템(117)은 특정 제품에 대한 예측된 수요를 만족시키기에 충분한 양을 구매 및 비축하기 위한 하나 이상의 구매 주문을 생성할 수 있다.
일부 실시예에서, 창고 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 개별 이벤트를 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 패키지를 스캔하기 위해 이들 디바이스 중 하나를 사용한 것을 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 풀필먼트 센터(200) 및 도 2에 관하여 이하에서 논의되는 바와 같이, 풀필먼트 프로세스 동안, 패키지 식별자(예를 들면, 바코드 또는 RFID 태그 데이터)는 특정 스테이지의 기계(예를 들면, 자동 또는 핸드헬드 바코드 스캐너, RFID 판독기, 고속 카메라, 태블릿(119A), 모바일 디바이스/PDA(119B), 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스 등)에 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 시스템(100)과 연관된 하나 이상의 사용자를 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, 하루의 시작에서부터 모바일 디바이스를 대여받은 사용자가, 하루 동안 그것을 사용하고, 하루가 끝날 때 그것을 반납할 것임), 모바일 디바이스와 연관될 수 있다.
일부 실시예에서, WMS(119)는 시스템(100)과 연관된 각각의 사용자에 대한 작업 로그를 유지할 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 임의의 할당된 프로세스(예를 들면, 트럭에서 내리기, 픽업 구역에서 아이템을 픽업하기, 리비닝 월(rebin wall) 작업, 아이템 패킹하기), 사용자 식별자, 위치(예를 들면, 풀필먼트 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 풀필먼트 (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 풀필먼트 센터(200)에 저장되는 반면, 다른 제품은 오프-사이트(off-site)에 저장될 수 있거나, 수요에 따라 생산될 수 있으며, 달리 풀필먼트 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 구현예에서, 하나 이상의 3PL 시스템(121A-121C)은 시스템(100)의 일부일 수 있지만, 다른 구현예에서는, 하나 이상의 3PL 시스템(121A-121C)이 시스템(100)의 외부에 있을 수 있다(예를 들어, 제3자 제공자에 의해 소유 또는 운영됨)일 수 있다.
일부 실시예에서, 풀필먼트 센터 인증 시스템(FC Auth)(123)은 다양한 기능을 갖는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예에서, FC Auth(123)는 시스템(100) 내의 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, 두 번째 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 풀필먼트 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), WMS(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 FO 시스템(113)에 연결된 FC Auth 시스템(123)을 나타낸 반면, 모든 실시예가 이러한 특정 구성을 필요로 하는 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 표준을 따르는 무선 네트워크, 임대 회선 등을 포함하는 하나 이상의 공공 또는 사설 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템 중 하나 이상은 데이터 센터, 서버 팜 등에서 구현되는 하나 이상의 가상 서버로서 구현될 수 있다.
도 2는 풀필먼트 센터(200)를 나타낸다. 풀필먼트 센터(200)는 주문시 고객에게 배송하기 위한 아이템을 저장하는 물리적 장소의 예시이다. 풀필먼트 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 1a의 시스템(100)을 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 아이템이 손상되었는지 및 정확한지를 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 운반할 수 있다. 버퍼 구역(205)은, 예를 들면, 예측된 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 드롭 구역(207) 사이에서 아이템을 운반하도록 작동한다. (예를 들면, 예측된 수요로 인해) 픽업 구역에 아이템(202A, 202B)이 필요하면, 포크리프트는 아이템(202A, 202B)을 드롭 구역(207)으로 운반할 수 있다.
드롭 구역(207)은 픽업 구역(209)으로 운반되기 전에 아이템을 저장하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 픽업 동작에 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 (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 하나 이상을 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 운반할 수 있다. 예를 들면, 피커는 아이템(202A, 202B)을 드롭 구역(207)의 핸드트럭 또는 카트에 놓을 수 있으며, 아이템(202A, 202B)을 픽업 구역(209)으로 가져갈 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 도 1a의 WMS(119)와 같은 컴퓨터 시스템에 아이템(202A)이 디바이스(119B)를 사용하는 사용자에 의해 그 위치에 적재되었음을 나타내는 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 하나 이상으로서 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, 그것이 어느 주문에 대응하는지를 결정할 것이다. 예를 들면, 리비닝 작업자는 아이템(208) 상의 바코드를 스캔하기 위해 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스를 사용할 수 있다. 컴퓨터(119C)는 아이템(208)이 어느 주문과 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 수신하는 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 적합한 캠프 구역(215)으로 보낼 수 있다. 예를 들면, 배달 영역이 2개의 작은 하위 영역을 갖는다면, 패키지는 2개의 캠프 구역(215) 중 하나로 보내질 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-루트로 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 운반할 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 제품 재고를 최적의 레벨로 유지하기 위한 컴퓨터 시스템을 포함하는 네트워크 환경(300)의 예시적인 실시예를 나타낸 개략적인 블록도이다. 환경(300)은 다양한 시스템을 포함할 수 있으며, 그 각각은 하나 이상의 네트워크를 통해서 서로 연결될 수 있다. 또한 시스템들은 직접 연결을 통해서, 예를 들면, 케이블을 이용하여 서로 연결될 수 있다. 도시된 시스템은 FO 시스템(311), FC 데이터베이스(312), 외부 프론트 엔드 시스템(313), 공급 체인 관리 시스템(320) 및 하나 이상의 사용자 단말(330)을 포함한다. FO 시스템(311) 및 외부 프론트 엔드 시스템(313)은 설계, 기능, 또는 동작면에서 도 1a와 관련하여 위에서 설명된 FO 시스템(113) 및 외부 프론트 엔드 시스템(103)과 유사할 수 있다.
FC 데이터베이스(312)는 도 2와 관련하여 위에서 설명된 바와 같이 FC(200)에서의 여러 활동으로부터 축적된 다양한 데이터를 수집, 축적, 및/또는 생성하는 하나 이상의 컴퓨터 시스템으로 구현될 수 있다. 예를 들면, FC 데이터베이스(312)에 축적된 데이터는, 특히, 특정 FC(예로써, FC(200))에 의해 처리되는 모든 제품의 제품 식별자(예로써, SKU(stock keeping unit)), 시간에 따른 각 제품의 재고 레벨, 및 각 제품에 대한 품절 이벤트의 빈도와 발생을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, FC 데이터베이스(312)는, FC A-C와 연관된 데이터베이스를 나타내는, FC A 데이터베이스(312A), FC B 데이터베이스(312B) 및 FC C 데이터베이스(312C)를 포함할 수 있다. 도 3에는 오직 3개의 FC 및 대응하는 FC 데이터베이스(312A-312C)가 도시되지만, 그 수는 예시일 뿐이며 보다 많은 FC 및 대응하는 수의 FC 데이터베이스가 존재할 수 있다. 다른 실시예에서, FC 데이터베이스(312)는 모든 FC로부터 데이터를 수집하고 저장하는 중앙 집중식 데이터베이스일 수 있다. FC 데이터베이스(312)가 개별 데이터베이스(예로써, 312A-312C) 또는 하나의 중앙 집중식 데이터베이스를 포함하는지 여부에 상관없이, 데이터베이스는 클라우드 기반 데이터베이스 또는 온 프레미스(on-premise) 데이터베이스를 포함할 수 있다. 또한 일부 실시예에서, 이런 데이터베이스는 하나 이상의 HDD(hard disk drive), 하나 이상의 SSD(solid state drive), 또는 하나 이상의 비일시적 메모리를 포함할 수 있다.
공급 체인 관리 시스템(SCM)(320)은 설계, 기능, 또는 동작면에서 도 1a와 관련하여 위에서 설명된 SCM(117)과 유사할 수 있다. 대안적 또는 추가적으로, SCM(320)은 개시된 실시예에 따른 프로세스에서 특정 제품에 대한 수요 레벨을 예상하고 하나 이상의 구입 주문을 생성하기 위해서, FO 시스템(311), FC 데이터베이스(312), 및 외부 프론트 엔드 시스템(313)으로부터의 데이터를 집계하도록 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, SCM(320)은 데이터 과학(data science) 모듈(321), 수요 예측 생성기(322), 목표 인벤토리 플랜 시스템(target inventory plan system; TIP)(323), 인바운드 우선 처리 및 셔플링 시스템(inbound prioritization and shuffling system; IPS)(324), 수동 주문 제출 플랫폼(325), 구입 주문(purchase order; PO) 생성기(326), 및 보고서 생성기(327)를 포함한다.
일부 실시예에서, SCM(320)은 하나 이상의 프로세서, 하나 이상의 메모리 및 하나 이상의 입력/출력(I/O) 디바이스를 포함할 수 있다. SCM(320)은 서버, 범용 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, GPU(graphical processing unit)와 같은 특수용 컴퓨팅 디바이스, 랩톱, 또는 이들 컴퓨팅 디바이스의 임의 조합의 형태를 취할 수 있다. 이러한 실시예에서, SCM(320)의 컴포넌트(예로써, 데이터 과학 모듈(321), 수요 예측 생성기(322), TIP(323), IPS(324), 수동 주문 제출 플랫폼(325), PO 생성기(326), 및 보고서 생성기(327))는 하나 이상의 메모리에 저장된 명령에 기초하여 하나 이상의 프로세서에 의해 수행되는 하나 이상의 기능적 단위로 구현될 수 있다. SCM(320)은 독립형 시스템일 수 있고, 또는 보다 큰 시스템의 일부분일 수 있는 서브시스템의 일부분일 수 있다.
또는, SCM(320)의 컴포넌트는 네트워크를 통해서 서로 통신하는 하나 이상의 컴퓨터 시스템으로 구현될 수 있다. 이 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템 각각은 하나 이상의 프로세서, 하나 이상의 메모리(즉, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체), 및 하나 이상의 입력/출력(I/O) 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템 각각은 서버, 범용 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, GPU와 같은 특수용 컴퓨팅 디바이스, 랩톱, 또는 이들 컴퓨팅 디바이스의 임의 조합의 형태를 취할 수 있다.
일부 실시예에서, 데이터 과학 모듈(321)은 SCM(320)의 다른 컴포넌트에 의해 사용하기 위한 다양한 파라미터 또는 모델을 결정하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들면, 데이터 과학 모듈(321)은 각 제품에 대한 수요 레벨을 결정하는 수요 예측 생성기(322)에 의해 사용되는 예측 모델을 개발할 수 있다. 일부 실시예에서, 데이터 과학 모듈(321)은 예측 모델을 트레이닝하고 미래의 수요 레벨을 예상하기 위해, FO 시스템(311)으로부터 주문 정보를 검색하고 외부 프론트 엔드 시스템(313)으로부터 글랜스 뷰(glance view)(즉, 제품에 대한 웹페이지 뷰 수)를 검색할 수 있다. 주문 정보는 시간에 따라 판매된 아이템의 수, 프로모션 기간 동안 판매된 아이템의 수, 및 정상 기간 동안에 판매된 아이템의 수와 같은 판매 통계를 포함할 수 있다. 데이터 과학 모듈(321)은 판매 통계, 글랜스 뷰, 시즌, 요일, 다가오는 휴일 등과 같은 파라미터에 기초하여 예측 모델을 트레이닝할 수 있다. 일부 실시예에서, 데이터 과학 모듈(321)은 또한 PO 생성기(326)에 의해 생성된 PO를 통해서 주문된 제품이 수신될 때 도 2의 인바운드 구역(203)으로부터 데이터를 수신할 수 있다. 데이터 과학 모듈(321)은 이런 데이터를 특정 공급자의 주문 이행 비율(즉, 주문된 수량에 대한 판매 가능 상태로 수신된 제품의 퍼센티지), 추정된 조달 기간 및 배송 기간 등과 같은 여러 공급자 통계를 결정하기 위해 사용할 수 있다.
일부 실시예에서, 수요 예측 생성기(322)는 데이터 과학 모듈(321)에 의해 개발된 예측 모델을 이용하여 특정 제품에 대한 수요 레벨을 예측하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 예측 모델은 각 제품에 대한 수요 예측량을 산출할 수 있다. 여기서 수요 예측량은 주어진 기간(예로써, 하루)에 한 명 이상의 고객에게 판매될 것으로 예상되는 제품의 구체적 수량이다. 일부 실시예에서, 수요 예측 생성기(322)는 미리 결정된 기간에 걸쳐 각각의 주어진 기간에 대한 수요 예측량(예로써, 5주 기간에 걸쳐 각 날에 대한 수요 예측량)을 산출할 수 있다. 각 수요 예측량은 또한 제품 재고 레벨을 최적화시키는데 보다 유연성을 제공하기 위해 표준 편차 수량(예로써, ± 5) 또는 범위(예로써, 최대 30 및 최소 25)를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, TIP(323)는 각 제품에 대한 권장 주문량을 결정하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. TIP(323)는 제품에 대한 예비 주문량을 먼저 결정하고 그 예비 주문량을 현실적 제약(예로써, 판매 통계, 현재의 제품 재고 레벨, 현재 주문량 등)을 이용하여 제한함으로써 권장 주문량을 결정할 수 있다.
TIP(323)는 수요 예측 생성기(322)로부터 각 제품에 대한 수요 예측량을 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 수요 예측량은 제1 차원으로 SKU로 정리된 수치값 및 제2 차원으로 주어진 날에 대해 판매될 것으로 예상되는 유닛 수의 표 형태일 수 있다. 이 표는 또한 제품의 예측된 수량에 대해서, 표준 편차, 최대값, 최소값, 평균값 등과 같은 수요 예측량의 다른 파라미터로 할애된 추가적인 차원을 포함할 수 있다. 대안적으로, 수요 예측량은 SKU로 정리되고 각 파라미터에 전용된 복수 배열의 값의 형태를 취할 수 있다. 같은 데이터를 정리하는 다른 적합한 형태가 종래에 알려진 바와 같이 동일하게 적용될 수 있으며 본 발명의 범위 내에 포함된다.
일부 실시예에서, TIP(323)는, 데이터 과학 모듈(321)로부터, 제품을 공급하는 하나 이상의 공급자의 공급자 통계 데이터를 수신할 수 있다. 공급자 통계 데이터는 각 공급자와 연관된 정보(예로써, 위에서 설명된 주문 이행 비율)의 세트를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 특정 공급자에 대해 다수의 공급자 통계 데이터의 세트가 존재할 수 있으며, 여기서 각 데이터의 세트는 공급자에 의해 공급된 특정 제품과 연관된다.
일부 실시예에서, TIP(323)는 또한, FC 데이터베이스(312)로부터, 각 제품의 현재의 제품 재고 레벨 및 현재 주문된 수량을 수신할 수 있다. 현재의 제품 재고 레벨은 데이터 검색시에 특정 제품의 순간 카운트를 나타낼 수 있고, 현재 주문된 수량은 과거에 생성된 하나 이상의 PO를 통해서 주문되었고 대응하는 FC로 배달을 위해 대기 중인 특정 제품의 전체 수량을 나타낼 수 있다.
TIP(323)는 각 제품에 대한 예비 주문량을 결정하고, 다양한 파라미터에 기초하여 예비 주문량을 감소시킴으로써 각 제품에 대한 권장 주문량을 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 특정 제품에 대한 예비 주문량은 그것의 수요 예측량, 커버리지 기간(coverage period), 안전 재고 기간, 현재의 재고 레벨, 현재 주문된 수량, 주문 이행 비율 및 건 수량(case quantity) 중 적어도 하나의 함수일 수 있다. 예를 들면, TIP(323)는 식(1)을 이용하여 예비 주문량을 결정할 수 있다.
Figure pat00001
(1)
여기서, Q p 는 특정 제품에 대한 예비 주문량이고; Q fn 은 계산 시점부터 n번째 날까지의 제품의 수요 예측량이고; Q c 는 제품의 현재의 재고 레벨이고; Q o 는 현재 주문된 수량이고; P c 는 커버리지 기간이고; P s 는 안전 재고 기간이고; 및 C는 건 수량이다.
여기에 사용된 바와 같이, 커버리지 기간은 하나의 PO가 커버하기로 계획되는 시간 길이(예로써, 일수)를 나타낼 수 있고; 안전 재고 기간은 수요의 급격한 증가나 배달 지연과 같은 예상하지 못한 이벤트가 발생한 경우에 그 PO가 커버할 수 있는 추가 시간 길이(예로써, 추가 일수)를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제품 X에 대한 수요 예측량 샘플의 다음의 표가 주어졌을 때, D일에 생성된 PO에 대한 커버리지 기간은 5일 수 있고, 안전 재고 기간은 1일 수 있다. 이 경우에,
Figure pat00002
는 37+37+35+40+41+34=224와 같을 것이다.
예측 D D+1 D+2 D+3 D+4 D+5 D+6 D+7 D+8
Q fn 37 37 35 40 41 34 37 39 41
표 1: 9일 동안의 제품 X에 대한 수요 예측량 샘플
이러한 수량인 제품 X의 224유닛으로부터, TIP(323)는 현재의 재고 레벨(예로써, 60유닛) 및 현재 주문된 수량(예로써, 40)을 빼서, 124유닛이 도출될 것이다. 이 수는, 건 수량으로 나뉘고, 정수로 반올림되고, 그리고, 다시 건 수량으로 곱해짐으로써, 건 수량(즉, 박스나 팰릿 내의 유닛 수와 같이 제품이 패키지되어 있는 유닛 수)의 배수로 반올림되며, 이 예에서는, 일례로써, 건 수량을 10으로 가정하면 130유닛이 될 수 있다.
일부 실시예에서, 커버리지 기간은 대응하는 공급자가 PO 생성 일자로부터 해당 제품을 배달하는데 걸릴 수 있는 예상된 시간 길이와 같거나 그 보다 큰 미리 결정된 시간 길이일 수 있다. 추가로 또는 대안적으로, TIP(323)는 요일, 예상된 지연 등과 같은 다른 인자에 기초하여 커버리지 기간을 조정할 수도 있다. 또한, 안전 재고 기간은 안전 장치로서 예비 주문량을 증가시키도록 설계된 또 다른 미리 결정된 시간 길이일 수 있다. 안전 재고 기간은 수요의 갑작스런 증가와 같은 예상하지 못한 이벤트 또는 예상치 못한 배송 지연이 발생한 경우에 재고가 바닥나는 위험을 낮출 수 있다. 일부 실시예에서, TIP(323)는 커버리지 기간에 기초하여 안전 재고 기간을 설정할 수 있고, 여기서 예를 들면, 커버리지 기간이 1-3일인 경우 0일의 안전 재고 기간이 더해지고, 커버리지 기간이 4-6일인 경우 1일이 더해지며, 또는 커버리지 기간이 7일보다 큰 경우 3일이 더해진다.
위에서 설명된 예비 주문량을 결정하는 복합 프로세스에도 불구하고, 예비 주문량은 주로 고객 수요에 기초하고, 현실적 제약을 고려하지 않을 수 있다. 그래서 그런 제약을 처리하기 위한 스텝이 제품 재고를 최적화시키기 위해서 요망된다. 일부 실시예에서, TIP(323)는 판매 통계, 현재의 제품 재고 레벨 또는 현재 주문된 수량과 같은 데이터에 기초하여 예비 주문량을 미세 조정하도록 구성된 규칙 세트를 이용하여 예비 주문량을 조정할 수 있다.
결과적인 수량인 권장 주문량은, PO 생성기(326)로 전송될 수 있다. 다른 실시예에서, 결과적인 수량은 추가로 IPS(324)에 의해 특정 제품을 우선 처리하고 그리고/또는 그 수량을 하나 이상의 FC에 분배하도록 처리될 수 있다.
일부 실시예에서, IPS(324)는 각 제품에 대해 인기도를 결정하고, 결정된 인기도에 기초하여 주문량을 우선 처리하고, 우선 처리된 주문량을 하나 이상의 FC(200)에 분배하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스는 추가로 제품에 대한 FC를 결정하고 결정된 FC로 해당 제품을 할당할 수 있다. IPS(324)의 컴포넌트는 FC를 결정하고 결정된 FC로 제품을 분배하도록 구성될 수 있는 것으로, 도 4와 관련하여 아래에서 보다 자세히 설명된다.
일부 실시예에서, 수동 주문 제출 플랫폼(325)은 하나 이상의 수동 주문에 대한 사용자 입력을 수신하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 수동 주문 제출 플랫폼(325)은 도 1a의 내부 프론트 엔드 시스템(105)과 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 통해서 사용자에 의해 접근 가능한 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 일 형태로서, 수동 주문은 사용자가 필요하다고 여길 수 있는 특정 제품의 여분의 수량을 포함할 수 있고, 예비 주문량, 권장 주문량, 우선 처리 주문량 또는 분배된 주문량의 수동 조정(예로써, 특정량으로 증가시키거나 감소시킴)을 가능하게 할 수 있다. 다른 형태로서, 수동 주문은 SCM(320)에 의해 결정된 주문량 대신에 내부 사용자에 의한 결정에 따라 주문되어야 하는 특정 제품의 전체 수량을 포함할 수 있다. 추가로, 일부 실시예에서, 사용자는 수동 주문이 특정 FC에 할당받을 수 있도록, 수령 위치로서 특정 FC를 지정할 수 있다. 일부 실시예에서, 수동 주문 제출 플랫폼(325)을 통해서 제출된 주문량의 부분은 그것들이 TIP(323) 또는 IPS(324)에 의해 조정(즉, 제한)되지 않게 (예로써, 그 주문량 부분과 연관된 파라미터를 업데이트함으로써) 마크 표시되거나 플래그 표시될 수 있다.
일부 실시예에서, 수동 주문 제출 플랫폼(325)은 아파치 HTTP 서버, 마이크로소프트 인터넷 정보 서비스(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 혹은 컴퓨터들로 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 수동 주문 제출 플랫폼(325)은 하나 이상의 사용자 단말(330)로부터 사용자 입력을 수신하여 처리하고 수신된 사용자 입력에 대한 응답을 제공하도록 설계된 커스텀 웹 서버 소프트웨어를 실행할 수 있다.
일부 실시예에서, PO 생성기(326)는 권장 주문량 또는 IPS(324)에 의한 분배 결과에 기초하여 하나 이상의 공급자로의 PO를 생성하고 제공하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. SCM(320)은, 이 시점에서, 추가적인 재고를 필요로 하는 각 제품 및 각 FC(200)에 대한 권장 주문량을 결정했을 것이며, 여기서 각 제품은 특정 제품을 조달하거나 제조하고 그것을 하나 이상의 FC로 배송하는 하나 이상의 공급자를 가진다. 특정 공급자는 하나 이상의 제품을 공급할 수 있고, 특정 제품은 하나 이상의 공급자에 의해 공급될 수 있다. PO를 생성할 때, PO 생성기(326)는 공급자에게 메일 또는 팩스로 전송되도록 페이퍼 PO를 발행할 수 있고 또는 공급자에게 전송되도록 전자 PO를 발행할 수 있다.
일부 실시예에서, 보고서 생성기(327)는, 미리 결정된 프로토콜에 응답하여 주기적으로 보고서를 생성하거나 또는, 예를 들면, 사용자 단말(330)이나 도 1a의 내부 프론트 엔드 시스템(105)을 통한 사용자 입력에 응답하여 온디맨드로 보고서를 생성하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 이 보고서는 특정 제품에 대한 권장 주문량과 같은 정보를 산출하는 간단한 것부터 과거 데이터의 분석 및 그런 정보를 그래프로 시각화하는 것을 요구하는 복합적인 것까지 다양할 수 있다. 보다 구체적으로, 보고서 생성기(327)는 SCM(320)에 의해 수행되는 조정의 각 스텝에서 예상된 수량부터 최종 수량으로 주문량이 어떻게 바뀌는지; 각 FC(200)의 자원이 얼마만큼 이용되었는지의 내역; 제품 카테고리별로 예상된 수량과 최종 수량간의 차이(예로써, 현실적 제약을 감안하기 위해서 예상된 수량으로부터 감소되어야 하는 수량) 등과 같은 정보를 포함하는 보고서를 생성할 수 있다.
일부 실시예에서, 사용자 단말(330)은 예로써 FC(200)에서 작업하는 내부 사용자가 수동 주문 제출 플랫폼(325) 또는 보고서 생성기(327)를 통해서 SCM(320)에 접속 가능하게 하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 사용자 단말(330)은 퍼스널 컴퓨터, 모바일폰, 스마트폰, PDA, 태블릿 등과 같은 컴퓨팅 디바이스의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 사용자 단말(330)은 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이는, 예를 들면, LCD(liquid crystal display), LED(light emitting diode screen), OLED(organic light emitting diode screen), 터치 스크린 및 다른 알려진 디스플레이 디바이스를 포함할 수 있다. 디스플레이는 사용자에게 여러 정보를 보여줄 수 있다(예로써, FC 데이터베이스(312)의 데이터, 수요 예측 생성기(322)의 수요 예측, 공급자 통계 데이터, 현재의 제품 재고 레벨, 각 제품에 대한 현재 주문량, 사용자가 수동 주문을 입력하기 위한 프롬프트, 보고서 생성기(327)의 보고서 등). 사용자 단말(330)은 하나 이상의 입력/출력(I/O) 디바이스를 포함할 수 있다. I/O 디바이스는 사용자 단말(330)이 사용자나 또 다른 디바이스로부터 정보를 전송 및 수신 가능하게 할 수 있는 하나 이상의 디바이스를 포함할 수 있다. I/O 디바이스는 다양한 입력/출력 디바이스들인, 카메라, 마이크, 키보드, 마우스형 디바이스, 제스처 센서, 액션 센서, 물리 버튼, 음성(oratory) 입력 장치 등을 포함할 수 있다. 또한 I/O 디바이스는 예를 들면, 사용자 단말(330) 간에 유선 또는 무선 연결을 확립함으로써 시스템(100 또는 300)으로부터 정보를 전송 및 수신하기 위한 하나 이상의 통신 모듈(미도시)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 내부 사용자는 사용자 단말(330)을 이용하여 하나 이상의 수동 주문을 제출하기 위해서 수동 주문 제출 플랫폼(325)에 의해 제공된 웹 인터페이스에 접속할 수 있다.
도 4는 개시된 실시예에 따른, 제품을 저장하기 위한 FC(200)를 결정하고 결정된 FC(200)에 제품을 할당할 수 있는 컴포넌트를 포함하는 IPS(324)의 블록도이다. IPS(324)는 매핑 시스템(401), SKU 시스템(402), 규칙 시스템(403), 저장 시스템(404) 및 모니터링 시스템(405)을 포함할 수 있다. 매핑 시스템(401), SKU 시스템(402), 규칙 시스템(403), 저장 시스템(404), 또는 모니터링 시스템(405)은 제품을 FC에 지능적으로 분배하기 위해 협업적으로 동작할 수 있다.
매핑 시스템(401)은 제품을 저장하기 위한 FC(200)를 결정하고 결정된 FC(200)에 제품을 할당하기 위해 SKU 시스템(402), 규칙 시스템(403), 저장 시스템(404), 또는 모니터링 시스템(405)과 상호작용할 수 있다. 예를 들면, 매핑 시스템(401)은 제품을 FC(200)에 할당하도록 요청을 수신하고, SKU 시스템(402), 규칙 시스템(403), 또는 저장 시스템(404)으로부터 관련 데이터를 검색하고, 검색된 관련 데이터에 기초하여 요청된 제품을 저장하기 위한 FC(200)를 결정하고, 그리고 결정된 FC(200)에 해당 제품을 할당할 수 있다. 매핑 시스템(401)은 FC가 지원할 수 있는 제품 리스트의 맵을 제공할 수 있다. 매핑 시스템(401)은 추가로 제품-FC 할당에 대한 검증을 실행할 수 있다. 매핑 시스템(401)에 의해 결정된 FC(200)에 제품을 할당하고, 제품-FC 할당에 대한 검증을 실행하는 예시적인 프로세스가 도 5에 도시되며 아래에서 보다 자세히 설명된다.
SKU 시스템(402)은 요청을 수신하면 매핑 시스템(401)으로 요청된 제품과 연관된 복수의 속성을 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, SKU 시스템(402)은 매핑 시스템(401)으로부터 제품과 연관된 복수의 속성을 제공하도록 요청을 수신하고, FO 시스템(113)으로부터 요청된 복수의 속성을 검색하고, 검색된 복수의 속성을 매핑 시스템(401)에 전송할 수 있다. 복수의 속성은 SKU 크기(예로써, 길이, 폭, 높이, 및 무게), 유닛 수량, 저장 타입, 카테고리, 가격, 판매 범위, 판매 속도, 배달 타입, 공급자 등을 포함할 수 있다.
규칙 시스템(403)은 요청을 수신하면 저장된 복수의 규칙을 매핑 시스템(401)에 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 규칙 시스템(403)은 매핑 시스템(401)로부터 복수의 규칙을 제공하도록 요청을 수신하고, 요청된 복수의 규칙을 검색하고, 검색된 복수의 규칙을 매핑 시스템(401)에 전송할 수 있다. 예시적인 규칙으로는 기본 규칙, 공급자-SKU 규칙, 공급자 규칙, SKU 규칙, 덤벨(dumbbell) 규칙 및 카테고리 규칙을 포함할 수 있다. 기본 규칙은 미리 정의된 규칙에 의해 권장되는 FC(200)에 제품을 할당하는 것을 나타낼 수 있다. 공급자-SKU 규칙은 SKU 예외 규칙에 의해 권장되는 고정 FC 리스트를 이용하여 FC(200)에 제품을 할당하는 것을 나타낼 수 있다. SKU 예외 규칙은 수신된 요청에 기초하여 시스템(324)(또는 시스템(300) 중 어느 시스템)에 의해 결정된 SKU에 대한 배치를 무효화시키는 예외 로직으로 일부 SKU를 처리하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들면, 시스템(324)은 SKU의 수요와 속성에 기초하여 SKU가 복수의 FC에 할당될 수 있다고 결정할 수 있다. SKU에 대한 예외 규칙은 SKU가 복수의 FC의 바람직한 서브세트에만 배달될 수 있다는 공급자 결정에 기초하여 생성될 수 있다. SKU에 대한 예외 규칙에 기초하여, 시스템(324)은 SKU를 FC들의 서브세트 중 하나의 FC로 할당하도록 결정할 수 있다. 공급자 규칙은 제품과 연관된 공급자에 의해 리스트화되어 있는 FC를 추출하고, 추출된 FC들을 미리 정의된 규칙에 의해 권장된 FC들과 비교하여 임의의 중복되는 FC들을 검출하고, 검출된 FC들 중 하나에 해당 제품을 할당함으로써 제품을 하나의 FC(200)로 할당하는 것을 나타낼 수 있다. 만일 중복되는 FC가 검출되지 않는다면, 그때에는 제품은 미리 정의된 규칙에 의해 권장된 FC(200)에 할당될 수 있다.
덤벨 규칙은 덤벨 예외 규칙에 의해 권장되는 FC들을 이용하여 제품을 하나의 FC(200)에 할당하는 것을 나타낼 수 있다. 덤벨 규칙은 FC 운영 니즈를 지원하기 위해 생성되어 있는 SKU 예외 규칙의 서브세트일 수 있다. 예를 들면, 덤벨 SKU는 다수의 FC에 할당될 수 있지만, 덤벨 예외 규칙(FC 운영 니즈에 기초하여 생성될 수 있음)은 연관된 제품 그룹을 효율적으로 처리할 준비가 되어 있는 특정 FC에 덤벨 SKU를 할당할 수 있다(예로써, 특정 FC의 연합은 연관된 제품 그룹에 대해 더 트레이닝될 수 있음). 카테고리 규칙은 카테고리 규칙 세트에 의해 권장되는 FC들을 이용하여 제품을 FC(200)에 할당하는 것을 나타낼 수 있다. 카테고리 규칙은 시스템(324)(또는 시스템(300) 중 어느 시스템)이 동일한 카테고리에 속하는 SKU를 가장 효율적으로 처리할 수 있는 FC들의 리스트를 추천하게 할 수 있다. 예를 들면, 의류/패션 카테고리에 대한 카테고리 규칙은 FC가 의류 옷걸이 랙을 포함하는지 여부를 결정할 수 있다. 규칙 시스템(403)은 도 1a의 내부 프론트 엔드 시스템(105)과 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 통해서 사용자가 접근 가능한 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 사용자는 복수의 규칙 중에서 하나 이상의 규칙을 업로드, 수정 및 삭제하도록 사용자 인터페이스와 상호작용할 수 있다.
저장 시스템(404)은 할당된 제품에 대한 검증을 실시하기 위해 매핑 시스템(401)에 의해 이용될 수 있는 검증 사용 사례를 저장하도록 구성될 수 있다. 검증 사용 사례는 매핑 시스템(401)이 할당된 제품(예로써, 제품을 공급자-SKU ID에 연결시키는 할당)이 유효하지 않다고 결정한 사례를 포함할 수 있다. 예를 들면, 매핑 시스템(401)은 할당된 제품을 분석하고 매핑 시스템(401)이 할당이 비어 있거나, 벤더가 비거나 존재하지 않거나, 할당이 빈 FC 리스트를 포함하거나, 할당이 유효하지 않은 FC 리스트를 포함하거나, 또는 제품의 중복 기록이 존재한다고 결정하는 경우, 할당된 제품이 유효하지 않다고 결정할 수 있다. 매핑 시스템(401)에 의해 실시되는 검증은 FC에 대한 제품 할당의 정확성을 높여서, 인바운드 제품 분배의 효율성을 증가시킬 수 있다.
모니터링 시스템(405)은 실시간 SKU 및 공급자 SKU 변경사항을 검사할 수 있다. 예를 들면, 모니터링 시스템(405)은 공급자 예외 규칙을 포함하는 임의의 SKU 속성 또는 규칙 변경 사항에 대한 실시간 업데이트를 수신할 수 있다. 수신된 실시간 업데이트에 기초하여, 시스템(300)은 SKU 속성 및 규칙이 최신상태이도록 SKU 할당 로직 및 규칙 업데이트를 다시 산정할 수 있다.
도 5는 개시된 실시예에 따른, 제품의 지능적 분배를 위한 프로세스(500)의 예시적인 플로차트이다. 도 5가 매핑 시스템(401)과 관련하여 설명되지만, 통상의 기술자라면 시스템 100, 300, 또는 이것들의 컴포넌트를 이용한 다른 구성도 가능하다는 것을 이해할 것이다.
스텝 501에서, IPS(324)에 구현된 매핑 시스템(401)은 사용자 디바이스로부터 제품을 일 위치(예로써, FC(200))에 할당하도록 요청을 수신할 수 있다. 예를 들면, 컴퓨팅 디바이스는 도 1a의 내부 프론트 엔드 시스템(105)을 통해서 IPS(324)에 제품을 하나의 FC(200)로 할당하도록 요청할 수 있다. 일부 실시예에서, 매핑 시스템(401)은 제품 재고를 최적화시키기 위해서 제품들을 서로 다른 위치들(예로써, FC(200))로 자동 할당할 수 있다. IPS(324)는 내부 프론트 엔드 시스템(105)을 통해서 사용자에 의해 접근 가능한 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 제품은 SKU(stock-keeping unit) 또는 벤더 ID에 의해 정의될 수 있다.
스텝 502에서, 매핑 시스템(401)은 SKU 시스템(402)으로부터 제품과 연관된 복수의 속성을 검색할 수 있다. 도 4와 관련하여 위에서 설명된 바와 같이, SKU 시스템(402)은 제품 속성을 저장하고, FO 시스템(113)으로부터 요청된 복수의 속성을 검색하고, 검색된 복수의 속성을 매핑 시스템(401)에 전송하도록 구성될 수 있다. 복수의 속성은 SKU 크기(길이, 폭, 높이, 및 무게), 유닛 수량, 저장 타입, 카테고리, 가격, 판매 범위, 판매 속도, 배달 타입, 공급자 등을 포함할 수 있다.
스텝 503에서, 매핑 시스템(401)은 규칙 시스템(403)으로부터 복수의 규칙을 검색할 수 있다. 도 4와 관련하여 위에서 설명된 바와 같이, 규칙 시스템(403)은 복수의 규칙을 저장하고, 요청된 복수의 규칙을 검색하고, 검색된 복수의 규칙을 매핑 시스템(401)에 전송하도록 구성될 수 있다. 검색된 복수의 규칙은 각 규칙과 연관된 우선순위에 기초하여 순차적으로 적용될 수 있다. 예시적인 규칙으로는 기본 규칙, 공급자-SKU 규칙, 공급자 규칙, SKU 규칙, 덤벨 규칙 및 카테고리 규칙을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 규칙 그룹의 우선순위는 규칙 그룹 내 규칙 수에 의존할 수 있다. 예를 들어, 가장 높은 우선순위 규칙은 공급자-SKU 규칙일 수 있지만, 반면에 가장 낮은 우선순위 규칙은 아래의 표 2에 보여지는 바와 같이 카테고리 규칙일 수 있다. 규칙 시스템(403)은 도 1a의 내부 프론트 엔드 시스템(105)과 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 통해서 사용자에 의해 접근 가능한 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 사용자는 사용자 인터페이스와 상호작용하여 복수의 규칙 중에서 하나 이상의 규칙을 업로드, 수정 및 삭제할 수 있다.
규칙 규칙 우선순위 랭크 전체 규칙 수
공급자-SKU 1 43,862
SKU 2 24,616
덤벨 3 4
공급자 4 85
기본 5 19
카테고리 6 5,215
표 2: 규칙 그룹 우선순위 랭킹 샘플
스텝 504에서, 매핑 시스템(401)은 스텝 503에서 검색된 복수의 규칙에 스텝 502에서 검색된 복수의 속성을 적용함으로써 제품을 저장할 FC(200)를 결정할 수 있다. 예를 들면, 매핑 시스템(401)은 해당 우선순위 순으로 도 4에서 설명된 복수의 규칙에 복수의 속성을 적용할 수 있다. 추가 예로써, 매핑 시스템은 매핑 시스템이 제품을 저장할 FC(200)를 찾을 때까지 공급자-SKU 규칙, SKU 규칙, 덤벨 규칙, 공급자 규칙, 기본 규칙 및 카테고리 규칙 각각에 속성을 적용할 수 있다. 매핑 시스템(401)은 임의의 조합의 규칙에 속성을 적용할 수 있다.
스텝 505에서, 매핑 시스템(401)은 결정된 FC(200)에 제품을 할당할 수 있다. 스텝 504와 관련하여 위에서 설명된 바와 같이, 매핑 시스템(401)이 제품을 저장할 FC(200)를 결정할 때까지, 매핑 시스템(401)은 규칙 우선순위 순으로 복수의 규칙에 각각 복수의 속성을 적용할 수 있다. 예를 들어, 매핑 시스템(401)은 공급자-SKU 규칙에 복수의 속성을 적용하고, 공급자-SKU 규칙에 기초하여 제품을 저장하기 위한 FC가 존재하지 않는다고 결정할 수 있다. 매핑 시스템(401)은 SKU 규칙에 복수의 속성을 적용하고, SKU 규칙에 기초하여 제품을 저장하기 위한 FC가 존재한다고 결정할 수 있다. 매핑 시스템(401)이 FC(200)를 결정하면, 매핑 시스템(401)은 결정된 FC(200)에 해당 제품을 할당할 수 있다.
스텝 506에서, 매핑 시스템(401)은 스텝 505에서 할당된 제품에 대한 검증을 실시할 수 있다. 매핑 시스템(401)은 저장 시스템(404)으로부터 하나 이상의 검증 사용 사례를 검색할 수 있다. 검증 사용 사례는 스텝 505에서 매핑 시스템(401)이 할당된 제품(예로써, 제품을 공급자-SKU ID에 연결시키는 할당)이 유효하지 않다고 결정한 사례를 포함할 수 있다. 예를 들면, 매핑 시스템(401)은 할당된 제품을 분석하고, 매핑 시스템(401)이 할당이 비어 있거나, 벤더가 비거나 존재하지 않거나, 할당이 빈 FC 리스트를 포함하거나, 할당이 유효하지 않은 FC 리스트를 포함하거나, 또는 제품의 중복 기록이 존재한다고 결정하는 경우, 할당된 제품이 유효하지 않다고 결정할 수 있다.
스텝 507에서, 매핑 시스템(401)은 스텝 506에서의 검증에 기초하여 제품을 재할당할 수 있다. 일부 실시예에서, IPS(324)는 우선 처리 주문량을 하나 이상의 FC에 재할당할 수 있다. 일부 실시예에서, IPS(324)는 처음에 규칙 세트에 기초하여 우선 처리 주문량을 위치들에 할당할 수 있다. 또 다른 실시예에서, IPS(324)는 각 FC의 각 제품에 대한 현재의 제품 재고 레벨; 각 FC에서의 특정 제품에 대한 수요 레벨 등에 기초하여 주문량을 각 FC에 할당할 수 있다.
IPS(324)는 모든 우선 처리된 주문량을 할당하고, 각 제품에 대한 추정된 배달 날짜를 결정할 수 있다. FC 중 하나 이상은 특정 날짜에 대한 FC의 인테이크 처리 용량을 초과하는, 특정 날짜에 대한 전체 수량을 가지고 있을 수 있다. 이 경우에, IPS(324)는 인테이크 처리 용량을 넘은 그 수량의 양을 결정하고, 해당 수량을 그 특정 날짜에 대해 자신의 각각의 인테이크 처리 용량보다 낮은 하나 이상의 다른 FC로 이동시킬 수 있다. 이 경우에, IPS(324)는 받아들이는 FC의 인테이크 처리 용량이 결과적으로 초과되지 않는 한, 적합한 임의의 방법으로 하나 이상의 다른 FC 사이에서 그 초과된 양을 분할할 수 있다. 예를 들면, IPS(324)는 다른 FC들 사이에서 같은 분량으로 그 초과된 용량을 분할하거나; FC가 동일한 비율의 가능한 용량을 가질 수 있도록(예로써, 모든 FC가 그들 각각의 인테이크 처리 용량의 90%에 이르는 수량을 가질 수 있도록), 각 FC에서의 이용 가능한 용량의 비율에 기초하여 그 초과된 용량을 분할하는 등을 할 수 있다. 일부 실시예에서, IPS(324)는 초과된 용량 중 보다 큰 분량을 해당 초과된 용량을 가지는 FC와 가장 가까운 FC들로 이동시키거나, 발생할 수 있는 임의의 추가 배송 비용을 최소화시키는 방법으로 그 분량들을 조정할 수 있다.
IPS(324)는 각 FC에 대해 할당된 주문량에 기초하여 PO를 생성하도록 PO 생성기(326)와 통신할 수 있다. 일 형태에서, 각각이 특정 FC와 연관되는, 두 개 이상의 PO 생성기(326)가 존재할 수 있다. 이 경우에, 각 FC에 할당된 특정 PO 생성기(326)는 자신의 FC로 분배된 주문량에 대해 적절한 공급자로의 PO를 생성할 수 있다. 다른 형태에서, PO 생성기(326)는 제품의 특정 수량이 분배되는 곳에 기초하여 PO의 배달 주소를 변경함으로써 모든 FC에 대해서 모든 PO를 생성하는 중앙 집중식 시스템의 일부분일 수 있다. 또한 두 개 이상의 PO 생성기(326)가 존재하는 경우에, 그들 각각이 하나 이상의 FC와 연관되고, 연관되는 모든 FC에 대해서 PO를 생성하는 것을 담당하게 되는, 두 가지 실시예의 조합도 가능하다.
스텝 508에서, 매핑 시스템(401)은 검증에 기초하여 복수의 규칙 각각과 연관된 우선순위를 조정할 수 있다. IPS(324)는 제품을 처리할 위치(예로써, FC(200))의 용량, 제품의 인기도 등과 같은, 국가 차원의 현실적 제약에 기초하여 주문량을 우선 처리할 수 있다. 현실적 제약은 제품을 처리할 위치의 용량 및 제품의 인기도를 포함할 수 있으며, 여기서 제품의 인기도는 제품과 연관된 수요 예측 데이터(주문량) 또는 제품에 대한 아웃바운드 배송에 의해 결정된다. 일부 실시예에서, IPS(324)는 제품에 대한 수요 예측 데이터 80% 및 아웃바운드 배송 이력 20%를 이용하여 개별적으로 제품의 인기도(또는 "벨로시티")를 계산할 수 있다(다른 실시예 및 값도 가능함). 현실적 제약은 추가로 FC의 물리적 제약을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 FC는 450mm × 385mm × 350mm의 크기를 가지는 (제1 풀필먼트 센터에 저장될 아이템을 위한) 토트를 취급할 수 있다. 만일 아이템이 토트 사이즈보다 큰 경우, 그 토트는 컨베이어에 의해 제1 FC 내에서 이전할 아이템을 운반하기 때문에 해당 아이템은 제1 FC에서는 충족되지 않을 수 있다. IPS(324)는 물리적 제약과 연관된 이런 제약을 관리하여 이런 사이즈의 아이템을 취급할 준비가 되어 있지 않은 FC에 아이템이 할당되지 않게 할 수 있다.
우선 처리는 2가지 방법을 이용하여 처리될 수 있다. 첫번째 방법은 대량의 제품을 처리할 능력을 가지는 미리 결정된 위치에, 미리 정의된 수량의 제품 할당을 정의하는 일련의 규칙을 활용하는 것을 포함한다. 예를 들어, 일련의 규칙은 먼저 가장 인기있는 제품의 5,000개의 SKU를, 5개의 FC에 할당하는 것을 정의할 수 있으며, 여기서, 해당 FC들은 대량의 제품을 처리할 능력을 가지고 있다. 할당된 SKU는 FC들과 연관된 영역들에 추가로 할당될 수 있다. 두번째 방법은 현실적 제약 입력값을 이용하여 주문량을 우선 순위를 정하여 처리하도록 물류 회귀(logistical regression) 모델을 활용하는 것을 포함한다. IPS(324)는 그 회귀 모델에 대해 다양한 알고리즘 및 구성을 처리하고 최상의 결과를 선택할 수 있다. 알고리즘은 "중복 SKU 우선(redundant SKU first)" 알고리즘, "단일 매핑된 SKU 우선(singly mapped SKU first)" 알고리즘 및 "무작위(randomization)" 알고리즘을 포함할 수 있다. 중복 SKU 우선 알고리즘은, 빠른 인기도와 연관된 제1 아이템이 느린 인기도와 연관된 제2 아이템보다 빨리 팔릴 것으로 가정되도록, 빠른 인기도로부터 느린 인기도까지 자신의 인기도에 의해 아이템(SKU)들을 처리할 수 있다. 단일 매핑된 SKU 우선 알고리즘은 단일 FC에만 매핑되어 있는 아이템을 처리할 수 있다. 무작위 알고리즘은 SKU가 처리되는 순서를 임의로 정할 수 있다.
프로세스(500) 또는 그 일부는 IPS(324)에 의해 수행될 수 있다. 일부 실시예에서, IPS(324)는 미리 결정된 간격으로(예를 들면 하루에 한 번) 스텝 501-504를 반복할 수 있다. 추가로, IPS(324)는 이전에 재고 또는 판매된 적이 있는, 모든 제품 또는 실질적으로 모든 제품에 대해 프로세스(500)를 수행할 수 있다.
본 개시는 그 특정 실시예를 참조하여 도시되고 설명되었지만, 본 개시는 다른 환경에서, 변경없이, 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 전술한 설명은 예시의 목적으로 제시되었다. 그것은 개시된 정확한 형태나 실시예에 대해 총망라된 것이 아니며 이것으로 한정되는 것은 아니다. 개시된 실시예의 설명 및 실시를 고려하는 것으로부터 변경 및 조정이 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 추가적으로, 비록 개시된 실시예의 형태가 메모리에 저장되는 것으로서 설명되었지만, 통상의 기술자는 이들 형태가 2차 저장 디바이스, 예를 들면, 하드디스크나 CD ROM, 또는 다른 형태의 RAM이나 ROM, USB 매체, DVD, 블루레이, 또는 다른 광 드라이브 매체와 같이, 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장될 수도 있는 것을 이해할 것이다.
상술한 설명 및 개시된 방법에 기초한 컴퓨터 프로그램은 숙련된 개발자의 기술 내에 있다. 여러 프로그램 혹은 프로그램 모듈은 통상의 기술자에게 알려진 어느 기술을 이용하여 생성되거나, 또는 기존의 소프트웨어와 연결하여 설계될 수 있다. 예를 들면, 프로그램 섹션 혹은 프로그램 모듈은 닷넷 프레임워크, 닷넷 컴팩트 프레임워크(및 비주얼 베이식, C 등과 같은, 관련 언어), 자바, C++, 오브젝티브 C, HTML, HTML/AJAX 조합, XML, 또는 자바 애플릿이 포함된 HTML 내에서 혹은 그것들에 의해서 설계될 수 있다.
게다가, 여기에서는 예시적인 실시예가 설명되었지만, 본 개시에 기초하여 통상의 기술자가 이해할 수 있는 바와 같이, 일부 또는 모든 실시예의 범위는 동등한 요소, 변경, 생략, 조합(예로써, 여러 실시예에 걸치는 형태의 조합), 조정 및/또는 수정을 가질 수 있다. 청구범위 내의 제한 사항은 그 청구범위 내에 적용된 언어에 기초하여 폭넓게 이해되도록 하는 것이며, 응용의 수행 동안 혹은 본 명세서 내에 설명된 예시로 한정되는 것은 아니다. 그 예시는 비배타적으로 해석되도록 하기 위한 것이다. 추가로, 개시된 방법의 스텝은 어떤 다른 방법으로 변경되거나, 스텝을 재배열 및/또는 스텝을 삽입하거나 삭제하는 것을 포함할 수 있다. 그러므로, 설명 및 예시는 오직 예시적으로 고려되는 것이며, 진정한 범위 및 기술 사상은 다음의 청구범위 및 그 동등한 전체 범위에 의해 나타내지는 것으로 의도된다.

Claims (18)

  1. 제품의 지능적 분배를 위한 컴퓨터 구현 시스템으로서,
    명령을 저장하는 메모리; 및
    상기 명령을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 명령은:
    제품을 상기 제품을 저장할 위치에 할당하도록 하는 요청을 수신하고;
    제품 속성을 저장하도록 구성된 시스템으로부터 상기 제품과 연관된 복수의 속성을 검색하고;
    제품을 상기 제품을 저장할 위치에 할당하기 위해 구현된 규칙을 저장하도록 구성된 규칙 시스템으로부터, 상기 요청에 기초하여, 복수의 규칙을 검색하고 - 상기 검색된 복수의 규칙은 사용자 인터페이스를 이용하여 사용자에 의해 설정되고, 상기 복수의 규칙은 공급자-SKU(stock-keeping unit) 규칙, 공급자 규칙, SKU 규칙, 덤벨(dumbbell) 규칙, 또는 카테고리 규칙 중 적어도 하나를 포함함 -;
    상기 검색된 복수의 규칙에 상기 검색된 복수의 속성을 적용함으로써 상기 제품을 저장하기 위한 상기 위치를 결정하고- 상기 검색된 복수의 속성은 상기 복수의 속성을 상기 복수의 규칙 중 하나의 규칙에 적용하여 상기 제품을 저장할 위치를 결정할 때까지, 상기 검색된 복수의 규칙 각각에 각 규칙과 연관된 우선 순위에 기초하여 순차적으로 적용됨-;
    상기 결정된 위치에 상기 제품을 할당하고;
    업데이트된 복수의 속성 또는 업데이트된 복수의 규칙을 수신하면, 상기 업데이트된 복수의 속성 또는 상기 업데이트된 복수의 규칙에 기초하여 업데이트된 할당 로직을 산정하고; 그리고
    상기 업데이트된 할당 로직에 기초하여 상기 제품을 저장하기 위해 업데이트된 위치에 상기 제품을 할당하는 것인 컴퓨터 구현 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제품과 연관된 상기 복수의 속성은 제품 크기, 상기 제품의 수량, 저장 타입, 카테고리, 가격 지표, 판매 범위, 판매 속도, 배달 타입, 및 공급자를 포함하는 컴퓨터 구현 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제품은 SKU(stock-keeping unit) 또는 벤더 ID에 의해 정의되는 컴퓨터 구현 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 명령은 하나 이상의 검증 사용 사례를 검색하는 것을 더 포함하는 컴퓨터 구현 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 명령은 상기 할당된 제품에 대해 상기 검색된 하나 이상의 검증 사용 사례를 비교하는 것을 더 포함하는 컴퓨터 구현 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 명령은 상기 비교에 기초하여 상기 제품을 또 다른 위치로 재할당하는 것을 더 포함하는 컴퓨터 구현 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 검색된 하나 이상의 검증 사용 사례는 설정 가능한 컴퓨터 구현 시스템.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 복수의 규칙 각각과 연관된 상기 우선순위는 상기 비교에 기초하여 조정되는 컴퓨터 구현 시스템.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 복수의 규칙 중 하나 이상의 규칙은 상기 비교에 기초하여 조정되는 컴퓨터 구현 시스템.
  10. 제품의 지능적 분배를 위한 컴퓨터 구현 방법으로서, 상기 방법은 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되며, 상기 방법은:
    제품을 상기 제품을 저장할 위치에 할당하도록 하는 요청을 수신하고;
    제품 속성을 저장하도록 구성된 시스템으로부터 상기 제품과 연관된 복수의 속성을 검색하고;
    제품을 상기 제품을 저장할 위치에 할당하기 위해 구현된 규칙을 저장하도록 구성된 규칙 시스템으로부터, 상기 요청에 기초하여, 복수의 규칙을 검색하고 - 상기 검색된 복수의 규칙은 사용자 인터페이스를 이용하여 사용자에 의해 설정되고, 상기 복수의 규칙은 공급자-SKU(stock-keeping unit) 규칙, 공급자 규칙, SKU 규칙, 덤벨(dumbbell) 규칙, 또는 카테고리 규칙 중 적어도 하나를 포함함 -;
    상기 검색된 복수의 규칙에 상기 검색된 복수의 속성을 적용함으로써 상기 제품을 저장하기 위한 상기 위치를 결정하고- 상기 검색된 복수의 속성은 상기 복수의 속성을 상기 복수의 규칙 중 하나의 규칙에 적용하여 상기 제품을 저장할 위치를 결정할 때까지, 상기 검색된 복수의 규칙 각각에 각 규칙과 연관된 우선 순위에 기초하여 순차적으로 적용됨-;
    상기 결정된 위치에 상기 제품을 할당하고;
    업데이트된 복수의 속성 또는 업데이트된 복수의 규칙을 수신하면, 상기 업데이트된 복수의 속성 또는 상기 업데이트된 복수의 규칙에 기초하여 업데이트된 할당 로직을 산정하고; 그리고
    상기 업데이트된 할당 로직에 기초하여 상기 제품을 저장하기 위해 업데이트된 위치에 상기 제품을 할당하는 것을 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 제품과 연관된 상기 복수의 속성은 제품 크기, 상기 제품의 수량, 저장 타입, 카테고리, 가격 지표, 판매 범위, 판매 속도, 배달 타입, 및 공급자를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  12. 청구항 10에 있어서,
    상기 방법은 하나 이상의 검증 사용 사례를 검색하는 것을 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 방법은 상기 할당된 제품에 대해 상기 검색된 하나 이상의 검증 사용 사례를 비교하는 것을 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 방법은 상기 비교에 기초하여 상기 제품을 또 다른 위치로 재할당하는 것을 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 검색된 하나 이상의 검증 사용 사례는 설정 가능한 컴퓨터 구현 방법.
  16. 청구항 14에 있어서,
    상기 복수의 규칙 각각과 연관된 상기 우선순위는 상기 비교에 기초하여 조정되는 컴퓨터 구현 방법.
  17. 청구항 14에 있어서,
    상기 복수의 규칙 중 하나 이상의 규칙은 상기 비교에 기초하여 조정되는 컴퓨터 구현 방법.
  18. 제품의 지능적 분배를 위한 컴퓨터 구현 시스템으로서,
    명령을 저장하는 메모리; 및
    상기 명령을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 명령은:
    제품을 상기 제품을 저장할 위치에 할당하도록 하는 요청을 수신하고;
    제품 속성을 저장하도록 구성된 시스템으로부터 상기 제품과 연관된 복수의 속성을 검색하고;
    제품을 상기 제품을 저장할 위치에 할당하기 위해 구현된 규칙을 저장하도록 구성된 규칙 시스템으로부터, 상기 요청에 기초하여, 복수의 규칙을 검색하고- 상기 복수의 규칙은 공급자-SKU(stock-keeping unit) 규칙, 공급자 규칙, SKU 규칙, 덤벨(dumbbell) 규칙, 또는 카테고리 규칙 중 적어도 하나를 포함함-;
    상기 검색된 복수의 규칙에 상기 검색된 복수의 속성을 적용함으로써 상기 제품을 저장하기 위한 상기 위치를 결정하고- 상기 검색된 복수의 속성은 상기 복수의 속성을 상기 복수의 규칙 중 하나의 규칙에 적용하여 상기 제품을 저장할 위치를 결정할 때까지, 상기 검색된 복수의 규칙 각각에 각 규칙과 연관된 우선 순위에 기초하여 순차적으로 적용됨-;
    상기 결정된 위치에 상기 제품을 할당하고;
    업데이트된 복수의 속성 또는 업데이트된 복수의 규칙을 수신하면, 상기 업데이트된 복수의 속성 또는 상기 업데이트된 복수의 규칙에 기초하여 업데이트된 할당 로직을 산정하고;
    상기 업데이트된 할당 로직에 기초하여 상기 제품을 저장하기 위해 업데이트된 위치에 상기 제품을 할당하고;
    상기 할당된 제품에 대한 검증을 실시하고;
    상기 검증에 기초하여 상기 제품을 또 다른 위치로 재할당하고; 그리고
    상기 검증에 기초하여 복수의 규칙 각각과 연관된 우선순위를 조정하는 것인 컴퓨터 구현 시스템.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI821006B (zh) * 2022-11-07 2023-11-01 南開科技大學 依購買商品與購物者結帳延遲評估等候時間之系統及方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6779030B1 (en) * 1997-10-06 2004-08-17 Worldcom, Inc. Intelligent network
US6363411B1 (en) * 1998-08-05 2002-03-26 Mci Worldcom, Inc. Intelligent network
US7809676B2 (en) 2002-05-29 2010-10-05 Oracle International Corporation Rules engine for warehouse management systems
US20070162423A1 (en) 2005-12-30 2007-07-12 Shai Alfandary Aware location system and method
US20130268312A1 (en) * 2012-04-10 2013-10-10 Verizon Patent And Licensing Inc. Digital Asset Management Protocol
WO2015073040A1 (en) * 2013-11-15 2015-05-21 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Product data analysis
KR101950996B1 (ko) 2017-05-12 2019-02-22 카페24 주식회사 택배서비스 운영 방법 및 장치, 통합 택배 서비스 시스템
CN109948958B (zh) 2017-12-20 2023-11-10 菜鸟智能物流控股有限公司 物流路由的确定方法及相关设备
CN108876262B (zh) 2018-08-24 2022-09-23 联想(北京)有限公司 一种产品分配方法、电子设备和计算机存储介质
KR101953069B1 (ko) 2018-08-31 2019-02-27 마영모 스마트 창고 관리 시스템
KR101974312B1 (ko) 2018-09-03 2019-04-30 이현만 물류 창고 상품의 최적 배치 방법
CN111105176B (zh) 2018-10-25 2023-12-29 菜鸟智能物流控股有限公司 数据处理方法、装置、设备和存储介质
US10504061B1 (en) 2019-04-10 2019-12-10 Coupang, Corporation Systems and methods for machine-learning assisted inventory placement
CN110675025A (zh) 2019-08-26 2020-01-10 珠海格力电器股份有限公司 一种动态仓储入库方法、系统和计算机可读存储介质
US10796279B1 (en) * 2020-04-07 2020-10-06 Coupang Corp. Systems and methods for automated outbound profile generation

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