KR20230078971A - 초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20230078971A
KR20230078971A KR1020230066286A KR20230066286A KR20230078971A KR 20230078971 A KR20230078971 A KR 20230078971A KR 1020230066286 A KR1020230066286 A KR 1020230066286A KR 20230066286 A KR20230066286 A KR 20230066286A KR 20230078971 A KR20230078971 A KR 20230078971A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
items
item
package
volume
tag
Prior art date
Application number
KR1020230066286A
Other languages
English (en)
Inventor
샤오후아 퀴
콴 루오
지준 수
루빈 자오
Original Assignee
쿠팡 주식회사
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 쿠팡 주식회사 filed Critical 쿠팡 주식회사
Publication of KR20230078971A publication Critical patent/KR20230078971A/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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing
    • G06Q30/0635—Processing of requisition or of purchase orders
    • 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
    • G06Q10/0875—Itemisation or classification of parts, supplies or services, e.g. bill of materials
    • 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
    • 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
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • 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
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633—Workflow analysis
    • 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
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Container Filling Or Packaging Operations (AREA)

Abstract

본 개시는 명령어를 저장하는 메모리, 및 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 단계; 각각의 물품과 연관된 태그, 부피, 및 무게를 결정하기 위해 데이터 저장소를 검색하는 단계; 물품의 태그에 기초하여 물품을 그룹으로 분류(sort)하는 단계; 그룹의 제1 패키지를 나타내는 데이터 구조를 생성하고, 그룹의 가장 큰 남은 물품을 제1 패키지로 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하고 - 시뮬레이션이 임계값이 초과되었다고 결정한다면, 추가의 패키지를 나타내는 추가의 데이터 구조를 생성하고, 그룹의 모든 물품이 패키지로 포장될 때까지 가장 큰 남은 물품을 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션함 - , 그리고 패키지를 나타내는 데이터 구조에 대한 적어도 하나의 물품 리스트를 생성함으로써, 동일한 태그를 가지는 물품의 각각의 그룹에 대한 최적화 프로세스를 수행하는 단계를 수행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는, 자동 패키징 결정을 위한 시스템 및 방법을 제공한다.

Description

초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR INITIAL ITEM GROUPING LOGIC}
본 개시는, 일반적으로, 컴퓨터-결정되는 효율적 패키징을 위한 컴퓨터화된 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 개시의 실시예는, 포장 재료 및 운송 비용을 최소화하기 위해, 물품 특성에 기초하여, 주문된 물품들을 포장 리스트로 자동적으로 그룹화함으로써, 들어오는 주문의 처리, 그리고 추가의 처리 및 운송을 위한 상기 주문의 준비를 위해 활용되는, 진보하고 비관습적인 시스템 및 방법에 관한 것이다.
효율적 패키징 운용은 소비자에게 제품을 운송하는 것에 의존하는 모든 비즈니스의 초석(cornerstone)이다. 패키징 운용 프로세스가 비효율적이며 상당량의 시간을 잡아먹는다면, 궁극적으로는 고객에의 제품 배송이 지연될 수 있으며, 더 나아가 추가적인 운송 비용에 시달리면서 비즈니스는 경쟁력을 유지할 수 없을 것이다. 지연된 및/또는 부적합하게 패키징된 상품은 고객 불만족으로 이어질 수 있으며, 불만족한 고객으로부터의 리뷰는 다른 고객으로부터의 잠재적인 구매를 단념시킬 수도 있다. 패키징 프로세스는 여러 면에서 비즈니스에 비용이 많이 들어가게 할 수 있다. 예를 들어, 비즈니스는 패키징 재료의 과용으로 인해 추가의 운송 비용을 발생시킬 수 있다. 게다가, 하나 이상의 제품이 부적절한 패키징으로 인해 손상을 받는다면, 비즈니스는 손상된 상품의 비용에 대해 고객에게 배상하도록 강제될 수도 있다. 그러므로, 프로세스가 덜 효율적일수록, 비즈니스에 대한 손실은 더 커진다.
패키징 운용 중에 일어날 수 있는 이러한 문제들을 완화시키기 위해, 종래의 시스템은 부피에 의해 가용의 박스들을 분류하고 상품의 치수에 기초하여 그들 박스를 상품들로 채울 수 있다. 그러나, 부피를 고려하는 것으로 충분치 않으며 손상되거나 및/또는 부적절하게 패키징된 상품은 고객 불만족으로 이어질 수 있다. 예를 들어, 상품의 치수에만 전적으로 의존하여 박스가 채워진다면 식료품과 함께 유해성 제품이 운송될 수도 있어서, 잠재적으로 고객에게 해를 끼치며 고객 만족을 감소시킬 수 있다. 다른 시나리오에서는, 운송 중 깨지기 쉬운 물품들을 손상시키는 중량 물품과 함께 깨지기 쉬운 물품들이 포장(packed)될 수 있다. 또한, 종래의 시스템은, 비용을 상승시키는, 박스와 포장 재료의 과용으로 인해 곤란을 겪고 있다. 대안으로서, 육체 노동을 이용하여 프로세스가 수행될 수 있다. 그러나, 제품 박스 각각을 수작업으로 패키징하는 것은 시간 소모적일 수 있다. 그러므로, 패키징을 완료하는 데 걸리는 시간이 증가할 수 있고, 이에 의해 이윤을 감소시키고 고객에 대한 제품의 출하 및 배송 시간을 증가시킬 수 있다.
그러므로, 포장 리스트로의 주문된 물품의 효율적 예비-분류(pre-sorting)를 위한 개선된 방법 및 시스템이 요구되고 있다. 특히, 중량 및 부피 제한을 만족시키는 포장 리스트로 유사 물품들을 예비-그룹화하기 위한 패키징 프로세스의 반복적 시뮬레이션에 기초하여 주문된 물품을 효율적으로 패키징하기 위한 개선된 시스템 및 방법이 요구되고 있다. 이들 시스템 및 방법에 의하면, 포장 운용 효율이 증가될 수 있는 반면, 패키징 및 배상 비용이 감소하고, 이에 의해 전체적인 비즈니스 비용이 감소되고 고객 만족을 향상시킬 수 있다. 이들 시스템 및 방법은, 추가적으로, 개개의 물품의 패키징 제한뿐만 아니라 중량 및 부피 제한을 만족시키도록 물품들을 예비-그룹화(pre-grouping)함으로써, 패키지 내에 물품들을 구성하는 다른 알고리즘에 의해 요구되는 시간 및 처리를 감소시킬 수 있다.
본 개시의 일 양상은, 패키징을 위한 물품 그룹화를 결정하기 위한 컴퓨터화된 시스템에 관한 것으로, 시스템은: 적어도 하나의 프로세서; 및 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되었을 때, 적어도 하나의 프로세서로 하여금 단계들을 수행하도록 하는 명령어들을 포함하는 적어도 하나의 비일시적인 저장 매체를 포함하고, 단계들은: 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 단계; 각각의 물품과 연관된 태그(tag), 부피 및 중량을 결정하기 위해 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 단계; 물품의 태그에 기초하여 물품을 그룹으로 분류(sort)하는 단계; 그룹의 제1 패키지를 나타내며 제1 패키지의 특성을 포함하는 데이터 구조를 생성하는 단계; 그룹의 가장 큰 남은 물품을 제1 패키지 내에 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 단계 - 시뮬레이션이 임계값이 초과되었다고 결정한다면, 추가의 패키지를 나타내는 추가의 데이터 구조를 생성하고, 그룹의 모든 물품이 패키지 내에 포장될 때까지 가장 큰 남은 물품을 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션함 - ; 및 패키지들을 나타내는 데이터 구조들에 대해 적어도 하나의 물품 리스트를 생성하는 단계에 의해, 동일한 태그를 가지는 물품들의 그룹 각각에 대해 최적화 프로세스를 수행하는 단계; 및 디스플레이를 위한 컴퓨터 시스템으로 적어도 하나의 물품 식별자 및 적어도 하나의 패키지 식별자를 포함하는 생성된 리스트를 전달하는 단계를 포함한다.
본 개시의 다른 양상은, 패키징을 위한 물품 그룹화를 자동적으로 결정하기 위한 컴퓨터-구현된 방법에 관한 것으로, 방법은: 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 단계; 각각의 물품과 연관된 태그, 부피 및 중량을 결정하기 위해 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 단계; 물품의 태그에 기초하여 물품을 그룹으로 분류하는 단계; 그룹의 제1 패키지를 나타내며 제1 패키지의 특성을 포함하는 데이터 구조를 생성하는 단계; 그룹의 가장 큰 남은 물품을 제1 패키지 내에 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 단계 - 시뮬레이션이 임계값이 초과되었다고 결정한다면, 추가의 패키지를 나타내는 추가의 데이터 구조를 생성하고, 그룹의 모든 물품이 패키지 내에 포장될 때까지 가장 큰 남은 물품을 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션함 - ; 그리고 패키지들을 나타내는 데이터 구조들에 대해 적어도 하나의 물품 리스트를 생성하는 단계에 의해, 동일한 태그를 가지는 물품들의 그룹 각각에 대해 최적화 프로세스를 수행하는 단계; 및 디스플레이를 위한 컴퓨터 시스템으로 적어도 하나의 물품 식별자 및 적어도 하나의 패키지 식별자를 포함하는 생성된 리스트를 전달하는 단계를 포함한다.
본 개시의 또 다른 양상은, 패키징을 위한 물품 그룹화를 결정하기 위한 컴퓨터화된 시스템에 관한 것으로, 단계들은: 수신된 주문이 독립형 태그와 연관된 적어도 하나의 물품을 포함한다고 결정하는 단계; 및 독립형 태그를 가지는 물품과 연관된 바인딩 넘버를 결정하기 위해 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 단계를 더 포함하고, 임계값은 바인딩 넘버를 포함한다.
본 개시의 또 다른 양상은, 패키징을 위한 물품 그룹화를 자동적으로 결정하기 위한 컴퓨터-구현된 방법에 관한 것으로, 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 단계; 각각의 물품과 연관된 태그, 부피 및 중량을 결정하기 위해 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 단계; 수신된 주문이 독립형 태그를 가지는 물품을 포함한다고 결정하는 단계; 독립형 태그를 가지는 물품과 연관된 바인딩 넘버를 결정하기 위해 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 단계; 독립형 태그를 가지는 물품을 그룹으로 분류하는 단계; 그룹의 제1 패키지를 나타내는 데이터 구조를 생성하는 단계; 독립형 태그를 가지는 물품을 동일 물품의 패키지에 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 단계 - 시뮬레이션이 물품과 연관된 바인딩 넘버가 초과되었다고 결정한다면, 추가의 패키지를 나타내는 추가의 데이터 구조를 생성하고, 그룹의 모든 물품이 패키지 내에 포장될 때까지 동일 물품의 패키지에 독립형 태그를 가지는 물품을 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션 함 - ; 및 패키지를 나타내는 데이터 구조들에 대해 적어도 하나의 물품 리스트를 생성하는 단계에 의해, 그룹에 대해 최적화 프로세스를 수행하는 단계; 및 디스플레이를 위한 컴퓨터 시스템에 생성된 리스트를 전달하는 단계 - 리스트는 패키지의 수, 패키지마다의 물품 수, 패키지마다 요구되는 패키징 재료를 포함함 - 를 포함한다.
본원에서는 다른 시스템, 방법, 및 컴퓨터-판독가능한 매체도 논의된다.
도 1a는, 개시된 실시예에 일치하는, 운송, 수송 및 물류 작업(logistics operations)을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터화된 시스템(computerized systems)을 포함하는 네트워크의 예시적인 실시예를 도시하는 개략적인 블록도이다.
도 1b는, 개시된 실시예에 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소(interactive user interface elements)와 함께, 검색 요청을 만족시키는 하나 이상의 검색 결과를 포함하는 샘플 검색 결과 페이지(Search Result Page)(SRP)를 도시한다.
도 1c는, 개시된 실시예에 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소와 함께, 제품 및 제품에 관한 정보를 포함하는 샘플 단일 디스플레이 페이지(Single Display Page)(SDP)를 도시한다.
도 1d는, 개시된 실시예에 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소와 함께, 물품을 가상의 쇼핑 카트(virtual shopping cart)에 포함하는 샘플 카트 페이지(Cart page)를 도시한다.
도 1e는, 개시된 실시예에 일치하는, 대화형 사용자 인터페이스 요소와 함께, 구매 및 운송에 관한 정보와 함께 가상의 쇼핑 카트로부터의 물품을 포함하는 샘플 주문 페이지(Order page)를 도시한다.
도 2는, 개시된 실시예에 일치하는, 개시된 컴퓨터화된 시스템을 활용하도록 구성되는 예시적인 풀필먼트 센터(fulfillment center)의 개략도(diagrammatic illustration)이다.
도 3은, 개시된 실시예에 일치하는, 주문된 물품의 효율적인 예비-그룹화를 위한 방법의 예시적인 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 4는, 개시된 실시예에 일치하는, 적어도 하나의 물품이 대량 구매 수량과 연관되어 있을 경우의 주문된 물품의 효율적인 예비-그룹화를 위한 방법의 예시적인 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 5는, 개시된 실시예에 일치하는, 주문된 유해성 물품의 효율적인 예비-그룹화를 위한 방법의 예시적인 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 6은, 개시된 실시예에 일치하는, 물품을 보다 작은 패키지에 할당하기 위한 방법의 예시적인 실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 7은, 개시된 실시예에 일치하는, 그룹의 가장 큰 남은 물품을 기존의 패키지에 할당하기 위한 방법의 예시적인 실시예를 나타내는 흐름도이다.
다음의 상세한 설명은 첨부 도면을 참조한다. 어디서든 가능하다면, 도면과 다음의 설명에서 동일한 참조 번호가 동일하거나 유사한 부분을 지칭하기 위해 사용된다. 수개의 예시적 실시예들이 본 명세서에 설명되어 있지만, 수정, 개조 및 다른 구현예가 가능하다. 예를 들어, 도면에 도시된 구성 요소 및 단계에 대한 대체, 추가 또는 수정이 이루어질 수 있고, 본 명세서에 설명된 예시적인 방법은 개시된 방법에서 단계를 대체하거나, 재정렬하거나, 제거하거나 추가함으로써 수정될 수 있다. 따라서, 다음의 상세한 설명은 개시된 실시예 및 예시에 제한되지 않는다. 대신에, 본 발명의 적절한 범주는 첨부된 청구범위에 의해 규정된다.
본 개시의 실시예들은, 패키지 내로의 주문된 물품들의 효율적 그룹화를 위해 구성된 시스템 및 방법에 관한 것이다.
도 1a를 참조하면, 운송, 수송 및 물류 작업을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터화된 시스템들을 포함하는 시스템의 예시적인 실시예를 도시한 개략적인 블록도(100)가 도시되어 있다. 도 1a에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 다양한 시스템들을 포함할 수 있고, 이들 시스템 각각은 하나 이상의 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 시스템들은 또한, 예를 들어, 케이블을 사용하여 직접 연결을 통해 서로 연결될 수 있다. 도시된 시스템들은, 선적 권한 기술(shipment authority technology)(SAT) 시스템(101), 외부 프론트-엔드 시스템(external front end system)(103), 내부 프론트-엔드 시스템(internal front end system)(105), 수송 시스템(transportation system)(107), 모바일 디바이스(107A, 107B 및 107C), 판매자 포털(109), 선적 및 주문 추적(shipment and order tracking)(SOT) 시스템(111), 풀필먼트 최적화(fulfillment optimization)(FO) 시스템(113), 풀필먼트 메시징 게이트웨이(fulfillment messaging gateway)(FMG)(115), 공급 체인 관리(supply chain management)(SCM) 시스템(117), 창고 관리 시스템(warehouse management system)(119), 모바일 디바이스(119A, 119B 및 119C)(풀필먼트 센터(FC)(200)의 내부에 있는 것으로 도시됨), 제3 자의 풀필먼트 시스템(121A, 121B 및 121C), 풀필먼트 센터 인증 시스템(fulfillment center authorization system)(FC Auth)(123) 및 노동 관리 시스템(labor management system)(LMS)(125)을 포함한다.
일부 실시예에서, SAT 시스템(101)은 주문 상태(order status) 및 배송 상태(delivery status)를 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, SAT 시스템(101)은 주문이 그 약속된 배송 날짜(Promised Delivery Date)(PDD)를 경과한 것인지를 결정할 수 있고, 신규 주문을 개시하는 것, 미배송의 주문 물품들을 재운송하는 것, 미배송의 주문을 취소하는 것, 주문한 고객과의 연락(contact)을 개시하는 것 등을 포함하여, 적절한 액션을 취할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, (특정 기간 동안 운송된 다수의 패키지와 같은) 출력 및 (운송에 사용하기 위해 수신된 빈 판지 박스(empty cardboard boxes)의 수와 같은) 입력을 포함하는, 기타 데이터를 모니터링할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, 시스템(100)에서 상이한 디바이스들 간에 게이트웨이로서 동작하여, (예를 들어, 저장-및-포워딩(store-and-forward) 또는 다른 기술을 사용하여) 외부 프론트-엔드 시스템(103) 및 FO 시스템(113)과 같은 디바이스들 사이의 통신을 가능하게 한다.
일부 실시예에서, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 외부 사용자가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)이 시스템들에 대한 프리젠테이션을 가능하게 하여 사용자가 물품을 주문할 수 있게 하는 실시예에서, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 검색 요청을 수신하고, 물품 페이지를 제시하고, 결제 정보를 요구(solicit)하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 Apache HTTP 서버, 마이크로소프트 인터넷 정보 서비스(Microsoft Internet Information Services)(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 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 수신하고 처리하도록 설계된 고객 웹 서버 소프트웨어를 실행하고, 이들 요청에 기초하여 데이터베이스 및 기타 데이터 저장소로부터 정보를 획득하고, 획득된 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 웹 캐싱 시스템(web caching system), 데이터베이스, 검색 시스템 또는 지불 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있고, 반면에 다른 양상에서, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들어, 서버-대-서버, 데이터베이스-대-데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.
도 1b, 도 1c, 도 1d 및 도 1e에 의해 도시된 단계들의 예시적인 세트는 외부 프론트-엔드 시스템(103)의 일부 동작을 설명하는 데에 도움이 될 것이다. 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 프리젠테이션 및/또는 디스플레이를 위해 시스템(100) 내의 시스템들 또는 디바이스들로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 검색 결과 페이지(SRP)(예를 들어, 도 1b), 단일 상세 페이지(SDP)(예를 들어, 도 1c), 카트 페이지(예를 들어, 도 1d) 또는 주문 페이지(예를 들어, 도 1e)를 포함하여, 하나 이상의 웹 페이지를 호스팅하거나 제공할 수 있다. 사용자 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B)를 사용함)는, 외부 프론트-엔드 시스템(103)을 탐색하고, 검색 박스에 정보를 입력함으로써 검색을 요청할 수 있다. 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템으로부터 정보를 요청할 수 있다. 예를 들어, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 검색 요청을 만족시키는 FO 시스템(113)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 또한, 검색 결과에 포함된 각 제품에 대한 약속된 배송 날짜 즉 "PDD"를 (FO 시스템(113)으로부터) 요청하고 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는, 특정 기간 내에, 예를 들어, 하루가 끝날 때까지(오후 11시 59분), 주문된 경우, 제품을 포함하는 패키지가 사용자가 원하는 위치에 도착할 때, 또는 제품이 사용자가 원하는 위치에 배송될 것으로 약속된 날짜에 대한 추정(estimate)을 나타낼 수 있다. (PDD는 FO 시스템(113)과 관하여 아래에서 더 논의된다.)
외부 프론트-엔드 시스템(103)은 정보에 기초하여 SRP(예를 들어, 도 1b)를 준비할 수 있다. SRP는 검색 요청을 만족시키는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이는 검색 요청을 만족시키는 제품의 사진(pictures of products)을 포함할 수 있다. SRP는 또한, 각 제품의 각각의 가격, 또는 각 제품에 대한 향상된 배송 옵션, PDD, 중량, 크기, 제안(offers), 할인 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 (예를 들어, 네트워크를 통해) 요청측 사용자 디바이스(requesting user device)에 SRP를 전송할 수 있다.
그 후, 사용자 디바이스는, 예를 들어, 사용자 인터페이스를 클릭(clicking) 또는 탭(tapping)하거나, 다른 입력 디바이스를 사용함으로써, SRP 상에 나타내어진 제품을 선택하여, SRP로부터 제품을 선택할 수 있다. 사용자 디바이스는 선택된 제품에 관한 정보에 대한 요청을 정식화하여(formulate) 그것을 외부 프론트-엔드 시스템(103)에 전송할 수 있다. 이에 응답하여, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 선택된 제품과 관련된 정보를 요청할 수 있다. 예를 들어, 정보는 각각의 SRP 상에 제품에 대해 제시된 것 이외의 추가 정보를 포함할 수 있다. 이는, 예를 들어, 유통 기한(shelf life), 원산지(country of origin), 중량, 크기, 포장된 물품의 수(number of items in package), 취급 지시(handling instructions), 또는 제품에 관한 기타 정보를 포함할 수 있다. 이 정보는 (예를 들어, 이 제품 및 적어도 하나의 다른 제품을 구매한 고객들에 대한 빅 데이터 및/또는 기계 학습 분석에 기초하여) 유사한 제품들에 대한 추천사항(recommendations), 자주 묻는 질문에 대한 답변, 고객으로부터의 리뷰, 제조자 정보, 사진 등을 포함할 수 있다.
외부 프론트-엔드 시스템(103)은, 수신된 제품 정보에 기초하여, SDP(Single Detail Page)(예를 들어, 도 1c)를 준비할 수 있다. SDP는 또한, "바로 구매(Buy Now)" 버튼, "카트에 추가(Add to Cart)" 버튼, 수량 필드, 물품의 사진 등과 같은 기타 대화형 요소들을 포함할 수 있다. SDP는 제품을 제안하는 판매자들의 목록을 더 포함할 수 있다. 목록은 각 판매자가 제안하는 가격에 기초하여 순서화될(ordered) 수 있어, 최저 가격으로 제품을 판매하겠다고 제안한 판매자가 맨 위(the top)에 나열될 수 있다. 목록은 또한, 최고 랭킹의 판매자(highest ranked seller)가 맨 위에 나열될 수 있도록 판매자 랭킹에 기초하여 순서화될 수 있다. 판매자 랭킹은, 예를 들어, 약속된 PDD를 충족한 판매자의 과거 추적 기록을 포함하여, 다수의 인자(factor)에 기초하여 공식화될 수 있다. 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 (예를 들어, 네트워크를 통해) 요청측 사용자 디바이스(requesting user device)에 SRP를 전달할 수 있다.
요청측 사용자 디바이스는 제품 정보를 나열한 SDP를 수신할 수 있다. SDP를 수신하면, 사용자 디바이스는 SDP와 상호 작용할 수 있다. 예를 들어, 요청측 사용자 디바이스의 사용자는 SDP 상의 "카트에 담기(Place in Cart)" 버튼을 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용할 수 있다. 이로써 그 제품이 사용자와 연관된 쇼핑 카트(shopping cart)에 추가된다. 사용자 디바이스는 제품을 쇼핑 카트에 추가하라는 이 요청을 외부 프론트-엔드 시스템(103)에 송신할 수 있다.
외부 프론트-엔드 시스템(103)은 카트 페이지(예를 들어, 도 1d)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 카트 페이지는, 사용자가 가상의 "쇼핑 카트"에 추가한 제품들을 나열한다. 사용자 디바이스는 SRP, SDP 또는 기타 페이지들 상의 아이콘을 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용함으로써 카트 페이지를 요청할 수 있다. 일부 실시예에서, 카트 페이지는, 사용자가 쇼핑 카트에 추가한 모든 제품을 나열할 뿐만 아니라, 각 제품의 수량, 각 제품의 물품당 가격, 각 제품의 연관 수량에 기초한 가격, PDD에 관한 정보, 배송 방법, 운송 비용(shipping cost), 쇼핑 카트 내의 제품들을 수정하기 위한 사용자 인터페이스 요소들(예를 들어, 수량 삭제 또는 수정), 다른 제품을 주문하거나 제품들의 정기 배송(periodic delivery)을 설정하기 위한 옵션들, 이자 결제(interest payment)를 설정하기 위한 옵션들, 구매를 진행하기 위한 사용자 인터페이스 요소들 등과 같이 카트에 있는 제품에 관한 정보를 나열할 수 있다. 사용자 디바이스에서 사용자는, 쇼핑 카트에서 제품의 구매를 개시하기 위해 사용자 인터페이스 요소(예를 들어, "바로 구매"를 판독하는 버튼)를 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용할 수 있다. 그렇게 하면, 사용자 디바이스는 구매를 개시하라는 이 요청을 외부 프론트-엔드 시스템(103)에 송신할 수 있다.
외부 프론트-엔드 시스템(103)은 구매를 개시하라는 요청을 수신한 것에 응답하여 주문 페이지(예를 들어, 도 1e)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 주문 페이지는, 쇼핑 카트로부터 물품들을 재나열하고(re-list), 결제 및 운송 정보의 입력을 요청한다. 예를 들어, 주문 페이지는, 쇼핑 카트에 있는 물품들의 구매자에 관한 정보를 요청하는 섹션(예를 들어, 이름, 주소, 이메일 주소, 전화 번호), 받는 사람에 관한 정보(예를 들어, 이름, 주소, 전화 번호, 배송 정보), 운송 정보(예를 들어, 배송 속도/방법 및/또는 픽업(pickup), 결제 정보(예를 들어, 신용 카드, 은행 송금, 수표, 저장된 신용카드(stored credit)), 현금 영수증을 요청하기 위한 사용자 인터페이스 요소(예를 들어, 세금 목적으로) 등을 포함할 수 있다. 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 주문 페이지를 사용자 디바이스에 전송할 수 있다.
사용자 디바이스는, 주문 페이지 상에 정보를 입력하고, 정보를 외부 프론트-엔드 시스템(103)에 전송하는 사용자 인터페이스 요소를 클릭하거나 다른 방식으로 상호 작용할 수 있다. 거기서부터, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 정보를 시스템(100) 내의 상이한 시스템들에 전송하여 쇼핑 카트에 있는 제품들을 갖는 신규 주문의 생성 및 처리를 가능하게 할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은, 판매자들이 주문들에 관한 정보를 송신하고 수신할 수 있도록 더 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 프론트-엔드 시스템(105)은 내부 사용자들(예를 들어, 시스템(100)을 소유, 운영 또는 임대하는 조직의 직원들)이 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)이 사용자들이 물품을 주문할 수 있게 하는 시스템들의 프리젠테이션을 가능하게 하는 실시예들에서, 내부 프론트-엔드 시스템(105)은 내부 사용자들이 주문에 대한 진단 및 통계 정보를 보거나(view), 물품 정보를 수정하거나, 주문에 관한 통계를 검토(review)할 수 있게 하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 내부 프론트-엔드 시스템(105)은 Apache HTTP 서버, 마이크로소프트 인터넷 정보 서비스(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예들에서, 내부 프론트-엔드 시스템(105)은 시스템(100)에 도시된 시스템들 또는 디바이스들(도시되지 않은 다른 디바이스들뿐만 아니라)로부터 요청을 수신하고 처리하도록 설계된 고객 웹 서버 소프트웨어를 실행할 수 있고, 이들 요청에 기초하여 데이터베이스 및 기타 데이터 저장소로부터 정보를 획득하고, 획득된 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 프론트-엔드 시스템(105)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 검색 시스템, 결제 시스템, 분석 시스템, 주문 모니터링 시스템 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있고, 반면에 다른 양상에서, 외부 프론트-엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들어, 서버-대-서버, 데이터베이스-대-데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결들)를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 시스템들 또는 디바이스들과 모바일 디바이스(107A 내지 107C) 사이의 통신을 가능하게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 하나 이상의 모바일 디바이스(107A 내지 107C)(예를 들어, 모바일 폰, 스마트 폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 모바일 디바이스(107A 내지 107C)는 배송 작업자(delivery worker)들에 의해 운용되는 디바이스들을 포함할 수 있다. 정규직(permanent) 직원, 임시(temporary) 직원 또는 교대(shift) 직원일 수 있는 배송 작업자들은 모바일 디바이스(107A 내지 107C)를 활용하여 사용자들에 의해 주문된 제품들을 포함하는 패키지들의 배송을 행할 수 있다. 예를 들어, 패키지를 배송하기 위해, 배송 작업자는 어느 패키지를 배송할 것인지와 그 패키지를 어디로 배송할 것인지를 나타내는 통지를 모바일 디바이스 상에 수신할 수 있다. 배송 위치에 도착하면, 배송 작업자는 패키지를 (예를 들어, 트럭의 후면에, 혹은 패키지들의 상자(crate)에) 위치시키거나, 모바일 디바이스를 사용하여 패키지 상의 식별자(identifier)(예를 들어, 바코드, 이미지, 텍스트 스트링(text string), RFID 태그 등)와 연관된 데이터를 스캔하거나 다른 방식으로 포착하고, 패키지를 (예를 들어, 문 앞에 두거나, 경비원에게 맡겨 두거나, 받는 사람에게 건네주는 등으로써) 전달한다. 일부 실시예에서, 배송 작업자는 모바일 디바이스를 사용하여 패키지의 사진(들)을 포착하고, 및/또는 서명을 얻을 수 있다. 모바일 디바이스는, 예를 들어, 시간, 날짜, GPS 위치, 사진(들), 배송 작업자와 연관된 식별자, 모바일 디바이스와 연관된 식별자 등을 포함하는 배송에 관한 정보를 포함하는 정보를 수송 시스템(107)에 전송할 수 있다. 수송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 다른 시스템들에 의해 액세스되도록 이 정보를 데이터베이스(도시되지 않음)에 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 이 정보를 사용하여 특정 패키지의 위치를 나타내는 추적 데이터를 준비하여 다른 시스템들에 전송할 수 있다.
일부 실시예에서, 특정 사용자들은 한 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있으며(예를 들어, 정규직 작업자들은 바코드 스캐너, 스타일러스 및 기타 디바이스들과 같은 맞춤형 하드웨어(custom hardware)를 갖는 전용 PDA(specialized PDA)를 사용할 수 있고), 반면에 다른 사용자들은 다른 종류의 모바일 디바이스들을 사용할 수 있다(예를 들어, 임시 또는 교대 작업자들은 기성품의(off-the-shelf) 모바일 폰 및/또는 스마트 폰을 활용할 수 있다).
일부 실시예에서, 수송 시스템(107)은 사용자를 각 디바이스와 연관시킬 수 있다. 예를 들어, 수송 시스템(107)은, 사용자(예를 들어, 사용자 식별자, 직원 식별자 또는 전화 번호로 나타내어짐)와 모바일 디바이스(예를 들어, IMEI(International Mobile Equipment Identity), IMSI(International Mobile Subscription Identifier), 전화 번호, UUID(Universal Unique Identifier) 또는 GUID(Globally Unique Identifier)로 나타내어짐) 사이의 연관성을 저장할 수 있다. 수송 시스템(107)은, 무엇보다도, 작업자의 위치, 작업자의 효율성 또는 작업자의 속도를 결정하기 위해, 배송시 수신된 데이터와 함께 이 연관성을 사용하여 데이터베이스에 저장된 데이터를 분석할 수 있다.
일부 실시예에서, 판매자 포털(109)은, 판매자들 또는 다른 외부 개체들이 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 전자적으로 통신할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 판매자는, 판매자 포털(109)을 사용하여, 판매자가 시스템(100)을 통해 판매하고 싶어하는 제품들에 대한 제품 정보, 주문 정보, 연락처 정보 등을 업로드하거나 제공하기 위해 컴퓨터 시스템(도시되지 않음)을 활용할 수 있다.
일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은, 고객들에 의해(예를 들어, 디바이스(102A 및 102B)를 사용하는 사용자에 의해) 주문된 제품들을 포함하는 패키지들의 위치에 관한 정보를 수신하고, 저장하고, 전달하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은, 고객들에 의해 주문된 제품들을 포함하는 패키지들을 배송하는 운송 회사들에 의해 운영되는 웹 서버들(도시되지 않음)로부터, 정보를 요청하거나 저장할 수 있다.
일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은 시스템(100) 내에 도시된 시스템들로부터 정보를 요청하고 저장할 수 있다. 예를 들어, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은 수송 시스템(107)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 수송 시스템(107)은, 하나 이상의 사용자(예를 들어, 배송 작업자) 또는 차량(예를 들어, 배송 트럭)과 연관된 하나 이상의 모바일 디바이스(107A 내지 107C)(예를 들어, 모바일 폰, 스마트 폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 선적 및 주문 추적 시스템(111)은 또한, 풀필먼트 센터(예를 들어, 풀필먼트 센터(200)) 내부의 개별 제품의 위치를 결정하기 위해, 창고 관리 시스템(WMS)(119)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 선적 및 주문 추적 시스템(111)은, 수송 시스템(107) 또는 WMS(119) 중 하나 이상으로부터 데이터를 요청하고, 데이터를 처리하고, 요청 시 데이터를 디바이스(예를 들어, 사용자 디바이스(102A 및 102B))에 제시할 수 있다.
일부 실시예에서, 풀필먼트 최적화(FO) 시스템(113)은, 다른 시스템들(예를 들어, 외부 프론트-엔드 시스템(103) 및/또는 선적 및 주문 추적 시스템(111))으로부터의 고객 주문들에 관한 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. FO 시스템(113)은 또한, 특정 물품들이 어디에 보유되거나 저장되는지를 설명하는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 특정 물품들은 하나의 풀필먼트 센터에만 저장될 수 있고, 반면에 특정 다른 물품들은 다수의 풀필먼트 센터에 저장될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 특정 풀필먼트 센터들은 특정 세트의 물품들(예를 들어, 신선 제품 또는 냉동 제품)만을 저장하도록 설계될 수 있다. FO 시스템(113)은, 이 정보뿐만 아니라 연관 정보(예를 들어, 수량, 크기, 영수증의 날짜, 만료일 등)를 저장한다.
FO 시스템(113)은 또한, 각 제품의 대응하는 PDD(promised delivery date)를 계산할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 하나 이상의 인자에 기초할 수 있다. 예를 들어, FO 시스템(113)은, 제품에 대한 과거 수요(예를 들어, 한 기간 동안 제품이 얼마나 자주 주문되었는지), 제품에 대한 예상 수요(다가오는 기간 동안 얼마나 많은 고객들이 해당 제품을 주문할 것으로 예측되는지), 한 기간 동안 얼마나 많은 제품들이 주문되었는지를 나타내는 네트워크-전역(network-wide) 과거 수요, 다가오는 기간 동안 얼마나 많은 제품이 주문될 것인지 예상되는 것을 나타내는 네트워크-전역 예상 수요, 각 풀필먼트 센터(200)에 저장되는 제품에 대한, 풀필먼트 센터가 각 제품마다 저장하는 하나 이상의 카운트, 해당 제품에 대한 예상 주문 또는 현재 주문 등에 기초하여, 제품에 대한 PDD를 계산할 수 있다.
일부 실시예에서, FO 시스템(113)은, 주기적으로(예를 들어, 시간마다) 각 제품에 대한 PDD를 결정하고, 이를 검색을 위해 데이터베이스에 저장하거나, 다른 시스템들(예를 들어, 외부 프론트-엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 선적 및 주문 추적 시스템(111))에 전송할 수 있다. 다른 실시예에서, FO 시스템(113)은, 하나 이상의 시스템(예를 들어, 외부 프론트-엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 선적 및 주문 추적 시스템(111))으로부터 전자식 요청(electronic requests)을 수신하고, 요구 시(on demand) PDD를 계산할 수 있다.
일부 실시예에서, 풀필먼트 메시징 게이트웨이(FMG)(115)는, 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템, 예를 들어, FO 시스템(113)으로부터 하나의 포맷 또는 프로토콜로 요청 또는 응답을 수신하고, 요청 또는 응답을 다른 포맷 또는 프로토콜로 변환하고, 변환된 포맷 또는 프로토콜로 요청 또는 응답을 다른 시스템, 예를 들어, WMS(119) 또는 제3 자의 풀필먼트 시스템(121A, 121B 또는 121C), 에 전달하거나, 그 반대도 성립하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다.
일부 실시예에서, 공급 체인 관리(SCM) 시스템(117)은 예측 기능들을 수행하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, SCM 시스템(117)은, 예를 들어, 제품에 대한 과거 수요, 제품에 대한 예상 수요, 네트워크-전역 과거 수요, 네트워크-전역 예상 수요, 각 풀필먼트 센터(200)에 저장되는 제품들 카운트(count products), 각 제품에 대한 예상 주문 또는 현재 주문 등에 기초하여 특정 제품에 대한 수요 레벨(level of demand)을 예측할 수 있다. 모든 풀필먼트 센터에 걸쳐 각 제품에 대한 이 예측된 레벨 및 양에 응답하여, SCM 시스템(117)은, 특정 제품에 대한 예측된 수요를 만족시키기에 충분한 수량을 구매하고 비축(stock)하기 위해서 하나 이상의 구매 주문을 생성할 수 있다.
일부 실시예에서, 창고 관리 시스템(WMS)(119)은 작업 흐름을 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, WMS(119)는 개별 이벤트(discrete events)를 나타내는 개별 디바이스(예를 들어, 디바이스(107A 내지 107C 또는 119A 내지 119C))로부터 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, WMS(119)는 패키지를 스캔하기 위해 이들 디바이스 중 하나의 사용을 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 풀필먼트 센터(200) 및 도 2에 연관하여 아래에 논의되는 바와 같이, 풀필먼트 프로세스 동안, 패키지 식별자(예를 들어, 바코드 또는 RFID 태그 데이터)는 특정 단계에서 기계들(예를 들어, 자동화되거나 휴대형의 바코드 스캐너, RFID 판독기, 고속 카메라, 태블릿(119A), 모바일 디바이스/PDA(119B), 컴퓨터(119C) 등과 같은 디바이스)에 의해 스캐닝되거나 판독될 수 있다. WMS(119)는, 패키지 식별자, 시간, 날짜, 위치, 사용자 식별자 또는 기타 정보와 함께 대응하는 데이터베이스(도시되지 않음)에 패키지 식별자의 스캔 또는 판독을 나타내는 각 이벤트를 저장할 수 있고, 이 정보를 다른 시스템(예를 들어, 선적 및 주문 추적 시스템(111))에 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, WMS(119)는 하나 이상의 디바이스(예를 들어, 디바이스(107A 내지 107C 또는 119A 내지 119C))를 시스템(100)과 연관된 하나 이상의 사용자와 연관시킨 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 일부 상황에서, 사용자(예를 들어, 시간제 또는 전일제 직원)는, 사용자가 모바일 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스는 스마트 폰임)를 소유한다는 점에서, 모바일 디바이스와 연관될 수 있다. 다른 상황에서, 사용자는, 사용자가 일시적으로 모바일 디바이스를 소유하고 있다(예를 들어, 사용자는 하루의 시작 시에 모바일 디바이스를 체크 아웃하고, 하루 동안 사용할 것이고, 하루가 끝나면 반환할 것이다)는 점에서, 모바일 디바이스와 연관될 수 있다.
일부 실시예에서, WMS(119)는 시스템(100)과 연관된 각 사용자에 대한 작업 로그(work log)를 유지할 수 있다. 예를 들어, WMS(119)는, 임의의 할당된 프로세스(예를 들어, 트럭 하역하기(unloading trucks), 픽 구역(pick zone)으로부터 물품 픽킹하기, 리빈 월 작업(rebin wall work), 물품 포장하기), 사용자 식별자, 위치(예를 들어, 풀필먼트 센터(200) 내의 층 또는 구역), 직원에 의해 시스템을 통해 이동된 다수의 유닛(예를 들어, 피킹된 물품의 수, 포장된 물품의 수), 디바이스(예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C))와 연관된 식별자 등을 포함하여, 각 직원과 연관된 정보를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, WMS(119)는 디바이스(119A 내지 119C)상에서 운영되는 시간 기록 시스템(timekeeping system)과 같은 시간 기록 시스템으로부터 체크 인 및 체크 아웃 정보를 수신할 수 있다.
일부 실시예에서, 제3 자의 풀필먼트(3PL) 시스템(121A 내지 121C)은 물류 및 제품의 제3자 제공자와 연관된 컴퓨터 시스템을 나타낸다. 예를 들어, 일부 제품은 (도 2와 연관하여 후술되는 바와 같이) 풀필먼트 센터(200)에 저장되지만, 다른 제품들은 장외(off-site)에 저장될 수 있거나, 요구 시 생산될 수 있거나, 달리 풀필먼트 센터(200)에 저장되어 사용 가능하지 않을 수 있다. 3PL 시스템(121A 내지 121C)은, (예를 들어, FMG(115)를 통해) FO 시스템(113)으로부터 주문을 수신하도록 구성될 수 있고, 제품 및/또는 서비스(예를 들어, 배송 또는 설치)를 고객들에게 직접 제공할 수 있다. 일부 실시예에서, 3PL 시스템(121A 내지 121C) 중 하나 이상은 시스템(100)의 일부일 수 있고, 반면에 다른 실시예들에서, 3PL 시스템(121A 내지 121C) 중 하나 이상은 시스템(100) 외부에 있을 수 있다(예를 들어, 제3 자 제공자에 의해 소유되거나 운영된다).
일부 실시예에서, 풀필먼트 센터 인증 시스템(FC Auth)(123)은 다양한 기능들을 갖는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, FC Auth(123)은 시스템(100) 내의 하나 이상의 다른 시스템에 대한 SSO(single-sign on) 서비스로서 작용할 수 있다. 예를 들어, FC Auth(123)은, 사용자가 내부 프론트-엔드 시스템(105)을 통해 로그인할 수 있게 하고, 사용자가 선적 및 주문 추적 시스템(111)에서 리소스들에 액세스할 수 있는 유사한 권한들(privileges)을 가지고 있다고 결정하고, 사용자가 제2 로그 인 프로세스(second log in process)를 필요로 하지 않고 이들 권한에 액세스할 수 있게 한다. 다른 실시예들에서, FC Auth(123)은 사용자들(예를 들어, 직원들)이 그들 자신을 특정 작업과 연관시킬 수 있게 한다. 예를 들어, 일부 직원은 전자 디바이스(예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C))를 갖지 않을 수 있고, 대신에 하루의 일과에서(during the course of a day), 풀필먼트 센터(200) 내에서, 작업별로, 그리고 구역별로, 이동할 수 있다. FC Auth(123)은 이들 직원이 어떤 작업을 행하고 있는지와, 그들이 하루 중 서로 다른 시각에 어느 구역에 있는지를 나타낼 수 있도록 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 노동 관리 시스템(LMS)(125)은 직원들(전일제 및 시간제 직원들을 포함)에 대한 출근 및 초과 근무 정보(attendance and overtime information)를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, LMS(125)는 FC Auth(123), WMS(119), 디바이스(119A 내지 119C), 수송 시스템(107) 및/또는 디바이스(107A 내지 107C)로부터 정보를 수신할 수 있다.
도 1a에 도시된 특정 구성은　단지 예시이다. 예를 들어, 도 1a는 FO 시스템(113)에 연결된 FC Auth 시스템(123)을 도시하지만, 모든 실시예들이 이 특정 구성을 요구하는 것은 아니다. 실제로, 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템들은, 인터넷, 인트라넷, WAN(Wide-Area Network), MAN(Metropolitan-Area Network), IEEE 802.11a/b/g/n 표준과 호환되는 무선 네트워크, 전용 회선(leased line) 등을 포함하는 하나 이상의 공개 또는 비공개 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템들 중 하나 이상은 데이터 센터, 서버 팜(server farm) 등에 구현되는 하나 이상의 가상 서버로서 구현될 수 있다.
도 2는 풀필먼트 센터(200)를 도시한다. 풀필먼트 센터(200)는 주문 시 고객들에게 운송될 물품을 저장하는 물리적 위치의 예이다. 풀필먼트 센터(FC)(200)는 다수의 구역으로 분할될 수 있고, 그들 각각은 도 2에 도시되어 있다. 일부 실시예에서, 이들 "구역"은 물품들을 받아들이고, 물품들을 저장하고, 물품들을 검색하고, 물품들을 운송하는 프로세스의 상이한 단계들 사이의 가상 분할(virtual divisions)로 여겨질 수 있다. 따라서, "구역들"이 도 2에 도시되어 있지만, 구역들에 대한 다른 분할이 가능하고, 일부 실시예에서, 도 2의 구역들이 생략되거나, 복제되거나, 수정될 수 있다.
도 1a로부터 인바운드 구역(203)은 시스템(100)을 사용하여 제품들을 판매하고 싶어하는 판매자들로부터 물품들이 수신되는 FC(200)의 영역을 나타낸다. 예를 들어, 판매자는 트럭(201)을 사용하여 물품(202A 및 202B)을 배송할 수 있다. 물품(202A)은 그 자체의 운송 팔레트(shipping pallet)를 점유하기에 충분히 큰 단일 물품을 나타낼 수 있고, 반면에 물품(202B)은 공간을 절약하기 위해 동일한 팔레트 상에 함께 적재된 물품들의 세트를 나타낼 수 있다.
작업자는 인바운드 구역(203)에서 물품을 수신하고, 선택적으로 컴퓨터 시스템(도시되지 않음)을 사용하여 물품들의 손상 및 정확성에 대해 체크할 수 있다. 예를 들어, 작업자는 컴퓨터 시스템을 사용하여 물품(202A 및 202B)의 수량을 물품의 주문 수량과 비교할 수 있다. 수량이 매칭되지(match) 않으면, 그 작업자는 물품(202A 또는 202B) 중 하나 이상을 거부할 수 있다. 수량이 매칭되면, 작업자는 (예를 들어, 돌리(dolly), 핸드 트럭, 지게차(forklift)를 사용하거나 수동으로) 이들 물품을 버퍼 구역(205)으로 이동시킬 수 있다. 버퍼 구역(205)은, 예를 들어, 피킹 구역에 예측된 수요를 충족시키기에 매우 충분한 수량의 해당 물품이 있기 때문에, 피킹 구역에서 현재 필요하지 않은 물품들에 대한 임시 저장 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 지게차(206)는 버퍼 구역(205) 주위에서, 그리고 인바운드 구역(203)과 드랍 구역(207) 사이에서 물품들을 이동시키도록 동작된다. 피킹 구역에서 물품(202A 또는 202B)이 필요하다면(예를 들어, 예측된 수요로 인함), 지게차는 물품(202A 또는 202B)을 드랍 구역(207)으로 이동시킬 수 있다.
드랍 구역(207)은, 물품들이 피킹 구역(209)으로 이동되기 전에 물품들을 저장하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 피킹 작업에 할당된 작업자("피커(picker)")는, 피킹 구역에서 물품(202A 및 202B)에 접근하고, 피킹 구역에 대한 바코드를 스캔하고, 모바일 디바이스(예를 들어, 디바이스 (119B))를 사용하여 물품(202A 및 202B)과 연관된 바코드를 스캔할 수 있다. 그 후, 피커는 (예를 들어, 물품을 카트에 담거나 운반함으로써) 물품을 피킹 구역(209)으로 가져갈 수 있다.
피킹 구역(209)은 물품(208)이 저장 유닛(210) 상에 저장되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 저장 유닛(210)은 물리적 선반, 책장, 박스, 토트(totes), 냉장고, 냉동고, 냉장 창고(cold stores) 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 피킹 구역(209)은 다수의 층으로 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는, 예를 들어, 지게차, 엘리베이터, 컨베이어 벨트, 카트, 핸드 트럭, 돌리, 자동화된 로봇 또는 디바이스를 포함하여 여러 방식으로, 또는 수동으로 물품을 피킹 구역(209)으로 이동시킬 수 있다. 예를 들어, 피커는 드랍 구역(207)에서 핸드 트럭 또는 카트 상에 물품(202A 및 202B)을 담고, 물품(202A 및 202B)을 피킹 구역(209)까지 걸어서 운반할 수 있다.
피커는, 저장 유닛(210)상의 특정 공간과 같이, 피킹 구역(209)의 특정 지점(particular spots)에 물품을 배치(또는 "수납")하라는 명령어(instruction)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 피커는 모바일 디바이스(예를 들어, 디바이스(119B))를 사용하여 물품(202A)을 스캔할 수 있다. 디바이스는, 예를 들어, 통로(aisle), 선반 및 위치를 나타내는 시스템을 사용하여 피커가 물품(202A)을 수납해야 하는 위치를 나타낼 수 있다. 그 후, 디바이스는 그 위치에 물품(202A)을 수납하기 전에 피커가 그 위치에서 바코드를 스캔하도록 촉구할 수 있다. 디바이스는, 디바이스(119B)를 사용하는 사용자에 의해 그 위치에 물품(202A)이 수납되었음을 나타내는 데이터를, (예를 들어, 무선 네트워크를 통해) 도 1a의 WMS(119)와 같은 컴퓨터 시스템에 전송할 수 있다.
사용자가 주문을 하면, 피커는 저장 유닛(210)으로부터 하나 이상의 물품(208)을 검색하라는 명령어를 디바이스(119B) 상에서 수신할 수 있다. 피커는, 물품(208)을 검색하고, 물품(208) 상의 바코드를 스캔하고, 물품을 수송 메커니즘(transport mechanism)(214) 상에 배치할 수 있다. 수송 메커니즘(214)은, 슬라이드로 나타내어져 있지만, 일부 실시예에서, 수송 메커니즘은 컨베이어 벨트, 엘리베이터, 카트, 지게차, 핸드 트럭, 돌리, 카트 등 중 하나 이상으로서 구현될 수 있다. 그 후, 물품(208)은 포장 구역(packing zone)(211)에 도착할 수 있다.
포장 구역(211)은, 물품이 피킹 구역(209)으로부터 수신되어 고객에게 최종 운송되기 위해 박스 또는 백(bags) 내에 포장되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 포장 구역(211)에서, 물품 수신에 할당된 작업자("리빈 작업자")는 피킹 구역(209)으로부터 물품(208)을 수신하고 그것이 어느 주문에 대응하는지를 결정할 것이다. 예를 들어, 리빈 작업자는 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스를 사용하여 물품(208) 상의 바코드를 스캔할 수 있다. 컴퓨터(119C)는 물품(208)이 어느 주문과 연관되는지를 시각적으로 나타낼 수 있다. 이는, 예를 들어, 주문에 대응하는 공간 또는 벽(216)의 "셀"을 포함할 수 있다. 일단 주문이 완료되면 (예를 들어, 셀은 주문에 대한 모든 물품을 포함하기 때문에), 리빈 작업자는 주문이 완료된 것을 포장 작업자(packing worker)(또는 "패커(packer)")에게 나타낼 수 있다. 패커는 셀로부터 물품들을 검색하여 운송을 위해 박스 또는 백에 담을 수 있다. 그 후, 패커는 예를 들어, 지게차, 카트, 돌리, 핸드 트럭, 컨베이어 벨트를 통해, 박스 또는 백을 허브 구역(213)으로 수동으로 또는 다른 방식으로 전송할 수 있다.
허브 구역(213)은 포장 구역(211)으로부터 모든 박스 또는 백("패키지")을 수신하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 허브 구역(213)의 작업자 및/또는 기계는, 패키지(218)를 검색하고, 각 패키지가 배송 지역 중 어느 부분으로 가고자 의도되는지를 결정하고, 패키지를 적절한 캠프 구역(215)으로 라우팅할 수 있다. 예를 들어, 배송 지역이 2개의 더 작은 하위-지역(sub-areas)을 갖는 경우, 패키지는 2개의 캠프 구역(215) 중 하나로 갈 것이다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 (예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔하여 그 최종 목적지를 결정할 수 있다. 패키지를 캠프 구역(215)으로 라우팅하는 것은, 예를 들어, (예를 들어, 우편 번호에 기초하여) 패키지가 예정되어 있는 지리적 지역의 일부를 결정하는 것, 및 지리적 지역의 일부와 연관된 캠프 구역(215)을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 하나 이상의 건물, 하나 이상의 물리적 공간 또는 하나 이상의 지역을 포함할 수 있고, 여기서 패키지는 루트 및/또는 서브-루트로 분류되기 위해 허브 구역(213)으로부터 수신된다. 일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 FC(200)로부터 물리적으로 분리되고, 반면에 다른 실시예에서, 캠프 구역(215)은 FC(200)의 일부를 형성할 수 있다.
캠프 구역(215) 내의 작업자 및/또는 기계는, 예를 들어, 목적지를 기존의 루트 및/또는 서브-루트와 비교하는 것, 각 루트 및/또는 서브-루트에 대한 작업 부하를 계산하는 것, 하루 중 시각(the time of day), 운송 방법, 패키지(220)를 운송하기 위한 비용, 패키지(220) 내의 물품과 연관된 PDD 등에 기초하여, 패키지(220)가 어느 루트 및/또는 서브-루트와 연관되어야 하는지를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 (예를 들어, 디바이스(119A 내지 119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔하여 그 최종 목적지를 결정할 수 있다. 일단 패키지(220)가 특정 루트 및/또는 서브-루트에 할당되면, 작업자 및/또는 기계는, 운송될 패키지(220)를 이동시킬 수 있다. 예시적인 도 2에서, 캠프 구역(215)은 트럭(222), 자동차(226) 및 배송 작업자(224A 및 224B)를 포함한다. 일부 실시예에서, 트럭(222)은 배송 작업자(224A)에 의해 운전될 수 있고, 여기서 배송 작업자(224A)는 FC(200)를 위한 패키지를 배달하는 전일제 직원이고, 트럭(222)은, FC(200)를 소유하거나, 임대하거나, 운영하는 동일한 회사에 의해 소유되거나, 임대되거나, 운영된다. 일부 실시예에서, 자동차(226)는 배송 작업자(224B)에 의해 운전될 수 있고, 여기서 배송 작업자(224B)는, 필요에 따라(on an as-needed basis)(예를 들어, 계절에 따라) 배송하는 "가변적인(flex)" 또는 비정기적인 작업자(occasional worker)이다. 자동차(226)는 배송 작업자(224B)에 의해 소유되거나, 임대되거나, 운영될 수 있다.
도 3은, 주문된 물품의 효율적인 포장을 위한 메인 프로세스의 개관을 나타낸다. 프로세스(300)는 단계 302에서 시작한다. 단계 302에서, FO 시스템(113)은 적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 것으로 시작한다. 주문은 다양한 물품들, 즉 소모성 물품, 비소모성 물품, 깨지기 쉬운 물품, 유해성 물품, 대형 물품 및 소형 물품의 혼합을 구성할 수 있다.
이어서, 프로세스(300)는 단계 304로 진행한다. 단계 304에서, FO 시스템(113)은 주문에 관한 정보를 수집한다. 주문에 관한 수집된 정보는 다양한 데이터, 즉, 주문에서 물품의 수량, 주문된 물품의 총 비용 등과 같은 주문 그 자체에 관한 정보를 포함할 수 있다. 추가적으로, 주문 내의 개별 물품에 관한 정보가 수집될 수 있다. 예를 들어, 각각의 물품과 연관된 부피, 중량, 비용 또는 다른 특정 태그가 적어도 하나의 데이터 저장소로부터 결정될 수 있다. 태그는, 깨짐을 방지하기 위해 물품이 추가의 포장을 필요로 함을 나타내는 "깨지기 쉬움(fragile)", 물품이 추가의 포장을 필요로 하지 않음을 나타내는 "독립형(standalone)", 및 물품이 표준 포장을 필요로 함을 나타내는 "통상(normal)"을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, "깨지기 쉬움" 태그를 가지는 물품의 부피는, 물품의 부피와 당해 깨지기 쉬운 물품에 대해 추가된 포장 재료의 부피를 포함할 수 있다.
이어서, 프로세스(300)는 단계 306으로 진행한다. 단계 306에서, FO 시스템(113)은 주문된 물품들을 그룹으로 분류(sort)할 수 있다. 단계 306은, 물품의 태그와 같은, 단계 304에서 수집된 정보에 기초하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 깨지기 쉬운 물품은 통상 물품 및 독립형 물품들과는 별도로 그룹화될 수 있다. 일부 실시예에서, 물품은, 치수, 중량 및 비용과 같은 다른 수집된 특성에 기초하여 분류될 수 있다. 개별 특성에 기초하거나 그들의 조합에 기초하여 분류가 수행될 수 있다.
이어서, 프로세스(300)는 단계 308로 진행한다. 단계 308에서, FO 시스템(113)은 동일한 태그를 가지는 물품 그룹 각각에 대해 최적화 프로세스를 시작한다. 프로세스(300)는, 그룹의 제1 패키지를 나타내는 데이터 구조를 만들어 낸다. 패키지를 나타내는 데이터 구조는 리스트(list), 딕셔너리(dictionary), 튜플(tuple), 어레이(array) 등일 수 있다. 패키지를 나타내는 데이터 구조는, 운송 벤더에 의해 미리 설정될 수 있는 중량 및 치수 임계값과 같은, 제1 패키지의 특성을 포함할 수 있다. 또한, 패키지를 나타내는 데이터 구조는 비용을 포함할 수도 있다. 다수의 운송 벤더를 이용할 경우, 모든 가용의 벤더들에 걸친 비용 상의 차이를 고려하도록 패키지를 나타내는 데이터 구조에 다수의 임계값이 기록될 수 있다.
이어서, 프로세스(300)는, 단계 310에서의 그룹의 가장 큰 남은 물품을 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하기 위해 진행한다. 가장 큰 남은 물품은 부피 또는 중량에 의해 결정될 수 있다. 단계 310에서, 프로세스(300)는, 패키지를 나타내는 데이터 구조에 가장 큰 남은 물품을 일시적으로 추가할 수 있다. 예를 들어, 프로세스(300)는, 패키지에 물품을 추가하는 것을 컴퓨터적으로 시뮬레이션하기 위해, 넘버링된 패키지와 연관된 데이터 구조에서의 요소로서 물품을 추가할 수 있다. 부피 및 중량과 같은 물품에 관한 상세사항이 패키지를 나타내는 데이터 구조에 부가될 수도 있다. 예를 들어, 패키지는, 중량 및 부피 제한과 같은, 패키지에 관한 정보를 포함한 JSON 파일 또는 딕셔너리에 의해 나타내어질 수 있다. 딕셔너리는, 대응하는 패키지에 선적될 물품의 서브-딕셔너리를 포함할 수도 있다. 프로세스(300)는 서브-딕셔너리에 물품을 추가하고, 그 물품의 중량 및 부피를 포함할 수 있다. 이와 같이 하여, 프로세스(300)는, 딕셔너리에서 모든 물품의 총 부피 및 중량을 신속히 결정할 수 있으며, 그리고 물품의 추가가 총 부피 또는 중량이 임계값을 초과하게 만들 경우에는 물품을 제거할 수 있다. 일부 실시예에서, 패키지를 나타내는 데이터 구조는 패키지의 남아있는 부피 또는 중량을 나타내는 요소를 포함할 수 있다. 패키지를 나타내는 데이터 구조에 신규 물품이 추가될 때마다, 그 물품의 중량 및 부피가 각각의 요소로부터 감산되며, 따라서 프로세스(300)는 각각의 반복에 대해 물품의 총 부피 및 중량을 재계산할 필요가 없다.
프로세스(300)는, 패키지를 나타내는 데이터 구조와 연관된 임계값이 초과되었는지를 결정하기 위해, 단계 312에서 패키지를 나타내는 데이터 구조를 분석한다. 예를 들어, 프로세스(300)는, 패키지에 대응하는 데이터 구조에서의 물품들의 총 부피가 패키지의 부피를 초과한다고 결정할 수 있다. FO 시스템(113)은, 그룹의 가장 큰 물품을 결정하기 위해 해당 그룹의 물품의 치수를 사용할 수 있으며, 나아가 제1 패키지의 부피로부터 가장 큰 남은 물품의 부피를 차감함으로써 패키지 내에서의 남은 공간을 계산할 수 있다.
대안으로서, 프로세스(300)는 물품의 총 중량이 패키지의 중량 제한을 초과한다고 결정할 수 있다. 추가적으로, 프로세스(300)는, 독립형 태그를 가지는 물품과 연관된 바인딩 넘버(binding number)를 결정하기 위해 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색할 수도 있으며, 바인딩 넘버는 박스에 실리는 것이 아니라 테이프, 스트링, 바인딩 스트랩 등에 의해 묶여질 수 있는 동일 물품의 수량을 나타낸다. 또한, 독립형 태그를 가지는 물품인 경우, 임계값이 바인딩 넘버를 포함할 수 있어서, 패키지는 밴드에 의해 함께 묶여진 유사 물품의 바인딩 넘버까지 포함할 수 있다. 예를 들어, 자전거는 제조사가 판매자에게 배송한 동일 박스로 고객에게 운송될 수 있다. 판매자는, 자전거를 재포장하기보다는, 자전거는 독립형 물품임을 명시할 수 있다. 또한, 판매자는 2대의 자전거까지가 함께 묶여 단일의 패키지를 형성함을 나타내는 바인딩 넘버 "2"를 설정할 수 있다.
임계값이 초과된다면, 단계 312는 "예"이고, 단계 314에서 추가의 패키지를 나타내는 패키지를 나타내는 추가의 데이터 구조를 만들어 내도록 프로세스(300)는 진행한다. 이러한 방식으로, 주문으로부터의 물품을 수용하도록 추가의 패키지가 더해질 수 있다. 프로세스(300)는, 단계 314에서 패키지를 나타내는 신규 데이터 구조가 더해진 후, 단계 310으로 돌아가고, 패키지를 나타내는 신규 데이터 구조에 그룹의 가장 큰 남은 물품을 더한다.
대안적으로, 프로세스(300)가 임계값이 초과되지 않았다고 단계 312에서 결정하면, 단계 312는 "아니오"이고, 프로세스(300)는 단계 316에서 그룹에 남아있는 물품이 있는지를 결정한다. 그룹에 남아있는 물품이 있다면, 단계 316은 "예"이고, 프로세스(300)는 단계 310으로 돌아가서 그룹의 가장 큰 남은 물품을 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하기를 계속한다.
그러나, 그룹에 남아있는 물품이 없다면, 단계 316은 "아니오"이고, 프로세스(300)는 단계 318에서 주문에 남아있는 그룹이 있는지를 결정하기 위해 진행한다. 단계 318이 "예"이면, 프로세스(300)는 단계 308로 돌아가서 다음 그룹의 제1 패키지를 나타내는 추가의 데이터 구조를 만들어 낸다. 따라서, 프로세스(300)는, 각 그룹의 모든 물품이 패키지 내에 포장되도록 시뮬레이션될 때까지 가장 큰 남은 물품을 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션한다.
더 이상 물품이 남아있지 않으면, 단계 318은 "아니오"이고, 프로세스(300)는 단계 320에서 패키지를 나타내는 데이터 구조에 대한 적어도 하나의 물품 리스트를 생성한다. 환언하면, 리스트는 각각의 패키지에 어떤 물품들이 있어야 하는지를 나타낸다. 리스트는 적어도 하나의 물품 식별자 및 적어도 하나의 패키지 식별자를 포함할 수 있다. 이어서, 이들 리스트는 단계 322에서 디스플레이를 위한 컴퓨터 시스템으로 전달된다. 이 정보에 의해, 패키징 및 운송 비용을 최소화하기 위해 어떻게 물품들을 서로 함께 그룹화할지에 대한 지시가 포장 기술자에게 제공될 수 있다. 대안으로서, 리스트는, 개별 물품의 길이, 폭 및 높이를 고려하여 물품의 특정 포장 구성을 결정하기 위해, 다른 컴퓨터 시스템에 제공될 수 있다.
예를 들어, 수신된 주문이 0.5 m2와 0.3 m2의 부피로 "통상(normal)" 태그를 가지는 2개의 물품, 및 "깨지기 쉬움" 태그를 가지는 1개의 물품을 포함하고 있을 경우, 그리고 패키지 부피 제한이 0.75 m2 인 경우, 프로세스(300)는 단계 310에서 패키지를 나타내는 제1 데이터 구조에 0.5 m2를 갖는 통상 물품을 우선 할당할 것이다. 프로세스(300)는, 물품의 부피가 패키지의 부피 미만이기 때문에, 단계 312는 "아니오"라고 결정할 것이다. 프로세스(300)는, 단계 316으로 진행하여 "통상(normal)" 그룹에 남아있는 물품이 있다고 결정하고, 단계 310으로 돌아가 0.3 m2의 부피를 갖는 물품을 포장하는 것을 시뮬레이션할 것이다. 이 경우, 물품의 합친 부피인 0.8 m2은 패키지 부피 제한인 0.75 m2을 초과하고, 단계 312가 "예"가 될 것이다. 이어서, 프로세스(300)는 단계 314로 진행하고 제2 패키지에 대한 추가의 데이터 구조를 생성하고, 단계 310으로 돌아가서 0.3 m2의 부피를 갖는 물품을 제2 패키지에 할당한다. 부피 임계값은 단계 312에서 초과되지 않을 것이며(단계 312 - 아니오), 단계 316에서 그룹에 더 이상 물품이 남아있지 않을 것이다(단계 316 - 아니오). 그러나, 프로세스(300)는 단계 318에서 주문에 깨지기 쉬운 그룹이 남아있다고 결정하고(단계 318 - 예), 그리고 프로세스(300)는 단계 308로 돌아가서 패키지를 나타내는 신규 데이터 구조를 생성하고 그 남아있는 깨지기 쉬운 물품을 포장하는 것을 시뮬레이션한다.
일부 실시예에서, FO 시스템(113)은, 플라스틱 백, 버블 랩(bubble wrap) 등의 여러가지 포장 재료를 물품 리스트에 더 포함할 수 있다. 추가적으로, FO 시스템(113)은, 포장 재료의 특정 품질 및 치수와 사용된 재료의 조합을 포함한, 패키지 식별자로서의 패키지 상세사항을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 지시의 세트는, 8-15/16" × 5-15/16" × 3-1/8"　박스, 이중골판지(DWB; double wall board)에 운송 그룹이 패키징될 것, 물품들 중 일부는 박스에 담기기 전 버블 랩에 패키징될 것, 남은 빈 공간은 에어백으로 채워질 것을 지정할 수 있다.
도 4는, 도 3에 도시된 바와 같은 FO 시스템(113)에 의해 수행되는 메인 프로세스의 서브루틴(400)을 나타낸다. 구체적으로는, 일부 실시예에서, 서브루틴(400)은, 다수의 유사 물품이 주문되었을 경우에 태그에 기초하여 물품들을 그룹으로 분류하기 위한 단계 306의 일부이다.
서브루틴(400)은, 단계 402에서 각각의 물품과 연관된 대량 구매 수량을 결정하기 위해 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색함으로써 시작한다. 각각의 물품은 대량 구매 태그를 트리거하는 연관된 수량을 가질 수 있다. 예를 들어, 티슈 10 박스의 주문이, 주문에서 티슈 박스에 대한 대량 구매 태그를 트리거할 수 있다. 이어서, 서브루틴(400)은, 단계 404에서, 주문된 수량을 각각의 물품과 연관된 대량 구매 수량과 비교한다. 주문에서 동일 유형의 물품의 수량이 그 동일 유형의 물품과 연관된 대량 구매 수량을 초과하면, 단계 404는 "예"이고, 서브루틴(404)은 동일 유형의 물품 각각에 대해 대량 구매 태그를 할당한다. 단계 404가 "아니오"이면, 서브루틴(400)은, 단계 406에서 미확인 물품이 남아있는지를 결정한다. 단계 406이 "예"이면, 서브루틴(400)은 단계 404로 돌아가서 다음 물품을 확인한다. 단계 406이 "아니오"이면, 서브루틴(400)은 단계 410으로 진행한다.
단계 410에서, 서브루틴(400)은, 물품이 대량 구매 태그를 갖고 있다면, 물품을 동일 물품 유형의 그룹으로 분류한다. 이들 그룹은, 가용의 패키징의 중량 및 부피 제한을 충족시키기 위해 더 처리될 수 있다. 따라서, 단계 412에서, 서브루틴(400)은 동일 유형의 물품의 미처리 그룹을 선택한다. 단계 414에서, 서브루틴(400)은, 그룹의 총 부피가 패키지 부피 제한보다 큰지를 결정한다. 유사하게, 단계 416에서, 서브루틴(400)은, 그룹의 총 중량이 패키지 중량 제한보다 큰지를 결정한다. 단계 414 또는 단계 416 중 어느 하나가 "예"이면, 서브루틴(400)은 단계 418로 진행하고 단계 418에서 2개의 신규 그룹으로 그룹을 분할한다. 이어서, 서브루틴(400)은 단계 412로 돌아가서 미처리 그룹을 반복적으로 선택한다.
그러나, 그룹이 패키지의 부피 및 중량 제한 미만이어서, 단계 414 및 단계 416이 "아니오"이면, 서브루틴(400)은 남아있는 미확인 그룹이 있는지를 결정하기 위해 단계 420으로 진행한다. 단계 420이 "아니오"이면, 서브루틴(400)은 종료한다. 단계 420이 "예"이면, 서브루틴(400)은 단계 412로 돌아가 다음 그룹을 처리한다.
예를 들어, 서브루틴(400)은, 단계 404에서 고객의 575개 양말의 구매는 양말과 연관된 대량 구매 수량보다 많다라고 결정할 수 있다. 그러면, 단계 408에서 주문에서의 양말들은 대량 구매 태그가 할당될 수 있다. 이어서, 서브루틴(400)은 단계 410에서 모든 양말을 단일의 그룹으로 분류하고, 단계 412에서 그룹을 선택하고, 이어서 575개 양말의 부피가 가용의 패키지의 부피 제한보다 크다고 결정한다. 이어서, 양말은 단계 418에서 하나는 287개 양말을 갖고 다른 하나는 288개 양말을 갖는 2개의 그룹으로 분리될 수 있다. 이어서, 서브루틴(400)은 단계 412로 돌아가고, 예를 들어 288개의 양말을 갖는 그룹을 선택한다. 이 반복에 있어서, 서브루틴(400)은 288개 양말의 그룹이 패키지의 부피 제한 및 중량 제한 미만이라고 결정하고(단계 414 및 단계 416에서 "아니오"), 단계 420에서 미확인된 287개 양말의 그룹이 남아있다고 결정하고, 단계 412로 돌아가 남아있는 287개 양말의 그룹을 처리할 수 있다. 이와 같은 방식으로, 서브루틴(400)은 각각의 서브그룹의 부피 및 중량이 각각 패키지의 부피 및 중량 제한 이하가 될 때까지 동일 유형의 물품을 갖는 그룹을 서브그룹으로 분할함으로써 대량 구매 태그를 갖는 물품들을 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션한다.
도 5는, 유해할 수 있는 물품들을 취급하기 위해 FO 시스템(113)에 의해 활용되는 서브루틴(500)을 나타내는 흐름도를 보여준다. 예를 들어, 비즈니스는 식료품과 함께 배수구 세정제가 운송되는 것을 금지할 수 있다. 예를 들어, 상호 배제적 물품이 함께 패키징되도록 시뮬레이션되는지를 확인하기 위한 서브루틴(500)이 프로세스(300)의 단계 312와 함께 수행될 수 있다.
단계 502에서, 서브루틴(500)은, 유해성 물품으로서 동일 패키지에 있어서는 안될 배제 물품 리스트를 결정하기 위해 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색할 수 있다. 예를 들어, 주문이 쥐약을 포함하고 있으면, 서브루틴(500)은, 쥐약과 연관된 배제 리스트는 모든 식용가능 물품의 리스트라고 결정할 수 있다. 마찬가지로, 일부 실시예에서, 비유해성 제품이 유해성 제품과 함께 패키징되는 것을 방지하기 위해, 비유해성 제품이 배제 리스트와 연관지어질 수도 있다. 예를 들어, 사과는 쥐약을 포함하는 배제 리스트를 가질 수 있다.
단계 504에서, 서브루틴(500)은, 어떤 물품에 대한 배제 리스트 중의 임의의 물품이 패키지에 대응하는 데이터 구조에 이미 할당되어 있는지를 결정한다. 단계 504가 "예"이면, 다른 패키지와 연관된 데이터 구조에 유해성 물품이 할당된다. 대안으로서, 유해성 물품이 다른 패키지로 운송될 수 있게 하도록, 패키지를 나타내는 신규 데이터 구조가 유해성 물품에 대해 생성될 수 있다. 단계 504가 "아니오"이거나, 또는 단계 506이 완료되었다면, 서브루틴(500)은 단계 508로 진행하고 미확인 물품이 남아 있는지를 결정한다. 단계 508이 "아니오"이면, 서브루틴(500)은 종료한다. 다르게는, 서브루틴(500)은 단계 502로 진행하고 물품의 배제 리스트와의 충돌에 관해 주문 내의 각 물품을 반복적으로 확인한다. 따라서, 시뮬레이션 하는 것이, 배제 리스트 중의 어떤 물품이 패키지 내에 포장된다라고 결정하면, 유해성 물품은 다른 패키지에 할당된다.
도 6은, 보다 작은 패키지에 물품을 할당하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도를 보여준다. 큰 패키지보다는 작은 패키지에서의 운송 및 패키징이 덜 비용이 들어가기 때문에, 회사는 가능한 경우 비용을 줄이기 위해 작은 패키지를 선택할 수 있다. 그러므로, 서브루틴(600)은, 주문을 이행하기 위해 필요한 최종 패키지가 주문에서의 다른 패키지보다 작을 수 있는지를 결정한다.
서브루틴(600)은 단계 602에서 그룹의 최종 패키지에 포장되도록 시뮬레이션된 물품의 부피 및 중량을 결정함으로써 시작한다. 이어서, 서브루틴(600)은, 총 부피가 단계 604에서 현재 할당된 것보다 더 작은 패키지의 부피 제한 미만인지를 결정하고, 또한 단계 606에서 총 중량이 보다 작은 패키지의 중량 제한 미만인지를 결정한다.
단계 604와 단계 606의 양쪽 모두에서 "예"이면, 서브루틴(600)은 단계 608로 진행하고 최종 패키지에 이전에 할당된 물품을 보다 작은 부피를 갖는 패키지에 할당한다. 이는, 예를 들어, 해당 패키지에 대한 데이터 구조에 기록된 패키징 상세사항을 변경함으로써 이루어질 수 있다. 대안으로서, 서브루틴(600)은, 패키지를 나타내는 신규 데이터 구조를 생성하고, 패키지를 나타내는 신규 데이터 구조에 물품을 할당할 수 있다. 한편, 단계 604 및 단계 606 중 어느 하나가 "아니오"이면, 서브루틴(600)은 중지되고, 패키지를 나타내는 데이터 구조가 유지된다.
도 7은, 기존 패키지들에 그룹의 가장 큰 남은 물품을 할당하기 위한 예시적인 방법의 흐름도를 나타낸다. 크기 순으로 물품을 운송(shipping) 그룹으로 예비-분류(pre-sorting)할 때, 가장 큰 물품은 단일의 패키지에 들어맞도록 조합될 수 없기 때문에, 패키지 내에 빈 공간이 남을 수 있다. 그러나, 보다 작은 물품들은 패키지 내에서 보다 큰 물품들 사이의 공동(voids)을 채울 수 있다. 도 7에 나타낸 서브루틴(700)은, 예를 들어, 단계 310 또는 프로세스(300)의 일부로서 일어날 수 있다.
서브루틴(700)은, 패키지를 나타내는 데이터 구조에 아직 할당되어 있지 않은, 그룹의 가장 큰 남은 물품을 선택함으로써 단계 702에서 시작한다. 이어서, 서브루틴(700)은 단계 704에서 그룹에 대해 생성되었던 제1 패키지를 선택하고, 그리고 단계 706에서, 가장 큰 남은 물품, 및 패키지를 나타내는 데이터 구조에 이미 할당된 물품들의 총 부피가 패키지의 부피 제한 미만인지를 결정한다. 단계 706이 "예"이면, 서브루틴(700)은 단계 708에서 가장 큰 남은 물품을 기존 패키지에 할당한다. 그러나, 가장 큰 남은 물품을 패키지를 나타내는 데이터 구조에 추가하는 것이 패키지의 부피 제한보다 큰 부피를 초래하게 된다면, 단계 706은 "아니오"이고, 서브루틴(700)은 단계 710으로 진행하여 아직 고려되지 않은 남아있는 패키지가 있는지를 결정한다.
그룹의 남아있는 패키지가 있으면, 단계 710은 "예"이고, 서브루틴(700)은 단계 712에서 다음 패키지를 선택한다. 이어서, 서브루틴(700)은 충분한 빈 용적을 갖는 패키지가 식별될 때까지 단계 706으로 돌아간다. 따라서, 서브루틴(700)은, 가장 큰 남은 물품 및 기존 패키지에 할당된 물품들의 총 부피가 패키지의 부피 제한 미만으로 될 때까지, 위에서 설명한 바와 같이, 그룹의 가장 큰 남은 물품을 기존 패키지 내에 포장하는 것을 시뮬레이션하기 위해 반복적으로 시도한다. 일부 실시예에서, 서브루틴(700)은 그룹의 가장 큰 남은 물품을 패키지 생성 순으로 기존 패키지에 포장하는 것을 시뮬레이션하기 위해 반복적으로 시도할 수 있다.
대안으로서, 서브루틴(700)은 모든 기존 패키지 내로 가장 큰 남은 물품을 패키징하는 것을 시뮬레이션하고, 그룹의 가장 큰 남은 물품에 맞는 충분한 빈 용적을 포함한 패키지가 없다고 결정할 수 있다. 이 경우에, 단계 710이 "아니오"이고, 서브루틴(700)은 단계 714에서 추가의 패키지를 생성하도록 진행한다. 이어서, 단계 716에서 추가의 패키지에 가장 큰 남은 물품이 할당된다.
부피 또는 중량 임계값을 초과하지 않으면서 패키지들이 가능한 가득차는 것을 보장하도록, 그룹 내의 각각의 물품에 대해 서브루틴(700)이 반복될 수 있다. 추가적으로, 서브루틴(700)은, 예를 들어, 깨지기 쉬운 물품이 통상 물품의 박스 내에 들어갈 수 있더라도, 깨지기 쉬운 물품이 통상 물품과 함께 실리지 않는 것을 보장하도록 그룹 내에서만 수행될 수 있다. 따라서, 이와 같은 방식으로 물품을 예비-분류함으로써, 비즈니스는 보다 적은 패키지를 운송할 수 있고, 이에 의해 고객 만족을 향상시키도록 안전한 상품 배송을 확보하면서도 비용을 줄일 수 있다.
도 3 내지 도 7에 나타낸 단계들은, 프로세스(300) 및 도 3 설명에서 개관된 핵심 알고리즘을 따를 수 있다. 각각의 프로세스는 단계들의 특정 세트에 한정되지 않으며, 각 서브루틴의 상세사항에 맞도록 최적화된 핵심 알고리즘 단계들의 수정, 생략 및/또는 조합을 포함할 수 있다.
본 개시는 그 특정 실시예들을 참조하여 도시되고 설명되었지만, 본 개시는 다른 환경에서 수정없이 실시될 수 있음이 이해될 것이다. 전술한 설명은 예시 목적으로 제시되었다. 이는 총망라하는(exhaustive) 것이 아니며, 개시된 정확한 형태들 또는 실시예들에 제한되는 것이 아니다. 개시된 실시예들의 명세서 및 실시를 고려하여 본 분야의 통상의 기술자에게 수정 및 개조가 명백할 것이다. 추가적으로, 개시된 실시예들의 양상들이 메모리에 저장되는 것으로 설명되어 있지만, 본 분야의 통상의 기술자는, 이러한 양상들이 보조 저장 디바이스, 예를 들어, 하드 디스크 또는 CD ROM 또는 다른 형태의 RAM 또는 ROM, USB 매체, DVD, Blu-ray 또는 기타 광학 드라이브 매체와 같은 다른 타입의 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장될 수 있음을 이해할 것이다.
기재된 설명 및 개시된 방법들에 기초한 컴퓨터 프로그램들은 숙련된 개발자의 기술 내에 있다. 다양한 프로그램들 또는 프로그램 모듈들은 본 분야의 통상의 기술자에게 공지된 임의의 기술을 사용하여 작성될 수 있거나 기존 소프트웨어와 관련되어 설계될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 섹션 또는 프로그램 모듈은 .Net Framework, .Net Compact Framework(및 Visual Basic, C 등의 관련 언어), Java, C++, Objective-C, HTML, HTML/AJAX 조합, XML, 또는 Java 애플릿이 포함된 HTML에, 또는 이들에 의해 설계될 수 있다.
또한, 예시적인 실시예들이 본 명세서에 설명되었지만, (예를 들어, 다양한 실시예들에 걸친 양상들의) 동등한 요소들, 수정들, 생략들, 조합들, 개조들 및/또는 변경들을 갖는 임의의 및 모든 실시예들의 범주는 본 개시에 기초하여 본 분야의 통상의 기술자에 의해 인식될 것이다. 청구항들에서 제한사항은, 청구항들에 사용된 언어에 기초하여 광범위하게 해석되어야 하고, 출원의 절차 동안 또는 본 명세서에 설명된 예시들에 제한되는 것은 아니다. 예시들은 비배타적인 것으로 해석될 것이다. 또한, 개시된 방법들의 단계들은 단계들을 재순서화하고, 및/또는 단계들을 삽입하거나 삭제하는 것을 포함하여 임의의 방식으로 수정될 수 있다. 그러므로, 본 명세서 및 예시들은 단지 예시적인 것으로 간주되고, 진정한 범주 및 사상은 다음의 청구항들 및 그들의 등가물의 전체 범주에 의해 나타내어진다.

Claims (11)

  1. 컴퓨터-구현된 방법으로서, 상기 방법은 포장을 위한 물품 그룹화를 자동적으로 결정하기 위한 명령어들을 실행하는 네트워크화된 서버의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되며, 상기 방법은:
    적어도 하나의 물품을 포함하는 주문을 수신하는 단계;
    상기 주문의 각각의 물품에 대한 태그, 부피 및 중량을 결정하기 위해 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 단계;
    상기 물품의 상기 태그에 기초하여 상기 물품을 하나 이상의 그룹으로 분류하는 단계;
    각각의 물품과 연관된 대량 구매 수량을 결정하기 위해 상기 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 단계;
    상기 대량 구매 수량을 대량 구매 태그와 연관시키는 단계;
    상기 주문을 상기 대량 구매 수량과 비교하는 단계;
    상기 주문의 물품의 수량이 상기 대량 구매 수량을 초과한다고 결정하면, 동일 유형의 상기 물품의 각각에 대량 구매 태그를 할당하는 단계;
    물품이 상기 대량 구매 태그를 갖는 경우 상기 동일 물품 유형의 그룹으로 물품을 분류하는 단계;
    물품의 배제 리스트를 결정하기 위해 상기 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 단계 - 상기 배제 리스트는 유해성 물품과 동일 패키지에 있으면 안되는 물품을 포함함 -;
    물품에 대한 상기 배제 리스트의 아이템 중 임의의 아이템이 패키지에 대응하는 데이터 구조에 이미 할당되었는지 결정하는 단계; 및
    아이템에 대한 상기 배제 리스트의 아이템이 패키지에 대응하는 데이터 구조에 할당되었다고 결정하면, 상기 유해성 물품을 상이한 패키지에 할당하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    각각의 물품은 상기 대량 구매 태그를 각각의 물품에 할당하는 것을 트리거하는 연관된 수량을 가지는, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 태그는 깨지기 쉬움(fragile), 독립형(standalone), 또는 통상(normal)을 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 수신된 주문이 상기 독립형 태그와 연관된 적어도 하나의 물품을 포함한다고 결정하는 단계; 및
    상기 독립형 태그를 가지는 상기 적어도 하나의 물품과 연관된 바인딩(binding) 넘버를 결정하기 위해 상기 적어도 하나의 데이터 저장소를 검색하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 주문에서 상기 동일 유형의 물품의 수량이 상기 동일 유형의 물품과 연관된 대량 구매 수량을 초과하지 않는다고 결정하는 단계;
    대량 구매 태그에 대해 상기 주문의 제1 물품을 확인하는 단계;
    미확인 물품이 있는지 여부를 결정하는 단계; 및
    미확인 물품이 있다고 결정하면, 상기 주문의 각각의 물품을 확인하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    각 서브그룹의 부피 및 중량이 각각 하나 이상의 패키지의 부피 제한 및 중량 제한 이하가 될 때까지, 상기 동일 유형의 물품을 가지는 그룹을 서브그룹으로 분할함으로써 상기 대량 구매 태그를 가지는 물품을 포장하는 것을 반복적으로 시뮬레이션하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    가용의 패키징의 중량 및 부피 제한을 이행하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    각 서브그룹의 상기 부피 및 중량이 부피 제한 및 중량 제한 이하라고 결정하면, 대량 구매 태그에 대해 상기 주문의 임의의 남아있는 미확인 그룹을 확인하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    물품과 동일 패키지에 있으면 안되는 하나 이상의 유해성 물품의 배제 리스트를 결정하기 위해 상기 적어도 하나의 데이터 저장소를 반복적으로 검색하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    깨지기 쉬움 태그를 가지는 물품은, 상기 깨지기 쉬움 태그를 갖는 상기 물품에 대한 물품 부피가 상기 물품의 부피 및 추가된 패키징 재료의 부피를 포함함을 나타내는, 방법.
  11. 패키징을 위한 물품 그룹화를 결정하기 위한 컴퓨터화된 시스템으로서, 상기 시스템은:
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제1항 내지 제10항 중 어느 하나의 동작을 수행하도록 하는 명령어를 포함하는 적어도 하나의 비일시적 저장 매체를 포함하는, 시스템.
KR1020230066286A 2020-02-14 2023-05-23 초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법 KR20230078971A (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/791,432 US11232401B2 (en) 2020-02-14 2020-02-14 Systems and methods for initial item grouping logic
US16/791,432 2020-02-14
KR1020210109366A KR102537415B1 (ko) 2020-02-14 2021-08-19 초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210109366A Division KR102537415B1 (ko) 2020-02-14 2021-08-19 초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230078971A true KR20230078971A (ko) 2023-06-05

Family

ID=77272035

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200056687A KR102293680B1 (ko) 2020-02-14 2020-05-12 초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법
KR1020210109366A KR102537415B1 (ko) 2020-02-14 2021-08-19 초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법
KR1020230066286A KR20230078971A (ko) 2020-02-14 2023-05-23 초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법

Family Applications Before (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200056687A KR102293680B1 (ko) 2020-02-14 2020-05-12 초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법
KR1020210109366A KR102537415B1 (ko) 2020-02-14 2021-08-19 초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법

Country Status (6)

Country Link
US (2) US11232401B2 (ko)
JP (1) JP2023513645A (ko)
KR (3) KR102293680B1 (ko)
SG (1) SG11202104600WA (ko)
TW (2) TWI783332B (ko)
WO (1) WO2021161088A1 (ko)

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6622127B1 (en) * 1999-05-11 2003-09-16 Kaiser Foundation Hospitals Order allocation to select from inventory locations stocking few units of inventory
US6876958B1 (en) 1999-07-01 2005-04-05 New Breed Corporations Method and system of optimized sequencing and configuring of items for packing in a bounded region
US20020178074A1 (en) * 2001-05-24 2002-11-28 Gregg Bloom Method and apparatus for efficient package delivery and storage
US8554694B1 (en) * 2005-01-31 2013-10-08 Amazon Technologies, Inc. Computer system and method for community-based shipping
US8401975B1 (en) * 2007-05-04 2013-03-19 Amazon Technologies, Inc. System and method for package performance analysis
US8340812B1 (en) * 2007-08-30 2012-12-25 Amazon Technologies, Inc. Optimization of packaging sizes
US8560461B1 (en) * 2008-03-31 2013-10-15 Amazon Technologies, Inc. Shipment splitting analyzer
US7979359B1 (en) * 2008-06-16 2011-07-12 Amazon Technologies, Inc. System and method for selectively applying an item sortation process
US9082148B1 (en) * 2010-03-09 2015-07-14 Amazon Technologies, Inc. Grouping products by size and weight
US8326679B1 (en) * 2010-04-22 2012-12-04 Amazon Technologies, Inc. Generating container plans for multi-item orders
US9280756B2 (en) * 2010-05-26 2016-03-08 Amazon Technologies, Inc. Managing individual item sequencing from a storage area to a packing station in a materials handling facility
US8554702B2 (en) * 2010-12-17 2013-10-08 Oracle International Corporation Framework for optimized packing of items into a container
US9926131B1 (en) * 2012-07-20 2018-03-27 Amazon Technologies, Inc. Custom container stacking configurations
KR101572857B1 (ko) 2014-02-19 2015-11-30 주식회사 포워드벤처스 창고관리시스템에서 최소 배송비를 위한 박스 선택 방법
US10118722B2 (en) * 2015-06-18 2018-11-06 Dicom Transportation Group Package sorting, packing and re-weighing system
US10147129B1 (en) * 2015-06-26 2018-12-04 Amazon Technologies, Inc. Determining collections of similar items
CA2939518A1 (en) 2015-08-31 2017-02-28 Wal-Mart Stores, Inc. Methods and systems in evaluating and selecting a combination of shipping packages
US9619775B1 (en) * 2015-09-17 2017-04-11 Shu Saito Machine learning for determination of shipping rules and shipping methods for order fulfillment
KR20180049321A (ko) 2016-10-31 2018-05-11 에스케이플래닛 주식회사 개별 상품 특성을 근거로 한 합포장 장치 및 그 방법
US11216774B2 (en) 2017-06-22 2022-01-04 Beneship Llc Systems and methods for packing optimization and visualization
CN109961244A (zh) * 2017-12-22 2019-07-02 菜鸟智能物流控股有限公司 物品拣选方法及相关设备
US11531954B2 (en) * 2018-08-24 2022-12-20 Exel Inc Shipping carton optimization system and method
KR101969570B1 (ko) 2018-12-11 2019-04-16 주식회사 엠이티 배송물품 준비 장치
CN109747897A (zh) 2018-12-26 2019-05-14 北京极智嘉科技有限公司 基于用户订单的物品装箱方法、装置及控制系统
US10705488B1 (en) * 2019-09-19 2020-07-07 Coupang Corp. Systems and methods for computer-determined efficient bagging of ordered items
US11657347B2 (en) * 2020-01-31 2023-05-23 Walmart Apollo, Llc Systems and methods for optimization of pick walks

Also Published As

Publication number Publication date
US11232401B2 (en) 2022-01-25
KR20210103908A (ko) 2021-08-24
SG11202104600WA (en) 2021-09-29
KR102293680B1 (ko) 2021-08-26
US20220108271A1 (en) 2022-04-07
WO2021161088A1 (en) 2021-08-19
US11727354B2 (en) 2023-08-15
US20210256471A1 (en) 2021-08-19
KR20210106940A (ko) 2021-08-31
TWI783332B (zh) 2022-11-11
KR102537415B1 (ko) 2023-05-26
TW202131245A (zh) 2021-08-16
JP2023513645A (ja) 2023-04-03
TW202305680A (zh) 2023-02-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11699128B2 (en) Systems and methods for computer-determined efficient packaging determination
TWI759824B (zh) 自動遞送任務指派的系統、用於臨時遞送員工的自動遞送任務指派的方法以及非暫時性電腦可讀媒體
KR102489932B1 (ko) 주문된 물품의 컴퓨터-결정된 효율적인 배깅을 위한 시스템 및 방법
TWI795913B (zh) 用於出站預測的電腦實施的系統以及方法
KR102537415B1 (ko) 초기 물품 그룹화 로직을 위한 시스템 및 방법
KR102504186B1 (ko) 추적 가능하고 재사용 가능한 운송 컨테이너의 전자 관리 시스템 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent