PL185322B1 - Sposób i system dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy - Google Patents

Sposób i system dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy

Info

Publication number
PL185322B1
PL185322B1 PL97329567A PL32956797A PL185322B1 PL 185322 B1 PL185322 B1 PL 185322B1 PL 97329567 A PL97329567 A PL 97329567A PL 32956797 A PL32956797 A PL 32956797A PL 185322 B1 PL185322 B1 PL 185322B1
Authority
PL
Poland
Prior art keywords
tanks
delivery
tank
circuits
processor
Prior art date
Application number
PL97329567A
Other languages
English (en)
Other versions
PL329567A1 (en
Inventor
Kevin M. Mowery
John P. Bartley
Robert J. Hantak
Richard E. Etling
Joseph R. Read
Original Assignee
Novus International
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 Novus International filed Critical Novus International
Publication of PL329567A1 publication Critical patent/PL329567A1/xx
Publication of PL185322B1 publication Critical patent/PL185322B1/pl

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/08Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q20/00Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/08Payment architectures
    • G06Q20/20Point-of-sale [POS] network systems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q20/00Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/08Payment architectures
    • G06Q20/20Point-of-sale [POS] network systems
    • G06Q20/203Inventory monitoring
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/20Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Coin-Freed Apparatuses For Hiring Articles (AREA)
  • Vending Machines For Individual Products (AREA)
  • Control Of Vending Devices And Auxiliary Devices For Vending Devices (AREA)

Abstract

1. Sposób dostarczania materialów do wielu zbiorników w róznych lokalizacjach odbiorcy z wykorzy- staniem pojazdów, w którym zbiera sie sygnal ilosciowy, pochodzacy od urzadzenia wskaznikowego zapasów zwiazanego z kazdym ze zbiorników, wskazujacy ilosc materialu w kazdym ze zbiorników, zapamietuje sie in- formacje pochodzace z urzadzen wskaznikowych zapasów i monitoruje sie sygnaly ilosciowe kazdego ze zbiorników dla okreslenia z poprzednich szybkosci zuzycia zawartosci kazdego ze zbiorników, znamienny tym, ze planuje sie przyszle ilosci materialu w kazdym ze zbiorników na podstawie wyznaczonych poprzednio szybkosci dotych- czasowego zuzycia, okresla sie mozliwe trasy dostawy dla kazdego z pojazdów i do kazdego ze zbiorników, opty- malizuje sie dostawe dla kazdego z pojazdów na podsta- wie planowanych, przyszlych ilosci materialu w zbiorni- kach i mozliwych tras, z minimalizacja kosztu dostawy, optymalizuje sie dostarczane ilosci materialu dla trasy kazdego z pojazdów na podstawie planowanych przy- szlych ilosci materialu w zbiornikach 1 mozliwych tras, z minimalizacja kosztu dostawy, optymalizuje sie harmo- nogram dostawy dla trasy kazdego z pojazdów na podsta- wie planowanych, przyszlych ilosci materialu w zbiorni- kach 1 mozliwych tras, z minimalizacja kosztu dostawy, po czym kieruje sie kazdy z pojazdów zgodnie z jego zoptymalizowana trasa i harmonogramem dostaw. FIG. 1 PL PL

Description

Przedmiotem wynalazku jest sposób i system dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy, w szczególności przeznaczony do kontroli zużycia materiałów przechowywanych w zbiornikach, kontrola i monitorowanie dostaw materiałów do zbiorników, oraz zapewnienie zautomatyzowanego rozliczania dostarczanych materiałów przez połączenia między zbiornikami, stanowiskiem centralnym i dostawczymi samochodami ciężarowymi.
Znane są różne gospodarowania zapasami. Na przykład, przemysł gazów skroplonych dysponuje systemem dostarczania gazu wykorzystujący systemy telemetryczne do monitorowania odbiorców. Celem stosowania takich systemów jest zapewnienie w zasadzie ciągłego dostarczania produktów. Jednakowoż takie systemy nie są łatwo adaptowalne do wykorzystania w innych gałęziach przemysłu, jak na przykład produkcja i dostarczanie paszy dla zwierząt.
W innych systemach wyznacza się momenty wyzwalania, w których wymaga się automatycznego powtórzenia zamówienia po osiągnięciu punktu wyzwalania, na przykład pewnego poziomu w zbiorniku. Takie systemy nie optymalizują tras dostaw lub kosztów ze względu na to, że generowane są tylko zamówienia konieczne. Zamówienie jest to zamówienie, które musi być zrealizowane dla zapobieżenia wyczerpaniu się zapasu, natomiast zamówienie dyskrecjonalne, czyli dowolne, jest to zamówienie, które może być realizowane, jeżeli jest korzystne ekonomicznie dla dostawców. Takie systemy również nie są elastyczne i nie są przystosowane do zamówień dyskrecjonalnych.
Bez zautomatyzowanego gospodarowania zapasami, miejscowy zarządzający musi określać, kiedy produkt jest potrzebny, ile produktu potrzeba, kiedy produkty powinny być dostarczone, i jak należy gospodarować zbiornikami. Zarządzający przekazuje telefonicznie lub telefaksem do dostawcy specyfikując daty i objętości dostawy. Zarządzający prowadzi kontrolę i ponosi odpowiedzialność za przestoje spowodowane wyczerpaniem się zapasu surowca. Przy zautomatyzowaniu zarządzania, utrata sterowania może być niepokojąca zarówno dla zarządzających miejscem prowadzenia działalności, jak i zaopatrzeniowców.
Zaletą rozwiązania według wynalazku jest zapewnienie stałej obecności produktu w zbiornikach i umożliwienie klientowi sprawowanie kontroli przez ustalenie parametrów dostawy przystosowanych do każdego z poszczególnych miejsc działalności.
Istotą sposobu dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy z wykorzystaniem pojazdów, według wynalazku, w którym zbiera się sygnał ilościowy, pochodzący od urządzenia wskaźnikowego zapasów związanego z każdym ze zbiorników, wskazujący ilość materiału w każdym ze zbiorników, zapamiętuje się informacje
185 322 pochodzące z urządzeń wskaźnikowych zapasów i monitoruje się sygnały ilościowe każdego ze zbiorników dla określenia z poprzednich szybkości zużycia zawartości każdego ze zbiorników, jest to, że planuje się przyszłe ilości materiału w każdym ze zbiorników na podstawie wyznaczonych poprzednio szybkości dotychczasowego zużycia, określa się możliwe trasy dostawy dla każdego z pojazdów i do każdego ze zbiorników, optymalizuje się dostawę dla każdego z pojazdów na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w zbiornikach i możliwych tras, z minimalizacją kosztu dostawy, optymalizuje się dostarczane ilości materiału dla trasy każdego z pojazdów na podstawie planowanych przyszłych ilości materiału w zbiornikach i możliwych tras, z minimalizacją kosztu dostawy, optymalizuje się harmonogram dostawy dla trasy każdego z pojazdów na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w zbiornikach i możliwych tras, z minimalizacją kosztu dostawy, po czym kieruje się każdy z pojazdów zgodnie z jego zoptymalizowaną trasą i harmonogramem dostaw.
Istotą systemu dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy z wykorzystaniem pojazdów, według wynalazku, zawierającego stanowisko centralne, urządzenia wskaźnikowe zapasów związane z każdym ze zbiorników, wysyłające sygnał ilościowy do stanowiska centralnego wskazujący ilość materiału w każdym ze zbiorników, oraz procesor w stanowisku centralnym służący do zbierania i przechowywania informacji pochodzących z urządzeń wskaźnikowych zapasów oraz do monitorowania sygnałów ilościowych każdego ze zbiorników dla określenia z poprzednich szybkości zużycia zawartości każdego ze zbiorników, jest to, że procesor zawiera obwody planowania przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników na podstawie wyznaczonych poprzednio szybkości zużycia, obwody wyznaczania możliwych tras dostawy dla każdego z pojazdów i do każdego ze zbiorników, obwody optymalizacji tras dostawy dla każdego z pojazdów na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, obwody optymalizacji dostarczanych ilości materiału dla trasy każdego z pojazdów na podstawie planowanych przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, obwody optymalizacji harmonogramu dostawy dla trasy każdego z pojazdów na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, oraz obwody kierowania każdego z pojazdów zgodnie z jego zoptymalizowaną trasą i harmonogramem dostaw.
Korzystnie każdy ze zbiorników ma zadaną pojemność zaś procesor zawiera obwody przyporządkowywania każdemu z pojazdów zadanego maksymalnego poziomu zamówienia, który jest mniejszy niż pojemność zbiornika, oraz obwody optymalizacji trasy, wielkości dostaw oraz harmonogramu dostaw do danego zbiornika na podstawie dostawy, która nie byłaby zrealizowana, gdyby poziom materiału w zbiorniku znajdował się poniżej maksymalnego poziomu zamówienia dla tego zbiornika, a poziom materiału w zbiorniku znajdował się powyżej minimalnego poziomu zapasów.
Korzystnie każdy zbiornik ma zadany poziom resztkowy zaś procesor zawiera obwody przyporządkowywania zadanego minimalnego poziomu zapasów dla każdego zbiornika, przy czym minimalny poziom zapasów jest większy niż poziom resztkowy zbiornika, oraz obwody optymalizacji tras, wielkości dostaw oraz harmonogramu dostaw do konkretnego zbiornika na podstawie zadanego harmonogramu dostaw, który zapobiega obniżeniu się poziomu w zbiorniku poniżej poziomu resztkowego tego zbiornika.
Korzystnie procesor zawiera obwody generowania zamówień dowolnych i zamówień obowiązkowych oraz obwody optymalizacji tras, wielkości dostaw oraz harmonogramu dostaw dla konkretnego zbiornika 104 na podstawie zadanego harmonogramu dostaw uwzględniającego zamówienia dowolne i zamówienia obowiązkowe.
Korzystnie procesor zawiera obwody minimalizacji kosztu dostawy na podstawie ustalonych zasobów kierowców i wyposażenia, przy utrzymaniu stanu wszystkich zbiorników na poziomie zapasów minimalnych.
Korzystnie łącze satelitarne zawierające na każdym z pojazdów transponder łączący się ze stanowiskiem centralnym, przy czym łącze satelitarne monitoruje położenie wysyłanych
185 322 pojazdów, przekazując do pojazdów polecenia ze stanowiska centralnego i przekazując do tego stanowiska położenie wysyłanych pojazdów.
Korzystnie każdy z wysyłanych pojazdów zawiera obwody wskazywania stanowisku centralnemu, za pośrednictwem łącza satelitarnego, ilości materiału dostarczonego do danego zbiornika w danej lokalizacji odbiorcy, zaś procesor zawiera obwody rozpoczęcia generowania informacji rozliczeniowej dostarczanej do każdego z klientów na podstawie ilości materiału dostarczonego do danego zbiornika zasygnalizowanej do stanowiska centralnego.
Korzystnie zawiera pamięć stanu zapasów przechowującą dane wskazujące poziom materiału w każdym ze zbiorników, pamięć poprzedniego zużycia przechowującą dane poprzedniego zużycia wskazujące szybkości zużywania materiału w każdym ze zbiorników, pamięć przyszłego zużycia przechowującą dane o przyszłym zużyciu stanowiące informację do zaplanowania przyszłego zużycia materiału w każdym ze zbiorników, oraz pamięć tras pojazdów przechowującą dane dotyczące marszruty, wskazujące trasy obierane przez pojazdy przy dostawie materiałów do każdego ze zbiorników.
Korzystnie zawiera wykonywane przez procesor instrukcje planowania przyszłych poziomów zapełnienia zbiorników na podstawie danych dotyczących poziomów, danych poprzedniego zużycia i danych przyszłego zużycia, oraz zawiera algorytmy optymalizacyjne dobierające optymalne marszruty na podstawie przyszłych poziomów zapasów.
Korzystnie zawiera wykonywane przez procesor instrukcje rozliczeniowe do wygenerowania faktur i raportów o zużyciu dla poszczególnych zbiorników odpowiednio do poprzedniego zużycia i dostaw materiałów do każdego z poszczególnych zbiorników.
Korzystnie procesor zawiera obwody przyporządkowywania każdemu zbiornikowi klasy zużycia na podstawie poprzedniego zużycia materiału w każdym ze zbiorników oraz obwody planowania przyszłych poziomów stanu zbiorników na podstawie tej klasy zużycia.
Korzystnie zawiera zamontowany na każdym z pojazdów miernik ilości materiału dostarczonego do każdego ze zbiorników, przy czym każdy miernik zawiera nadajnik przekazujący do stanowiska centralnego ilości materiału dostarczonego do poszczególnych zbiorników.
Korzystnie zbiornik ma czujnik temperatury do wskazywania temperatury materiału w tym zbiorniku oraz łącze łączące ten czujnik ze stanowiskiem centralnym i przekazujące odczytaną temperaturę do stanowiska centralnego.
Istotą odmiany systemu dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy, według wynalazku, zawierającego park pojazdów do dostarczania materiałów do zbiorników, stanowisko centralne, urządzenie wskaźnikowe zapasów związane z każdym ze zbiorników, wysyłające sygnał ilościowy do stanowiska centralnego wskazujący ilość materiału w każdym ze zbiorników, oraz procesor w stanowisku centralnym, służący do zbierania i przechowywania informacji pochodzących od urządzeń wskaźnikowych zapasów oraz do monitorowania sygnałów ilościowych każdego ze zbiorników dla określenia z poprzednich szybkości zużycia zawartości każdego ze zbiorników, jest to, że procesor zawiera obwody planowania przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników na podstawie wyznaczonych poprzednio szybkości zużycia, obwody wyznaczania możliwych tras dostawy dla każdego z pojazdów i do każdego ze zbiorników, obwody optymalizacji tras dostawy dla każdego z pojazdów na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, obwody optymalizacji dostarczanych ilości materiału dla trasy każdego z pojazdów na podstawie planowanych przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, obwody optymalizacji harmonogramu dostawy dla trasy każdego z pojazdów na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, oraz obwody kierowania każdego z pojazdów zgodnie z jego zoptymalizowaną trasą i harmonogramem dostaw.
Przedmiot wynalazku jest przedstawiony w przykładach wykonania na rysunku, na którym fig. 1 przedstawia w postaci blokowej zintegrowany system gospodarowania zapasami, fig. 2 - schemat blokowy stanowiska centralnego jednej z korzystnych odmian wykonania stanowiska centralnego w zintegrowanym systemie gospodarowania zapasami, fig. 3 - sieć działań przetwarzania informacji wykorzystywanej przez operatora i przez procedurę algo185 322 rytmu dynamicznego przyporządkowania klasy zużycia w przypadku przyporządkowywania każdemu zbiornikowi klasy zużycia na podstawie przeszłego zużycia zbiornika, fig. 4 - przekrój pionowy zbiornika ilustrujący różne poziomy tego zbiornika istotne dla systemu, fig. 5 wykres ilustrujący przykładowy stan zapasu w czasie w zbiorniku stanowiącym część systemu według wynalazku, przy czym system utrzymuje poziom zbiornika powyżej minimalnego poziomu zapasu i poniżej poziomu odpowiadającego pojemności zbiornika.
Jak to przedstawiono na figurze 1, zintegrowany system 100 gospodaruje zapasem surowca przez włączenie całego łańcucha zaopatrzenia wielu miejsc, w których są zlokalizowane zakłady przemysłowe 102 zużywające materiał. Zwykle kilka zbiorników 104 dostarcza płynnych surowców dla każdego zakładu 102 w celu zapewnienia jego ciągłego działania. Poszczególne zbiorniki 104 zaopatrujące zakład przemysłowy 102 połączone są przewodami zasilającymi 106, tak że na żądanie każdy surowiec może być doprowadzany do żądanego poziomu. Ciągłe, nieprzerwane działanie każdego zakładu 102 zależy od utrzymania w każdym ze zbiorników 104 stanu zapasu dostatecznego do wykonania każdego zamówienia. Zintegrowany system 100 gospodarowania zapasami utrzymuje w zbiornikach 104 zapasy zapewniające takie ciągłe nieprzerwane działanie.
Każdy zbiornik 104 zawiera urządzenie do pomiaru stanu, takie jak czujnik poziomu 108, na przykład ultradźwiękowy detektor poziomu, generujący sygnały ilościowe wskazujące stan zapasu w każdym zbiorniku 104. Ponadto, każdy zbiornik jest zaopatrzony w jeden lub więcej czujników temperaturowych 110, jak na przykład termoelement do monitorowania temperatury zawartości każdego zbiornika lub przewodów zasilających 106. Sygnały temperaturowe generowane przez czujniki temperatury 110, jak również sygnały ilościowe generowane przez czujniki 108 poziomu są dostarczane do zdalnej jednostki telemetrycznej (RTU) 112, która jest zaprogramowana na przekazywanie informacji do stanowiska centralnego 114 za pośrednictwem standardowych linii telefonicznych lub innych łączy transmisyjnych. W wyniku tego, jednostka RTU 112 dostarcza do stanowiska centralnego 114 informacji o poziomie i temperaturze. Informacje mogą być do stanowiska centralnego podawane automatycznie lub mogą być pobierane metodą odpytywania, pollingu, ze stanowiska centralnego. Na przykład stanowisko centralne zawiera procesor (patrz figura 2), który gromadzi i przechowuje informacje z czujników 108 poziomu czujników temperaturowych 10 przez odpytywanie zbiornika po dostawie dla potwierdzenia dokonania dostawy. Jednostka RTU 112 może być ewentualnie zaopatrzona w wyświetlacz lokalny, tak że odbiorca na miejscu może monitorować różne poziomy i wartości temperatury. Przy wykorzystywaniu standardowych linii telefonicznych do łączenia jednostki RTU 112 ze stanowiskiem centralnym 114, do transmisji danych można wykorzystywać szybkie modemy, których stosowanie jest znane. Kiedy niemożliwa jest sprzętowa realizacja z liniami przewodowymi, do dostarczania informacji o poziomie/temperaturze do stanowiska centralnego 114 można wykorzystywać łączność radiową w połączeniu z modemami o dużej szybkości transmisji. W stanowisku centralnym dane telemetryczne są gromadzone z wykorzystaniem systemów informacyjnych, które magazynują, analizują i meldują stany zapasów i schematy ich spożytkowywania, jak to opisano poniżej bardziej szczegółowo.
Zużycie materiału w każdym zakładzie 102 jest prognozowane na podstawie schematu historycznego zużycia dla danej lokalizacji i dostępnej informacji o zmianach w przyszłości. Dostarczanie produktu jest zestawiane w zoptymalizowanym harmonogramie przez stanowisko centralne 114 na podstawie zapasu w tej lokalizacji i parametrów odbiorczych tej lokalizacji. W wyniku tego dostawy surowców są dopasowywane indywidualnie dla zbiorników 104 dla zaspokojenia poszczególnych potrzeb konkretnego zakładu 102. Stanowisko centralne 114 podaje informacje o trasach i zamówieniach do terminalu spedycyjnego 116. Dyspozytor na stanowisku centralnym 114 nadzoruje park pojazdów 118 do dostarczania różnych produktów do zbiorników 104. Zamówienia mogą być zamówieniami obowiązkowymi, to jest koniecznymi, gdyż wymagają dostawy z pewną datą w celu uniknięcia obniżenia się poziomu zapasu poniżej pewnego poziomu minimalnego, lub zamówieniami dyskrecjonalnymi, to jest dowolnymi, gdyż mogą być realizowane zależnie od decyzji dyspozytora.
Stanowisko centralne 114 zawiera oprogramowanie predykcyjne do dokładnego prognozowania spodziewanego tempa zużycia i wymaganych dat dostawy według indywidual8
185 322 nych schematów zużycia dla poszczególnych lokalizacji. Ponadto prognozowane poziomy zużycia mogą być doregulowywane przez znaną zmianę schematów zużycia. Eliminuje to możliwe przypadki dostaw awaryjnych i braków magazynowych. Zwykle stanowisko centralne jest obsługiwane przez dostawcę materiałów, który ma codzienny dostęp do danych systemowych dla analizy i interpretowania wyników, w celu czynnego ostrzegania każdego klienta o możliwych niesprawnościach, które mogą być przyczyną kłopotów produkcyjnych. Stanowisko centralne 114 rutynowo przekazuje faktury i informację o zużyciu do klienta 120.
Każdy pojazd 118 jest wyposażony w antenę paraboliczną 120 z osłoną 121, przezroczystą dla fal radiowych. System 119 wykorzystuje globalny system pozycjonujący do wskazywania systemowi satelitarnemu 122 położenia pojazdu 118. Informacja ta z kolei przekazywana jest przez satelitę 122 do stacji odbiorczej 123, która jest połączona, (na przykład liniami telefonicznymi) ze stanowiskiem centralnym 114 tak, że stanowisko centralne 114 zna położenie każdego bez wyjątku pojazdu 118.
Każda ciężarówka 118 jest zaopatrzona w legalizowany urzędowo miernik 124 do dokładnego dostarczania właściwej ilości produktu. Ilość produktu dostarczonego do każdej lokalizacji jest komunikowana stanowisku centralnemu 114. W jednej z odmian wykonania, miernik 124 jest połączony bezpośrednio z łączem satelitarnym 120 dla automatycznego przekazywania takiej informacji. W odróżnieniu od tego, możliwe jest zaopatrzenie kierowcy pojazdu w klawiaturę do wprowadzania informacji o dostawie, które mogą zostać przetransmitowane do stanowiska centralnego 114 za pośrednictwem satelitarnego łącza wstępującego 120 i satelity 122. Ponadto wielokrotne zatrzymania każdego z pojazdów na jednej trasie mogą być obrabiane rutynowo, i na tym, aby wiele, lub wszystkie, zatrzymania związane były z dostawą ilości cieczy mniejszej, niż ładowność ciężarówki. System dwukierunkowej łączności satelitarnej z przekazywaniem informacji między pojazdami 118 a stanowiskiem centralnym 114, zapewnia przekazanie do odbiorcy 126 żądania zapłaty dokładnie za dostarczoną ilość produktu, niezależnie od przekazania do stanowiska centralnego 114 w odpowiednim czasie informacji o stanie dostawy i miejscu znajdowania się ciężarówki. W przypadku problemów pogodowych, drogowych lub sprzętowych, stanowisko centralne 114 jest powiadamiane, tak że możliwe jest podjęcie niezwłocznego działania dla zagwarantowania terminowej dostawy.
Zużycie produktu prognozuje się na podstawie historycznego schematu zużycia dla danej lokalizacji. Dostawy produktu są planowane optymalnie w czasie, dla każdej lokalizacji na podstawie stanu zapasów i parametrów odbiorczych danej lokalizacji z wykorzystaniem oprogramowania komputerowego.
Figura 2 przedstawia schemat blokowy funkcjonalny stanowiska centralnego 114. Działaniem stanowiska centralnego steruje procesor 202 lub komputer. Jakkolwiek rozważa się możliwość posiadania przez procesor 202 wewnętrznego zegara i wewnętrznej pamięci, to na schemacie blokowym przedstawiono oddzielny zegar 204 i oddzielne pamięci, które bardziej szczegółowo opisano poniżej. Procesor 202 odbiera sygnały o ilości i temperaturze, generowane przez monitory 108, 110, tak że procesor zaopatrywany jest w dane wskazujące poziom 1 temperaturę każdego ze zbiorników 104. Ta informacja o stanie zapasów jest przechowywana w pamięci 206 zapasów, tak że procesorowi 202 znany jest natychmiast aktualny poziom i temperatura każdego zbiornika. Ponadto, w miarę aktualizacji przez procesor 202 pamięci 206 zapasów, poprzednia informacja o zużyciu zostaje zapisana w pamięci 208, tak że monitorowany jest schemat zużycia każdego zbiornika, i jest dostępny dla procesora 202 do wyznaczenia przy analizie tempa poprzedniego zużycia zawartości każdego ze zbiorników.
Pamięć 210 zawiera dane dotyczące przewidywanego zużycia, generowane w procesorze 202 przez algorytmy, na przykład algorytm prognostyczny BcD, z instrukcjami prognozowania 212. Te instrukcje 212 stanowią oprogramowanie do oceny aktualnego zapasu wykazywanego przez pamięć 206, które analizuje to wykazywane przez pamięć 208 przeszłe zużycie do wyznaczania planowanych ilości tankowania dla każdego ze zbiorników, na podstawie zapasu obecnego i parametrów zużycia w przeszłości. Instrukcje 212 poza tym uwzględniają pewne czynniki specyficzne, które zostały zapisane w pamięci 210 przyszłego planowanego zużycia, które mogą wpłynąć na przyszłe zużycie produktów ze zbiorników 104. Na przykład takie oprogramowanie może uwzględniać: wyłączenia sezonowe, okresową konserwację,
185 322 tygodniowe schematy zapotrzebowania lub rotację konkurencyjną, gdy klient cyklicznie dokonuje zakupów u więcej niż jednego dostawcy. Procesor 202 wykorzystuje informację prognostyczną do zoptymalizowania ogólnych kosztów dostaw. Odbywa się to przez wykorzystanie algorytmów optymalizacyjnych, na przykład, rozwiązującego ten problem algorytmu BCD, które analizują różne warianty tras i harmonogramów, i określają konkretny wariant, który będzie w stanie zapewnić najniższe łączne koszty dostawy, przy utrzymywaniu wszystkich zbiorników z minimalnymi zapasami, i spełnieniu wszystkich innych ograniczeń systemu. Innymi słowy, przetwarza się zamówienia prognozowane, pod względem zminimalizowania kosztu uzupełniania zbiorników.
Dla prognozowania przyszłego zużycia, procesor 202 może wykorzystywać oprogramowanie, które klasyfikuje zużycie z różnych zbiorników na różne kategorie, zależnie od wartości zużycia. Na przykład wykorzystuje się procedurę schematu zużycia dynamicznego, w celu utworzenia, na żądanie i dla różnych parametrów, oznaczenia klasy zużycia dla każdego zbiornika.
Procedura schematu zużycia dynamicznego umożliwia generowanie przydzielanych klas na podstawie przeglądu rzeczywistych danych telemetrycznych wstecz za określoną liczbę dni. Obliczane jest zużycie dzienne i tygodniowe, z wykorzystaniem różnych wartości domyślnych i obliczeń, dla wyprowadzenia klucza klasy zużycia lub schematu o postaci „nnnnnnn”. Każde ..n“ reprezentuje cyfrę od 0 do 4, która symbolicznie reprezentuje znormalizowane estymowane zużycie produktu na podstawie 24-godzinnego dnia produkcyjnego przy 7 dniach w tygodniu. Wartość „4” oznacza, niezależnie od tego, ile godzin w rzeczywistości zakład pracuje, jego typowe przeciętne zużycie za dany dzień w porównaniu do normalnego zużycia całodniowego. Podobnie, wartość „1” oznaczałaby z grubsza produkcję ćwierćdniową, wartość „2” produkcję z grubsza półdniową, a wartość „3” produkcję za trzy czwarte dnia.
Wartości te są znormalizowane, to znaczy że wiele lokalizacji może operować tym samym schematem, nawet, jeżeli ich absolutna liczba godzin wykorzystywania może się zmieniać. Godziny działania nie są tak ważne dla procesora, jak znajomość schematów zużycia, codziennych i zależnych od dnia tygodnia.
Nawet jeżeli to oznaczenie może być wyliczane dynamicznie przez komputer, to może różnić się od wartości standardowej, którą życzymy sobie przypisać do konkretnego zbiornika. Na przykład obliczenia dynamiczne mogłyby dać w wyniku schemat „4344444” dla danej lokalizacji, mimo, że zbiorniki są zaangażowane w produkcji równomiernie przez 7 dni w tygodniu. Indywidualne wyskoki, okoliczności specjalne, albo zbyt mała długość próbkowania mogą razem dać w wyniku pozornie nieprawidłową w tym schemacie wartość „3”. W przypadku odbiorców dużych ilości, o znanych planach produkcyjnych, możliwe jest wstępne zakodowanie ich standardowego schematu zużycia, który zamazuje schemat dynamiczny, tym samym gwarantując, że algorytm BCD wygeneruje bardziej precyzyjną prognozę zapotrzebowania.
W wyniku zaangażowania wielu zmiennych, nie jest możliwe sporządzenie dokładnego modelu zużycia. Jednakowoż przyjęcie tego przybliżenia jako pierwszego etapu uwalnia od polegania na planach, pogłoskach lub mitach dotyczących zużycia przez odbiorcę produktu, a zamiast tego pozwala wyznaczyć niezbędne dane na podstawie tych samych danych, co dane wykorzystywane w gospodarce zapasami u odbiorcy - codzienne odczyty telemetryczne. Na przykład można określić następujących 28 klas:
KLASA ZUŻYCIA DOMYŚLNA
9999999
4444444
4444442
4444440
SCHEMAT ZUYCIA M-F 4, S AT 0 , SUN 0 S-S 4
S-S 4
S-F 41, SAT 2 S-F 4, SAT 0
185 322
4444421
4444420
2444444
2444442
2444441
2444440
2444420
1444444
1444442
1444441
1444440
1444400
1244444
0444444
0444442
0444441
0444440
0444420
0444400
0442440
0244440
0222220
0000000
S-T 4, FRI 2, SAT 1
S-T 4, FRI 2, SAT 0
M-S 4, SUN 2
M-F 4, SAT 2, SUN, 2
M-F 4, SAT 1, SUN 2
M-F 4, SAT 0, SUN 2
M-T 4, FRI 2, SAT 0, SUN 2 M-S 4, SUN 1 M-F 4, SAT 2, SUN 1 M-F 4, SAT 1, SUN 1 M-F 4, SAT 0, SUN 1 M-T 4, FRI 0, SAT 0, SUN 1 T-S 4, SUN 1, MON 2 M-S 4, SUN 0 M-F 4, SAT 2, SUN 0 M-F 4, SAT 1, SUN 0 M-F 4, SAT 0, SUN 0 M-T 4, FRI 2, SAT 0, SUN 0 M-T 4, F-S 0
M-T 4, WED 2, T-F 4, S-S 0 T-F 4, SAT 0, SUN 0, MON 2 M-F 4, SAT 0, SUN 0 SCHEMAT ZUŻYCIA NIEZNANY
W przeszłości klasy zużycia były przyporządkowywane ręcznie przez operatora z wykorzystaniem danych przedstawionych na figurze 3. Jednakowoż ręczne przyporządkowywanie w systemach dużej skali stało się zajęciem czasochłonnym. Zatem rozważa się również włączenie do systemu procedury dynamicznego przyporządkowywania klas zużycia (DCCA) przedstawionej na fig. 3, która może być wykorzystywana przez procesor do automatycznego przyporządkowywania klas. Procedura byłaby wykorzystywana przez system do dynamicznego przyporządkowywania klas przez analizę historycznych danych telemetrycznych przechowywanych w pamięci 208 zużycia poprzedniego. System może być programowany na okresowe przeanalizowywanie, to znaczy tygodniowe przetwarzanie wsadowe, każdej z klas zużycia każdego zbiornika, i może również zapewniać operatorowi wydruk wszelkich zaimplementowanych zmian klasy zużycia.
Ponadto, procesor 202 ma dostęp do pamięci 214 tras samochodowych, przechowującej informację o różnych możliwych trasach ciężarówek dla każdego z pojazdów, do stanowiących część systemu zbiorników odbiorców. Procesor 202 realizuje instrukcje optymalizacyjne 216, jak na przykład algorytm optymalizacyjny BCD, które analizują różne przewidywane parametry zużycia, przechowywane w pamięci 210 w połączeniu z trasami samochodowymi przechowywanymi w pamięci 214 w celu zapewnienia informacji spedycyjnej minimalizującej ogólny koszt dostaw. W szczególności, instrukcje 216 optymalizują trasy, dostarczane ilości, oraz harmonogram dostaw dla każdego z pojazdów na podstawie projektowanych w przyszłości poziomów tankowania i możliwych tras, dla zminimalizowania kosztu dostaw.
185 322
Te informacje przechowywane są w pamięci 218. Informacje te z kolei dostarczane są do terminalu ekspedycyjnego 116 w charakterze informacji związanej z trasowaniem i zamawianiem, która jest wykorzystywana przez dyspozytora do wysyłania pojazdów 116 zgodnie ze zoptymalizowaną trasą i harmonogramem dostaw. Poza tym procesor jest połączony z poszczególnymi pojazdami 118 łączem satelitarnym 220, tak że procesor ma informacje o położeniu każdego samochodu i informacje o realizowanych przezeń dostawach.
W związku z tym procesor 202 monitoruje sygnały ilościowe każdego ze zbiorników 104 w celu określenia poprzednich rozmiarów zużycia zawartości każdego ze zbiorników, zapisanych w pamięci poprzedniego zużycia 208. Procesor następnie prognozuje przyszłe ilości tankowania dla każdego ze zbiorników na podstawie wyznaczonych poprzednich rozmiarów z zużycia i zapisuje te informacje w pamięci 210. Następnie procesor optymalizuje trasy, rozmiary dostaw i harmonogram dostaw dla każdego z pojazdów, na podstawie projektowanych przyszłych poziomów tankowania i możliwych tras. Na koniec, taka zoptymalizowana informacja zapisywana jest w pamięci ekspedycyjnej 218 i podawana do terminalu ekspedycyjnego 116 dla kierowania każdego z pojazdów zgodnie ze zoptymalizowaną trasą i harmonogramem dostaw. Ponieważ bierze się pod uwagę, że system według wynalazku może być wykorzystywany z wydzielonym parkiem samochodowym, to procesor 202 minimalizuje koszty dostawy w oparciu 0 stałą liczbę kierowców i sprzęt, który zawiera pewien zespół stałych zasobów. Przez uwzględnienie różnych zamówień dyskrecjonalnych i koniecznych, jak to opisano poniżej, procesor dobiera trasę dostaw i harmonogram, które minimalizują koszt zapewniając utrzymanie poziomu zapasów. Dzięki temu procesor 202 minimalizuje koszt w oparciu o stałą kadrę kierowców i zasoby sprzętu przy utrzymaniu stanu wszystkich zbiorników na poziomie zapasów minimalnych.
W jednej z korzystnych odmian wykonania wynalazku każde z łączy satelitarnych 120 i 22^ zawiera transponder komunikujący się z pozostałymi, dla umożliwienia monitorowania przez stanowisko centralne 114 położenia wysyłanych pojazdów 118. To łącze wstępujące przekazuje ze stanowiska centralnego 114 do pojazdów 116 wskazówki, i sygnalizuje do stanowiska centralnego 114 położenie wysłanych pojazdów. Kiedy z łączem satelitarnym 120 połączony jest bezpośrednio miernik 124, to każdy z pojazdów przekazuje do stanowiska centralnego 114 dane o ilości materiału dostarczonego do konkretnego zbiornika w konkretnej lokalizacji odbiorcy przez każdy z wysłanych pojazdów. W wyniku tego procesor generuje informacje rozliczeniowe przez realizację instrukcji rozliczeniowych 222 do generowania faktu i informacji o zużyciu na podstawie ilości materiału dostarczonych do konkretnego zbiornika zgodnie z poleceniem stanowiska centralnego.
Zintegrowane oprogramowanie i oprzyrządowanie systemu 100 może być połączone interfejsem z systemem obsługi klienta, wykorzystującym centralną relacyjną bazę danych, tak aby do podstawowej informacji źródłowej miało dostęp w czasie rzeczywistym wielu użytkowników. Bierze się pod uwagę, że instrukcje planistyczne 212 mogą obejmować dodatkowe oprogramowanie prognozujące, jak na przykład algorytm BCD, do prognozowania trendów, jak również zużycia produktu. Możliwe jest również stosowanie dodatkowo dobieranego oprogramowania trasującego i logistycznego, na przykład algorytm BCD, obejmującego preferencje odbiorcy w odniesieniu do dostaw, eliminującego potrzebę ręcznego trasowania i ustalania harmonogramu, oraz optymalizującego sprzęt zaopatrzeniowy dostawcy.
Dodatkowo, urządzenia ultradźwiękowe stosowane w charakterze czujników 108 poziomu mogą być skonstruowane tak, aby realizowały odczyty poziomu niezależnie od geometrii zbiornika bądź parametrów surowca. Odbywa się to przez odpowiednie zaprogramowanie jednostki RTU 112.
System może być również konstrukcyjnie dostosowany do specyfikowania przez użytkowników maksymalnych i minimalnych poziomów zapasów w każdym zbiorniku 104 umożliwiając odbiorcy specyfikację dopuszczalnych dni i godzin odbioru dostawy w zakładzie 102. Poza tym, system może dostosować się do dziennych zmian roboczych u odbiorcy lub umożliwić odbiorcy zmianę dowolnych zaplanowanych harmonogramów..
Oprogramowanie historyczno - wyprzedzające, na przykład algorytm BCD, zwykle określane instrukcjami planującymi 212 zapewnia użytkownikowi różne korzyści. Kierownicy
185 322 lokalni mogą ustalać dokładnie poziomy zużycia dla dowolnego dnia lub części dnia, lub też dla dowolnego surowca monitorowanego przez system. Te dane można wykorzystywać do weryfikacji receptur i do innych analiz. Poza tym oprogramowanie uwzględniające zużycie historyczne wykrywa wzrosty i spadki względem poprzednich schematów. Dzięki temu klienci mogą być powiadamiani o tych zmianach na długo przed tym, kiedy byliby powiadomieni o problemach sprzętowych czy anomaliach zapasów za pomocą środków własnych.
Poza prostym rozpoznawaniem zapotrzebowania na uzupełnienie zapasów i sporządzeniem harmonogramów dostaw, oprogramowanie inicjalizacji zamówień, jak na przykład algorytm BCD, które stanowi część instrukcji optymalizacyjnych 216, planuje dostawę na podstawie wielokrotnych specyfikacji dostosowanych do potrzeb odbiorcy. Poza tym, oprogramowanie trasujące i układające harmonogramy określa najlepszy sposób kierowania pojazdów po trasie.
Oprogramowanie rozliczeniowe, które stanowi część instrukcji rozliczeniowych 222, zmniejsza wysiłek i ilość pracy dokumentacyjnej przy zapewnieniu terminowego i dokładnego rozliczania. Dokładne fakturowanie staje się jeszcze ważniejsze przy dostawach wielokrotnych lub ograniczonej dostępności materiałów. Jednakowoż legalizowane, pomierzone ciężarówki stanowią rozwiązanie problemu, jeżeli są zintegrowane z techniką satelitarną zapewniającą natychmiastowe dostarczanie informacji. Skonsolidowane może być również fakturowanie dla uproszczenia procesu księgowania. Możliwe jest nawet osiągnięcie usług zautomatyzowanego gospodarowania dla wszystkich surowców ciekłych w zakładzie 102, pod jednym parasolem, z jedną fakturą miesięcznie za wszystkie dostawy surowców ciekłych - znacznych oszczędności czasowych i kosztowych w przypadku działów zaopatrzenia i księgowości.
Kiedy zapasy materiałowe mieszczą się między maksymalnym poziomem zamówieniowym a minimalnym poziomem zapasów, to oprogramowanie planujące zamówienia może rozplanować terminy dostaw dla zaspokojenia potrzeb odbiorcy przy równoczesnej optymalizacji tras i harmonogramów. Na figurze 4 przestawiono różne poziomy w zbiorniku, które wpływają na decyzje systemu. Każdy zbiornik 104 ma pewną pojemność, i procesor 202 przyporządkowuje do każdego zbiornika pewien maksymalny poziom zamawiania, który jest niższy od pojemności zbiornika. Procesor 202 następnie optymalizuje trasy, ilość dostaw i harmonogram dostaw dla danego zbiornika przyjmując objętość dostawy, która nie mogłaby być zrealizowana, gdyby poziom w zbiorniku nie był niższy od maksymalnego poziomu zamawiania L5 danego zbiornika a powyżej minimalnego poziomu zapasów (patrz figura 5). Procesor 202 przyporządkowuje również każdemu zbiornikowi pewien poziom resztkowy L4, taki, że minimalny poziom dla każdego zbiornika jest wyższy od poziomu resztkowego zbiornika. Procesor 202 optymalizuje trasy, ilości dostaw i harmonogram dostaw dla konkretnego zbiornika przyjmując taki harmonogram, który zapobiega obniżeniu się poziomu w zbiorniku poniżej poziomu resztkowego danego zbiornika. W szczególności podejmowane są następujące decyzje:
1. Rozkład czasowy dostaw jest określony przez:
a) planowane zużycie ze zbiornika;
b) dostępne pojemności (wielkości zużycia zbiorników sąsiednich), dostępność i wykorzystanie samochodów;
c) fakt, że dostawa może nastąpić kiedy poziom zbiornika znajduje się w „strefie dostaw”; oraz
d) fakt, że dostawa powinna nastąpić przed osiągnięciem przez poziom w zbiorniku minimalnego poziomu zapasu LP
2. Wielkość dostawy określona jest przez:
a) dostępną pojemność zbiornika, na przykład pojemność L3 minus zapas końcowy L2;
b) minimalną wielkość dostawy do zbiornika;
c) maksymalną wielkość dostawy dla zbiornika i
d) dostępne pojemności sąsiednich zbiorników/ wykorzystanie samochodów.
Na przykład system ten może być wykorzystywany z takimi surowcami podawanymi w stanie płynnym, jak analog hydroksymetioniny lub etoksychinolina, i powinien generować poziomy zapasów jak przedstawione na fig. 5.
185 322
Instrukcje rozliczeniowe 222 kojarzą system z odbiorczymi rachunkami płatnościowymi dostawcy. Umożliwia to rozpatrzenie wypłacalność odbiorcy podczas dokonywania dostawy. Na przykład, jaki efekt miałaby dostawa do danego odbiorcy na jego stan akredytywy? Jeżeli dostawa może spowodować przekroczenie przez odbiorcę jego limitu kredytu, to dostawca jest powiadamiany, w celu zdecydowania o rozwiązaniu tego problemu. Dzięki skojarzeniu, dostawca ma dostęp w czasie rzeczywistym do zapisów kredytowych każdego klienta i może niezwłocznie dostrzec przyszłe skutki planowanych dostaw. System umożliwia również dostawcy specyfikować i nawiązywać jeden lub więcej kontaktów za pośrednictwem pamięci kontaktów 224 dla każdej lokalizacji każdego klienta. Na przykład klient może mieć oddzielne kontakty dla dostaw, dla dostaw rezerwowych, dla zamówień zakupowych lub pytań dotyczących odchyleń eksploatacyjnych. Ta pamięć umożliwia dostawcy porozumienie się osobiste z odpowiednim adresem kontaktowym każdego z klientów. Ponadto, każdy kontakt jest zapisany razem z danymi klienta, tak że osoba należąca do systemu dostawcy może określić, kto ostatnio nawiązywał kontakt z tym adresem kontaktowym i z jakiego powodu.
System według wynalazku może obejmować dodatkową możliwość sprawdzania wagi dostawy. Ta możliwość obejmuje analizę i śledzenie wielkości zamówień, wielkości początkowych, wielkości mierzonych i ilości ważonych przez klienta. System ten można wykorzystywać do upewnienia się, że faktura za materiał jest generowana na podstawie ilości uzgodnionych z klientem, z wyeliminowaniem kosztownych kredytów, debetów i przeróbek.
Ponadto, zgodnie z wynalazkiem możliwe jest również wykorzystywanie taboru samochodowego do dostarczania materiału do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy, w ramach którego realizuje się zbieranie ze wskaźników stanu zapasów, przyporządkowanych do każdego ze zbiorników, sygnałów ilościowych każdego ze zbiorników, przechowywanie informacji ze wskaźników stanu zapasów, monitorowanie sygnałów ilościowych każdego ze zbiorników w celu określenia poprzedniego tempa zużycia zawartości każdego ze zbiorników, obliczanie przyszłych stanów ilościowych każdego ze zbiorników na podstawie wyznaczonego tempa zużycia dotychczasowego, wyznaczanie możliwych tras każdego z pojazdów do każdego ze zbiorników, optymalizowanie tras, dostarczanych ilości i harmonogramu dostaw dla każdego z pojazdów na podstawie obliczonych przyszłych stanów ilościowych i możliwych tras, dla zminimalizowania kosztów dostaw, oraz kierowanie każdego z pojazdów zgodnie ze zoptymalizowaną trasą i harmonogramem dostawy.
185 322
FIG. 2
185 322
185 322
185 322
ZAPAS ZBIORNIKA (KL8S)
185 322
FIG. 1
Departament Wydawnictw UP RP. Nakład 60 egz.
Cena 4.00 zł.

Claims (15)

  1. Zastrzeżenia patentowe
    1. Sposób dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy z wykorzystaniem pojazdów, w którym zbiera się sygnał ilościowy, pochodzący od urządzenia wskaźnikowego zapasów związanego z każdym ze zbiorników, wskazujący ilość materiału w każdym ze zbiorników, zapamiętuje się informacje pochodzące z urządzeń wskaźnikowych zapasów i monitoruje się sygnały ilościowe każdego ze zbiorników dla określenia z poprzednich szybkości zużycia zawartości każdego ze zbiorników, znamienny tym, że planuje się przyszłe ilości materiału w każdym ze zbiorników na podstawie wyznaczonych poprzednio szybkości dotychczasowego zużycia, określa się możliwe trasy dostawy dla każdego z pojazdów i do każdego ze zbiorników, optymalizuje się dostawę dla każdego z pojazdów na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w zbiornikach i możliwych tras, z minimalizacją kosztu dostawy, optymalizuje się dostarczane ilości materiału dla trasy każdego z pojazdów na podstawie planowanych przyszłych ilości materiału w zbiornikach i możliwych tras, z minimalizacją kosztu dostawy, optymalizuje się harmonogram dostawy dla trasy każdego z pojazdów na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w zbiornikach i możliwych tras, z minimalizacją kosztu dostawy, po czym kieruje się każdy z pojazdów zgodnie z jego zoptymalizowaną trasą i harmonogramem dostaw.
  2. 2. System dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy z wykorzystaniem pojazdów, zawierający stanowisko centralne, urządzenia wskaźnikowe zapasów związane z każdym ze zbiorników, wysyłające sygnał ilościowy do stanowiska centralnego wskazujący ilość materiału w każdym ze zbiorników, oraz procesor w stanowisku centralnym służący do zbierania i przechowywania informacji pochodzących z urządzeń wskaźnikowych zapasów oraz do monitorowania sygnałów ilościowych każdego ze zbiorników dla określenia z poprzednich szybkości zużycia zawartości każdego ze zbiorników, znamienny tym, że procesor (202) zawiera obwody planowania przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników (104) na podstawie wyznaczonych poprzednio szybkości zużycia, obwody wyznaczania możliwych tras dostawy dla każdego z pojazdów i do każdego ze zbiorników (104), obwody optymalizacji tras dostawy dla każdego z pojazdów na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników (104) oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, obwody optymalizacji dostarczanych ilości materiału dla trasy każdego z pojazdów na podstawie planowanych przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników (104) oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, obwody optymalizacji harmonogramu dostawy dla trasy każdego z pojazdów na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników (104) oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, oraz obwody kierowania każdego z pojazdów zgodnie z jego zoptymalizowaną trasą i harmonogramem dostaw.
  3. 3. System według zastrz. 2, znamienny tym, że każdy ze zbiorników (104) ma zadaną pojemność zaś procesor (202) zawiera obwody przyporządkowywania każdemu z pojazdów zadanego maksymalnego poziomu zamówienia, który jest mniejszy niż pojemność zbiornika (104), oraz obwody optymalizacji trasy, wielkości dostaw oraz harmonogramu dostaw do danego zbiornika (104) na podstawie dostawy, która nie byłaby zrealizowana, gdyby poziom materiału w zbiorniku (104) znajdował się poniżej maksymalnego poziomu zamówienia dla tego zbiornika, a poziom materiału w zbiorniku (104) znajdował się powyżej minimalnego poziomu zapasów.
  4. 4. System według zastrz. 2, znamienny tym, że każdy zbiornik (104) ma zadany poziom resztkowy zaś procesor (202) zawiera obwody przyporządkowywania zadanego minimalnego poziomu zapasów dla każdego zbiornika (104), przy czym minimalny poziom zapasów jest większy niż poziom resztkowy zbiornika (104), oraz obwody optymalizacji tras,
    185 322 wielkości dostaw oraz harmonogramu dostaw do konkretnego zbiornika (104) na podstawie zadanego harmonogramu dostaw, który zapobiega obniżeniu się poziomu w zbiorniku (104) poniżej poziomu resztkowego tego zbiornika.
  5. 5. System według zastrz. 2, znamienny tym, że procesor (202) zawiera obwody generowania zamówień dowolnych i zamówień obowiązkowych oraz obwody optymalizacji tras, wielkości dostaw oraz harmonogramu dostaw dla konkretnego zbiornika (104) na podstawie zadanego harmonogramu dostaw uwzględniającego zamówienia dowolne i zamówienia obowiązkowe.
  6. 6. System według zastrz. 2, znamienny tym, że procesor (202) zawiera obwody minimalizacji kosztu dostawy na podstawie ustalonych zasobów kierowców i wyposażenia, przy utrzymaniu stanu wszystkich zbiorników (104) na poziomie zapasów minimalnych.
  7. 7. System według zastrz. 2, znamienny tym, że ma łącze satelitarne (220) zawierające na każdym z pojazdów (118) transponder łączący się ze stanowiskiem centralnym (114), przy czym łącze satelitarne (220) monitoruje położenie wysyłanych pojazdów (118), przekazując do pojazdów (118) polecenia ze stanowiska centralnego (114) i przekazując do tego stanowiska położenie wysyłanych pojazdów (118).
  8. 8. System według zastrz. 6, znamienny tym, że każdy z wysyłanych pojazdów (118) zawiera obwody wskazywania stanowisku centralnemu (114), za pośrednictwem łącza satelitarnego (220), ilości materiału dostarczonego do danego zbiornika (104) w danej lokalizacji odbiorcy, zaś procesor (202) zawiera obwody rozpoczęcia generowania informacji rozliczeniowej dostarczanej do każdego z klientów na podstawie ilości materiału dostarczonego do danego zbiornika (104) zasygnalizowanej do stanowiska centralnego (114).
  9. 9. System według zastrz. 2, znamienny tym, że zawiera pamięć stanu zapasów (206) przechowującą dane wskazujące poziom materiału w każdym ze zbiorników (104), pamięć poprzedniego zużycia (208) przechowującą dane poprzedniego zużycia wskazujące szybkości zużywania materiału w każdym ze zbiorników (104), pamięć przyszłego zużycia (210) przechowującą dane o przyszłym zużyciu stanowiące informację do zaplanowania przyszłego zużycia materiału w każdym ze zbiorników (104), oraz pamięć tras pojazdów (214) przechowującą dane dotyczące marszruty, wskazujące trasy obierane przez pojazdy (118) przy dostawie materiałów do każdego ze zbiorników (104).
  10. 10. System według zastrz. 8, znamienny tym, że zawiera wykonywane przez procesor (202) instrukcje planowania przyszłych poziomów zapełnienia zbiorników (104) na podstawie danych dotyczących poziomów, danych poprzedniego zużycia i danych przyszłego zużycia, oraz zawiera algorytmy optymalizacyjne dobierające optymalne marszruty na podstawie przyszłych poziomów zapasów.
  11. 11. System według zastrz. 9, znamienny tym, że zawiera wykonywane przez procesor (202) instrukcje rozliczeniowe do wygenerowania faktur i raportów o zużyciu dla poszczególnych zbiorników (104) odpowiednio do poprzedniego zużycia i dostaw materiałów do każdego z poszczególnych zbiorników (104).
  12. 12. System według zastrz. 11, znamienny tym, że procesor (202) zawiera obwody przyporządkowywania każdemu zbiornikowi (104) klasy zużycia na podstawie poprzedniego zużycia materiału w każdym ze zbiorników (104) oraz obwody planowania przyszłych poziomów stanu zbiorników (104) na podstawie tej klasy zużycia.
  13. 13. System według zastrz. 2, znamienny tym, że zawiera zamontowany na każdym z pojazdów (118) miernik (124) ilości materiału dostarczonego do każdego ze zbiorników (104), przy czym każdy miernik (124) zawiera nadajnik przekazujący do stanowiska centralnego (114) ilości materiału dostarczonego do poszczególnych zbiorników (104).
  14. 14. System według zastrz. 2, znamienny tym, że każdy zbiornik (104) ma czujnik temperatury (110) do wskazywania temperatury materiału w tym zbiorniku oraz łącze łączące ten czujnik ze stanowiskiem centralnym (114) i przekazujące odczytaną temperaturę do stanowiska centralnego (114).
  15. 15. System dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy, zawierający park pojazdów do dostarczania materiałów do zbiorników, stanowisko centralne, urządzenie wskaźnikowe zapasów związane z każdym ze zbiorników, wysyłające
    185 322 sygnał ilościowy do stanowiska centralnego wskazujący ilość materiału w każdym ze zbiorników, oraz procesor w stanowisku centralnym, służący do zbierania i przechowywania informacji pochodzących od urządzeń wskaźnikowych zapasów oraz do monitorowania sygnałów ilościowych każdego ze zbiorników dla określenia z poprzednich szybkości zużycia zawartości każdego ze zbiorników, znamienny tym, że procesor (202) zawiera obwody planowania przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników (104) na podstawie wyznaczonych poprzednio szybkości zużycia, obwody wyznaczania możliwych tras dostawy dla każdego z pojazdów (118) i do każdego ze zbiorników (104), obwody optymalizacji tras dostawy dla każdego z pojazdów (118) na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników (104) oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, obwody optymalizacji dostarczanych ilości materiału dla trasy każdego z pojazdów (118) na podstawie planowanych przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników (104) oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, obwody optymalizacji harmonogramu dostawy dla trasy każdego z pojazdów (118) na podstawie planowanych, przyszłych ilości materiału w każdym ze zbiorników (104) oraz możliwych tras, z minimalizacją kosztów dostawy, oraz obwody kierowania każdego z pojazdów (118) zgodnie z jego zoptymalizowaną trasą i harmonogramem dostaw.
PL97329567A 1996-04-23 1997-02-18 Sposób i system dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy PL185322B1 (pl)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US08/636,289 US5983198A (en) 1996-04-23 1996-04-23 Integrated system monitoring use of materials, controlling and monitoring delivery of materials and providing automated billing of delivered materials
PCT/US1997/002381 WO1997040459A1 (en) 1996-04-23 1997-02-18 Integrated system monitoring use of materials, controlling and monitoring delivery of materials and providing automated billing of delivered materials

Publications (2)

Publication Number Publication Date
PL329567A1 PL329567A1 (en) 1999-03-29
PL185322B1 true PL185322B1 (pl) 2003-04-30

Family

ID=24551257

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PL97329567A PL185322B1 (pl) 1996-04-23 1997-02-18 Sposób i system dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy

Country Status (18)

Country Link
US (1) US5983198A (pl)
EP (1) EP0895626B1 (pl)
KR (1) KR20000010584A (pl)
CN (1) CN1216621A (pl)
AR (1) AR006786A1 (pl)
AU (1) AU712598B2 (pl)
BR (1) BR9708813A (pl)
CA (1) CA2251794C (pl)
DE (1) DE69707127T2 (pl)
DK (1) DK0895626T3 (pl)
ES (1) ES2162251T3 (pl)
ID (1) ID19672A (pl)
IL (1) IL126652A0 (pl)
PL (1) PL185322B1 (pl)
PT (1) PT895626E (pl)
TW (1) TW476900B (pl)
WO (1) WO1997040459A1 (pl)
ZA (1) ZA973064B (pl)

Families Citing this family (183)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7222087B1 (en) 1997-09-12 2007-05-22 Amazon.Com, Inc. Method and system for placing a purchase order via a communications network
US5960411A (en) 1997-09-12 1999-09-28 Amazon.Com, Inc. Method and system for placing a purchase order via a communications network
JP3634131B2 (ja) * 1997-12-25 2005-03-30 富士通株式会社 生産管理システムにおける管理基準日の取得方法及び生産管理システム並びに記録媒体
US6243613B1 (en) * 1997-12-31 2001-06-05 Philips Electronics North America Corporation N-dimensional material planning method and system with corresponding program therefor
JP3161529B2 (ja) * 1998-05-15 2001-04-25 サントリー株式会社 配車装置
US6366829B1 (en) * 1998-10-06 2002-04-02 J. P. Donmoyer, Inc. Bulk inventory network system (BINS)
US7228199B2 (en) * 1998-10-06 2007-06-05 J.P. Donmoyer, Inc Bulk inventory network system
US6341271B1 (en) 1998-11-13 2002-01-22 General Electric Company Inventory management system and method
US6421354B1 (en) * 1999-08-18 2002-07-16 Phoenix Datacomm, Inc. System and method for retrieval of data from remote sensors using multiple communication channels
WO2001018694A2 (en) * 1999-09-03 2001-03-15 Marathon Products, Inc. Method and system for procuring, storing and distributing remotely accessed data gathered by logging devices
US7239226B2 (en) 2001-07-10 2007-07-03 American Express Travel Related Services Company, Inc. System and method for payment using radio frequency identification in contact and contactless transactions
US7306158B2 (en) 2001-07-10 2007-12-11 American Express Travel Related Services Company, Inc. Clear contactless card
US20020077944A1 (en) * 1999-11-16 2002-06-20 Bly J. Aaron System and method for disposing of assets
US20020082966A1 (en) * 1999-11-16 2002-06-27 Dana Commercial Credit Corporation System and method for benchmarking asset characteristics
US20050131729A1 (en) * 1999-11-16 2005-06-16 Melby John M. Apparatus and method for tracking and managing physical assets
US6952680B1 (en) 1999-11-16 2005-10-04 Dana Corporation Apparatus and method for tracking and managing physical assets
US8271336B2 (en) 1999-11-22 2012-09-18 Accenture Global Services Gmbh Increased visibility during order management in a network-based supply chain environment
US6397163B1 (en) * 1999-12-02 2002-05-28 Eastman Kodak Company Method for determining thermal exposure of a product
US8126784B1 (en) * 1999-12-08 2012-02-28 Amazon.Com, Inc. Automatically initiating product replenishment
US7243074B1 (en) * 1999-12-30 2007-07-10 General Electric Company Capacity monitoring process for a goods delivery system
AU2001236546A1 (en) * 2000-01-27 2001-08-07 Ronald Johnson System and methods for on-line, real-time inventory display, monitoring and control
JP3654812B2 (ja) * 2000-02-25 2005-06-02 ルビコン株式会社 部品供給管理システムにおける表示方法及び管理方法
US6996538B2 (en) * 2000-03-07 2006-02-07 Unisone Corporation Inventory control system and methods
CA2402350A1 (en) 2000-03-07 2001-09-13 Invinity Systems Corporation Inventory control system and methods
MXPA02011602A (es) * 2000-05-25 2004-04-05 American Express Travel Relate Sistema de mantenimiento de facturacion recurrente.
US7130814B1 (en) * 2000-06-27 2006-10-31 International Business Machines Corporation Method and apparatus to automate consumer replenishment shopping by periodicity
US20020059178A1 (en) * 2000-07-21 2002-05-16 Mazda Motor Corporation Information management method, information processing method, information processing apparatus, information processing apparatus and information management apparatus to be mounted in mobile body, computer program product, and computer readable storage medium
AU2001281172A1 (en) * 2000-08-08 2002-02-18 Transpacific Investments, Inc. Productivity monitoring system and method
WO2002029608A2 (en) * 2000-10-06 2002-04-11 Optiant, Inc. System and method for determining the optimum configuration strategy for systems with multiple decision options
JP2002188183A (ja) * 2000-10-12 2002-07-05 Komatsu Ltd 作機機械の管理装置
US6980131B1 (en) * 2000-10-24 2005-12-27 @Road, Inc. Targeted impending arrival notification of a wirelessly connected location device
US20020065885A1 (en) * 2000-11-30 2002-05-30 Mark Buonanno Multimedia B2B opportunity and error detection and resolution engine
FI20002830A7 (fi) * 2000-12-22 2002-06-23 Metso Paper Inc Menetelmä ja järjestelmä kaavinterätarpeen hallitsemiseksi
US6937992B1 (en) * 2000-12-29 2005-08-30 Arrowstream, Inc. Transport vehicle capacity maximization logistics system and method of same
EP1410292A1 (en) * 2001-01-04 2004-04-21 Roger Murphy System for delivering goods
US7343406B1 (en) * 2001-01-18 2008-03-11 Cisco Technology, Inc. Proactive call and contact center system
US20080243648A1 (en) * 2001-02-08 2008-10-02 Uzzo Anthony M System for remotely managing a home heating system
US7292993B2 (en) * 2001-02-08 2007-11-06 Uzzo Anthony M System for remotely managing bulk product storage
WO2002069210A1 (en) * 2001-02-26 2002-09-06 Bhp Innovation Pty Ltd. Primary products production system and method
US20030061174A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-27 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for building cost matrices in a supply chain management framework
US20030028412A1 (en) * 2001-03-23 2003-02-06 Restaurant Service, Inc. System, method and computer program product for a food and beverage supply chain management framework
US7039606B2 (en) 2001-03-23 2006-05-02 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for contract consistency in a supply chain management framework
US20030050845A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-13 Restaurant Services Inc. Sypply chain management framework revenue model
US7171379B2 (en) 2001-03-23 2007-01-30 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for normalizing data in a supply chain management framework
US20030048301A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-13 Menninger Anthony Frank System, method and computer program product for editing supplier site information in a supply chain management framework
US20030074264A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-17 Hoffman George Herry System, method and computer program product for low-cost fulfillment in a supply chain management framework
US7072843B2 (en) * 2001-03-23 2006-07-04 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for error checking in a supply chain management framework
US20030046136A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-06 Hoffman George Harry System, method and computer program product for assessing market trends in a supply chain management framework
US20030055731A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-20 Restaurant Services Inc. System, method and computer program product for tracking performance of suppliers in a supply chain management framework
US20030069824A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-10 Restaurant Services, Inc. ("RSI") System, method and computer program product for bid proposal processing using a graphical user interface in a supply chain management framework
US20030069798A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-10 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for supplier selection in a supply chain management framework
US20030055709A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-20 Hoffman George Harry System, method and computer program product for an accommodation supply chain management framework
US20030046214A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-06 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for proposal reporting using a graphical user interface in a supply chain management framework
US20030055693A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-20 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for an transportation equipment supply chain management framework
US20030069774A1 (en) * 2001-04-13 2003-04-10 Hoffman George Harry System, method and computer program product for distributor/supplier selection in a supply chain management framework
US20030078860A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-24 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for automatic navigation utilizing a supply chain management interface
US20030083909A1 (en) * 2001-03-23 2003-05-01 Hoffman George Harry System, method and computer program product for a machinery supply chain management framework
US20030065541A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-03 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for adding supply chain components in a supply chain management analysis
US20030074355A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-17 Restaurant Services, Inc. ("RSI"). System, method and computer program product for a secure supply chain management framework
US20030050807A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-13 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for a gas station supply chain management framework
US20030065627A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-03 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for a supply chain pricing interface
US7120596B2 (en) * 2001-03-23 2006-10-10 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for landed cost reporting in a supply chain management framework
US20030046120A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-06 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for evaluating the success of a promotion in a supply chain management framework
US6954736B2 (en) 2001-03-23 2005-10-11 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for order confirmation in a supply chain management framework
US20030065551A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-03 Hoffman George Harry System, method and computer program product for a department store supply chain management framework
US20030069768A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-10 Hoffman George Harry System, method and computer program product for restaurant food cost reporting in a supply chain
US20030074263A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-17 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for an office products supply chain management framework
US20030074249A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-17 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for an entertainment media supply chain management framework
US20030088449A1 (en) * 2001-03-23 2003-05-08 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for an analysis creation interface in a supply chain management framework
US20030069779A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-10 Restaurant Services, Inc. System, mehod and computer program product for a supply chain management framework
US20030055700A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-20 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for generating supply chain statistics based on sampling
US20030069823A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-10 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for auctioning surplus products in a supply chain management framework
US20030078846A1 (en) * 2001-03-23 2003-04-24 Burk Michael James System, method and computer program product for auditing performance in a supply chain framework
US20030050867A1 (en) * 2001-03-23 2003-03-13 Rsi System, method and computer program product for updating store information in a supply chain management framework
US7346565B2 (en) * 2001-03-28 2008-03-18 General Electric Capital Corporation Methods and systems for performing usage based billing
US7313530B2 (en) * 2001-04-10 2007-12-25 General Electric Company Methods and systems for generating and displaying the capacity of a delivery management system
US7499972B1 (en) 2001-04-20 2009-03-03 Cisco Technology Inc. B2B service center communications using locate collaborate transact methodology
US7216086B1 (en) * 2001-04-30 2007-05-08 Cisco Technology, Inc. Method and apparatus providing a supply chain management system useful in outsourced manufacturing
WO2002091323A1 (en) * 2001-05-08 2002-11-14 John Stevens System and method for minimizing package delivery time
US20100268658A1 (en) * 2001-05-14 2010-10-21 Prolacta Bioscience Method for collecting, testing and distributing milk
US20070098863A1 (en) * 2005-09-23 2007-05-03 Prolacta Bioscience, Inc. Method for collecting, testing and distributing milk
US20020182243A1 (en) * 2001-05-14 2002-12-05 Medo Elena Maria Method of producing nutritional products from human milk tissue and compositions thereof
TWI260517B (en) * 2001-05-18 2006-08-21 Mitac Int Corp Virtual hub
US8036939B2 (en) * 2001-06-08 2011-10-11 Servigistics, Inc. Reporting in a supply chain
US7761319B2 (en) 2001-06-08 2010-07-20 Click Acqusitions, Inc. Supply chain management
DE10130279B4 (de) * 2001-06-26 2005-04-21 Btt Bahn Tank Transport Gmbh Deutsche Bahn Gruppe Verfahren für ein rechnergesteuertes Transportmanagementsystem mit Vorausberechnung des Zeitverhaltens von Produktwerten
US7249112B2 (en) 2002-07-09 2007-07-24 American Express Travel Related Services Company, Inc. System and method for assigning a funding source for a radio frequency identification device
US9454752B2 (en) 2001-07-10 2016-09-27 Chartoleaux Kg Limited Liability Company Reload protocol at a transaction processing entity
US9024719B1 (en) 2001-07-10 2015-05-05 Xatra Fund Mx, Llc RF transaction system and method for storing user personal data
US7735725B1 (en) 2001-07-10 2010-06-15 Fred Bishop Processing an RF transaction using a routing number
US7543738B1 (en) 2001-07-10 2009-06-09 American Express Travel Related Services Company, Inc. System and method for secure transactions manageable by a transaction account provider
US8548927B2 (en) 2001-07-10 2013-10-01 Xatra Fund Mx, Llc Biometric registration for facilitating an RF transaction
US9031880B2 (en) 2001-07-10 2015-05-12 Iii Holdings 1, Llc Systems and methods for non-traditional payment using biometric data
US7360689B2 (en) 2001-07-10 2008-04-22 American Express Travel Related Services Company, Inc. Method and system for proffering multiple biometrics for use with a FOB
US7303120B2 (en) 2001-07-10 2007-12-04 American Express Travel Related Services Company, Inc. System for biometric security using a FOB
WO2003012602A2 (en) * 2001-08-03 2003-02-13 Aghassipour Xerxes K System and method for optimization of and analysis of insulated systems
US20030036977A1 (en) * 2001-08-14 2003-02-20 Morse Kevin C. Order and inventory information management system
US7200568B2 (en) * 2001-08-16 2007-04-03 The Procter & Gambel Company Customized customer portal
US20030050849A1 (en) * 2001-09-10 2003-03-13 Keller Beth A. Supplier/reseller interaction
JP4021638B2 (ja) * 2001-10-02 2007-12-12 株式会社小松製作所 機械の燃料配送システム、その燃料配送方法、およびその燃料配送プログラム
US20030074282A1 (en) * 2001-10-12 2003-04-17 Inventec Corporation Inventory management system for effecting an efficient reply of possible future component parts from a component part supplier
US20060053075A1 (en) * 2001-11-26 2006-03-09 Aaron Roth System and method for tracking asset usage and performance
US20030130900A1 (en) * 2002-01-10 2003-07-10 Telford Ian G. Internet-based system and method for electronically fulfilling purchase orders for chemical and plastic products
US20030163364A1 (en) * 2002-02-28 2003-08-28 Piercy Lee W. Net delta change in inventory management
EP1367515A1 (fr) * 2002-05-29 2003-12-03 L'AIR LIQUIDE, Société Anonyme à Directoire et Conseil de Surveillance pour l'Etude et l'Exploitation des Système d'information pour la gestion dynamique de produits en vrac
US8994546B2 (en) * 2002-06-11 2015-03-31 Intelligent Technologies International, Inc. Remote monitoring of material storage containers
US7813972B2 (en) * 2002-08-09 2010-10-12 Accenture Global Services Gmbh Currency management
US7363126B1 (en) * 2002-08-22 2008-04-22 United Parcel Service Of America Core area territory planning for optimizing driver familiarity and route flexibility
US6805287B2 (en) 2002-09-12 2004-10-19 American Express Travel Related Services Company, Inc. System and method for converting a stored value card to a credit card
US7676404B2 (en) * 2002-10-15 2010-03-09 Rmr Associates Llc Method for forecasting consumption and generating optimal delivery schedules for vehicles involved in delivering propane and other consumables to end consumers
US20040103047A1 (en) * 2002-11-27 2004-05-27 Park Nam Seog Model-based systems and methods for calculating raw material usage rates from dynamic inventory trend data
US8073653B2 (en) * 2002-12-23 2011-12-06 Caterpillar Inc. Component life indicator
US7092893B2 (en) * 2003-01-28 2006-08-15 Praxair Technology, Inc. Control of liquid production of air separation plant network
US7672639B2 (en) * 2003-01-29 2010-03-02 Globalstar, Inc. Method and system for routing telemetry in a simplex mode
JP4329393B2 (ja) * 2003-04-28 2009-09-09 株式会社日立製作所 在庫制御システムおよびその方法
US20040220817A1 (en) * 2003-04-29 2004-11-04 Katherine Sanville Monitoring and controlling processes at a vehicle wash facility
US7516082B2 (en) * 2003-04-29 2009-04-07 Ecolab Inc. Scheduling delivery of chemical products based on a predicted estimated time of exhaustion
WO2004102323A2 (en) * 2003-05-06 2004-11-25 Dana Corporation System or method for analyzing information organized in a configurable manner
US20040236643A1 (en) * 2003-05-23 2004-11-25 Marie-Caroline Dick Information system for the dynamic management of bulk products
US20050234784A1 (en) * 2004-04-01 2005-10-20 Mcclellan Richard L Container inventory management
US20060015414A1 (en) * 2004-06-30 2006-01-19 Congram Courtney B Container inventory management systems, methods and tools
US7314165B2 (en) 2004-07-01 2008-01-01 American Express Travel Related Services Company, Inc. Method and system for smellprint recognition biometrics on a smartcard
CA2480544A1 (fr) * 2004-09-15 2006-03-15 Geocom Tms Inc. Gestion des services pour vehicules a compartiments multiples
US20060102759A1 (en) * 2004-11-16 2006-05-18 Delong Mark Automated tracking and billing system for the application of asphalt release agents
US7693735B2 (en) * 2004-11-23 2010-04-06 Etadirect Holdings, Inc. Dynamic schedule mediation
US11403602B2 (en) 2005-02-07 2022-08-02 RTS RecycleBank, LLC Incentive-based waste reduction system and method thereof
US8602298B2 (en) 2005-02-07 2013-12-10 Recyclebank, Llc Recycling system and method thereof
US10410231B2 (en) * 2005-02-07 2019-09-10 Recyclebank Llc Method of implementing an incentive-based recycling system
US7949557B2 (en) * 2005-02-07 2011-05-24 Recyclebank, Llc Method and system for improving recycling through the use of financial incentives
US20090216593A1 (en) * 2005-02-07 2009-08-27 Ron Gonen Point source asset system and method thereof
US20090024479A1 (en) * 2005-02-07 2009-01-22 Recyclebank Llc Community-based recycling system and methods thereof
US10445756B2 (en) * 2005-02-07 2019-10-15 Recyclebank Llc System and method for managing an incentive-based recycling program
US10354474B2 (en) 2005-02-07 2019-07-16 Recyclebank Llc Incentive-based waste reduction system and method thereof
US10185922B2 (en) 2005-02-07 2019-01-22 Recyclebank Llc Methods and system for managing recycling of recyclable material
WO2006091615A2 (en) * 2005-02-23 2006-08-31 O'connor Timothy C Method and apparatus for tracing commingled materials
US7894938B1 (en) * 2005-03-31 2011-02-22 Cantaloupe Systems, Inc. Vending machine service scheduling
WO2007035870A2 (en) * 2005-09-20 2007-03-29 Prolacta Bioscience, Inc. A method for testing milk
US8560459B2 (en) 2005-11-17 2013-10-15 Casella Waste Systems, Inc. Methods and facilities for a municipal solid waste management system
CN102982427B (zh) * 2005-12-09 2016-01-06 莱卡地球系统矿业公司 计算机化矿井生产系统
US20100121700A1 (en) * 2006-02-02 2010-05-13 David Wigder System and method for incentive-based resource conservation
US8494976B2 (en) * 2006-05-31 2013-07-23 Exxonmobil Research And Engineering Company System for optimizing transportation scheduling and inventory management of bulk product from supply locations to demand locations
GB2439963A (en) * 2006-07-07 2008-01-16 Comtech Holdings Ltd Customer behaviour monitoring
US7734379B2 (en) * 2006-10-23 2010-06-08 Service Pro Monitoring, Llc System, method, and apparatus for managing wastewater treatment installation
EP3248474A1 (en) * 2006-11-29 2017-11-29 Prolacta Bioscience, Inc. Human milk compositions
ES2396571T3 (es) 2006-12-08 2013-02-22 Prolacta Bioscience, Inc. Composiciones de lípidos humanos y procedimientos de preparación y utilización de los mismos
US8744865B2 (en) 2006-12-21 2014-06-03 International Business Machines Corporation Apparatus and method for transportation and upselling of product
US20080185455A1 (en) * 2007-01-05 2008-08-07 Bg Chemical, Lp Asphalt release agent automated spray system
DE102007002351A1 (de) * 2007-01-16 2008-07-17 Vega Grieshaber Kg Automatische Überwachung und Steuerung von Füllständen
US8522258B1 (en) 2007-06-15 2013-08-27 At&T Mobility Ii Llc Event handling system
FR2925734A1 (fr) * 2007-12-20 2009-06-26 Gaz De France Sa Procede d'optimisation du remplissage d'un reservoir de stockage.
US20100185506A1 (en) * 2008-07-18 2010-07-22 Wm Greenops, Llc Systems and methods used in the operation of a recycling enterprise
US20100101317A1 (en) * 2008-10-23 2010-04-29 Whirlpool Corporation Lid based amount sensor
US20100106624A1 (en) * 2008-10-23 2010-04-29 Whirlpool Corporation Method of inventory management
US20100102930A1 (en) * 2008-10-23 2010-04-29 Whirlpool Corporation Introduction of a self-reporting portable container into an inventory system
US9691114B2 (en) * 2008-10-23 2017-06-27 Whirlpool Corporation Consumables inventory management method
US8477029B2 (en) * 2008-10-23 2013-07-02 Whirlpool Corporation Modular attribute sensing device
US20100106515A1 (en) 2008-10-23 2010-04-29 Whirlpool Corporation Introduction and activation of a self-reporting portable container into an inventory system
US8927027B2 (en) 2008-12-02 2015-01-06 Prolacta Bioscience Human milk permeate compositions and methods of making and using same
US8315802B2 (en) 2009-02-11 2012-11-20 Telogis, Inc. Systems and methods for analyzing the use of mobile resources
US8799064B2 (en) * 2009-03-20 2014-08-05 Recyclebank, Llc System for cross-integration of consumer loyalty programs and methods thereof
US8311867B1 (en) 2009-04-21 2012-11-13 Cantaloupe Systems, Inc. Vending machine service scheduling taking into account hardness data indicating importance of minimizing the number of service visits to a vending machine and/or to the vending machine's location
EP2739157B1 (en) 2011-08-03 2017-10-04 Prolacta Bioscience, Inc. Microfiltration of human milk to reduce bacterial contamination
JP5457503B2 (ja) * 2012-06-05 2014-04-02 日本瓦斯株式会社 配送本数ランク設定システム
EP2967094B1 (en) 2013-03-13 2020-12-30 Prolacta Bioscience, Inc. High fat human milk products
US10318123B2 (en) 2014-03-31 2019-06-11 Elwha Llc Quantified-self machines, circuits and interfaces reflexively related to food fabricator machines and circuits
US20150279173A1 (en) * 2014-03-31 2015-10-01 Elwha LLC, a limited liability company of the State of Delaware Quantified-self machines and circuits reflexively related to big data analytics user interface systems, machines and circuits
US9922307B2 (en) 2014-03-31 2018-03-20 Elwha Llc Quantified-self machines, circuits and interfaces reflexively related to food
US10127361B2 (en) 2014-03-31 2018-11-13 Elwha Llc Quantified-self machines and circuits reflexively related to kiosk systems and associated food-and-nutrition machines and circuits
US12515830B2 (en) * 2014-06-27 2026-01-06 Pregis Intellipack Llc Integrated protective packaging control
US10745263B2 (en) 2015-05-28 2020-08-18 Sonicu, Llc Container fill level indication system using a machine learning algorithm
US10746586B2 (en) 2015-05-28 2020-08-18 Sonicu, Llc Tank-in-tank container fill level indicator
AU2016381834B2 (en) 2015-12-30 2021-09-23 Prolacta Bioscience, Inc. Human milk products useful in pre- and post-operative care
CA2968112C (en) * 2016-05-26 2025-09-23 Op-Hygiene Ip Gmbh MAINTENANCE OF A DISPENSER INTENDED FOR AN INSTALLATION WITH MULTIPLE BATHROOMS
US10176446B2 (en) 2016-06-23 2019-01-08 Msc Services Corp. System and method for inventory management, cost savings delivery and decision making
WO2018106245A1 (en) * 2016-12-08 2018-06-14 Halliburton Energy Services, Inc. Automating material delivery and replenishment
US10935187B2 (en) * 2017-02-17 2021-03-02 Eagle Field Tech, Inc. Remote contents monitoring
WO2019113601A1 (en) 2017-12-08 2019-06-13 Klatu Networks, Inc. Monitoring and predicting failures of specialty equipment including liquid gas storage systems
US11537968B2 (en) * 2018-02-06 2022-12-27 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. Predictive inventory control including scheduling and performing bio-fluid tests out of order based on reagent inventory expiration
US11059534B2 (en) * 2018-12-18 2021-07-13 GM Global Technology Operations LLC Nondeterministic assembly system and method
FR3095696B1 (fr) 2019-04-30 2021-05-14 Nanolike Systèmes et procédés de mesure du niveau de remplissage d’un silo
KR20220066904A (ko) 2019-09-24 2022-05-24 프롤랙타 바이오사이언스, 인코포레이티드 염증 및 면역 질환의 치료용 조성물 및 방법
MX2020004235A (es) * 2020-04-23 2022-01-14 Edison Effect Company Sapi De Cv Sistema para suministro, monitoreo y control de fluidos provinientes de fuentes de suministro a ubicaciones fijas.
JP2025531048A (ja) * 2022-09-23 2025-09-19 エボニック オペレーションズ ゲーエムベーハー 物品配送を制御するための分散型台帳システムの使用

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3040171C2 (de) * 1980-10-24 1986-05-22 Max-Josef Dr.-Ing. Zürich Schönhuber Datenregistriersystem zur Erfassung der Daten von bestimmten Gutmengen, insbesondere von Milchlieferungen
US4636950A (en) * 1982-09-30 1987-01-13 Caswell Robert L Inventory management system using transponders associated with specific products
US4563739A (en) * 1983-07-18 1986-01-07 Impulse Computer Systems, Inc. Inventory and business management system which accounts for the contents of full and partially filled product containers
DE3689139T2 (de) * 1985-10-25 1994-04-07 Mitsubishi Electric Corp Autobusdienststeuerungssystem.
US4791571A (en) * 1985-10-29 1988-12-13 Tokyu Corporation Route bus service controlling system
US4688244A (en) * 1986-11-10 1987-08-18 Marwan Hannon Integrated cargo security system
US4857925A (en) * 1988-01-11 1989-08-15 Brubaker Charles E Route indicating signalling systems for transport vehicles
US5122959A (en) * 1988-10-28 1992-06-16 Automated Dispatch Services, Inc. Transportation dispatch and delivery tracking system
JPH02155067A (ja) * 1988-12-07 1990-06-14 Hitachi Ltd 在庫警告方法及びこれを用いた在庫警告システム
US4973970A (en) * 1989-07-14 1990-11-27 General Atomics Integrated automated system for waste site characterization
US5347274A (en) * 1990-05-17 1994-09-13 At/Comm Incorporated Hazardous waste transport management system
US5289183A (en) * 1992-06-19 1994-02-22 At/Comm Incorporated Traffic monitoring and management method and apparatus
US5270921A (en) * 1990-12-19 1993-12-14 Andersen Consulting Virtual fare methods for a computerized airline seat inventory control system
US5154314A (en) * 1991-03-29 1992-10-13 Roger Van Wormer System for transport, delivery and dispensation of industrial liquid fluids
US5272638A (en) * 1991-05-31 1993-12-21 Texas Instruments Incorporated Systems and methods for planning the scheduling travel routes
DE19517882A1 (de) * 1995-05-16 1996-11-21 Reiner Bohnen Internationale S Verfahren zur Sicherstellung eines Mindestvorrates wenigstens eines Produktes an unterschiedlichen Orten

Also Published As

Publication number Publication date
DK0895626T3 (da) 2002-01-21
WO1997040459A1 (en) 1997-10-30
EP0895626B1 (en) 2001-10-04
AU712598B2 (en) 1999-11-11
ID19672A (id) 1998-07-30
CA2251794C (en) 2003-01-07
CA2251794A1 (en) 1997-10-30
IL126652A0 (en) 1999-08-17
PT895626E (pt) 2002-03-28
DE69707127D1 (de) 2001-11-08
TW476900B (en) 2002-02-21
CN1216621A (zh) 1999-05-12
PL329567A1 (en) 1999-03-29
AR006786A1 (es) 1999-09-29
US5983198A (en) 1999-11-09
KR20000010584A (ko) 2000-02-15
EP0895626A1 (en) 1999-02-10
ES2162251T3 (es) 2001-12-16
DE69707127T2 (de) 2002-03-07
AU2274197A (en) 1997-11-12
ZA973064B (en) 1997-11-05
BR9708813A (pt) 1999-08-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
PL185322B1 (pl) Sposób i system dostarczania materiałów do wielu zbiorników w różnych lokalizacjach odbiorcy
US6341271B1 (en) Inventory management system and method
US12165521B2 (en) Resource transportation systems and methods
US8458014B2 (en) System and method for determining carbon emission-conscious order fulfillment alternatives with multiple supply modes
US6937992B1 (en) Transport vehicle capacity maximization logistics system and method of same
US20070162360A1 (en) Container inventory management systems, methods and tools
US20020174001A1 (en) Automatic stock replenishment system
WO2018052950A1 (en) Proppant tracking system
Li Optimal delivery strategies considering carbon emissions, time-dependent demands and demand–supply interactions
AU2013233747A1 (en) Gas delivery system
CN116307306A (zh) 基于大数据的智能调度方法、装置、设备以及存储介质
JP5509184B2 (ja) 燃料タンクの燃料補充決定装置
CN117350827B (zh) 一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法及系统
JP2002193400A (ja) 液体製品の受注配送システム
WO2023155011A1 (en) Hydrogen storage and distribution system
JP2021096667A (ja) 需給管理システム
TW201616422A (zh) 桶裝瓦斯之配送方法及其系統
JP2008013346A (ja) 燃料タンクの燃料補充決定装置および燃料タンクの燃料補充決定方法
JP2025090858A (ja) 液位測定システム
JPH0948492A (ja) 貯蔵量管理装置
Bersani et al. Sustainable Distribution of Petrol Products to Service Stations Based on Demand Forecast, Inventory and Transportation Costs

Legal Events

Date Code Title Description
LAPS Decisions on the lapse of the protection rights

Effective date: 20050218