KR20220140015A - 동적인 재고 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

동적인 재고 관리 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20220140015A
KR20220140015A KR1020227034119A KR20227034119A KR20220140015A KR 20220140015 A KR20220140015 A KR 20220140015A KR 1020227034119 A KR1020227034119 A KR 1020227034119A KR 20227034119 A KR20227034119 A KR 20227034119A KR 20220140015 A KR20220140015 A KR 20220140015A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
inventory
item
misplaced
picking
location
Prior art date
Application number
KR1020227034119A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102492129B1 (ko
Inventor
조나단 가바이
Original Assignee
이베이 인크.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 이베이 인크. filed Critical 이베이 인크.
Publication of KR20220140015A publication Critical patent/KR20220140015A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102492129B1 publication Critical patent/KR102492129B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G1/00—Storing articles, individually or in orderly arrangement, in warehouses or magazines
    • B65G1/02—Storage devices
    • B65G1/04—Storage devices mechanical
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G1/00—Storing articles, individually or in orderly arrangement, in warehouses or magazines
    • B65G1/02—Storage devices
    • B65G1/04—Storage devices mechanical
    • B65G1/137—Storage devices mechanical with arrangements or automatic control means for selecting which articles are to be removed
    • B65G1/1373—Storage devices mechanical with arrangements or automatic control means for selecting which articles are to be removed for fulfilling orders in warehouses
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/043—Optimisation of two dimensional placement, e.g. cutting of clothes or wood
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/006—Mixed reality
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)

Abstract

본 개시는 물리적 재고를 관리하기 위한 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다. 다수의 카메라로부터의 이미지 데이터는 표시를 식별하는 것으로부터 재고 물품을 인식하고 이들의 각각의 위치를 결정하여 재고 물품 배치의 3차원 모델을 구축하도록 처리된다. 재고 물품 배치의 데이터베이스 모델과의 비교를 통해 잘못 배치된 물품과 같은 차이를 나타낼 수 있다. 피킹 에이전트는 휴대용 헤드업 디스플레이의 오버레이에서 지정될 수 있는 특정 경로를 따라 타겟 물품을 피킹하도록 보내질 수 있다. 피킹 에이전트는 또한 타겟 물품을 피킹하는 동안 비타겟 물품에 대한 수정 재고 관리 조치를 수행할 수도 있다. 수정 재고 관리 조치는 물품을 재배치하는 것, 식별 표시가 더 잘 보이도록 물품을 재배향하는 것, 물품의 식별 표시를 교체하는 것, 물품이 예상 무게인지 여부를 판단하는 것, 및 새로운 이미지 데이터를 수집하는 것을 포함할 수 있다.

Description

동적인 재고 관리 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DYNAMIC INVENTORY MANAGEMENT}
본 국제출원은 2016년 7월 21일자로 출원된 "동적인 재고 관리 시스템 및 방법"이라는 명칭의 미국 특허출원 제15/216,463호의 계속 출원이며, 그 전체가 본원에 참고로서 포함된다.
본 발명은, 예컨대 오더 풀필먼트(order fulfillment) 동작, 창고 또는 공장에서의 동적인 재고 관리에 관한 것이다.
네트워크 기반 퍼블리케이션 시스템 및 온라인 상거래 서비스 또는 경매 서비스와 같은 마켓플레이스의 사용이 확대되고, 그러한 적용분야의 물품 목록(item listings)의 양이 증가함에 따라, 선택된 제품을 재고(inventory)에서 피킹(picking)하고, 발송을 위해 포장(packing)하고, 배송(delivering)하는 속도 및 효율성이 고객들에게 중요해지고 있다.
일부 실시예들은 첨부 도면을 예로서 설명하지만, 이들 도면에 한정되지는 않는다.
도 1은 개시된 실시예에 따른 재고 취급 시설(inventory handling facility)의 개략도이다.
도 2는 개시된 실시예에 따른, 이미지 데이터를 캡처하고 처리하기 위한 시스템의 개략도이다.
도 3은 개시된 실시예에 따른, 3차원 물리적 재고 배치 모델을 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 개시된 실시예에 따른, 데이터베이스와 실제 재고 배치 사이의 차이(discrepancies)를 식별하고 수정 조치를 결정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5a 및 도 5b는 개시된 실시예에 따른, 증강 현실 디스플레이의 개략도이다.
도 6은 개시된 실시예에 따른, 수정 재고 관리 조치를 실행하기 위한 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7은 머신으로 하여금 본 명세서에서 논의된 하나 이상의 방법을 수행하게 하는 명령어 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템의 예시적인 형태의 머신의 블록도이다.
이하의 설명에서, 설명의 목적으로, 몇몇 특정 실시예들을 완전히 이해할 수 있도록 다수의 특정 세부 사항들을 설명한다. 그러나, 당업자에게는 이러한 특정 세부 사항없이 실시예들이 실시될 수도 있음이 명백할 것이다. 예들은 단지 가능한 변형예들을 대표한다. 명시적으로 달리 언급하지 않는 한, 컴포넌트들 및 기능들은 선택사항이며 순서가 바뀔 수도 있고 또는 결합되거나 세분화될 수도 있다.
소매업체, 도매업체 및 기타 제품 유통업체는 일반적으로 의뢰인 또는 고객이 주문할 수 있는 다양한 물품의 재고를 보유하고 있다. 마찬가지로, 제조업체는 제조 과정에서 사용할 부품 및/또는 재료의 재고를 유지관리할 수 있다. 재고는, 예컨대, 창고, 유통 센터, 상점 또는 공장과 같은 재고 취급 시설에서 유지 및 처리될 수 있다.
고객이 주문할 때, 주문에서 지정된 하나 이상의 재고 물품(inventory items)이 재고에서 검색되거나 "피킹(picking)"되고, 고객을 위해 포장되어 배송된다. 많은 상이한 물품들이 있는 대규모 재고에서, 한 사람의 직원이 소정의 주문의 모든 물품을 물리적으로 찾아서 피킹하는 것은 매우 비효율적일 수 있다. 상이한 물품들은 재고 취급 시설 내에 멀리 떨어져서 보관될 수 있으며, 따라서 단일 피킹 에이전트(picking agent)가 필요한 물품을 고르기 위해 시설 전체의 긴 경로를 왕복해야 할 수도 있다. 따라서, 주문 처리를 위해 선택된 수의 물품을 각각 피킹하도록 다수의 피킹 에이전트를 보내야 할 수도 있다.
최근에는, 전체 피킹-포장-배송(pick-pack-deliver) 과정이 점점 자동화되고 있다. 따라서, 피킹 에이전트는 직원 또는 직원의 업무와 유사한 기능을 수행할 수 있는 자동화된 장치를 포함한다. 마찬가지로, 라이브 에이전트(live agent) 또는 자동화된 에이전트 또는 이 둘 모두의 조합이 입고되는 재고 물품을 처리하여, 예컨대 재고 취급 시설 내의 특정 위치에 이들을 배치할 수 있다.
데이터베이스는 재고 취급 시설 내의 입고되는 재고 물품 및 이들의 할당된 위치를 추적할 수 있다. 데이터베이스는 또한 출고되는 재고 물품을 추적할 수도 있으며, 따라서 임의의 주어진 순간의 현재 재고가 결정될 수도 있다. 그러나 재고 물품들의 데이터베이스 모델은 재고 취급 시설에 보관되어 있는 실제 물리적 재고와 일치하지 않을 수 있다.
이 문제는 여러 가지 이유로 발생할 수 있다. 입고되는 재고 물품은 부적절한 위치에 배치될 수도 있고, 또는, 예를 들어 인근의 물품을 쌓아두거나 피킹하는 동안에 누락될 수도 있다. 원래 공급업체가 자체 피킹-포장-배송 과정에서 물품들을 섞어놓아서 재고 물품들이 잘못 표시될 수도 있다.
모든 재고 취급 시설의 목적은 일반적으로 입고되는 재고 물품을 적재한 다음 가능한 한 효율적으로 포장하고 배송하도록 출고되는 재고 물품을 피킹하기 위한 것이다. 재고 관리의 효율성은, 예컨대, 피킹 에이전트마다의 단위 시간당 피킹될 수 있는 물품 수, 재고 취급 시설이 유지관리 또는 다른 비생산적인 활동을 하기보다는 물품을 능동적으로 피킹하고 있는 시간의 백분율, 및 정확하게 처리된 주문의 백분율과 같은 많은 성능 변수로 정의될 수 있다. 효율적으로 운영되는 재고 시스템은 물품 공급업체의 비용을 최소화할 수 있으며, 이러한 절감액은 소비자에게 전가될 수 있다.
본 발명자는 무엇보다도 피킹-포장-배송 과정을 보다 유동적이게 함으로써 재고 관리 효율이 향상될 수 있음을 알게 되었다. 즉, 재고 및 재고 취급 시설 전체에 걸친 재고의 배치가 어떠한 데이터베이스 모델이어야 하는지에 의존하기보다는, 실제 물리적 재고 및 재고 취급 시설 내에서의 재고의 실제 배치를 결정하는 방법이 물품 제공업체 및 고객 모두에게 유익할 수 있다. 공급업체는 자신들의 물품을 보다 신속하게, 보다 낮은 비용으로, 그리고 보다 낮은 오류로 배송할 수 있을 것이다. 고객들은 보다 빠르고 낮은 비용으로 물품을 수령할 수 있다. 따라서, 데이터베이스 재고 모델과 실제 재고 상태 사이의 차이가, 이상적으로는 거의 실시간으로, 식별되고 조정되도록 보장하는 물리적 재고를 동적으로 관리하는 시스템 및 방법을 구현하는 것은 유용하고 도움이 된다.
도 1은 개시된 실시예에 따른, 재고 취급 시설(100)의 개략도이다. 이러한 시설은 통상적으로 보관 장소와 피킹 에이전트가 다닐 수 있는 접근 통로가 교대로 갖추어지도록 구성된다. 보관 장소는, 예컨대, 바닥의 소정 위치에 물품들이 수직으로 배열될 수 있게 하는 다수의 선반(102)을 포함할 수 있다. 시설(100) 내 특정 위치는 대응하는 특정 x-y-z 거리 좌표 외에, 행 번호, 열 번호, 및 선반 번호와 같은 좌표 세트로 나타낼 수 있다.
일부 재고 취급 시설(100)에서, 물품은 개별 상자(bin)(104)에 보관될 수 있으며, 이 개별 상자는 번호가 매겨지고 빈(bin) 식별자(106)로 라벨링될 수 있다. 재고 취급 시설(100)은 주어진 물리적 위치를 나타내기 위한 다양한 위치 마커(108)를 가질 수 있다. 재고 물품(110 및 112)은 적재(stocking) 동안의 물품 체크인 및 오더 풀필먼트 활동 동안의 체크아웃을 용이하게 하는데 사용되는 자체 식별 표시를 가질 수 있다.
빈 식별자(106), 위치 마커(108) 및 다양한 물품 식별 표시는 머신 판독 가능할 수 있다. 예를 들어, 이들 각각은 바코드 또는 종래의 영숫자 문자와 같은 광학 식별자를 포함할 수 있다. 따라서, 바코드 판독기 또는 카메라(112)와 같은 스캐닝 장치가, 재고 내 주어진 물리적 물품의 아이덴티티 및 위치를 판단하도록 처리될 수 있는, 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 단순화를 위해, 본 개시에서는 이들 장치 모두를 카메라로 지칭한다. 카메라는 물품(112)과 관련하여 도시된 바와 같이 휴대용일 수도 있고, 물품(116)과 관련하여 도시된 바와 같이 피킹 에이전트(114)에 부착되거나 착용될 수도 있다. 카메라는 또한 재고 취급 시설(100) 내의 특정 위치에 고정될 수도 있다. 피킹 에이전트(114)는 또한 후술하는 바와 같이 휴대용 헤드업 디스플레이(118)를 가질 수도 있다.
도 2는 개시된 실시예에 따른, 이미지 데이터를 캡처하고 처리하기 위한 시스템(200)의 개략도이다. 시스템(200)은 도시된 카메라(202 및 204)와 같은 임의의 수의 카메라를 포함할 수 있다. 카메라는 재고 취급 시설(100) 전체로부터 이미지 데이터를 생성하고, 예를 들어 무선 네트워크를 통해 서버(206)에 이미지 데이터를 전송할 수 있다. 서버(206)는 이미지 데이터를 데이터베이스(208)에 저장할 수 있으며, 데이터베이스(208)는 입고되는 재고 물품, 각 입고되는 재고 물품이 저장되어야 하는 위치, 및 어떤 재고 물품이 오더 풀필먼트를 위해 피킹되어야 하는지에 기초하여 재고 배치에 대한 데이터베이스 모델도 저장할 수 있다.
예를 들어, 이미지 처리 소프트웨어(210)와 같은 소프트웨어 애플리케이션은 이미지에서 재고 물품 식별 표시를 인식할 수 있어 특정 재고 물품이 이미지 프레임에 있는지를 판정할 수 있다. 이미지 처리 소프트웨어(210)는 또한 이미지에서 바코드 또는 영숫자 문자열을 식별하여 특정 빈 식별자(106) 또는 특정 위치 마커(108)가 이미지 프레임 내에 있는지를 판정할 수 있다. 이미지 데이터 및 이미지 데이터를 획득한 카메라, 예컨대 카메라(202 및 204)의 제각기의 위치는 재고 물품이 재고 취급 시설(100)에서 실제로 어떻게 배치되는지에 대한 3차원 모델 또는 맵을 산출할 수 있다.
예를 들어, 이미지는 그 하부 좌측 코너에 특정 위치 마커(108), 이미지의 중앙 영역에 특정 빈 식별자(106), 그리고 빈 식별자(106) 바로 위에 재고 물품 식별자를 포함할 수 있다. 이미지 처리 소프트웨어(210)는 특정 위치 마커(108) 및 이전에 할당된 물리적 위치를, 예컨대 행과 열 그리고 선반 좌표로 인식할 수 있다. 이미지 처리 소프트웨어(210)는 또한 빈 식별자(106)를 인식할 수 있고, 특정 이미지에서 위치 마커(108)와 빈 식별자(106) 사이의 상대적인 간격에 기초하여 재고 물품이 이전에 자신에게 할당된 물리적 위치에 있는지를 판정할 수 있다. 이미지 처리 소프트웨어(210)는 또한 물품 식별자를 인식하고, 대응하는 물품이 그에 할당된 정확한 상자 및 물리적 위치에 있는지를 판정할 수 있다. 이 물리적 위치는 물품이 처음 도착하여 물품 처리 시설(100)에 보관될 때 그 물품에 최초로 할당된 위치 또는 물품이 이동된 것으로 알려진 후속 위치에 대응할 수 있다.
그러나, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 또한 인식된 특정 물품이 잘못 배치되었다고 판단할 수도 있는데, 이는 재고 배치의 데이터베이스 모델과 실제 이미지 데이터에 의해 결정된 실제 재고 배치 사이에 차이가 있음을 의미한다. 또한, 일부 예들에서, 이미지 처리 소프트웨어(210)는, 그 식별 표시가 처리를 위해 이용 가능한 이미지들 중 어느 것에서도 보이지 않을 수 있기 때문에, 주어진 재고 물품을 인식할 수 없을 수도 있다. 식별 표시는 소실되거나 단순히 카메라의 시야에서 가려질 수도 있다. 식별 표시는 또한 재고 취급 시설(100)로 발송되어 처리되는 중에 또는 그 이후에 손상되었을 수도 있다.
따라서, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 이미지 데이터의 분석 결과를 데이터베이스(208)에 제공할 수 있다. 이들 결과는 재고 물품 리스트 및 각 물품의 물리적 위치와 같은 재고 취급 시설(100)에서의 실제 재고 배치의 3차원 모델을 포함할 수 있다. 실제 배치와 데이터베이스 배치 사이의 차이는 일 실시예에서 이미지 배치 소프트웨어(210)에 의해 기록(log)될 수 있다. 다른 실시예에서는, 다른 소프트웨어 애플리케이션이 이러한 차이를 기록할 수 있다. 예를 들어, 주문을 정리하기 위해 따라야 할 다수의 피킹 에이전트(114)에 대한 최적 경로를 정상적으로 결정하는 경로 최적화 소프트웨어(212)가 데이터베이스 재고 모델과 이미지 기반 재고 모델 간의 비교를 수행하여 재고 차이를 식별할 수도 있다.
도 3은 개시된 실시예에 따른, 3차원 물리적 재고 배치 모델을 생성하기 위한 방법(300)을 나타내는 흐름도이다. 이 방법은 일반적으로 전술한 시스템의 동작을 따를 수 있으며, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되어 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어 세트로서 구현될 수 있다. 302에서, 이 방법은 임의의 수의 카메라로부터 획득된 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 이미지 데이터는 또한 이미지를 제공한 각 카메라의 위치 및 방향에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 각 카메라의 유형이 기록될 수 있어, 이미지의 기하학적 프로세싱이 그 시야 및 초점 길이와 같은 관련 촬영 시스템의 알려진 광학적 특성을 보상할 수도 있다.
단계(304)에서, 이 방법은 임의의 수의 재고 물품에 대한 식별 표시 및 임의의 수의 위치 마커(108) 및/또는 빈 식별자(106)를 인식할 수 있다. 단계(306)에서, 이 방법은 재고 물품의 위치를 재고 취급 시설(100)에 대한 식별 표시의 알려진 위치와 관련시킬 수 있다. 즉, 재고 취급 시설(100)은 최초로 설립되었을 때 임의의 수의 위치 마커(108)의 위치가 기록되고 저장되었을 수 있다. 빈 식별자(106)는 고정된 위치 할당을 가질 수도 있고, 또는 재고 취급 시설(100) 내에서 후속적으로 할당된 위치로 이동되도록(이 또한 기록되고 저장됨) 허용될 수도 있다. 308에서, 이 방법은 재고 물품의 상대적인 위치를 획득된 이미지 데이터 내의 다양한 종류의 알려진 기준 포인트의 위치와 비교하여, 이미지 데이터로부터 절대적인 재고 물품 위치를 결정할 수 있다.
310에서, 이 방법은 이미지 데이터에 기초한 실제 재고 물품 배치 모델을 데이터베이스에 저장된 '적절한' 재고 모델의 모델과 비교할 수 있다. 데이터베이스 모델은 물품 보관 및 제거를 기반으로 재고가 어떻게 배치되어야 하는지를 설명하며, 이상적인 경우, 이 모델은 항상 정확하다. 그러나 차이가 있을 수도 있다. 312에서, 이 방법은 조정되어야 할 재고 배치의 차이를 식별할 수 있다. 이 방법은 미리 결정된 임계 값 이하의 위치 차를 무시할 수 있는데, 이는 특별한 의미가 있는 정도는 아니기 때문이다.
도 4는 개시된 실시예에 따른, 데이터베이스와 실제 재고 배치 사이의 차이를 식별하고 수정 조치를 결정하는 방법(400)을 나타내는 흐름도이다. 이 방법은 이전의 도면의 동작(312)에 관한 보다 상세하게 설명한다. 특정 유형의 차이는 재고를 관리하기 위한 특정 시정 조치로 이어질 수 있다.
402에서, 이 방법은 데이터베이스 재고 배치가 실제 재고 배치에서 발견되지 않은 물품을 갖는지, 즉, 보여야 할 물품이 보이지 않고 누락되었는지를 판정할 수 있다. 누락되었다면, 404에서, 이 방법은 소실된 물품을 찾기 위해 최근에 촬영되지 않은 재고 취급 시설(100)의 특정 영역을 기록할 수 있다. 이 방법은 또한 이미지가 소실되었거나, 손상되었거나, 부분적으로 식별 가능한 표시를 갖는 물품에 대한 이미지를 검사할 수 있다.
단계(406)에서, 이 방법은 실제 재고 배치가 데이터베이스 배치에 없는 물품을 갖는지, 즉, 식별 가능한 물품이 이미지 데이터에 존재하지만 데이터베이스에는 일치하는 물품이 없는지를 판정할 수 있다. 그러한 물품이 있다면, 방법(408)은 피킹 에이전트(114)에 의한 추가 검토를 위해 이들 부가적인 물품(extraneous item)을 기록할 수 있다. 일부 경우에, 인식된 식별 표시가 부정확할 수 있는데, 이는 이미지 처리 소프트웨어(210)의 에러 및/또는 식별 표시의 손상 또는 마모 또는 식별 표시의 부적절한 교체로 인한 것일 수 있다. 경우에 따라, 포장 및 발송을 위해 재고 물품이 이동된 후에 식별 표시가 있는 빈 컨테이너가 선반에 남아있는 문제가 있을 수도 있다.
410에서, 이 방법은, 재고 물품들의 위치 외에, 실제 재고 목록 배치가 데이터베이스 배치와 일치하는지를 판정할 수 있다. 즉, 재고 취급 시설(100)의 전체 내용은 정확하지만, 물품들이 잘못 배치되어 있을 수도 있다. 그렇다면, 단계(412)에서 이 방법은 후속하는 위치 변경을 위해 잘못 배치된 물품을 기록한다.
종래의 재고 취급 시설에서는, 이러한 차이를 확인하고 수정하기 위해 주기적인 정지 및 전체 재고 검토가 착수될 수 있다. 이러한 비생산적인 시간은 비용이 많이 들고 비효율적이며 물품 제공업체와 고객 모두에게 유해하다. 본 발명자는 기존의 피킹 에이전트(114)가 정상적인 피킹 작업을 수행하는 동안 이러한 차이를 개선하는 것이 더 나은 해결책임을 깨달았다.
예를 들어, 어느 피킹 에이전트(114)가 특정 경로를 가로지르는 동안 특정 물품을 피킹하는지를 판정하는 경로 최적화 소프트웨어(212)가 이제 전체 목적을 수정할 수 있다. 경로 최적화 소프트웨어(212)는 피킹 효율을 최적화하는 대신에, 이제 통상적인 라운드 동안 피킹 에이전트(114)에 의해 취해질 수 있는 수정 재고 관리 조치를 포함할 수 있다. 따라서, 재고 취급 시설(100)의 영역이, 소실된 물품의 위치를 찾아내는 것과 같이 갱신된 이미지 데이터를 제공할 수 있도록 최근에 촬영되지 않았다면, 경로 최적화 소프트웨어(212)가 그 영역 부근의 물품을 피킹할 피킹 에이전트(114)를 선택하여 피킹 에이전트(114)에게 이미지 데이터를 수집하는 추가 작업을 할당할 수 있다.
피킹 에이전트(114)가 어떻게든 그 영역을 지나치도록 예정되어 있으면, 새로운 작업에 지연이 더해지지 않는다. 피킹 에이전트(114)가 인접 영역을 지나치도록 예정되어 있으면, 새로운 작업은 약간의 지연만 더해지는 대신에, 피킹 에이전트는 최적 루트보다 약간 긴 경로를 따른다. 피킹 에이전트(114)가 항상 활성인 카메라를 착용하고 있으면, 피킹 에이전트(114)는 새로운 작업의 할당을 인식하지도 못할 수 있다. 그러나, 피킹 에이전트(114)는 미인식 물품에 대한 손상되었거나 또는 부분적으로 눈에 보이는 식별 표시를 확인하는 것과 같이, 새로운 작업의 세부 사항에 대해 경고받을 수 있다.
마찬가지로, 부가적인 물품이 이미지 데이터에서 검출되었지만 데이터베이스 모델에 상응하는 물품이 없다면, 경로 최적화 소프트웨어(212)는 부근의 정규 작업을 할당받은 피킹 에이전트(114)에게 수정 재고 관리 조치를 할당할 수 있다. 피킹 에이전트(114)는, 예를 들어 재고 물품이 피킹된 후에 남아있을 수 있는 빈 컨테이너를 확인하도록 경고받을 수 있다. 피킹 에이전트(114)는 또한 이미지 처리 소프트웨어가 에러를 일으킨 경우에, 부가적인 물품에 대한 식별 표시를 검증하도록 요청받을 수 있다. 이전처럼, 이 새로운 작업은 피킹 에이전트(114)에 의해 수행되는 통상적인 작업에 거의 별다른 노력을 더하지 않을 수도 있지만, 로그된 차이를 조사하기 위해 다른 개인을 필요로 하지 않을 수도 있다.
도 5a는 개시된 실시예에 따른, 증강 현실 디스플레이(500)의 개략도이다. "증강 현실"이라는 용어는 오버레이(overlay)로 제공되는 추가적인 시각적 정보를 갖는 물리적 영역의 직접적인 뷰를 의미할 수 있다. 착용식 헤드업 디스플레이는 통상의 뷰 및 디스플레이된 어그멘테이션(displayed augmentation)을 포함하는 혼합된 시각 필드를 사용자에게 제공하는 안경 또는 고글의 형태를 취할 수 있다. 이러한 디스플레이는 위치 센서 및 방향 센서를 포함하여, 직접 뷰와 매끄럽고(seamless) 조율된 오버레이를 제공하는 것을 도울 수 있다.
다른 유형의 증강 현실 장비가 알려져 있으며, 예를 들어 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰 또는 PDA(personal digital assistant)를 포함할 수 있다. 장비는 디스플레이(500) 상에, 예를 들어, 피킹 에이전트(114)가 따라야 할 경로의 맵, 피킹될 물품 및 이들의 식별자의 리스트뿐만 아니라, 피킹 에이전트(114)가 특정 작업을 완료하는데 할당된 시간을 나타낼 수 있다. 장비는 또한, 피킹될 각 물품이 데이터베이스 재고 모델에 따라 위치할 것으로 추정되는 좌표의 리스트 및/또는 피킹될 각 물품이 이미지 기반 재고 모델에 따라 실제로 위치되는 좌표의 리스트를 나타낼 수 있다. 장비는 또한 다른 작업에 추가되는 수정 재고 관리 조치를 피킹 에이전트(114)에게 경고할 수 있다.
이 예에서, 디스플레이(500)는 아마도 다수의 선반, 상자, 위치 식별자 및 재고 물품을 포함하는 저장 영역의 일부분의 뷰를 나타낼 수 있다. 디스플레이(500)는 디스플레이를 사용하거나 착용하고 있는 피킹 에이전트(114)가 피킹될 물품(본 명세서에서는 타겟 물품(502)이라고 함)을 식별하는데 도움이 되는 오버레이를 또한 제공할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(500)는 특정 타겟 물품(502)이 픽업될 것으로 피킹 에이전트(114)가 결정하는 것을 돕도록 표시되는 원, 단어 "타겟 물품(TARGET ITEM)" 및 화살표를 생성할 수 있다. 타겟 물품(502)은 상자 안에 있는 것으로 도시되어 있지만, 타겟 물품(502)은 재고 취급 시설(100) 내의 임의의 위치에 있을 수 있기 때문에 본 개시는 이에 한정되지 않는다.
도 5b는 개시된 실시예에 따른 증강 현실 디스플레이(510)의 개략도이다. 이 디스플레이는, 수정 재고 관리 액션이 피킹 에이전트(114)에 할당되고, 피킹 에이전트가 다른 작업의 과정에서 이 수정 재고 관리 액션을 수행하는 것을 돕는 오버레이가 나타나 있다는 점에서, 도 5a와 상이하다. 이 경우, 이미지 데이터는 데이터베이스 재고 모델에는 있지만 잘못 배치되어 있는 비타겟(non-target) 물품(504)을 포함한다.
따라서, 경로 최적화 소프트웨어(212)는 재배치되어야 할 비타겟 물품(504)을 기록하였다. 그러나, 실시예는, 직원을 보내 비타겟 물품(504)을 이동시키거나 또는 전체 재고 목록의 검토를 수행하기 위해 피킹 작업을 중지시키는 대신에, 수정 재고 관리 조치를 포함하도록 피킹 에이전트(114)에 할당된 작업을 수정할 수 있다. 경로 최적화 소프트웨어(212)는 잘못 배치된 물품(비타겟 물품(504))이 피킹되어야 하는 타겟 물품(이 예에서는 타겟 물품(502)) 근처에 있다고 판정할 수 있고, 따라서 타겟 물품을 피킹하는 작업을 하도록 지정된 피킹 에이전트(114)에게 재배치 작업을 할당할 수 있다.
수정 재고 관리 조치는 이 특정 피킹 에이전트(114)에 대해 상대적으로 약간의 부가적인 부담을 줄 수 있다. 수정 재고 관리 조치는 피킹 에이전트(114)가 "도중에(along the way)" 또는 일상의 피킹 동작을 수행하는 동안에 수행하기가 쉽다. 디스플레이(510)는 오더 풀필먼트에 대한 재배치를 위해 피킹될 비타겟 물품(504)을 식별하는데 도움을 주는 오버레이를 제공할 수 있다. 이 경우, 디스플레이(510)는 비타겟 물품(504)에 대해 "잘못 배치된 물품(MISPLACED ITEM)", 화살표, 음영 원 및 음영을 생성할 수 있다. 디스플레이(510)는, 예를 들어, 플래싱(flashing) 및/또는 컬러 오버레이(colored overlay)를 포함하는 공지된 물품 하이라이팅 수단을 사용할 수 있다.
다른 예에서, 증강 현실 디스플레이는 획득된 이미지 데이터를 업데이트할 필요가 있는 재고 취급 시설(100)의 영역을 표시할 수 있고, 또는 피킹 에이전트(114)가 다른 피킹 에이전트(114) 또는 다른 장애물과의 충돌을 피하기 위해 따르는 대체 경로를 나타낼 수 있다. 장애물은 누출된 액체, 깨진 물품, 정지된 자동 피킹 에이전트 및 기타 파편과 같은 안전 위험 요소를 포함할 수 있다. 디스플레이는 또한, 피킹 에이전트(114)에 의해 보일 경우 피킹 에이전트(114)에 의해 보다 선명한 카메라 뷰로 재배향될 필요가 있는 누락된 물품에 대한 식별 표시를 기록할 수 있다. 또한, 디스플레이는 파손된 또는 부분적으로 판독 가능한 식별 표시가 있는 물품을 나타낼 수 있어, 피킹 에이전트(114)가 그러한 물품의 라벨을 재지정하거나 제거할 수 있다.
도 6은 개시된 실시예에 따른, 수정 재고 관리 조치를 실행하기 위한 방법(600)을 나타내는 흐름도이다. 단계(602)에서, 이 방법은 피킹 에이전트(114)가 타겟 물품을 피킹하고 도중에 비타겟 물품에 대한 수정 재고 관리 조치를 취하기 위한 조합된 최적 경로를 발견할 수 있다. 경로 찾기 계산은 경로 최적화 소프트웨어(212) 또는 다른 프로그램을 사용하여 수행될 수 있다.
604에서, 이 방법은 조합된 최적 경로 및 피킹 및 수정 재고 관리 명령을 피킹 에이전트(114)에게 제공할 수 있다. 이 방법은 또한 인간 피킹 에이전트(114)에 의해 사용될 수 있는 휴대용 헤드업 장치에 나타내기 위한 오버레이를 생성할 수도 있고, 또는 이 방법은 피킹 및 수정 조치 정보를 전달하기 위해 보다 통상적 인 장치를 사용할 수도 있다.
그 다음에, 피킹 에이전트는 할당된 피킹 작업을 수행하고 도중에 다양한 수정 재고 조치를 수행할 수 있다. 606에서, 이 방법은 피킹 에이전트(114)에게 더 많은 이미지 데이터를 획득하도록 그리고/또는 지정된 비타겟 물품을 재배향하도록 지시할 수 있다. 608에서, 이 방법은 피킹 에이전트(114)에게 비타겟 물품의 식별 표시를 대체하고/하거나 무게를 확인하여 비어있는 컨테이너가 오류로 남아있는지를 판정하도록 지시할 수 있다.
610에서, 이 방법은 피킹 에이전트(114)에게 비타겟 물품을 재고 취급 시설(100)의 다른 위치로 재배치하도록 지시할 수 있다. 일례에서, 보관 영역 내의 특정 선반 또는 상자와 같은 비타겟 물품에 대한 특정 목적지가 특정될 수 있다. 다른 예에서, 모든 잘못 배치된 물품은 후속 처리를 위해 공통의 재분류 영역으로 이동될 수 있으며, 이는 그 방향으로 진행하여 픽업 작업을 수행할 수 있는 다른 피킹 에이전트(114)에 의해 새로운 위치로 이송되는 것을 포함한다.
또한, 이 방법은 피킹 에이전트(114)에게 재고 취급 시설(100) 내의 다른 위치로 비타겟 물품을 재배치하여 동작들을 동적으로 최적화하는 것을 돕도록 지시할 수 있다. 예를 들어, 손상된 조명 때문에 재고 취급 시설(100)의 일부가 너무 어두워서 카메라 및 인간 피킹 에이전트(114)가 작동할 수 없으면, 그 영역 근처의 재고는 시간이 지남에 따라 더 밝은 조명 영역으로 이동될 수 있다. 유사하게, 다른 유지 보수 작업이 요구되거나, 혼잡 영역이 식별되면, 피킹 에이전트(114)는 타겟 물품에 대한 피킹 동작 동안 비타겟 물품을 이동시킬 수 있다.
또한 물품은 재고 취급 시설(100)의 전체적인 운영을 향상시키기 위해 재배치될 수 있다. 예를 들어, 인기있는 재고 물품을 포장 영역에 더 가깝게 이동할 수 있다. 한 주문에서 종종 함께 구입되는 다른 재고 물품을 서로 가까이에 보관할 수 있어, 특정 피킹 에이전트(114)가 한 번의 이동으로 이들 물품을 피킹할 수 있다.
물품들의 재배치는 또한 혼잡 구역을 가로지르는 피킹 에이전트들(114) 사이의 충돌을 방지하는 것을 도울 수 있다. 혼잡 영역은 피킹 에이전트(114)가 따르는 실제 경로의 관찰과 제공된 최적 경로로부터 관찰된 편차에 의해 결정될 수 있다. 혼잡 영역은 피킹 시간에 영향을 미칠 수 있으므로, 잘못 놓인 물품이 없는 경우에도 재배치가 유리할 수 있다. 따라서, 신중하게 계획된 물품의 재배치는 재고 취급 시설(100)이 보다 자기 조직화되도록 도울 수 있다.
612에서, 이 방법은 수정 재고 관리 조치를 구현하는 것과 관련된 추가 작업을 수행하면서 피킹 생산성을 최대화하기 위한 인센티브를 인간 피킹 에이전트(114)에게 제공할 수 있다. 일례로, 오류없이 시간당 피킹된 물품의 수와 같은, 소정의 피킹 생산성 측정치를 충족시키는 것에 대해 보너스가 지급될 수 있다. 또 다른 예에서는, 피킹 에이전트의 과거 피킹 생산성 측정치의 감소 없이 수정 재고 관리 조치를 수행하는 것에 대해 보너스가 지급될 수 있다.
일례에서, 인간 피킹 에이전트(114)에게 인센티브를 제공하는 프로세스는 조합된 피킹 및 수정 작업을 게임으로 처리하는 것을 포함할 수 있다. 상대적으로 반복적인 작업에 대한 인간의 주의와 동기를 유지하는 것은 어려울 수 있지만, 피킹 에이전트(114)는 게임 시나리오에서 포인트를 얻기 위해 서로 경쟁할 수 있다. 조합된 피킹 및 수정 조치를 취하기 위한 피킹 에이전트(114) 간의 경쟁은 생산성을 증가시키는데 도움을 줄 수 있다. 다른 피킹 에이전트(114)는 서로의 진행 상황을 모니터링하거나 팀을 형성하여 팀 단위로 작업 완료를 장려할 수도 있다.
방법은 웨어하우징 시나리오로 설명되지만 본 개시는 그렇게 제한되지는 않는다. 예를 들어, 경비원이 지정된 영역을 정기적으로 순찰하는 동안 이미지 데이터를 수집할 수 있으며, 그 결과의 이미지 기반 재고 모델은 조치되어야 할 수 있는 방치된 패키지를 발견할 수 있다. 이러한 방치된 패키지는 보안 위험으로 평가될 수도 있고/또는 단순히 분실물이 검색될 수 있는 보안 영역으로 이동될 수 있다. 마찬가지로, 이미지 데이터가 비어 있어야 하는 건물에 실제로 침입자가 있다고 나타낼 수 있다. 이러한 침입자의 이미지는 위치 데이터와 함께 경비원에게 전달되어 그들을 추적하는 것을 도울 수 있다.
유사하게, 건물 검사원이 건물을 통과하여 이동하면서 이미지 데이터를 수집할 수 있으며, 결과의 이미지 기반 모델을 통해 건물 전체가 촬영되었음을 확인할 수 있다. 후속 검사는 이전 이미지 데이터와 비교할 수 있는 이미지 데이터를 산출하여 변경 사항이 건물에 발생했는지 여부를 판단한다. 그러한 변경에 의해 이후의 유지 보수 관련 시정 조치를 내릴 수 있다.
이와 같이, 본 명세서에 개시된 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품은 물리적 재고의 관리 효율성을 향상시킬 수 있다. 따라서, 본원에서 논의된 하나 이상의 방법은 잘못 배치된 재고 물품을 추적하기 위한 추가 인력에 대한 필요성을 제거할 수도 있고, 오더 풀필먼트 센터가 생산성 작업을 중단하여 전체 재고 및 실제 배치의 검토를 수동으로 수행할 필요성을 제거할 수도 있다. 또한, 실제 재고 배치의 이미지 데이터를 수집하는 카메라를 사용함으로써 시스템 내의 하나 이상의 장치에 의해 사용되는 컴퓨팅 리소스를 감소시키는 기술적 효과를 가질 수 있다. 이러한 컴퓨팅 리소스의 예로는 프로세서 사이클, 네트워크 트래픽, 메모리 사용량, 저장 공간 및 전력 소비가 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 예를 들어, 실제 재고 배치의 정확한 모델을 사용하면, 재고 취급 시설은 오더 풀필먼트뿐만 아니라 다양한 수정 재고 관리 조치 구현을 위해 최적의 피킹 에이전트 라우팅을 보다 쉽게 결정할 수 있다.
일례에서, 물리적 재고를 동적으로 관리하는 방법은 이미지 데이터로부터 재고 물품 배치의 3차원 모델을 실질적으로 실시간으로 구축하는 단계와, 피킹 에이전트에 대한, 피킹될 타겟 물품 및 타겟 물품으로의 경로를 지정하는 단계를 포함할 수 있다. 피킹 에이전트는 타겟 물품을 피킹하는 동안 수정 재고 관리 액션을 수행할 수 있다.
다른 예에서, 물리적 재고를 동적으로 관리하는 시스템은 재고 물품 배치의 3차원 모델을 실질적으로 실시간으로 구축하기 위해 이미지 데이터를 획득하는 다수의 카메라와, 피킹될 지정된 타겟 물품으로의 지정된 경로를 따르는 피킹 에이전트와, 타겟 물품을 피킹하는 동안 피킹 에이전트에 의해 수행되는 수정 재고 관리 액션을 결정하는 데이터베이스를 포함할 수 있다.
또 다른 예에서, 컴퓨터 판독가능한 하드웨어 매체는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 경우에, 물리적 재고를 동적으로 관리하는 동작들을 수행할 수 있는 프로그램 명령어를 저장할 수 있다. 이들 동작들은 이미지 데이터로부터 재고 물품 배치의 3차원 모델을 실질적으로 실시간으로 구축하는 것과, 피킹 에이전트에 대한, 피킹될 타겟 물품 및 타겟 물품으로의 경로를 지정하는 것을 포함할 수 있다. 피킹 에이전트는 타겟 물품을 피킹하는 동안 수정 재고 관리 액션을 수행할 수 있다.
모듈, 컴포넌트 및 로직
특정 실시예는 본 명세서에서 로직 또는 다수의 컴포넌트, 모듈 또는 메커니즘을 포함하는 것으로 설명된다. 컴포넌트는 특정 동작을 수행할 수 있는 유형의 단위이며 특정 방식으로 구성 또는 정렬될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예컨대, 독립형, 클라이언트 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 컴포넌트(예컨대, 프로세서 또는 프로세서 그룹)는 소프트웨어(예컨대, 애플리케이션 또는 애플리케이션 부분)에 의해 본 명세서에 기술된 특정 동작을 수행하도록 동작하는 컴포넌트로서 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴포넌트는 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 컴포넌트는 특정 동작을 수행하도록 영구적으로 구성되는 전용 회로 또는 로직(예컨대, 특수 목적 프로세서)을 포함할 수 있다. 컴포넌트는 또한 특정 동작을 수행하기 위해 소프트웨어에 의해 일시적으로 구성되는 프로그램 가능 로직 또는 회로(예컨대, 범용 프로세서 또는 다른 프로그램 가능 프로세서 내에 포함됨)를 포함할 수 있다. 컴포넌트를 기계적으로, 전용 및 영구적으로 구성된 회로로, 또는 일시적으로 구성된 회로(예컨대, 소프트웨어에 의해 구성됨)로 구현할지에 대한 판단은 비용 및 시간 고려 사항에 의해 결정될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
따라서, "컴포넌트"라는 용어는 물리적으로 구성되거나, 영구적으로 구성되거나(예컨대, 하드 와이어드) 또는 특정 방식으로 작동하고/하거나 본 명세서에 개시된 특정 동작을 수행하도록 일시적으로 구성된(예컨대, 프로그래밍된) 엔티티인 유형의 엔티티를 포함하는 것으로 이해해야 한다. 컴포넌트들이 일시적으로 구성되는(예컨대, 프로그래밍되는) 실시예들을 고려하면, 컴포넌트들 각각은 어느 한 시점에서 구성되거나 인스턴스화될 필요가 없다. 예를 들어, 컴포넌트가 소프트웨어를 사용하여 구성된 범용 프로세서를 포함하는 경우, 범용 프로세서는 상이한 시간에 각각의 상이한 컴포넌트로서 구성될 수 있다. 따라서, 소프트웨어는, 예를 들어 한 시점에 특정 컴포넌트를 구성하고 다른 시점에 다른 컴포넌트를 구성하도록 프로세서를 구성할 수 있다.
컴포넌트는 다른 컴포넌트에 정보를 제공하고 다른 컴포넌트로부터 정보를 수신할 수 있다. 따라서, 상술한 컴포넌트들은 통신 가능하게 결합된 것으로 간주될 수 있다. 다수의 그러한 컴포넌트가 동시에 존재하는 경우, 컴포넌트를 연결하는 신호 전송(예컨대, 적절한 회로 및 버스를 통해)을 통해 통신이 달성될 수 있다. 다수의 컴포넌트가 상이한 시간에 구성되거나 인스턴스화되는 실시예에서, 그러한 컴포넌트들 사이의 통신은, 예를 들어, 다수의 컴포넌트가 액세스하는 메모리 구조에서의 정보의 저장 및 검색을 통해 달성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 컴포넌트는 동작을 수행하고, 그 동작의 출력을 통신 가능하게 결합된 메모리 장치에 저장할 수 있다. 그러면, 다른 컴포넌트가 나중에 메모리 장치에 액세스하여 저장된 출력을 검색하고 처리할 수 있다. 컴포넌트는 또한 입력 또는 출력 장치와 통신을 개시할 수 있고, 리소스(예컨대, 정보의 모음)에 대해 동작할 수 있다.
본 명세서에 설명된 예시적인 방법의 다양한 동작은, 적어도 부분적으로, 관련 동작을 수행하도록 (예컨대, 소프트웨어에 의해)일시적으로 구성되거나 영구적으로 구성된 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 그러한 프로세서는, 일시적으로 또는 영구적으로 구성되든지간에, 하나 이상의 동작 또는 기능을 수행하도록 동작하는 프로세서 구현 모듈을 구성할 수 있다. 본 명세서에 언급된 모듈들은 일부 실시예에서 프로세서 구현 모듈들을 포함할 수 있다.
유사하게, 본 명세서에서 설명된 방법들은 적어도 부분적으로 프로세서로 구현될 수 있다. 예를 들어, 방법의 동작 중 적어도 일부는 하나 이상의 프로세서 또는 프로세서 구현 모듈에 의해 수행될 수 있다. 일부 동작의 수행은 단일 머신 내에 있을 뿐만 아니라 여러 시스템에 배치된 하나 이상의 프로세서 사이에 분산될 수 있다. 일부 예시적인 실시예에서, 프로세서 또는 프로세서들은 단일 위치(예컨대, 가정 환경, 사무실 환경 또는 서버 팜)에 위치할 수도 있는 반면, 다른 실시예에서는 프로세서가 다수의 위치에 걸쳐 분산될 수 있다.
하나 이상의 프로세서는 "클라우드 컴퓨팅" 환경에서 또는 SaaS(software as a service)에서 관련 작업의 성능을 지원하도록 동작할 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부 동작은 컴퓨터(프로세서를 포함하는 머신의 예)의 그룹에 의해 수행될 수 있으며, 이들 동작은 네트워크(예컨대, 인터넷) 및 하나 이상의 적절한 인터페이스(예컨대, 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API))를 통해 액세스가능하다.
전자 장치 및 시스템
예시적인 실시예는 디지털 전자 회로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예시적인 실시예들은 컴퓨터 프로그램 제품, 예를 들어, 프로그램 가능블 프로세서, 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터와 같은 데이터 처리 장치에 의해 실행되거나 또는 이들의 동작을 제어하도록 머신 판독가능 저장 매체와 같은 정보 캐리어에 유형적으로 구현된 컴퓨터 프로그램 제품을 사용하여 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 컴파일되거나 해석된 언어를 포함하여 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며 독립형 프로그램이나 모듈, 서브 루틴 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 비롯한 임의의 형태로 사용될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터에서 또는 한 사이트에서 여러 대의 컴퓨터에서 실행되거나 여러 사이트에 분산되어 통신 네트워크로 상호 연결되도록 사용될 수 있다.
예시적인 실시예에서, 동작들은 입력 데이터를 조작하고 출력을 생성함으로써 기능을 수행하기 위해 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로그램 가능 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 방법 동작은 또한 예를 들어, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 또는 주문형 집적 회로(ASIC)와 같은 특수 목적의 논리 회로에 의해 수행될 수 있으며, 예시적인 실시예의 장치는 이러한 특수 목적의 논리 회로로 구현될 수 있다.
컴퓨팅 시스템은 클라이언트와 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있으며 일반적으로 통신 네트워크를 통해 상호작용한다. 클라이언트와 서버의 관계는, 제각기의 컴퓨터에서 실행되며 서로 클라이언트-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램에 의해 발생한다. 프로그램 가능 컴퓨팅 시스템을 이용하는 실시예에서, 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처 모두가 고려될 필요가 있음을 이해할 것이다. 구체적으로, 특정 기능을 영구적으로 구성된 하드웨어(예컨대, ASIC), 일시적으로 구성된 하드웨어(예컨대, 소프트웨어 및 프로그래머블 프로세서의 조합), 또는 영구적으로 그리고 일시적으로 구성된 하드웨어의 조합으로 구현할지의 여부에 대한 선택은 설계상의 선택일 수 있다. 다음은 다양한 예시적인 실시예에서 이용될 수 있는 하드웨어(예컨대, 머신) 및 소프트웨어 아키텍처이다.
예시적인 3-계층 소프트웨어 아키텍처 예
일부 실시예에서, 기술된 방법은 3-계층 아키텍처 패러다임 하에서 설계된 분산 또는 비분산 소프트웨어 애플리케이션 중 하나를 사용하여 구현될 수 있다. 이 패러다임 하에서 컴포넌트 또는 모듈을 인스턴스화하거나 구성하는 컴퓨터 코드(또는 소프트웨어)의 다양한 부분은 이러한 세 가지 계층 중 하나 이상에 속하는 것으로 분류될 수 있다. 일부 실시예는 인터페이스(예컨대, 인터페이스 계층)로서 제1 계층을 포함할 수 있다. 또한, 제2 계층은 인터페이스 레벨을 통해 입력된 데이터의 애플리메이션 처리를 수행하는 논리(또는 애플리케이션) 계층일 수 있다. 논리 계층은 이러한 처리 결과를 인터페이스 계층 및/또는 백엔드 또는 저장 계층에 전달할 수 있다. 논리 계층에 의해 수행되는 처리는 특정 규칙 또는 전체적으로 소프트웨어를 관리하는 프로세스와 관련될 수 있다. 제3 저장 계층은 영구 저장 미디어 또는 비 영구 저장 미디어일 수 있다. 경우에 따라 이들 계층 중 하나 이상이 다른 계층으로 축소되어 2-계층 아키텍처 또는 1-계층 아키텍처가 될 수도 있다. 예를 들어, 임베디드 데이터베이스가 있는 소프트웨어 애플리케이션의 경우와 같이 인터페이스 및 논리 계층이 통합되거나 논리 및 저장 계층이 통합될 수도 있다. 3-계층 아키텍처는 하나의 기술 또는 다양한 기술을 사용하여 구현될 수 있다. 예시적인 3-계층 아키텍처 및 이를 구현하는 기술은, 예를 들어 독립형 시스템으로서 동작하거나 서버-클라이언트, 피어-투-피어, 분산형 또는 다른 적절한 구성으로 동작하는 하나 이상의 컴퓨터 시스템상에서 실현될 수 있다. 또한, 이들 3 개의 계층은 하나 이상의 컴퓨터 시스템 사이에 여러 컴포넌트로서 분산될 수 있다.
컴포넌트
예시적인 실시예는 전술한 계층을 포함할 수 있고, 이들 계층의 구성에 대한 프로세스 또는 동작은 컴포넌트로서 구현될 수 있다. 다수의 이들 컴포넌트의 공통점은 데이터를 생성하고, 사용하고 및 조작할 수 있는 능력이다. 컴포넌트들 및 각 컴포넌트와 관련된 기능은 독립형, 클라이언트, 서버 또는 피어 컴퓨터 시스템의 일부를 구성할 수 있다. 다양한 컴포넌트들은 필요에 따라 컴퓨터 시스템에 의해 구현될 수 있다. 이들 컴포넌트는 객체 지향 컴퓨터 언어로 작성된 소프트웨어를 포함할 수 있으며, 따라서 VCL(Visual Component Library), CLX(Component Library for Cross Platform), Java Beans(JB), EJB(Java Enterprise Beans), COM(Component Object Model), DCOM(Distributed Component Object Model) 또는 기타 적절한 기법을 사용하여 컴포넌트 지향 또는 객체 지향 프로그래밍 기술을 구현할 수 있다.
이들 컴포넌트를 위한 소프트웨어는 (예컨대, 다양한 API를 통해) 다른 컴포넌트들과의 통신 결합을 할 수 있고, 하나의 완전한 서버, 클라이언트 및/또는 피어 소프트웨어 애플리케이션으로 컴파일될 수 있다. 또한, 이들 API는 분산 컴퓨팅 컴포넌트로서 다양한 분산 프로그래밍 프로토콜을 통해 통신할 수 있다.
분산 컴퓨팅 컴포넌트 및 프로토콜
일부 예시적인 실시예는 분산 컴퓨팅 환경 전반에 걸쳐 있는 전술한 컴포넌트들 중 하나 이상을 분산 컴퓨팅 컴포넌트로서 구현하는데 사용되는 원격 프로시저 콜을 포함할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스 컴포넌트(예컨대, 인터페이스 계층)는 논리 컴포넌트(예컨대, 논리 계층)를 포함하는 제2 컴퓨터 시스템으로부터 원격으로 위치하는 제1 컴퓨터 시스템의 일부를 형성할 수 있다. 이들 제1 및 제2 컴퓨터 시스템은 독립형, 서버-클라이언트, 피어-투-피어 또는 일부 다른 적절한 구성으로 구성될 수 있다. 컴포넌트에 대한 소프트웨어는 전술한 객체 지향 프로그래밍 기술을 이용하여 기록될 수 있으며, 동일한 프로그래밍 언어 또는 다른 프로그래밍 언어로 기록될 수 있다. 다양한 프로토콜은 다양한 컴포넌트가 이들 컴포넌트를 기록하는데 사용된 프로그래밍 언어에 관계없이 통신할 수 있도록 구현될 수 있다. 예를 들어, C++로 기록된 컴포넌트는 CORBA(Common Object Request Broker Architecture), SOAP(Simple Object Access Protocol) 또는 다른 적절한 프로토콜과 같은 분산 컴퓨팅 프로토콜을 사용하여 자바 프로그래밍 언어로 기록된 다른 컴포넌트와 통신할 수 있다. 일부 실시예는 OSI(Open Systems Interconnection) 모델 또는 데이터를 전송하기 위해 네트워크에서 사용되는 프로토콜을 정의하는 프로토콜/인터넷 프로토콜(TCP/IP) 프로토콜 스택 모델에서 설명된 다양한 프로토콜로 이들 프로토콜 중 하나 이상의 사용을 포함할 수 있다.
서버와 클라이언트 사이의 전송 시스템
예시적인 실시예들은 데이터를 전송하기 위해 네트워크에 의해 사용되는 프로토콜을 정의하기 위해 OSI 모델 또는 TCP/IP 프로토콜 스택 모델을 사용할 수 있다. 이들 모델을 적용함에 있어서, 서버와 클라이언트 사이 또는 피어 컴퓨터 시스템들 사이의 데이터 전송 시스템은, 예를 들어, 애플리케이션 계층, 전송 계층, 네트워크 계층, 데이터 링크 계층 및 물리 계층을 포함하는 5개의 계층을 포함할 수 있다. 소프트웨어의 경우, 컴포넌트를 인스턴스화하거나 구성하기 위해 3 계층 아키텍처를 갖는 다양한 계층(예컨대, 인터페이스, 논리 및 스토리지 계층)이 TCP/IP 프로토콜 스택의 애플리케이션 계층에 상주한다. TCP/IP 프로토콜 스택 모델을 사용하는 예시적인 구현에서, 애플리케이션 계층에 상주하는 애플리케이션으로부터의 데이터는 전송 계층에 상주하는 TCP 세그먼트의 데이터 로드 필드에 로딩된다. 이 TCP 세그먼트는 또한 원격으로 존재하는 수신 소프트웨어 애플리케이션에 대한 포트 정보를 포함한다. 이 TCP 세그먼트는 네트워크 계층에 상주하는 IP 데이터그램의 데이터 로드 필드에 로드된다. 다음으로, 이 IP 데이터그램은 데이터 링크 계층에 있는 프레임에 로드된다. 그 다음에, 이 프레임은 물리적 계층에서 인코딩되고, 데이터는 인터넷, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network) 또는 일부 다른 적절한 네트워크와 같은 네트워크를 통해 전송된다. 일부 경우에 인터넷은 네트워크들의 네트워크를 지칭한다. 이들 네트워크는 전술한 TCP/IP 및 ATM(Asynchronous Transfer Mode), SNA(Systems Network Architecture), SDI(Serial Digital Interface) 또는 기타 적절한 프로토콜을 비롯한 데이터의 교환을 위한 다양한 프로토콜을 사용할 수 있다. 이들 네트워크는 다양한 토폴로지(예컨대, 스타 토폴로지) 또는 구조 내에 구성될 수 있다.
실시예는 특정 예시적인 실시예를 참조하여 설명되었지만, 실시예의 더 넓은 범위로부터 벗어나지 않고도 이들 실시예에 대해 다양한 수정 및 변경이 이루어질 수 있음이 명백할 것이다. 따라서, 명세서 및 도면은 제한적인 의미라기보다는 예시적인 것으로 간주되어야 한다. 본 명세서의 일부를 형성하는 첨부 도면은 본 발명의 대상이 실시될 수 있는 특정 실시예를 설명하기 위한 것이지 제한하는 것은 아니다. 도시된 실시예는 당업자가 본 명세서에 개시된 교시를 실시할 수 있도록 충분히 상세하게 설명된다. 다른 실시예가 이용되고 도출될 수 있으며, 따라서 본 개시의 범위를 벗어나지 않고 구조적 및 논리적 대체 및 변경이 이루어질 수 있다. 그러므로, 본 발명의 상세한 설명은 제한적인 의미로 받아들여서는 안 되며, 다양한 실시예들의 범위는 첨부된 특허항들 및 그러한 특허항들이 자격을 부여하는 균등물의 전체 범위에 의해서만 정의된다.
도 7은 머신으로 하여금 본 명세서에서 기술된 방법들 중 임의의 하나 이상을 수행하도록 하기 위한 명령어들의 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템(700)의 예시적인 형태의 머신의 도식적인 표현을 도시한다. 대안적인 실시예에서, 머신은 독립형 장치로서 동작하거나, 또는 다른 머신들에 접속(예를 들면, 네트워킹)될 수 있다. 네트워킹된 배치에서, 머신은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서의 서버 또는 클라이언트 머신의 능력 내에서 동작하거나, 또는 피어-투-피어 (또는 분산형) 네트워크 환경에서의 피어 머신으로서 동작할 수 있다. 머신은 서버 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, PC(personal computer), 태블릿 PC, 셋탑 박스(set-top box; STB), PDA(Personal Digital Assistant), 셀룰러 전화, 웹 어플라이언스(web appliance), 네트워크 라우터, 스위치 또는 브리지이거나, 또는 해당 머신에 의해 취해질 동작들을 지정하는 (순차적이거나 또는 그렇지 않은) 명령어들의 세트를 실행할 수 있는 임의의 머신일 수 있다. 더욱이, 단지 하나의 머신이 예시되지만, "머신"이라는 용어는 본 명세서에서 기술된 방법들 중 하나 이상을 수행하기 위한 명령어들의 세트(또는 다수의 세트들)을 개별적으로 또는 공동으로 실행하는 머신들의 임의의 모음을 포함하도록 또한 취해질 수 있다.
예시적인 컴퓨터 시스템(700)은 버스(708)를 통해 서로 통신하는 프로세서(702)(예를 들면, CPU, GPU(graphics processing unit), 또는 둘 모두), 메인 메모리(704), 및 정적 메모리(706)를 포함한다. 컴퓨터 시스템(700)은 비디오 디스플레이 유닛(710)(예를 들면, LCD(liquid crystal display) 또는 CRT(cathode ray tube))를 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(700)은 또한 영숫자 입력 장치(712)(예를 들면, 키보드), 커서 제어 장치(714)(예를 들면, 마우스), 디스크 드라이브 유닛(716), 신호 생성 장치(718)(예를 들면, 스피커), 및 네트워크 인터페이스 장치(720)를 포함할 수 있다.
디스크 드라이브 유닛(716)은 본 명세서에서 기술된 방법들 또는 기능들 중 임의의 하나 이상을 구현하는 명령어들(예를 들면, 소프트웨어(724))의 하나 이상의 세트가 저장되는 머신 판독가능 저장 매체(722)를 포함한다. 소프트웨어(724)는 또한, 컴퓨터 시스템(700)에 의한 실행 동안에 정적 메모리(706), 메인 메모리(704) 내에 완전히 또는 적어도 부분적으로 위치하고/하거나 프로세서(702) 내에 위치할 수 있고, 메인 메모리(704) 및 프로세서(702)는 또한 머신 판독가능 매체를 구성한다.
소프트웨어(724)는 또한, 네트워크(726)를 통해 네트워크 인터페이스 장치(720)를 경유하여 송신 또는 수신될 수 있다.
머신 판독가능 매체(722)는 예시적인 실시예에서 단일의 매체인 것으로 도시되지만, "머신 판독가능 매체"라는 용어는 명령어들의 하나 이상의 세트를 저장하는 단일의 매체 또는 다수의 매체(예를 들면, 집중되거나 또는 분산된 데이터베이스, 및/또는 관련된 캐시 및 서버)를 포함하는 것으로 취해져야 한다. "머신 판독가능 매체" 라는 용어는 또한, 머신에 의한 실행을 위한 명령어들의 세트를 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있고, 머신으로 하여금 본 명세서에서 기술된 방법들 중 임의의 하나 이상을 수행하도록 야기하는 임의의 매체를 포함하는 것으로 취해질 것이다. "머신 판독가능 저장 매체"라는 용어는 그에 따라, 제한적인 것은 아니지만, 고체 상태 메모리, 및 광학 및 자기 매체를 포함하는 것으로 취해질 것이다. 머신 판독가능 매체라는 용어는 명령어들을 운반하기 위한 신호와 같은, 머신 판독가능 저장 매체 및 일시적 또는 송신 매체 또는 운반 매체를 포함한다.
따라서, 네트워크 기반 시장에서의 센서 기반 제품 추천을 제공하기 위한 방법 및 시스템이 기술되었다. 본 방법 및 시스템은 특정한 예시적인 실시예를 참조하여 기술되었지만, 본 출원의 보다 넓은 영역으로부터 벗어나지 않고서도, 이들 실시예에 대한 수정 및 변경이 행해질 수 있음을 명백히 알 것이다. 따라서, 명세서 및 도면은 제한적인 의미보다는 예시적인 것으로 간주된다.
이하의 넘버링된 예들은 실시예들이다.
1. 물리적 재고를 동적으로 관리하는 방법으로서,
이미지 데이터로부터 재고 물품 배치의 3차원 모델을 실질적으로 실시간으로 구축하는 단계와,
피킹 에이전트에 대한, 피킹될 타겟 물품 및 타겟 물품으로의 경로를 지정하는 단계와,
타겟 물품을 피킹하는 동안 상기 피킹 에이전트에 의해 수정 재고 관리 액션을 수행하는 단계를 포함하는
방법.
2. 예 1에 있어서,
상기 지정하는 단계는 인간 피킹 에이전트가 착용한 휴대용 헤드업 디스플레이 상에 오버레이를 제시하는 것을 더 포함하는
방법.
3. 예 1 또는 예 2에 있어서,
상기 이미지 데이터는 상기 피킹 에이전트에 부착된 카메라, 모바일 촬영 장치에 부착된 카메라, 및 고정된 위치에 부착된 카메라 중 적어도 하나에 의해 획득되는
방법.
4. 예 1 내지 3 중 어느 하나에 있어서,
상기 수정 재고 관리 액션은, 적어도 하나의 재고 물품에 관한 차이를 식별하기 위해, 상기 재고 물품 배치의 3차원 모델을 재고 물품 배치의 데이터베이스 모델과 비교하여 결정되는
방법.
5. 예 1 내지 4 중 어느 하나에 있어서,
상기 수정 재고 관리 액션은, 비타겟 물품을 특정한 새로운 보관 장소에 재배치하는 것과, 상기 비타겟 물품을 식별 표시가 더 잘 보이도록 재배향하는 것과, 상기 비타겟 물품의 무게를 평가하는 것과, 상기 경로를 따라 새로운 이미지 데이터를 수집하는 것 중 적어도 하나를 포함하는
방법.
6. 예 1 내지 5 중 어느 하나에 있어서,
상기 재배치하는 것은, 재고 물품을 관리를 필요로 하는 장소로부터 떨어지도록 재배치하는 것과, 포장하는 장소 가까이에 인기있는 재고 물품을 재배치하는 것과, 흔히 함께 구매되는 재고 물품들을 보다 가깝게 재배치하는 것과, 피킹 에이전트들 사이에 충돌이 일어나지 않게 재고 물품들을 재배치하는 것 중 적어도 하나에 의해 재고 관리 효율을 높이는
방법.
7. 예 1 내지 6 중 어느 하나에 있어서,
상기 수정 재고 관리 액션을 수행하는 것과, 피킹 레이트를 증가시키는 것과, 다른 피킹 에이전트가 수행한 작업을 모니터링하는 것을 포함하는, 재고 관리 효율을 높이는 액션에 대해 인간 피킹 에이전트에게 인센티브를 주는 단계를 더 포함하는
방법.
8. 머신의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 경우에, 상기 머신으로 하여금, 물리적 재고를 동적으로 관리하는 동작들을 실행하게 하는 명령어 세트가 저장되어 있는 머신 판독가능한 저장 매체로서,
상기 동작들은
이미지 데이터로부터 재고 물품 배치의 3차원 모델을 실질적으로 실시간으로 구축하는 것과,
피킹 에이전트에 대한, 피킹될 타겟 물품 및 타겟 물품으로의 경로를 지정하는 것과,
타겟 물품을 피킹하는 동안 상기 피킹 에이전트에 의해 수정 재고 관리 액션을 수행하는 것을 포함하는
저장 매체.
9. 예 8에 있어서,
상기 지정하는 것은 인간 피킹 에이전트가 착용한 휴대용 헤드업 디스플레이 상에 오버레이를 제시하는 것을 더 포함하는
저장 매체.
10. 예 8 또는 9에 있어서,
상기 이미지 데이터는 상기 피킹 에이전트에 부착된 카메라, 모바일 촬영 장치에 부착된 카메라, 및 고정된 위치에 부착된 카메라 중 적어도 하나에 의해 획득되는
저장 매체.
11. 예 8 내지 10 중 어느 하나에 있어서,
상기 수정 재고 관리 액션은, 적어도 하나의 재고 물품에 관한 차이를 식별하기 위해, 상기 재고 물품 배치의 3차원 모델을 재고 물품 배치의 데이터베이스 모델과 비교하여 결정되는
저장 매체.
12. 예 8 내지 11 중 어느 하나에 있어서,
상기 수정 재고 관리 액션은, 비타겟 물품을 특정한 새로운 보관 장소에 재배치하는 것과, 상기 비타겟 물품을 식별 표시가 더 잘 보이도록 재배향하는 것과, 상기 비타겟 물품의 무게를 평가하는 것과, 상기 경로를 따라 새로운 이미지 데이터를 수집하는 것 중 적어도 하나를 포함하는
저장 매체.
13. 예 8 내지 12 중 어느 하나에 있어서,
상기 재배치하는 것은, 재고 물품을 관리를 필요로 하는 장소로부터 떨어지도록 재배치하는 것과, 포장하는 장소 가까이에 인기있는 재고 물품을 재배치하는 것과, 흔히 함께 구매되는 재고 물품들을 보다 가깝게 재배치하는 것과, 피킹 에이전트들 사이에 충돌이 일어나지 않게 재고 물품들을 재배치하는 것 중 적어도 하나에 의해 재고 관리 효율을 높이는
저장 매체.
14. 예 8 내지 13 중 어느 하나에 있어서,
상기 동작들은
상기 수정 재고 관리 액션을 수행하는 것과, 피킹 레이트를 증가시키는 것과, 다른 피킹 에이전트가 수행한 작업을 모니터링하는 것을 포함하는, 재고 관리 효율을 높이는 액션에 대해 인간 피킹 에이전트에게 인센티브를 주는 것을 더 포함하는
저장 매체.
15. 물리적 재고를 동적으로 관리하는 시스템으로서,
재고 물품 배치의 3차원 모델을 실질적으로 실시간으로 구축하기 위해 이미지 데이터를 획득하는 다수의 카메라와,
피킹될 지정된 타겟 물품으로의 지정된 경로를 따르는 피킹 에이전트와,
타겟 물품을 피킹하는 동안 상기 피킹 에이전트에 의해 수행되는 수정 재고 관리 액션을 결정하는 데이터베이스를 포함하는
시스템.
16. 예 15에 있어서,
상기 지정된 경로 및 타겟 물품은 인간 피킹 에이전트가 착용한 휴대용 헤드업 디스플레이 상에 오버레이로 제시되는
시스템.
17. 예 15 또는 16에 있어서,
상기 이미지 데이터는 상기 피킹 에이전트에 부착된 카메라, 모바일 촬영 장치에 부착된 카메라, 및 고정된 위치에 부착된 카메라 중 적어도 하나에 의해 획득되는
시스템.
18. 예 15 내지 17 중 어느 하나에 있어서,
상기 데이터베이스는 상기 적어도 하나의 재고 물품에 관한 차이를 식별하기 위해, 상기 재고 물품 배치의 3차원 모델을 재고 물품 배치의 데이터베이스 모델과 비교하여 수정 재고 관리 액션을 결정하는
시스템.
19. 예15 내지 18 중 어느 하나에 있어서,
상기 수정 재고 관리 액션은, 비타겟 물품을 특정한 새로운 보관 장소에 재배치하는 것과, 상기 비타겟 물품을 식별 표시가 더 잘 보이도록 재배향하는 것과, 상기 비타겟 물품의 무게를 평가하는 것과, 상기 경로를 따라 새로운 이미지 데이터를 수집하는 것 중 적어도 하나를 포함하는
시스템.
20. 예 15 내지 19 중 어느 하나에 있어서,
상기 재배치하는 것은, 재고 물품을 관리를 필요로 하는 장소로부터 떨어지도록 재배치하는 것과, 포장하는 장소 가까이에 인기있는 재고 물품을 재배치하는 것과, 흔히 함께 구매되는 재고 물품들을 보다 가깝게 재배치하는 것과, 피킹 에이전트들 사이에 충돌이 일어나지 않게 재고 물품들을 재배치하는 것 중 적어도 하나에 의해 재고 관리 효율을 높이는
시스템.
21. 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 경우에, 머신으로 하여금 예 1 내지 7 중 어느 하나의 방법을 수행하게 하는 명령어 세트를 포함하는 머신 판독가능 매체.
독자가 기술적 개시 내용의 본성을 신속하게 알도록 하기 위해 개시 내용의 요약이 제공된다. 그것은 청구항들의 영역 또는 의미를 해석 또는 제한하는데 이용되지 않을 것이라는 이해와 함께 제공된다. 또한, 전술한 상세한 설명에서, 개시 내용의 간소화를 위한 목적으로 다양한 특징들이 단일의 실시예에서 함께 그룹화됨을 볼 수 있다. 이러한 개시 방법은, 청구된 실시예들이 각각의 청구항에서 명시적으로 인용되는 것보다 많은 특징을 요구한다는 의도를 반영하는 것으로서 해석해서는 안 된다. 그보다는, 이하의 청구항들이 반영하듯이, 발명의 청구 대상은 단일의 개시된 실시예의 모든 특징들보다 적다는 데 있다. 따라서, 이하의 청구항들은 상세한 설명 내로 통합되며, 각각의 청구항은 그 자신을 독립된 실시예로서 나타낸다.

Claims (20)

  1. 시스템으로서,
    하나 이상의 컴퓨터 프로세서와,
    명령어를 저장하는 메모리를 포함하고,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의하여 실행되는 경우, 상기 명령어는 상기 시스템이,
    재고 취급 시설 내에 위치한 하나 이상의 카메라로부터 수신한 하나 이상의 이미지에 기초하여 재고 물품이 상기 재고 취급 시설에 잘못 배치되어 있음을 판정하는 것과,
    피킹 에이전트(picking agent)가 상기 잘못 배치된 재고 물품의 위치에서 피킹 동작(picking action)을 수행하고 있다는 판정에 기초하여, 상기 피킹 에이전트에게 수정 재고 관리 조치를 할당하는 것과,
    상기 잘못 배치된 재고 물품이 운송될 상기 재고 취급 시설 내의 위치의 3차원 모델을 구축하는 것과,
    상기 피킹 에이전트가 상기 피킹 동작을 수행하는 동안, 상기 구축된 3차원 모델과 통지를 상기 피킹 에이전트에게 전송하는 것을 포함하는 동작을 수행하도록 구성되며,
    상기 구축된 3차원 모델 및 상기 통지는, 상기 피킹 동작의 타겟인 물품의 자리(position)에 대하여 상기 잘못 배치된 재고 물품의 자리와, 상기 잘못 배치된 재고 물품이 운송될 상기 재고 취급 시설 내의 상기 위치를 나타내는
    시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 통지는, 상기 피킹 에이전트에 부착된 디스플레이 장치 상의 증강 현실 디스플레이 내에서, 상기 물품 또는 상기 잘못 배치된 재고 물품에 대한 오버레이를 제공하는 것을 포함하는
    시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 수정 재고 관리 조치를 할당하는 것은 상기 잘못 배치된 재고 물품의 위치로의 경로와 상기 잘못 배치된 재고 물품이 운송될 상기 재고 취급 시설 내의 상기 위치로의 경로의 조합을 고려하는 최적화 소프트웨어에 의하여 수행되는
    시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 최적화 소프트웨어는 상기 수정 재고 관리 조치의 상기 피킹 에이전트로의 할당과 연관된 지연의 양도 고려하는
    시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 이미지는 상기 피킹 에이전트에 부착된 하나 이상의 카메라로부터 대안으로(alternatively) 수신된
    시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 재고 물품이 잘못 배치되어 있음을 판정하는 것은 상기 수신된 하나 이상의 이미지와 데이터베이스에 저장된 재고 모델 사이의 식별된 차이에 기초하는
    시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 재고 모델은 재고 물품이 상기 재고 취급 시설 내에 어떻게 분포되는 지의 3차원 모델인
    시스템.
  8. 재고 취급 시설 내에 위치한 하나 이상의 카메라로부터 수신한 하나 이상의 이미지에 기초하여 재고 물품이 상기 재고 취급 시설에 잘못 배치되어 있음을 판정하는 단계와,
    피킹 에이전트가 상기 잘못 배치된 재고 물품의 위치에서 피킹 동작을 수행하고 있다는 판정에 기초하여, 상기 피킹 에이전트에게 수정 재고 관리 조치를 할당하는 단계와,
    상기 잘못 배치된 재고 물품이 운송될 상기 재고 취급 시설 내의 위치의 3차원 모델을 구축하는 단계와,
    상기 피킹 에이전트가 상기 피킹 동작을 수행하는 동안, 상기 구축된 3차원 모델과 통지를 상기 피킹 에이전트에게 전송하는 단계를 포함하며,
    상기 구축된 3차원 모델 및 상기 통지는, 상기 피킹 동작의 타겟인 물품의 자리에 대한 상기 잘못 배치된 재고 물품의 자리와, 상기 잘못 배치된 재고 물품이 운송될 상기 재고 취급 시설 내의 상기 위치를 나타내는
    방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 통지는, 상기 피킹 에이전트에 부착된 디스플레이 장치 상의 증강 현실 디스플레이 내에서, 상기 물품 또는 상기 잘못 배치된 재고 물품에 대한 오버레이를 제공하는 것을 포함하는
    방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 수정 재고 관리 조치를 할당하는 단계는 상기 잘못 배치된 재고 물품의 위치로의 경로와 상기 잘못 배치된 재고 물품이 운송될 상기 재고 취급 시설 내의 상기 위치로의 경로의 조합을 고려하는 최적화 소프트웨어에 의하여 수행되는
    방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 최적화 소프트웨어는 상기 수정 재고 관리 조치의 상기 피킹 에이전트로의 할당과 연관된 지연의 양도 고려하는
    방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 하나 이상의 이미지는 상기 피킹 에이전트에 부착된 하나 이상의 카메라로부터 대안으로(alternatively) 수신된
    방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 재고 물품이 잘못 배치되어 있음을 판정하는 것은 상기 수신된 하나 이상의 이미지와 데이터베이스에 저장된 재고 모델 사이의 식별된 차이에 기초하는
    방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 재고 모델은 재고 물품이 상기 재고 취급 시설 내에 어떻게 분포되는 지의 3차원 모델인
    방법.
  15. 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 경우에, 상기 컴퓨터로 하여금 동작들을 실행하게 하는 명령어 세트가 저장되어 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체로서, 상기 동작들은
    재고 취급 시설 내에 위치한 하나 이상의 카메라로부터 수신한 하나 이상의 이미지에 기초하여 재고 물품이 상기 재고 취급 시설에 잘못 배치되어 있음을 판정하는 것과,
    피킹 에이전트가 상기 잘못 배치된 재고 물품의 위치에서 피킹 동작을 수행하고 있다는 판정에 기초하여, 상기 피킹 에이전트에게 수정 재고 관리 조치를 할당하는 것과,
    상기 잘못 배치된 재고 물품이 운송될 상기 재고 취급 시설 내의 위치의 3차원 모델을 구축하는 것과,
    상기 피킹 에이전트가 상기 피킹 동작을 수행하는 동안, 상기 구축된 3차원 모델과 통지를 상기 피킹 에이전트에게 전송하는 것을 포함하며,
    상기 구축된 3차원 모델 및 상기 통지는, 상기 피킹 동작의 타겟인 물품의 자리에 대한 상기 잘못 배치된 재고 물품의 자리와, 상기 잘못 배치된 재고 물품이 운송될 상기 재고 취급 시설 내의 상기 위치를 나타내는
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 통지는, 상기 피킹 에이전트에 부착된 디스플레이 장치 상의 증강 현실 디스플레이 내에서, 상기 물품 또는 상기 잘못 배치된 재고 물품에 대한 오버레이를 제공하는 것을 포함하는
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 수정 재고 관리 조치를 할당하는 것은 상기 잘못 배치된 재고 물품의 위치로의 경로와 상기 잘못 배치된 재고 물품이 운송될 상기 재고 취급 시설 내의 상기 위치로의 경로의 조합을 고려하는 최적화 소프트웨어에 의하여 수행되는
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 최적화 소프트웨어는 상기 수정 재고 관리 조치의 상기 피킹 에이전트로의 할당과 연관된 지연의 양도 고려하는
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 하나 이상의 이미지는 상기 피킹 에이전트에 부착된 하나 이상의 카메라로부터 대안으로(alternatively) 수신된
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 재고 물품이 잘못 배치되어 있음을 판정하는 것은 상기 수신된 하나 이상의 이미지와 데이터베이스에 저장된 재고 모델 사이의 식별된 차이에 기초하는
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
KR1020227034119A 2016-07-21 2017-07-20 동적인 재고 관리 시스템 및 방법 KR102492129B1 (ko)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/216,463 2016-07-21
US15/216,463 US10339497B2 (en) 2016-07-21 2016-07-21 System and method for dynamic inventory management
PCT/US2017/043080 WO2018017838A1 (en) 2016-07-21 2017-07-20 System and method for dynamic inventory management
KR1020217020922A KR102451653B1 (ko) 2016-07-21 2017-07-20 동적인 재고 관리 시스템 및 방법

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020217020922A Division KR102451653B1 (ko) 2016-07-21 2017-07-20 동적인 재고 관리 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220140015A true KR20220140015A (ko) 2022-10-17
KR102492129B1 KR102492129B1 (ko) 2023-01-30

Family

ID=60988561

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020217020922A KR102451653B1 (ko) 2016-07-21 2017-07-20 동적인 재고 관리 시스템 및 방법
KR1020197004988A KR20190031526A (ko) 2016-07-21 2017-07-20 동적인 재고 관리 시스템 및 방법
KR1020227034119A KR102492129B1 (ko) 2016-07-21 2017-07-20 동적인 재고 관리 시스템 및 방법

Family Applications Before (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020217020922A KR102451653B1 (ko) 2016-07-21 2017-07-20 동적인 재고 관리 시스템 및 방법
KR1020197004988A KR20190031526A (ko) 2016-07-21 2017-07-20 동적인 재고 관리 시스템 및 방법

Country Status (6)

Country Link
US (4) US10339497B2 (ko)
EP (1) EP3488392B1 (ko)
JP (1) JP6684386B2 (ko)
KR (3) KR102451653B1 (ko)
CN (2) CN116934219A (ko)
WO (1) WO2018017838A1 (ko)

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10510038B2 (en) * 2015-06-17 2019-12-17 Tata Consultancy Services Limited Computer implemented system and method for recognizing and counting products within images
US10339497B2 (en) 2016-07-21 2019-07-02 Ebay Inc. System and method for dynamic inventory management
US10943363B2 (en) * 2016-07-21 2021-03-09 Nec Corporation Image processing apparatus, and image processing method
CN107798363B (zh) 2016-09-07 2021-11-02 柯尼卡美能达株式会社 管理系统、管理装置、管理方法以及记录介质
US11250947B2 (en) * 2017-02-24 2022-02-15 General Electric Company Providing auxiliary information regarding healthcare procedure and system performance using augmented reality
EP3388987A1 (de) * 2017-04-12 2018-10-17 Deutsche Post AG Unterstützung des einlagerns und auffindens von objekten in einer lagereinrichtung
US20180349837A1 (en) * 2017-05-19 2018-12-06 Hcl Technologies Limited System and method for inventory management within a warehouse
US10685324B2 (en) * 2017-05-19 2020-06-16 Hcl Technologies Limited Method and system for optimizing storage and retrieval of a stock keeping unit (SKU)
US10262471B2 (en) * 2017-05-23 2019-04-16 Uber Technologies, Inc. Autonomous vehicle degradation level monitoring
US10891879B1 (en) * 2018-02-19 2021-01-12 Amazon Technologies, Inc. Repurposed packages
US11068843B2 (en) * 2018-05-10 2021-07-20 Hall Labs Llc Augmented reality inventory management system
FR3081587A1 (fr) * 2018-05-28 2019-11-29 Comerso Procede de valorisation des produits non conformes
DE102018129886A1 (de) * 2018-11-27 2020-05-28 Chep Technology Pty Ltd. Warenbevorratungssystem
US11610167B2 (en) * 2018-11-28 2023-03-21 Target Brands, Inc. Computer storage system
US11222225B2 (en) * 2018-11-29 2022-01-11 International Business Machines Corporation Image recognition combined with personal assistants for item recovery
JP2020160806A (ja) * 2019-03-27 2020-10-01 中外炉工業株式会社 在庫管理方法
CN110188290B (zh) * 2019-05-22 2022-03-08 浙江心怡供应链管理有限公司 一种基于星型拓扑结构的分布式无人仓库位推荐智能算法
CN110187774A (zh) * 2019-06-06 2019-08-30 北京悉见科技有限公司 光学透视式的ar设备及其实体标注方法
CN112642721B (zh) * 2019-10-12 2022-10-21 顺丰科技有限公司 物品分拣方法、机械臂分拣系统及存储介质
CN110910580B (zh) * 2019-11-11 2020-12-18 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 一种利用人工智能识别的物品寄存系统
CN111125236B (zh) * 2019-12-18 2023-09-08 中国东方电气集团有限公司 一种基于gis的三维动态信息物理系统
US20210201431A1 (en) * 2019-12-31 2021-07-01 Grabango Co. Dynamically controlled cameras for computer vision monitoring
US11176375B2 (en) 2020-03-10 2021-11-16 Sony Corporation Smart glasses lost object assistance
KR20210125656A (ko) * 2020-04-08 2021-10-19 삼성전자주식회사 오브젝트들을 배치하는 이미지를 생성하는 방법 및 장치
CN112394690B (zh) * 2020-10-30 2022-05-17 北京旷视机器人技术有限公司 仓库管理方法、装置、系统及电子设备
CA3202052A1 (en) * 2020-12-15 2022-06-23 Louis Rick Morris Systems and methods for inventory control and optimization
KR102284677B1 (ko) 2020-12-16 2021-08-03 쿠팡 주식회사 물류 정보 관리 방법 및 이를 수행하는 전자 장치
KR102364336B1 (ko) * 2021-05-28 2022-02-18 임시원 병원용 자산의 보관상태 관리 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101369026B1 (ko) * 2008-09-09 2014-02-28 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션 상이한 정보 기술 제품/솔루션 배치들 사이에 성능 데이터를 공유하기 위한 방법 및 시스템

Family Cites Families (45)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6552663B2 (en) * 2000-02-16 2003-04-22 Display Edge Technology, Ltd. Product information display system with expanded retail display functions
WO2006095271A2 (en) 2005-03-01 2006-09-14 Imageid System for, method of generating and organizing a warehouse database and using the database to provide and/or present required information
US7420149B2 (en) 2005-08-24 2008-09-02 Avaak, Inc. Network sensor system and protocol
US20070219816A1 (en) * 2005-10-14 2007-09-20 Leviathan Entertainment, Llc System and Method of Prioritizing Items in a Queue
US20100171826A1 (en) 2006-04-12 2010-07-08 Store Eyes, Inc. Method for measuring retail display and compliance
US8538692B2 (en) 2006-06-19 2013-09-17 Amazon Technologies, Inc. System and method for generating a path for a mobile drive unit
US8175925B1 (en) * 2006-08-18 2012-05-08 Amazon Technologies, Inc. Position-based item identification in a materials handling facility
US7693757B2 (en) 2006-09-21 2010-04-06 International Business Machines Corporation System and method for performing inventory using a mobile inventory robot
US7714723B2 (en) * 2007-03-25 2010-05-11 Media Cart Holdings, Inc. RFID dense reader/automatic gain control
US7693758B1 (en) * 2007-06-13 2010-04-06 Amazon Technologies, Inc. Activity verification
US8189855B2 (en) * 2007-08-31 2012-05-29 Accenture Global Services Limited Planogram extraction based on image processing
US20090125394A1 (en) * 2007-11-14 2009-05-14 Jonathan Otto Wireless communications device as in-store assistant
US8423431B1 (en) 2007-12-20 2013-04-16 Amazon Technologies, Inc. Light emission guidance
AT10520U3 (de) * 2008-09-05 2013-10-15 Knapp Systemintegration Gmbh Vorrichtung und verfahren zur visuellen unterstützung von kommissioniervorgängen
US20110035247A1 (en) * 2009-08-04 2011-02-10 United Parcel Service Of America Systems, methods, apparatuses, and computer program products for determining productivity associated with retrieving items in a warehouse
KR101083924B1 (ko) * 2009-10-23 2011-11-15 씨제이 지엘에스 주식회사 무선 통신을 이용한 물류 정보 교환 방법
JP2011208825A (ja) 2010-03-29 2011-10-20 Sekisui Chem Co Ltd 炉の断熱構造
JP4914528B1 (ja) 2010-08-31 2012-04-11 新日鉄ソリューションズ株式会社 拡張現実提供システム、情報処理端末、情報処理装置、拡張現実提供方法、情報処理方法、及びプログラム
KR101245294B1 (ko) * 2011-11-16 2013-03-19 (주) 웨스넷 냉장 시스템 및 운용 방법
US20130317950A1 (en) 2012-05-23 2013-11-28 International Business Machines Corporation Customizing a three dimensional virtual store based on user shopping behavior
JP5334145B1 (ja) 2012-06-29 2013-11-06 トーヨーカネツソリューションズ株式会社 物品のピッキング作業の支援システム
US8953841B1 (en) * 2012-09-07 2015-02-10 Amazon Technologies, Inc. User transportable device with hazard monitoring
US20140092241A1 (en) 2012-10-01 2014-04-03 Miami University Device and method for scanning of books and other items for order and inventory control
US20140214547A1 (en) * 2013-01-25 2014-07-31 R4 Technologies, Llc Systems and methods for augmented retail reality
US20140279294A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Nordstrom, Inc. System and methods for order fulfillment, inventory management, and providing personalized services to customers
US10984372B2 (en) * 2013-05-24 2021-04-20 Amazon Technologies, Inc. Inventory transitions
US9448689B2 (en) * 2013-08-30 2016-09-20 Paypal, Inc. Wearable user device enhanced display system
US9275078B2 (en) * 2013-09-05 2016-03-01 Ebay Inc. Estimating depth from a single image
US9171278B1 (en) 2013-09-25 2015-10-27 Amazon Technologies, Inc. Item illumination based on image recognition
US9886678B2 (en) * 2013-09-25 2018-02-06 Sap Se Graphic representations of planograms
JP6393986B2 (ja) * 2013-12-26 2018-09-26 セイコーエプソン株式会社 頭部装着型表示装置、画像表示システム、および、頭部装着型表示装置の制御方法
JP6240000B2 (ja) * 2014-02-26 2017-11-29 東芝テック株式会社 ピッキング支援装置及びプログラム
US9132957B1 (en) 2014-06-09 2015-09-15 Amazon Technologies, Inc. Processing of misplaced items to resolve inventory defects
KR20160001579A (ko) * 2014-06-25 2016-01-06 삼성전기주식회사 배송할 상품의 픽업 관리 시스템
US9613332B2 (en) 2014-07-31 2017-04-04 Blue Point Tec LLC Devices, systems and methods for tracking and auditing shipment items
US9734367B1 (en) * 2014-08-25 2017-08-15 Amazon Technologies, Inc. Distinguishing RFID tags using motion data
US10909490B2 (en) * 2014-10-15 2021-02-02 Vocollect, Inc. Systems and methods for worker resource management
WO2016081794A1 (en) * 2014-11-21 2016-05-26 Deliveright Logistics, Inc. Delivery management systems and methods for zero-inventory distribution
US9216857B1 (en) 2014-12-04 2015-12-22 Amazon Technologies, Inc. Automated inventory management system
US10176521B2 (en) 2014-12-15 2019-01-08 Hand Held Products, Inc. Augmented reality virtual product for display
US9658693B2 (en) * 2014-12-19 2017-05-23 Immersion Corporation Systems and methods for haptically-enabled interactions with objects
US10280054B2 (en) * 2015-03-06 2019-05-07 Walmart Apollo, Llc Shopping facility assistance systems, devices and methods
WO2016142794A1 (en) * 2015-03-06 2016-09-15 Wal-Mart Stores, Inc Item monitoring system and method
US10979673B2 (en) * 2015-11-16 2021-04-13 Deep North, Inc. Inventory management and monitoring
US10339497B2 (en) 2016-07-21 2019-07-02 Ebay Inc. System and method for dynamic inventory management

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101369026B1 (ko) * 2008-09-09 2014-02-28 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션 상이한 정보 기술 제품/솔루션 배치들 사이에 성능 데이터를 공유하기 위한 방법 및 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
US10692042B2 (en) 2020-06-23
WO2018017838A1 (en) 2018-01-25
JP2019523198A (ja) 2019-08-22
US20200272982A1 (en) 2020-08-27
US10339497B2 (en) 2019-07-02
US20190272499A1 (en) 2019-09-05
KR102492129B1 (ko) 2023-01-30
US20210398064A1 (en) 2021-12-23
EP3488392A1 (en) 2019-05-29
CN109564652A (zh) 2019-04-02
US20180025310A1 (en) 2018-01-25
CN116934219A (zh) 2023-10-24
EP3488392B1 (en) 2023-08-16
KR20210087568A (ko) 2021-07-12
EP3488392A4 (en) 2019-05-29
KR20190031526A (ko) 2019-03-26
KR102451653B1 (ko) 2022-10-07
US11138559B2 (en) 2021-10-05
JP6684386B2 (ja) 2020-04-22
CN109564652B (zh) 2023-08-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102451653B1 (ko) 동적인 재고 관리 시스템 및 방법
Van Geest et al. Design of a reference architecture for developing smart warehouses in industry 4.0
US10055645B1 (en) Augmented reality user interface facilitating fulfillment
US10882692B1 (en) Item replacement assistance
KR102378606B1 (ko) 전자적 재고 추적 시스템 및 연관된 사용자 인터페이스
KR102354731B1 (ko) 온라인 플랫폼 상의 서비스와 모듈을 관리 및 모니터링하기 위한 컴퓨터 시스템 및 방법
JP2021516803A (ja) コンピュータで実行される人工知能バッチピッキング最適化および通信のためのシステムおよび方法
KR20220051129A (ko) 비동기적으로 큐에 더해진 요청의 오류를 검출하는 시스템 및 방법
KR102279127B1 (ko) 지역 민감성 해싱 및 지역 아웃라이어 요소 알고리즘을 이용하여 부정 트랜잭션을 검출하기 위한 컴퓨터-구현 방법
KR102455553B1 (ko) 캐싱된 api 데이터를 강제-공급함으로써 시스템 장애를 자동 해결하는 시스템 및 방법
TWI827927B (zh) 用於處理所退貨物件的電腦實行系統及電腦實行方法、以及非暫時性電腦可讀媒體
US10304175B1 (en) Optimizing material handling tasks
KR102422808B1 (ko) 반환 사기 감지 및 예방을 위한 시스템 및 방법
US11615460B1 (en) User path development
Rodić et al. Application-driven cloud-based control of smart multi-robot store scenario
US11561838B2 (en) Computerized systems and methods for fail-safe loading of information on a user interface using a circuit breaker
US20240127177A1 (en) Methods and devices for item tracking in closed environments
US10510109B1 (en) Controlling routing of output information to output devices
KR20150078735A (ko) 모바일 기기를 이용한 배송 추적 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
E701 Decision to grant or registration of patent right