TW202401322A - 用於多點目的地到達時間分析的電腦實施系統以及方法 - Google Patents

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Abstract

本文揭露用於多點目的地到達時間分析的系統及方法。在一個態樣中，系統可包含：記憶體，儲存指令；及至少一個處理器，經組態以執行指令以進行以下操作：接收與至少一個可訂購物品相關聯的多個持續時間及相關聯元資料，持續時間基於產生可訂購物品的過去歷史；將與至少一個可訂購物品相關聯的多個持續時間儲存於資料儲存器中；自資料儲存器擷取儲存的與至少一個物品相關聯的多個持續時間；自機器學習演算法接收用於至少一個可訂購物品的估計準備時間；基於估計準備時間判定與第二外部系統相關聯的分配的遞送工人；以及將請求轉發至第二外部系統以完成至少一個可訂購物品的遞送。

Description

用於多點目的地到達時間分析的電腦實施系統以及方法
本揭露的實施例是關於用於多點到達分析的系統及方法。更特定言之，本揭露的實施例是關於使得遞送系統能夠為其顧客提供其遞送的準確估計到達時間，所述估計到達時間在整個遞送過程中即時更新。
使用者（例如，線上顧客、線上商家、遞送人員）通常使用線上網站入口或行動應用來訂購物品（例如訂購食品或食品雜貨）。這些遞送系統通常涉及系統及裝置的複合網路，包含與遞送系統、顧客裝置、商家裝置以及遞送裝置相關聯的伺服器。這些遞送服務通常與同遞送工人合作的第三方服務提供者相關聯，所述遞送工人可為獨立工人或與所述第三方服務提供者相關聯。經由這些系統，顧客可訂購自並未雇用遞送工人且原本無法向其顧客遞送其產品的商家遞送的物品。
通常，顧客可經由網站或行動應用來利用這些第三方服務提供者，所述網站或行動應用程式允許顧客自與服務提供者合作的各種商家中選擇要遞送的物品。一旦提交訂單，則遞送系統將通常計算所訂購物品在顧客的位置處的估計到達時間（estimated time of arrival；ETA）且將經由網站或行動應用給顧客提供所述ETA。然而，這些ETA估計依賴於與物品遞送相關聯的多個其他時間估計值，諸如物品的準備時間、在訂購時遞送工人與商家之間的行進時間、商家與顧客之間的行進時間等。這些時間估計值中的每一者都是以較大程度的不確定性進行估計，因為許多這些持續時間取決於在遞送過程期間可能變化的因素。
在一個實例中，在訂單提交時可能尚未分配遞送工人來完成訂單，且因此未知的遞送工人與商家位置之間的行進時間可以較大程度的不確定性進行估計。另外，在訂單提交時物品的實際準備時間可與估計的準備時間相差很大。在遞送過程中，這些變數可導致實際遞送時間與在遞送時間處所提供的ETA相差很大，從而給顧客造成不便。另外，不準確的準備時間估計值可導致分配的遞送工人到達商家的時間與物品準備完成的時間相差很大，從而導致浪費成本。
因此，需要用於在多個點期間（例如，在遞送工人分配時及在自商家提取物品時）分析及提供ETA的改良的系統及方法，其將在ETA發生改變時通知顧客。另外，需要用於智慧地估計可訂購物品的準備時間的改良的系統及方法，以避免與基於不準確的估計準備時間來分配遞送工人完成訂單相關聯的成本。
本揭露的一個態樣是針對一種用於多點目的地到達時間分析的電腦實施方法，所述方法包括：經由網路自第一外部系統接收與至少一個可訂購物品相關聯的多個持續時間；經由所述網路自第二外部系統接收用於所述至少一個可訂購物品的請求；判定用於所述至少一個可訂購物品的估計準備時間；基於所述第一外部系統以及與多個可能遞送工人相關聯的多個遞送裝置之間的多個估計行進時間來判定第一估計行進時間；基於所述第一外部系統以及所述第二外部系統之間的第二估計行進時間以及以下中的較大者來判定第一到達估計值：用於所述至少一個可訂購物品的所述估計準備時間或所述第一估計行進時間；基於所述估計準備時間分配所述多個可能遞送工人中的一個；基於所述第一估計行進時間以及以下中的較大者來判定第二到達估計值：用於所述至少一個可訂購物品的所述估計準備時間，或是所述第一外部系統以及與所分配的所述遞送工人相關聯的遞送裝置之間的第三估計行進時間；以及將所述第二到達估計值轉發至所述第二外部系統。
本揭露的另一態樣是針對一種用於多點目的地到達時間分析的電腦實施系統，所述系統包括：記憶體，儲存指令；以及至少一個處理器，經組態以執行所述指令以操作上述的至少一個所述方法。
現將詳細參考所揭露實施例，其實例示出於隨附圖式中。在任何方便之處，將貫穿圖式而使用相同附圖標號以指代相同或類似部件。
儘管以下描述是針對在整個遞送過程中即時為顧客提供準確的估計到達時間，但這些實施例僅為例示性的。應理解，本揭露不限於僅為例示性的特定所揭露實施例及細節。應進一步理解，依據已知系統及方法，所屬領域中具有通常知識者應瞭解，根據特定設計及其他需要，本揭露的實施例出於其預期目的及益處而在任何數目的替代實施例中使用。
圖1為用於執行與所揭露實施例一致的一或多個操作的例示性系統100的方塊圖。在一些實施例中，系統100包含一或多個顧客裝置102（1）、…顧客裝置102（n），分別位於對應的顧客位置104（1）、…顧客位置104（n）處；一或多個物品遞送提供者裝置106（1）、…物品遞送提供者裝置106（n），分別位於對應的遞送運輸工具108（1）、…遞送運輸工具108（n）（例如，汽車、自行車、摩托車）處；一或多個物品服務提供者裝置110（1）、…物品服務提供者裝置110（n），位於對應的商家商店112（1）、…商家商店112（n）處。另外，系統100包含整合伺服器系統116、遠程資料庫120以及通信網路114。系統100亦可包含：多個整合伺服器系統116及多個遠程資料庫120，其彼此直接通信且經由通信網路114進一步與顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）、物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）通信。包含於系統100中的組件及組件的配置可不同。因此，系統100可包含執行或有助於執行與所揭露實施例一致的一或多個操作的其他組件。
如下文更全面地描述，顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）、物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）、整合伺服器系統116以及遠程資料庫120可包含一或多個計算裝置（例如，電腦、伺服器等）、儲存資料及/或軟體指令的記憶體（例如，資料庫、記憶體裝置等）以及其他已知的計算組件。在一些實施例中，一或多個計算裝置可組態以執行儲存於記憶體中的軟體指令以執行與所揭露實施例一致的一或多個操作。舉例而言，顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）、物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）、整合伺服器系統116以及遠程資料庫120的態樣可組態以經由通信網路114與系統100的一或多個其他組件通信。在某些態樣中，與顧客位置104（1）至顧客位置104（n）相關聯的顧客分別與顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）相關聯且操作顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n），與遞送運輸工具108（1）至遞送運輸工具108（n）相關聯的駕駛員分別與物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）相關聯且操作物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n），與商家商店112（1）至商家商店112（n）相關聯的商家分別與物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）相關聯且操作物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n），以藉由發送及接收通信、啟動操作及/或為與所揭露實施例一致的一或多個操作提供輸入來與系統100的一或多個組件交互。
整合伺服器系統116可與線上訂購實體相關聯，所述線上訂購實體接收、處理、管理或以其他方式提供物品的訂購服務。舉例而言，可經由線上訂購實體訂購的物品可包含預製食品、食品雜貨、傢俱、書籍、電腦及/或衣服，但亦可訂購任何其他類型的物品。舉例而言，整合伺服器系統116可使用顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）來接收來自顧客的訂單請求，且藉由將請求傳輸至與將提供所訂購物品的商家商店112（1）至商家商店112（n）相關聯的物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）來處理接收的訂單請求。整合伺服器系統116自物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）接收訂單確認通信。在自物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）接收訂單確認之後，整合伺服器系統116將請求傳輸至物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n），以收集來自商家商店112（1）至商家商店112（n）的訂單且將訂單遞送至顧客位置104（1）至顧客位置104（n）。物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）接受請求且收集所請求的物品，且將其遞送至顧客位置104（1）至顧客位置104（n）。
系統100的遠程資料庫120可直接或經由通信網路114以通信方式耦接至整合服務系統116。另外，系統100的遠程資料庫120可經由通信網路114以通信方式耦接至顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）以及物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）。遠程資料庫120可包含一或多個記憶體裝置，所述一或多個記憶體裝置儲存資訊且由系統100的一或多個組件存取及/或管理。藉助於實例，遠程資料庫120可包含甲骨文™（Oracle™）資料庫、賽貝斯™（Sybase™）資料庫或其他關連式資料庫或非關連式資料庫，諸如Hadoop順序檔案、HBase或Cassandra。遠程資料庫120可包含組態以接收及處理對儲存於遠程資料庫120的記憶體裝置中的資料的請求且提供來自遠程資料庫120的資料的計算組件（例如，資料庫管理系統、資料庫伺服器等）。
遠程資料庫120經組態以尤其儲存：與位於商家商店112（1）至商家商店112（n）處的物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）相關聯的商家的商家設定檔資訊；與位於顧客位置104（1）至顧客位置104（n）處的顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）相關聯的顧客的顧客設定檔資訊；以及與物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）相關聯的駕駛員的駕駛員設定檔資訊。在一些實施例中，遠程資料庫120儲存包含例如商家設定檔資訊、顧客設定檔資訊以及駕駛員設定檔資訊的資料登錄。
商家商店112（1）至商家商店112（n）可包含餐館、咖啡館、書店、服飾商店，但亦可包含任何其他類型的商店。另外，商家設定檔資訊包含商家商店名稱、商店選單、由商家提供的物品清單、食品的圖片、商家商店的圖片、物品的類別、食品的類別、商家位址、商家商店營業時間及/或商家電話號碼，但亦可包含與商家相關聯的任何其他類型的資訊。顧客位置104（1）至顧客位置104（n）可包含住宅位置、辦公樓宇、公寓，但亦可包含任何其他類型的住處。另外，遠程資料庫120中的顧客設定檔資訊可包含顧客姓名、顧客家庭住址、顧客圖片及/或顧客電話號碼，但亦可包含與顧客相關聯的任何其他類型的資訊。遞送運輸工具108（1）至遞送運輸工具108（n）可包含汽車、自行車、卡車、公共汽車，但亦可包含任何其他類型的遞送運輸工具。另外，駕駛員設定檔資訊包含駕駛員姓名、駕駛員家庭住址、駕駛員圖片及/或駕駛員電話號碼、駕駛員駕駛的遞送運輸工具的品牌及型號，但亦可包含與駕駛員相關聯的任何其他類型的資訊。
在一個態樣中，如下文關於圖4至圖7更充分地描述，整合伺服器系統116可包含經組態以執行與所揭露實施例一致的一或多個操作的一或多個計算裝置。在一個態樣中，整合伺服器系統116可包含一或多個伺服器或伺服器系統。整合伺服器系統116可包含經組態以執行儲存於記憶體或其他儲存裝置中的軟體指令的一或多個處理器。一或多個處理器可組態以執行所儲存的軟體指令以執行與網際網路相關的通信、基於線上訂單的處理以及即時接收及傳播有效的搜尋更新。整合伺服器系統116的一或多個計算裝置可組態以修改及儲存顧客設定檔資訊、商家設定檔資訊及/或駕駛員設定檔資訊。整合伺服器系統116的一或多個計算裝置亦可組態以與系統100的其他組件通信以即時接收及傳播有效的搜尋更新。在一些實施例中，整合伺服器系統116可提供可由顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）、物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）經由通信網路114存取的一或多個行動應用、網站或線上入口。所揭露實施例不限於整合伺服器系統116的任何特定組態。
通信網路114可包括經組態以在系統100的組件之間提供通信或交換資料或兩者的任何類型的電腦網路連結配置。舉例而言，通信網路114可包含提供通信、交換資訊及/或促進資訊交換的任何類型的網路（包含基礎建設），諸如網際網路、專用資料網路、使用公用網路的虛擬專用網路、LAN或WAN網路、Wi-Fi™網路及/或可實現系統100的各種組件之間的資訊交換的其他合適連接。通信網路114亦可包含公用交換電話網路（public switched telephone network；「PSTN」）及/或無線蜂巢式網路。通信網路114可為安全網路或不安全網路。在一些實施例中，系統100的一或多個組件可經由專用通信鏈路直接通信。
如下文參考圖2更充分地描述，顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）、物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）可為經組態以執行與所揭露實施例一致的一或多個操作的一或多個計算裝置。顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）、物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）可執行瀏覽器或相關移動顯示軟體，所述瀏覽器或相關移動顯示軟體在包含於或連接至顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）的顯示器上顯示用於提交物品遞送的線上訂單、接收訂單以及遞送所訂購物品的線上入口。顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）亦可儲存及執行其他行動應用，所述行動應用允許顧客、商家及/或駕駛員與由整合伺服器系統116提供的線上入口交互。
應理解，為便於描述，已在本文中定義系統100的功能區塊的組態。包含於系統100中的組件及組件的配置可不同。舉例而言，在一些實施例中，系統100可包含執行或有助於執行與所揭露方法一致的一或多個處理的其他組件。系統100包含通常描述為計算裝置的多個組件。計算裝置中的每一者可包含特別組態為特殊用途計算裝置以執行本文所揭露的功能的任何數目個計算組件。基於本文中含有的教示，替代方案（包含本文中描述的彼等替代方案的等效物、擴展部分、變體、偏差等)將對所屬領域具有通常知識者顯而易見。此類替代方案在所揭露實施例的範疇及精神內。
圖2繪示與所揭露實施例一致的例示性伺服器裝置200。例示性伺服器裝置200的變體可構成整合伺服器系統116的一或多個組件。在一個實施例中，伺服器裝置200包含一或多個記憶體202、一或多個I/O裝置206、一或多個處理器208以及匯流排230。在一些實施例中，伺服器裝置200可為整合伺服器系統116的一部分。在一些實施例中，伺服器裝置200可呈由整合伺服器系統116使用的專門程式化伺服器或計算系統的形式以執行整合伺服器系統116的完整功能。在一些實施例中，伺服器裝置200可基於執行與所揭露實施例一致的一或多個操作的軟體指令的儲存、執行及/或實施而組態為設備、嵌入式系統、專用電路或類似者。
記憶體202可包含一或多個儲存裝置，所述儲存裝置經組態以儲存由處理器208使用的指令以執行與所揭露實施例相關的功能。舉例而言，記憶體202可組態有一或多個軟體指令，諸如在由處理器208執行時可執行一或多個操作的程式204。所揭露實施例不限於經組態以執行專門任務的單獨程式或電腦。舉例而言，記憶體202可包含執行伺服器裝置200的功能的單個程式204，或程式204可包括多個程式。在某些實施例中，記憶體202可儲存用於執行整合伺服器系統116的功能的指令集或程式204。這些指令集可由處理器208執行以執行與所揭露實施例一致的通信及/或處理。
在某些實施例中，如在下文詳細描述，當伺服器裝置200構成整合伺服器系統116的組件中的一或多者時，記憶體202包含域服務模組210、實體改變收聽器模組212、業務收聽器模組214、快取事件發佈器模組216、搜尋事件發佈器模組218、搜尋索引資料庫220、實體改變儲存器222以及快取資料庫224。
在其他實施例中，域服務模組210、實體改變收聽器模組212、業務收聽器模組214、快取事件發佈器模組216、搜尋事件發佈器模組218、搜尋索引資料庫220、實體改變儲存器222以及快取資料庫224中的每一者可實施為單獨及個別伺服器，所述伺服器經由通信網路114與彼此、遠程資料庫120以及顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）、物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）通信。在另一實例中，搜尋索引資料庫220、實體改變儲存器以及快取資料庫可代管於遠程資料庫120處。
輸入/輸出（input/output；I/O）206可包含可由顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）及/或物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）操控的各種輸入/輸出裝置，諸如鍵盤、滑鼠類裝置、手勢感測器、動作感測器、實體按鈕、開關、麥克風、觸控螢幕面板、觸控筆等。I/O裝置206亦可包含聲頻輸出裝置。I/O裝置206的例示性通信模組可包含例如短程或近場無線通信數據機、Wi-Fi™通信數據機或蜂巢式通信數據機。I/O裝置206可包含經組態以使用一或多種無線技術/協定來通信的收發器或傳輸器，所述無線技術/協定可包含（但不限於）蜂巢式（例如，3G、4G等）技術、Wi-Fi™熱點技術、RFID、近場通信（near-field communication；NFC）或藍牙®（BLUETOOTH®）技術等。更一般而言，所屬領域中具有通常知識者已知的任何單向或雙向通信技術可實施於伺服器裝置200中以經由通信網路114與整合伺服器系統116、顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）、物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）或遠程資料庫120交換資訊。
舉例而言，處理器208可包含一或多個已知處理裝置，諸如來自由因特™（Intel™）製造的奔騰™（Pentium™）或Xeon™系列或由AMD™製造的炫龍™（Turion™）系列的微處理器。所揭露實施例不限於以其他方式組態以滿足系統100的不同組件所需的計算需求的任何類型的處理器。
圖3繪示與所揭露實施例一致的使用者裝置300的例示性組態。圖3的使用者裝置300表示顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）以及物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）中的每一者的例示性組態。
使用者裝置300可使得分別與顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）、物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）以及物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）相關聯的相關聯顧客、駕駛員以及商家能夠例如與整合伺服器系統116執行遠程交互或移動業務或自整合伺服器系統116接收資訊。在一些實施例中，使用者裝置300可為個人計算裝置。舉例而言，使用者裝置300可為智慧型電話、膝上型電腦或筆記本電腦、平板電腦、多功能手錶、一副多功能眼鏡或具有計算能力的任何移動或可穿戴式裝置或這些電腦及/或附屬組件的任何組合。
使用者裝置300包含電源306以及經組態以執行儲存於諸如記憶體312的記憶體中的軟體指令的一或多個處理器308。記憶體312可儲存一或多個軟體程式314，所述軟體程式314在由處理器308執行時執行已知與網際網路相關的通信、內容顯示過程以及顧客、駕駛員及/或商家的其他交互過程。舉例而言，使用者裝置300可執行瀏覽器或相關移動顯示軟體，所述瀏覽器或相關移動顯示軟體在包含於使用者裝置300中或與使用者裝置300通信的顯示裝置302上生成及顯示包含內容的界面。使用者裝置300可為執行包含於程式314中的行動裝置應用及/或行動裝置通信軟體的行動裝置，所述程式314允許使用者裝置300經由通信網路114與整合伺服器系統116及其他組件通信以經由顯示裝置302生成及顯示界面中的內容。所揭露實施例不限於使用者裝置300的任何特定組態。使用者裝置300可包含經組態以執行與所揭露實施例一致的一或多個操作的一或多個計算裝置的任何配置。
使用者裝置300可組態以在記憶體312中儲存在由處理器308執行時執行已知操作系統功能的一或多個操作系統。藉助於實例，操作系統可包含微軟Windows™、Unix™、Linux™、安卓™（Android™）、蘋果™（Apple™）Mac OS操作系統、iOS、谷歌OS或其他類型的操作系統。因此，所揭露實施例可與運行任何類型的操作系統的電腦系統一起操作及起作用。使用者裝置300亦可包含儲存於記憶體312中的通信軟體，諸如網路瀏覽器軟體、平板電腦或智慧型手持裝置網路連結軟體等，所述通信軟體在由處理器308執行時提供與通信網路114的通信。
顯示裝置302可包含例如液晶顯示器（liquid crystal display；LCD）、發光二極體螢幕（light emitting diode screen；LED）、有機發光二極體螢幕（organic light emitting diode screen；OLED）、觸控螢幕以及其他已知的顯示裝置。顯示裝置302可向顧客、駕駛員以及商家顯示各種資訊。舉例而言，顯示裝置302可顯示交互界面，所述交互界面使得顧客、駕駛員以及商家能夠操作使用者裝置300來執行所揭露方法的某些態樣。顯示裝置302可顯示可觸摸或可選擇選項以供顧客、駕駛員以及商家選擇，且可經由觸控螢幕來接收顧客選擇的選項。
使用者裝置300包含I/O裝置304以及感測器310，所述I/O裝置304允許發送及接收資訊或與顧客、駕駛員以及商家或另一裝置交互。舉例而言，I/O裝置304以及感測器310可包含可由顧客、駕駛員以及商家操控以使用使用者裝置300輸入資訊的各種輸入/輸出裝置，諸如鍵盤、滑鼠類裝置、手勢感測器、動作感測器、實體按鈕、開關、麥克風、觸控螢幕面板、觸控筆等。I/O裝置304亦可包含諸如揚聲器的聲頻輸出裝置，所述聲頻輸出裝置經組態以向操作使用者裝置300的顧客、駕駛員以及商家提供聲音及聲頻反饋。在一些實施例中，I/O裝置304可包含發光組件，諸如LED或能夠為顧客、駕駛員以及商家提供可見訊號的其他組件。I/O裝置304亦可包含觸感輸出裝置，以向顧客、駕駛員以及商家提供觸感反饋。I/O裝置304亦可包含一或多個通信模組（未繪示），所述通信模組用於藉由例如在使用者裝置300與通信網路114之間建立有線或無線連接而自系統100中的其他組件發送及接收資訊。I/O裝置304可包含射頻、紅外或其他近場通信介面，以用於與同通信網路114相關聯的其他裝置通信。I/O裝置304的例示性通信模組可包含例如短程或近場無線通信數據機、Wi-Fi™通信數據機或蜂巢式通信數據機。I/O裝置304可包含經組態以使用一或多種無線技術/協定來通信的收發器或傳輸器，所述無線技術/協定可包含（但不限於）蜂巢式（例如，3G、4G等）技術、Wi-Fi™熱點技術、RFID、近場通信（NFC）或藍牙®技術等。更一般而言，所屬領域中具有通常知識者已知的任何單向或雙向通信技術可實施於使用者裝置300中以經由通信網路114而與整合伺服器系統116或遠程資料庫120交換資訊。
如上文所描述，使用者裝置300可為執行用於執行與所揭露實施例一致的操作的行動應用的裝置。因此，在一些實施例中，儲存於使用者裝置300上的程式314可包含安裝於其上的一或多個軟體應用316，所述軟體應用316使得使用者裝置300能夠經由通信網路114與整合伺服器系統116通信且執行所揭露方法的態樣。舉例而言，使用者裝置300可藉由使用瀏覽器軟體來連接至整合伺服器系統116以存取及接收資訊或執行與網際網路服務提供者相關聯的其他操作。
根據例示性實施例，如圖3中所繪示，與整合伺服器系統116相關聯的軟體應用316可安裝於使用者裝置300上。舉例而言，整合伺服器系統116可自顧客裝置102（1）接收請求以將一或多個軟體應用316下載至使用者顧客裝置102（1）。在一個實施例中，整合伺服器系統116可使用分別安裝於顧客裝置102（1）上的網頁瀏覽器應用接收來自與顧客裝置102（1）相關聯的顧客的請求。在另一實施例中，整合伺服器系統116可自經由例如顧客裝置102（1）存取的與整合伺服器系統116相關聯的網頁或另一入口接收將與整合伺服器系統116相關聯的一或多個軟體應用316下載至顧客裝置102（1）上的請求。在此實施例中，整合伺服器系統116可將對應於一或多個軟體應用316的軟體指令儲存於遠程資料庫120中。為回應下載請求，整合伺服器系統116可自顧客裝置102（1）接收關於顧客裝置102（1）的特定裝置規格的額外資訊，以使得顧客裝置102（1）能夠下載對應於特定規格的軟體指令。替代地，整合伺服器系統116可以例如電子郵件、文字或短訊息服務（short message service；SMS）訊息、經由應用軟體的提示或其他適合的方法的形式將下載請求鏈路推送至顧客裝置102（1）或將對應於一或多個軟體應用316的軟體程式碼直接傳輸至顧客裝置102（1）。顧客裝置102（1）可諸如經由通信網路114來接收與一或多個軟體應用316相關的軟體程式碼來下載及安裝軟體程式碼。類似地，在另一實例中，整合伺服器系統116可接收來自與物品遞送提供者裝置106(1)相關聯的駕駛員的請求以將一或多個軟體應用316下載至物品遞送提供者裝置106(1)上。另外，類似地，在另一實例中，整合伺服器系統116可接收來自與物品服務提供者裝置110（1）相關聯的商家的請求以將一或多個軟體應用316下載至物品服務提供者裝置110（1）上。
圖4為用於智慧地估計至少一個可訂購物品的到達時間的例示性電腦化過程400的流程圖。在較佳實施例中，過程400可由整合伺服器系統116及/或伺服器裝置200的一或多個組件（例如，處理器208）執行。因此，藉助於實例，過程400描述為由處理器208執行。然而，過程400或其部分可由系統100整體執行或由能夠執行過程的至少一部分的系統100的任何組件（例如，整合伺服器系統116、伺服器裝置200等）執行。
過程400開始於步驟401處。在步驟401處，處理器208可經由網路自顧客裝置接收對至少一個可訂購物品的請求，且將時戳儲存於資料儲存器中。顧客裝置可例如為使用系統100自商家訂購物品的與顧客相關聯的電腦化系統。電腦化系統可為諸如顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）的裝置，其可為如參考圖3所描述的電腦化裝置（例如，使用者裝置300）。顧客可使用安裝至使用者裝置300上的應用316以自商家訂購至少一個可訂購物品。舉例而言，顧客可提交包含來自與系統100相關聯的餐館的一或多種食物的訂單請求。一旦經由應用316提交顧客的訂單，使用者裝置就可經由通信網路114將指示顧客已請求至少一個可訂購物品的遞送的通信發送至整合伺服器系統116。亦可將請求發送至物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）以確認或接受訂單。在接收此請求後，處理器208可記錄接收請求的時間且將所記錄的時間以時戳形式儲存在資料儲存器內。資料儲存器可例如為與遠程資料庫120相關聯的任何類型的資料儲存組件或裝置中的一或多者。
在已完成步驟401後，過程400接著可繼續至步驟402。在步驟402處，處理器208可經由網路自商家裝置接收對與顧客裝置相關聯的訂單的接受。商家裝置可為諸如物品服務提供者裝置102（1）至物品服務提供者裝置102（n）的裝置，其可為如參考圖3所描述的電腦化裝置（例如，使用者裝置300）。如上文所論述，回應於自顧客裝置102（1）至顧客裝置102（n）接收訂單請求，商家可判定其可完成所請求的特定訂單且將接受的確認輸入至物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）中。輸入接受的確認可例如包含經由使用者裝置300的應用316輸入確認。接著可經由通信網路114將確認發送至整合伺服器系統116，其中所述確認可由處理器208接收。
在已完成步驟402後，過程400接著可繼續至步驟403（a）、步驟403（b）或步驟403（c）中的一者。在步驟403（a）、步驟403（b）或步驟403（c）處，處理器208可分別判定第一到達估計值、第二到達估計值以及第三到達估計值。在步驟403（a）處，第一到達估計值可基於與顧客裝置及商家裝置相關聯的位置之間的第一估計行進時間，及至少一個物品的所判定準備時間（例如，商家位置與顧客位置之間的估計行進時間與至少一個物品的估計準備時間的總和）。在一些實施例中，所判定準備時間可使用先前記錄的準備時間及相關聯的元資料來計算，其在下文參考圖5進一步詳細論述。
在一些實施例中，第一到達估計值可基於與顧客裝置及商家裝置相關聯的位置之間的第一估計行進時間（例如，商家位置與顧客位置之間的估計行進時間）及與商家裝置及至少一個遞送裝置相關聯的位置之間的第二估計行進時間。至少一個遞送裝置可包含諸如與車輛108（1）至車輛108（n）相關聯的物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）的一或多個裝置，其可為如參考圖3所描述的電腦化裝置（例如，使用者裝置300）。換言之，第二估計行進時間可為可能遞送工人與商家位置之間的行進時間的估計值。
在一些實施例中，位置之間的估計行進時間可藉由以下方式計算：判定兩個位置之間的直線距離，選擇恆定速度，以及判定以選定恆定速度沿直線距離的估計行進時間。直線距離可為表示兩個位置（例如，與顧客裝置及商家裝置相關聯的位置）之間的實體距離的數值。在一些實施例中，此實體距離亦可為對應於沿道路的兩個位置之間的最短行進距離的距離或對應於沿道路的兩個位置之間的最短行進時間的所判定距離。一旦判定兩個位置之間的直線距離，處理器208就可使用選定的恆定速度來計算估計行進時間。在一些實施例中，選定的恆定速度距離可為在遞送貨物時判定為平均行進速度的恆定數目，且亦可基於藉由整合伺服器系統116自過去遞送工作（例如，自物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n））收集的歷史資料。在一些實施例中，選定的速度可針對每一訂單個別地變化，且可基於諸如當日時間、交通、車輛類型、天氣條件等其他因素。
在較佳實施例中，估計到達時間不會早於實際遞送時間，因為其可負面地影響顧客滿意度。因此，在一些實施例中，處理器208可判定所判定準備時間及第二估計行進時間中哪一者更大，且使用更大值來判定第一到達估計值。舉例而言，處理器208可在以下演算法中使用上文描述的變數來判定第一到達估計值： （1）
其中 為第一到達估計值， 為所判定準備時間， 為第一估計行進時間， 為第二估計行進時間，且 為緩衝時間。在一些實施例中，緩衝時間可為用於補償遞送過程中的誤差的預定時間量。可由於諸如交通、商家資源缺乏等任何數目的因素帶來誤差。緩衝時間可為固定時間量（例如，10分鐘）或所計算的到達估計值的固定百分比（例如，所計算的到達估計值的10%），或可基於諸如訂單的時間及日期、所訂購物品、準備時間及/或行進時間的平均方差等任何數目的因素針對每一訂單單獨計算。在一些實施例中，處理器208可在自商家裝置接收訂單的接受之後計算第一到達估計值，且在步驟404處將第一到達估計值轉發至顧客裝置，從而結束過程400。
在過程400的步驟403（b）處，處理器208可判定第二遞送估計值。第二遞送估計值可例如基於第一估計行進時間及用於至少一個物品的所判定準備時間或第三估計行進時間中的一者。在一些實施例中，可在用於將遞送工人分配給特定訂單的過程700及過程800中的一者或兩者期間，在自遞送裝置接收對完成訂單的接受之後，計算第二遞送估計值，此將在下文參考圖6及圖7詳細地論述。與第一到達估計值的計算不同，所述第一到達估計值的計算是基於與商家裝置及有可能完成訂單的多個遞送裝置相關聯的位置之間的估計行進時間，第二到達估計值可基於與商家裝置及特定分配的遞送裝置相關聯的位置之間的第三估計行進時間。因此，因為不存在對於哪一遞送裝置將與訂單的完成相關聯的推測，第二遞送估計值的計算可具有較高程度的確定性。舉例而言，處理器208可在以下演算法中使用上文描述的變數來判定第二到達估計值： （2）
其中 為第二到達估計值， 為所判定準備時間， 為第一估計行進時間， 為第三估計行進時間，且 為緩衝時間。在一些實施例中，處理器208可在自商家裝置接收訂單的接受之後計算第二到達估計值，且在步驟404處將第一到達估計值轉發至顧客裝置，從而結束過程400。
在過程400的步驟403（c）處，處理器208可判定第三到達估計值。第三到達估計值可例如基於第一估計行進時間。在一些實施例中，可在判定與遞送裝置相關聯的遞送工人已自與商家裝置相關聯的商家取到訂單之後計算第三到達估計值。與第一到達估計值及第二到達估計值的計算不同，所述第一到達估計值及第二到達估計值的計算是基於與商家裝置及至少一個遞送裝置相關聯的位置之間的估計行進時間，第三到達估計值可僅基於與顧客裝置及商家裝置相關聯的位置之間的第一估計行進時間(亦即商家與顧客之間的估計行進時間）。因此，由於不存在對準備時間或遞送工人與商家之間的行進時間的估計，第三到達估計值的計算可比先前估計值具有更高程度的確定性。舉例而言，處理器208可在以下演算法中使用上文描述的變數來判定第三到達估計值： （3）
其中 為第三到達估計值， 為第一估計行進時間， 為第三估計行進時間，且 為緩衝時間。在一些實施例中，處理器208可在判定已取到訂單之後計算第三到達估計值，且在步驟404處將第一到達估計值轉發至顧客裝置，從而結束過程400。
圖5為用於計算至少一個可訂購物品的估計準備時間的例示性電腦化過程500的流程圖。在一些實施例中，估計到達時間可至少部分地基於用於至少一個物品的所判定準備時間。舉例而言，一些商家在顧客下單時可能沒有現成可用的貨物，且必須在遞送工人自商家（例如，餐館）取貨之前準備至少一個物品。過程500可在步驟501處開始，其中處理器208可經由網路自商家裝置接收基於產生與至少一個可訂購物品相關聯的可訂購物品的過去歷史的多個持續時間及相關聯元資料（例如，商家所提供的準備時間、訂購時間、顧客客製化、出售價格等）。
在步驟502處，處理器208可將多個持續時間儲存於資料儲存器（例如，與外部資料庫120相關聯的資料儲存器）中。多個持續時間例如可為表示餐館準備其選單上的可訂購物品中的一或多者所花費的時間量的資料點。這些持續時間可例如由商家經由在物品服務提供者裝置110（1）至物品服務提供者裝置110（n）上的應用（例如，應用316）以每一物品為基礎記錄且傳達至整合伺服器系統116，其中處理器208接著可將持續時間儲存於資料儲存器中。
在步驟502完成後，過程500可繼續至步驟503。在步驟503處，處理器208可自資料儲存器擷取所儲存的與至少一個物品相關聯的多個持續時間及相關聯元資料。在一些實施例中，在步驟504處，計算用於至少一個物品的所判定準備時間可包含將所儲存的與至少一個物品相關聯的多個持續時間及相關聯元資料饋送至機器學習演算法。機器學習演算法可使用先前儲存的持續時間及相關聯元資料以生成預測模型，所述預測模型將基於所儲存的持續時間及相關聯元資料來產生用於特定訂單的至少一個訂購物品的估計準備時間。在一些實施例中，預測模型可包含決策樹，所述決策樹基於上文所論述的多種因素輸出根據一系列決策產生的估計準備時間。下文參考圖6進一步詳細論述與本揭露一致的例示性預測模型。在步驟504完成之後，過程500可繼續至步驟505，其中處理器208可接收由機器學習演算法生成的估計準備時間。
在一些實施例中，除多個所儲存訂單的持續時間以外，相關聯元資料可包含對應於亦儲存於資料儲存器中的訂單的其他資料點。舉例而言，此元資料可包含訂單的價格、訂單的總份數（例如，共計3份物品）、在訂購時選擇的特定客製化選項（例如，額外配料）、當日時間（例如，下午5:00）及/或訂單的星期幾（例如，星期二）、在訂購期間餐館的可用資源、商家所提供的估計準備時間、至少一個可訂購物品的庫存或/及可影響至少一個訂購物品的準備時間的其他因素。在一些實施例中，元資料亦可包含與訂購時間之前的過去所有訂單相關的統計及歷史資料。
舉例而言，相關聯元資料可包含諸如一或多個平均值、最大值、最小值、百分位數以及標準差值的統計資料，所述統計資料對應於表示過去所有訂單的實際準備時間、商家所提供的估計準備時間、估計準備時間與實際準備時間之間的差等的歷史資料。
在一些實施例中，相關聯元資料可包含一組統計資料（例如，平均值、最大值、最小值、百分位數、標準差等），所述統計資料表示在特定星期幾及/或時段期間發生的過去訂單的實際準備時間、商家所提供的估計準備時間、估計準備時間與實際準備時間之間的差等。舉例而言，元資料可包含在特定時間（例如，下午5:00）或一週中的一天（例如，星期二）期間提交的過去訂單的上文所提及統計資料。
在步驟506中，處理器208可判定與第二外部系統相關聯的分配的遞送工人。第二外部系統可例如包含物品遞送提供者裝置106（1）至物品遞送提供者裝置106（n）。在下文參考圖7及圖8進一步詳細論述判定分配的遞送工人。一旦處理器208判定分配的遞送工人，過程500就可繼續至步驟507，其中處理器208可將請求轉發至第二外部系統以完成至少一個可訂購物品的遞送。
圖6為與本揭露一致的可由機器學習演算法生成的例示性預測模型600的圖示。處理器208可基於自過程500的步驟503擷取的多個持續時間及相關聯元資料來生成預測模型600。預測模型的生成可包含收集所擷取的多個持續時間及相關聯元資料的至少一部分作為訓練資料集，以判定哪些參數（例如，商家所提供的準備時間、訂購時間、顧客客製化、出售價格等）可用於以最小誤差量來預測估計準備時間。舉例而言，處理器208可基於對訓練資料集的分析來判定平均準備時間大於或等於850秒的物品，若在下午6:00之後提交所述物品的訂單，則可能花費X時間量來準備，或若在下午6:00之前提交所述物品的訂單，則可能花費Y時間量來準備。處理器208亦可判定平均準備時間少於850秒的物品可能花費Z時間量。因此，處理器208可生成決策樹預測模型600，當給定包含至少一個可訂購物品及相關聯元資料的訂單時，所述決策樹預測模型600可在決策點601處判定至少一個可訂購物品的平均準備時間是否大於或等於850秒，且因此在決策點602處判定訂單是在下午6:00之前或之後提交。一旦處理器208已完成這系列決策，預測模型600就可由此輸出估計準備時間X、Y或Z。一旦預測模型生成，處理器208就可將其應用於作為驗證資料集的所儲存的多個持續時間及相關聯元資料的另一部分，以判定生成的預測模型是否產生準確的估計。
應理解，圖6中所示出的決策點及輸出為非限制性的，且僅出於例示性目的。舉例而言，生成的預測模型600可包含任何數目的決策點，其中決策是基於任何數目個因素作出的，所述因素諸如平均準備時間、商家所提供的準備時間、訂購時間、顧客客製化、出售價格以及更多因素。
圖7為用於分配遞送工人來完成特定訂單的例示性電腦化過程700的流程圖。過程700可在步驟701處開始，其中處理器208可自由與多個遞送工人相關聯的多個第二外部系統傳輸的訊號接收與多個第二外部系統相關聯的位置。可以諸如WiFi、藍牙、GPS、GLONASS、BeiDoe、伽利略（Galileo）等任何適合形式的電子通信自第二外部系統傳輸訊號。
在步驟702處，處理器208可判定與關聯於多個第二外部系統的位置與商家位置之間的估計行進時間相關聯的第一成本。舉例而言，可基於每一遞送工人與商家之間的總距離來判定第一成本。距離愈長，第一成本可愈大，且第一成本可與包含行進時間及燃料效率的各種因素相關聯。
在步驟703處，處理器208可另外判定與至少一個估計行進時間與估計準備時間之間的差相關聯的第二成本。舉例而言，第二成本可與低效率相關聯，所述低效率與遞送工人在商家位置處等待至少一個物品完成準備所用的時間或至少一個物品完成準備與遞送工人到達商家位置之間的經過時間相關聯。
在一些實施例中，處理器208可基於第一成本及第二成本來判定分配的遞送工人。舉例而言，在步驟704處，處理器208可計算多個第二外部系統中的每一第二外部系統的第一成本與第二成本的總和。
在步驟705處，處理器208可比較與多個第二外部系統中的每一第二外部系統相關聯的計算總和，且在步驟706處基於所述比較來判定分配的第二外部系統。舉例而言，由於判定與遞送工人的估計行進時間及準備時間相關聯的總成本是多個遞送工人中的每一遞送工人的總和中的最低者，處理器208可分配所述遞送工人來完成特定訂單。因此，成本總和最低的遞送工人將為完成訂單的最高效選擇。在步驟706處判定分配的第二外部系統之後，處理器208可將請求轉發至第二外部系統以完成訂單。
圖8為用於將遞送工人分配給特定訂單的另一例示性電腦化過程800的流程圖。過程800可在步驟801處開始，其中基於由遞送裝置傳輸的訊號來判定遞送裝置的位置。舉例而言，遞送裝置可連接至判定及傳達遞送裝置的位置及/或座標的全球定位系統（global positioning system；GPS）。GPS可與系統100相關聯或可與第三方服務提供者相關聯。使用GPS系統，遞送裝置可經由通信網路114將指示其位置及/或座標的訊號發送至整合伺服器系統116。
在步驟801完成之後，過程800可繼續至步驟802，其中處理器208可判定遞送裝置（亦即，遞送工人）將在所判定的準備時間已過去之前到達與商家裝置（亦即，商家）相關聯的位置。在較佳實施例中，遞送工人不會在準備至少一個訂購物品之前的相當長時間內到達商家，因為遞送工人耗費的所述時間構成浪費時間，所述浪費時間理想地應在顧客與商家之間行進時耗費行進時間。因此，為避免浪費，過程800可繼續至步驟803，其中處理器208可將訂單至遞送裝置的分配延遲一遲延時間段。所述遲延時間段可例如為固定時間量（例如，1分鐘）或準備時間的固定百分比（例如，10%）。然而，在一些實施例中，處理器208可經組態以連續地執行分配過程，且遲延時間段可為提交訂單的時間與處理器208判定遞送工人將在至少的準備結束的大約相同時間到達且因此將訂單的完成分配給所述遞送工人的時間之間的時間段。一旦遲延時間段過去，過程800就可繼續至步驟804，其中處理器208可將訂單分配至遞送裝置，從而結束過程800。
儘管已參考本揭露的特定實施例繪示及描述本揭露，但應理解，可在不修改的情況下在其他環境中實踐本揭露。已出於說明的目的呈現前述描述。前述描述並非排他性的，且不限於所揭露的精確形式或實施例。修改及調適對所屬領域中具有通常知識者而言將自本說明書的考量及所揭露實施例的實踐顯而易見。另外，儘管將所揭露的實施例的態樣描述為儲存在記憶體中，但所屬技術領域中具有通常知識者應瞭解，這些態樣亦可儲存在其他類型的電腦可讀媒體（諸如次級儲存裝置，例如硬碟或CD ROM，或其他形式的RAM或ROM、USB媒體、DVD、藍光，或其他光碟機媒體）上。
基於書面描述及所揭露方法的電腦程式在有經驗的開發者的技能內。各種程式或程式模組可使用所屬領域中具有通常知識者已知的技術中的任一者來創建或可結合現有軟體設計。舉例而言，程式區段或程式模組可以或藉助於.Net框架（.Net Framework）、.Net緊密框架（.Net Compact Framework）(及相關語言，諸如Visual Basic、C等)、Java、C++、Objective-C、HTML、HTML/AJAX組合、XML或包含Java小程式的HTML設計。
此外，儘管本文中已描述說明性實施例，但所屬技術領域中具有通常知識者將基於本揭露瞭解具有等效元件、修改、省略、組合（例如，各種實施例中的態樣的組合）、調適以及/或更改的任何及所有實施例的範疇。申請專利範圍中的限制應基於申請專利範圍中所採用的語言來廣泛地解譯，且不限於本說明書中所描述或在本申請案的審查期間的實例。實例應被解釋為非排他性的。此外，所揭露方法的步驟可以包含藉由對步驟重新排序及/或插入或刪除步驟的任何方式來修改。因此，希望僅將本說明書及實例視為說明性的，其中藉由以下申請專利範圍及其等效物的完整範疇指示真實範疇及精神。
100:系統 102（1）、…102（n）:顧客裝置 104（1）、…104（n）:顧客位置 106（1）、…106（n）:物品遞送提供者裝置 108（1）、…108（n）:遞送運輸工具 110（1）、…110（n）:物品服務提供者裝置 112（1）、…112（n）:商家商店 114:通信網路 116:整合伺服器系統 120:遠程資料庫\外部資料庫 200:伺服器裝置 202、312:記憶體 204、314:程式 206、304:輸入/輸出裝置 208、308:處理器 210:域服務模組 212:實體改變收聽器模組 214:業務收聽器模組 216:快取事件發佈器模組 218:搜尋事件發佈器模組 220:搜尋索引資料庫 222:實體改變儲存器 224:快取資料庫 230:匯流排 300:使用者裝置 302:顯示裝置 306:電源 310:感測器 316:應用 400、500:過程 401、402、403（a）、403（b）、403（c）、404、501、502、503、504、505、506、507、701、702、703、704、705、706、801、802、803、804:步驟 600:預測模型 601、602:決策點 700、800:電腦化過程
併入於本說明書中且構成本說明書的一部分的隨附圖式示出所揭露實施例且與實施方式一起用於解釋所揭露實施例。在圖式中： 圖1為與所揭露實施例一致的例示性系統的方塊圖。 圖2為與所揭露實施例一致的例示性伺服器系統的方框圖。 圖3為與所揭露實施例一致的例示性使用者裝置的方塊圖。 圖4為與所揭露實施例一致的用於智慧地估計至少一個可訂購物品的到達時間的例示性電腦化過程的流程圖。 圖5為與所揭露實施例一致的用於計算至少一個可訂購物品的估計準備時間的例示性電腦化過程的流程圖。 圖6為與所揭露實施例一致的可由機器學習演算法生成的例示性預測模型的圖示。 圖7為與所揭露實施例一致的用於分配遞送工人來完成特定訂單的例示性電腦化過程的流程圖。 圖8為與所揭露實施例一致的用於將遞送工人分配給特定訂單的另一例示性電腦化過程的流程圖。
400:過程
401、402、403(a)、403(b)、403(c)、404:步驟
600:預測模型
700:電腦化過程

Claims (10)

  1. 一種用於多點目的地到達時間分析的電腦實施方法，所述方法包括： 經由網路自第一外部系統接收與至少一個可訂購物品相關聯的多個持續時間； 經由所述網路自第二外部系統接收用於所述至少一個可訂購物品的請求； 判定用於所述至少一個可訂購物品的估計準備時間； 基於所述第一外部系統以及與多個可能遞送工人相關聯的多個遞送裝置之間的多個估計行進時間來判定第一估計行進時間； 基於所述第一外部系統以及所述第二外部系統之間的第二估計行進時間以及以下中的較大者來判定第一到達估計值： 用於所述至少一個可訂購物品的所述估計準備時間或所述第一估計行進時間； 基於所述估計準備時間分配所述多個可能遞送工人中的一個； 基於所述第一估計行進時間以及以下中的較大者來判定第二到達估計值： 用於所述至少一個可訂購物品的所述估計準備時間，或是所述第一外部系統以及與所分配的所述遞送工人相關聯的遞送裝置之間的第三估計行進時間；以及 將所述第二到達估計值轉發至所述第二外部系統。
  2. 如請求項1所述的方法，其中分配所述多個可能遞送工人中的一個包括： 自由所述多個遞送裝置傳輸的訊號接收與所述多個遞送裝置相關聯的位置； 基於以下判定所分配的所述遞送工人： 所述第二估計行進時間；以及 所述估計準備時間。
  3. 如請求項2所述的方法，其中分配所述多個可能遞送工人中的一個更包括： 針對與所述多個遞送裝置相關聯的所述多個估計行進時間中的每一個，判定與至少一個所述第二估計行進時間相關聯的第一成本；以及 與所述第二估計行進時間以及所述估計準備時間之間的差相關聯的第二成本。
  4. 如請求項3所述的方法，其中分配所述多個可能遞送工人中的一個更包括： 針對與所述多個遞送裝置相關聯的所述多個估計行進時間中的每一個，計算所述第一成本及所述第二成本的總和； 比較與所述多個遞送裝置相關聯的所述多個估計行進時間中的每一個相關聯的所述總和；以及 基於所述比較來判定所分配的所述遞送工人。
  5. 如請求項1所述的方法，其中分配所述多個可能遞送工人中的一個更包括： 判定所分配的所述遞送工人將在所述估計準備時間已過去之前到達； 延遲分配所述多個可能遞送工人中的一個。
  6. 如請求項2所述的方法，更包括由以下操作來計算所述多個估計行進時間中的每一個： 判定兩個位置之間的直線距離； 選擇恆定速度；以及 判定在所選定的所述恆定速度下沿所述直線距離的估計行進時間。
  7. 如請求項1所述的方法，更包括： 經由所述網路自所述第一外部系統接收與所述至少一個可訂購物品相關聯的元資料；以及 將所述多個持續時間以及所述元資料饋送至機器學習演算法， 其中所述機器學習演算法包括決策樹預測模型。
  8. 如請求項1所述的方法，其中所述決策樹預測模型包括基於所述元資料的多個決策點。
  9. 如請求項1所述的方法，更包括： 自商家裝置或所分配的所述遞送工人的所述遞送裝置接收所述請求已取到的確認，且對所述確認進行回應； 基於所述第一估計行進時間判定第三到達估計值；以及 將所述第三到達估計值轉發至所述第二外部系統。
  10. 一種用於多點目的地到達時間分析的電腦實施系統，所述系統包括： 記憶體，儲存指令；以及 至少一個處理器，經組態以執行所述指令以操作請求項1至請求項9中的至少一個所述方法。
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