WO2018030747A1 - 배송 경로를 학습하여 배송 계획을 생성하는 장치 및 방법 - Google Patents

배송 경로를 학습하여 배송 계획을 생성하는 장치 및 방법 Download PDF

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WO2018030747A1
WO2018030747A1 PCT/KR2017/008542 KR2017008542W WO2018030747A1 WO 2018030747 A1 WO2018030747 A1 WO 2018030747A1 KR 2017008542 W KR2017008542 W KR 2017008542W WO 2018030747 A1 WO2018030747 A1 WO 2018030747A1
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WO
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delivery
route
plan
generation device
generating
Prior art date
Application number
PCT/KR2017/008542
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English (en)
French (fr)
Inventor
유정범
김형설
Original Assignee
주식회사 메쉬코리아
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management

Definitions

  • the present invention is directed to an apparatus and method for determining how to distribute shipping items to shipping technicians, and for setting up an order or route to deliver the distributed shipping articles.
  • VRP Vehicle Routing Problem
  • the optimal solution for solving the VRP can be derived by searching the number of all cases.
  • the time taken to search for the number of cases in all cases may increase exponentially depending on the number of delivery technicians or the number of items delivered.
  • the present invention proposes an apparatus and method for generating a more optimized delivery route by learning a delivery route of a delivery engineer and using the result of learning to generate a delivery route.
  • the method includes: receiving a delivery route composed of delivery points sequentially visited by source delivery technicians to deliver a plurality of delivery items, and a delivery point commonly included in the predetermined number or more of the delivery paths; Generating a delivery plan, the method comprising: generating a route pattern associated with each other and generating a shipment plan indicating in which order a shipping person corresponding to each of the assigned shipment items is to be visited by using the route pattern; A computer readable recording medium having recorded thereon a method and a delivery plan generation method is provided.
  • the generating of the route pattern may include: analyzing a delivery route and generating a route pattern indicating which delivery point was first visited among delivery points included in a delivery area; And a computer-readable recording medium having recorded thereon a delivery plan generation method.
  • the generating of the route pattern may include: analyzing a delivery route and generating a route pattern indicating a shipment order indicating a plurality of delivery points to be delivered in a shipment order;
  • a computer readable recording medium having a recording method recorded thereon is provided.
  • the generating of the route pattern may include: analyzing the delivery route and generating a route pattern indicating a sequence of delivery of a plurality of delivery points to be delivered after a current location of a delivery article; A computer-readable recording medium having recorded thereon a plan generation method and a delivery plan generation method is provided.
  • the generating of the route pattern may include: generating a set consisting of delivery points commonly included in the delivery route, and generating a route pattern based on the similarity between the delivery routes derived from the set;
  • a computer-readable recording medium having recorded thereon a delivery plan generation method and a delivery plan generation method is provided.
  • the step of generating a delivery plan comprises: (i) a delivery job associated with a shipment item received from the route pattern and a delivery company server, (ii) the target delivery engineer performing a delivery job, (iii ) A computer document that records a shipping plan creation method that considers at least one of the shipping routes associated with the shipping point corresponding to the shipment, or a shipping plan generation method and a shipping plan generation method that takes into account the shipping environment at the time of shipment. Possible recording media are provided.
  • the generating of the delivery plan may include: generating a delivery plan in which the delivery engineer generates a loading order in which the delivery person arranges the delivery item in a delivery vehicle in consideration of the delivery order of delivery points determined according to the delivery plan.
  • a computer readable recording medium having recorded thereon a method and a delivery plan generation method is provided.
  • the step of generating a delivery plan includes evaluating the delivery plan by evaluating the delivery plan according to whether the delivery plan satisfies a delivery requirement and whether the delivery plan is similar to a route pattern.
  • a computer-readable recording medium on which a delivery plan generation method to be changed and a delivery plan generation method are recorded are provided.
  • the delivery route of the generated delivery plan is delivered to the target delivery engineer and the delivery route of the target delivery engineer who has received the delivery plan is different from the delivery plan
  • the delivery route of the target delivery engineer is determined.
  • a computer-readable recording medium having recorded thereon a delivery plan generation method and a delivery plan generation method further comprising updating the route pattern in consideration.
  • a communication unit and a processor for communicating with a delivery company server, the processor, from the delivery company server, through the communication unit, the source delivery technicians to sequentially deliver a plurality of delivery items (I) a delivery operation associated with the received delivery route and a shipment item received from the delivery company server, (ii) the target delivery article performing the delivery operation, iii) any order in which shipment points corresponding to each of the shipments to which the target courier is assigned, in consideration of the delivery requirements taking into account at least one of the delivery routes associated with the delivery point corresponding to the shipment, or the delivery environment at the time of delivery; There is provided a delivery plan generation device for generating a delivery plan indicating whether to visit.
  • the communication unit through the delivery company server, a delivery plan generation device for delivering the generated delivery plan to the target delivery engineer is provided.
  • the delivery plan generation device is provided with a delivery plan generation device further comprising a delivery history database for storing the received delivery route.
  • TMS transportation management system
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an operation in which a delivery plan generation device, a delivery company server, and a delivery engineer deduce a delivery plan, and deliver a plurality of delivery items according to a delivery plan.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a delivery plan generated by a delivery plan generation device and an actual delivery route of a delivery driver who receives the delivery plan 310.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation performed by the delivery plan generating apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram for describing an operation of generating a route pattern from a delivery history by a delivery plan generation device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram for describing an operation of measuring a similarity degree of an order in which a delivery plan generating apparatus visits delivery points, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for describing an operation of measuring, by a delivery plan generation device, similarity of delivery routes from delivery points commonly included in a delivery route, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 8 is an exemplary diagram for explaining an operation of learning a real delivery route by comparing a delivery plan with an actual delivery route, according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram conceptually showing a structure of a delivery plan generating apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • Embodiments according to the inventive concept may be variously modified and have various forms, so embodiments are illustrated in the drawings and described in detail herein. However, this is not intended to limit the embodiments in accordance with the concept of the present invention to specific embodiments, and includes modifications, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention.
  • first or second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are only for the purpose of distinguishing one component from another component, for example, without departing from the scope of the rights according to the inventive concept, the first component may be called a second component, Similarly, the second component may also be referred to as the first component.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a structure of a transportation management system (TMS) 100 including a delivery plan generation device 110 according to an embodiment of the present invention.
  • TMS transportation management system
  • a delivery plan generation device 110 to solve the VRP of the shipping company may be provided.
  • the delivery plan generation device 110 may be connected to one or more delivery company servers through a wired / wireless network to solve the delivery company's VRP.
  • the delivery plan generation device 110 is connected to a delivery company server A 121 and a delivery company server B 122.
  • the transportation management system 100 may include a shipping company server A 121 and a shipping company server B 122.
  • the delivery company server A 121 and the delivery company server B 122 are subjects who need a service provided by the delivery plan generation device 110.
  • Shipping company server A 121 or shipping company server B 122 may provide services related to delivery to a customer.
  • shipping company server A 121 or shipping company server B 122 may provide commerce services related to shipping services.
  • Shipping company server A 121 or shipping company server B 122 may communicate with a delivery engineer to provide a customer with services related to shipping.
  • the delivery engineer is a subject who delivers the delivered goods to the customer, and the operation of delivering the delivered goods to the customer is called delivery.
  • the delivery goods mean the goods to be delivered.
  • the transportation management system 100 may include one or more shipping articles.
  • the delivery driver may be connected to a delivery company server through a wired / wireless network using a terminal.
  • the terminal may include a smartphone, a personal digital assistant (PDA), a laptop, a tablet PC, and the like.
  • PDA personal digital assistant
  • the delivery article 'M-n' means the nth delivery article connected to the delivery company server M. That is, the delivery article A-1 and the delivery article A-2 are connected with the delivery company server A 121, and the delivery article B-1 is connected with the delivery company server 122.
  • a shipping order may include information to pick up a shipment from one region at one time and then deliver it to another region at another time. Shipping orders can be created upon customer's request. The customer may request delivery of the shipment in response to the delivery order by forwarding the delivery order to delivery company server A 121 or delivery company server B 122.
  • a delivery point means a geographical location where a shipment is delivered.
  • the delivery route is a movement route of a delivery article generated by a visitor sequentially visiting at least one or more delivery points corresponding to each of the plurality of shipment articles in order to deliver the plurality of shipment articles.
  • shipping company server A 121 or shipping company server B 122 processes one or more shipping orders, it is necessary to assign one or more shipping items to one or more shipping technicians, and to set the delivery path of the shipping technician. That is, since each of the shipping company server A 121 and the shipping company server B 122 receives different shipping orders, different VRPs are generated for each of the shipping company server A 121 and the shipping company server B 122. Can be.
  • the delivery plan generation device 110 resolves the VRP of the shipping company server A 121 and the shipping company server B 122, respectively, so that the delivery articles connected to the shipping company server A 121 and the shipping company server B 122 are connected. And distribute the delivery items to the delivery route can be determined.
  • the delivery route indicating the order in which the delivery person visits the delivery points corresponding to each of the assigned shipment items is called a delivery plan.
  • the delivery plan may include the delivery route as well as information related to the shipments distributed to the delivery person. That is, the delivery plan generation device 110 may determine a delivery plan of delivery engineers belonging to each of the delivery company server A 121 and the delivery company server B 122.
  • the delivery plan generation device 110 may deliver the delivery plan determined by the delivery company server A 121 and the delivery company server B 122.
  • Shipping company server A 121 and shipping company server B 122 may deliver the received delivery plan to the delivery engineer.
  • the delivery driver may receive a delivery plan through an application installed in the terminal.
  • the delivery plan generation device 110 performs all operations of the delivery company server (for example, delivery company server A 121 and delivery of FIG. 1) connected to the delivery plan generation device 110.
  • Company server B 122 and a delivery engineer (eg, delivery article A-1 to delivery article B of FIG. 1) connected to the delivery company server.
  • FIG. 2 illustrates a delivery plan generation device 210, a delivery company server 220, and a delivery engineer 230, according to an embodiment, to derive a delivery plan 250, and a plurality of delivery items according to the delivery plan 250. It is a flowchart for explaining the operation of delivering.
  • the delivery plan generation device 210 may receive a delivery requirement 240 from a delivery company server 220.
  • the delivery requirement 240 refers to conditions or information to consider when generating the delivery plan 250.
  • the delivery company server 220 may transmit information for generating a delivery plan 250, such as a delivery order to be processed and a delivery engineer to perform delivery, to the delivery plan generation device 210.
  • the shipping requirement 240 includes (i) information about the shipping order (location of shipping point, time of day to deliver, volume, type of shipment, etc.), and (ii) information about one or more shipping articles performing the shipment (maximum load capacity). , Start location, end location, start time, end time), (iii) the requirements to be observed for delivery (maximum load rate, delivery distance, cross ban, minimum travel, etc.) and (iv) calculate the delivery plan 250 This may include the required settings (GIS type, delivery wait time, center point information, whether to return to a point, etc.).
  • the delivery requirement 240 may include a requirement to assign orders of a particular region to a designated delivery company.
  • the delivery requirement 240 may include a requirement to assign shipping orders based on the preferred location, including information about the preferred location of each of the shipping articles.
  • Delivery requirement 240 may include a requirement that two different delivery drivers should not visit the same place.
  • the delivery requirement 240 may include a requirement that delivery plans of two different delivery drivers should not be crossed.
  • the delivery requirement 240 may include a requirement for the delivery driver to minimize the travel distance according to the delivery plan.
  • the delivery requirement 240 may include a requirement to consider when distributing the shipment to a delivery driver.
  • the delivery requirement 240 may include a requirement to assign at least x or more shipments to each of the delivery drivers.
  • the delivery requirement 240 may include a requirement to assign the shipment to the delivery driver so as not to exceed the maximum loading of the delivery vehicle.
  • the delivery requirement 240 may be changed according to changes in the delivery environment. For example, if the delivery process or contract of the delivery engineer 230 is changed, the delivery requirement 240 may also be changed. Therefore, even if the delivery plan generation device 210 calculates the delivery plan 250 according to the same delivery order, a different delivery plan 250 may be generated for each time and region.
  • the shipping company server 220 may forward a request to create an ID for the shipping requirement 240 together with the shipping requirement 240.
  • the delivery plan generation device 210 may transmit an ID for the delivery requirement 240 to the delivery company server 220 in response to the request.
  • the delivery company server 220 may transmit various requests to the delivery plan generation device 210 using the ID for the received delivery requirement 240.
  • the shipping company server 220 may use the ID for the shipping requirement 240 to request that the shipping plan 250 be recalculated without sending back the shipping requirement 240.
  • the delivery company server 220 may update the delivery requirement 240 using the ID for the delivery requirement 240.
  • the delivery company server 220 may request the delivery plan generation device 210 to generate the delivery plan 250 using the delivery requirement 240 by using the ID for the delivery requirement 240. .
  • the delivery plan generation device 210 may generate a delivery plan 250 in response to the request of the delivery company server 220.
  • the delivery plan generation device 210 may generate the delivery plan 250 using an approximation of an optimal solution for the VRP using the Metaheuristic Algorithm. More specifically, the delivery plan generation device 210 may use an Adaptive Large Neighborhood Search Algorithm (ALNS Algorithm) or a Genetic Algorithm.
  • ANS Algorithm Adaptive Large Neighborhood Search Algorithm
  • Genetic Algorithm Adaptive Large Neighborhood Search Algorithm
  • the delivery plan generation device 210 may determine the delivery plan 250 according to the received delivery requirement 240.
  • the delivery plan generation device 210 may generate a penalty function that determines a penalty to be assigned to the delivery plan 250 according to whether the delivery plan 250 does not meet the delivery requirement 240. If the set of delivery plans 250 is P, the delivery requirement f is defined as in Equation (1).
  • the penalty function may output a penalty of a real number to be given to the delivery plan 250 from the delivery plan 250.
  • Higher penalties mean that delivery plan 250 does not meet delivery requirement 240.
  • the delivery plan generation device 210 delivers the shipment. From the requirement 240 one can generate the penalty function of equation (2).
  • the delivery plan generation device is From the delivery requirement 240, a penalty function such as Equation 3 can be generated.
  • the penalty for delivery plan 250 may be determined as the sum of the weights of each of the n penalty functions generated from the n different requirements. Therefore, the penalty for delivery plan 250 may be determined according to equation (4).
  • the shipping requirement 240 requires that (i) at least 30 shipments be assigned to the delivery person 230, and (ii) that the delivery route of each delivery person 230 must be less than 10 km in length.
  • the penalty for the delivery plan 250 may be determined by a sum multiplied by the weights of Equations 2 and 3 respectively.
  • the delivery plan generation device 210 can freely add a new delivery requirement 240, and can freely change the delivery requirement 240.
  • each of the shipping requirements 240 can be combined independently, each of the shipping requirements 240 can be easily modularized. Accordingly, the delivery plan generation device 210 may respond more flexibly to sudden changes in the delivery environment. Furthermore, the delivery plan generation device 210 may more easily correspond to each of the delivery company servers that require different delivery requirements 240.
  • the delivery plan generation device 210 may determine the delivery plan 250 that satisfies the delivery requirement 240 by modifying the delivery plan 250 to reduce the penalty.
  • the delivery plan generation device 210 may output the determined delivery plan 250. More specifically, the delivery plan generation device 210 may transmit an ID for the delivery plan 250 to the delivery company server 220.
  • the delivery company server 220 may access the delivery plan 250 using the ID for the delivery plan 250.
  • the delivery company server 220 may deliver the delivery plan 250 to the delivery engineer 230 through a terminal carried by the delivery engineer 230.
  • the delivery engineer 230 may visit a delivery point according to the received delivery plan 250 and perform delivery.
  • the delivery plan generation device 210 may learn a delivery route of the delivery engineer 230. That is, the delivery plan generation device 210 may learn by receiving the delivery route actually delivered by the delivery engineer 230 who has received the delivery plan 250.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a delivery plan 310 generated by the delivery plan generation device and an actual delivery route 320 of a delivery engineer who receives the delivery plan 310, according to an embodiment.
  • the delivery company server has requested the delivery planner to generate a delivery plan 310 to deliver five delivery items to five different delivery points A through E as a delivery plan generation device.
  • the delivery plan generation device may generate a delivery plan 310 by connecting five delivery points in A, B, C, D, and E order in consideration of a delivery requirement.
  • the delivery driver may visit five delivery points in A, B, C, E, and D order, unlike the delivery plan 310, even though the delivery plan 310 is received. That is, the actual delivery route 320 of the delivery engineer may be different from the delivery plan 310.
  • the delivery driver may change all or part of the delivery route included in the delivery plan 310 by using the portable terminal.
  • the terminal of the delivery driver may transmit the changed delivery plan 310 to the delivery company server.
  • the terminal of the delivery driver may track the delivery route of the delivery article in real time using a GPS device, and then deliver the delivery route of the delivery article to the delivery company server.
  • the delivery company server may collect the actual delivery route 320.
  • the delivery company server may track and manage the delivery route of one or more delivery articles belonging to the delivery company.
  • the delivery company server may deliver the collected actual delivery route 320 to the delivery plan generation device.
  • the delivery plan generation device may learn the received actual delivery route 320.
  • the learned actual delivery path 320 can be used to create a new delivery plan.
  • the modified delivery route 270 of the delivery engineer 230 may be delivered to the delivery company server 220.
  • the terminal of the delivery engineer 230 may compare the movement route of the delivery plan 250 and the delivery engineer 230 to derive the changed delivery route 270.
  • the delivery company server 220 may transfer the changed delivery route 270 to the delivery plan generation device 210.
  • the delivery company server 220 uses the ID of the received delivery plan 250 to send the delivery plan 230 to the delivery plan generation device 210, unlike the delivery plan 250. 270 may indicate that the delivery items have been delivered.
  • the delivery plan generation device 210 may learn the changed delivery route 270.
  • the result of learning the changed delivery route 270 may be accumulated in a storage device included in the delivery plan generation device 210.
  • the delivery plan generation device 210 may continue to collect the delivery route of the delivery engineer 230.
  • the delivery plan generation device 210 may collect a delivery route of a delivery engineer belonging to each of the delivery company servers from one or more connected delivery company servers.
  • the delivery route generated by the delivery engineer 230 in the past while performing the delivery goods is referred to as a delivery history by distinguishing it from the delivery plan 250.
  • the delivery plan generation device 210 may receive a delivery history from the delivery company server 220 before generating the delivery plan 250.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation performed by the delivery plan generating apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • an operation of generating a delivery plan by the delivery plan generation device and collecting a delivery history will be described with reference to FIG. 4.
  • a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing a delivery plan generation method may be provided.
  • the program may include at least one of an application program, a device driver, firmware, middleware, a dynamic link library (DLL), and an applet that store a delivery plan generation method.
  • the delivery plan generating apparatus includes a processor, and the processor may perform the operation shown in FIG. 4 by reading a recording medium on which the delivery plan generating method is recorded.
  • the delivery plan generation device may be included in the transportation management system in the form of a cloud server.
  • a delivery plan generating device may receive a delivery history from a delivery company server.
  • the delivery plan generation device receives a delivery route composed of delivery points sequentially visited by the source delivery personnel to deliver a plurality of delivery items. can do.
  • the delivery history may include information about the order or time at which the source delivery engineer visited the delivery point corresponding to each of the plurality of delivery items.
  • the delivery plan generation apparatus may generate a route pattern from the delivery history by analyzing a delivery history. More specifically, the delivery plan generation device may generate a route pattern associated with a delivery point commonly included in a predetermined number or more of delivery routes. The delivery plan generation device may detect delivery points commonly included in the plurality of delivery histories. Furthermore, the delivery plan generation device may detect in which order the commonly included delivery points are included in the delivery history. The delivery plan generation device may detect a pattern of delivery histories using the detected result.
  • Path patterns can be generated in a variety of ways.
  • the delivery plan generation device may analyze the delivery route and generate a route pattern indicating which delivery point was visited first among the delivery points included in the delivery area. For example, when the delivery driver performs delivery in Seocho-gu, the delivery plan generation device may detect that the majority of the driver visited Yangjae-dong first. The delivery plan generation device may use this to designate Yangjae-dong as the first visit when generating a delivery route for Seocho-gu.
  • the delivery plan generation device may analyze a delivery route and generate a route pattern indicating a delivery order of a plurality of delivery points to be delivered.
  • the delivery plan generation device may analyze the delivery route and generate a route pattern indicating in what order the plurality of delivery points to be delivered after the current location of the delivery article are delivered. An operation of generating a route pattern in consideration of a delivery order by the delivery plan generation device will be described in more detail later.
  • the delivery plan generation device may generate a set composed of delivery points commonly included in the delivery history, and generate a route pattern based on the similarity between the delivery histories derived from the set.
  • the delivery plan generation device may generate a route pattern in consideration of the time zone of the delivery history. For example, the delivery plan generation device may generate a route pattern in consideration of a delivery route or a delivery time of a commute time zone and a delivery route or a delivery time of a late night time zone. As another example, the delivery plan generation device may generate a route pattern in consideration of a delivery route or delivery time on a Sunday different from a delivery route or delivery time on a Monday to Friday. The delivery plan generation device may generate a delivery plan using only a path pattern of a time zone corresponding to the delivery plan.
  • the delivery plan generating apparatus indicates in which order the delivery points corresponding to each of the assigned shipment items are to be visited by the target delivery driver using a route pattern.
  • the target delivery article refers to a delivery engineer who will perform a delivery plan. Although the term target delivery article is used to distinguish it from source delivery articles, source delivery articles and target delivery articles do not mean different delivery articles. That is, the target delivery article may be all or part of the source delivery articles, and the source delivery article who provided the delivery history may also be the target delivery article if a delivery plan is required.
  • the delivery plan generation device may provide a service to a delivery company server through a publicly available application programming interface (API).
  • the delivery plan generation device may receive, from the delivery company server, information necessary for determining a delivery plan through an API. As described above, the information needed to determine the delivery plan may include delivery requirements.
  • the delivery plan generating device may generate a penalty function from the received delivery requirement and use the generated penalty function to evaluate whether the delivery plan meets the delivery requirement.
  • the delivery plan generation device may modify the delivery plan according to the evaluated result. Furthermore, the delivery plan generation device may generate a delivery plan in consideration of the delivery environment.
  • the delivery plan generation apparatus may determine whether the delivery plan is similar to the route pattern, and generate a penalty function that gives a higher penalty to the delivery plan as the delivery plan is not similar to the route pattern.
  • the delivery plan generation device may use the route pattern to evaluate the delivery plan in a manner similar to the delivery requirement.
  • the delivery plan generation device may change the delivery plan by evaluating the delivery plan according to whether the delivery plan satisfies the delivery requirement and whether the delivery plan is similar to the route pattern. In this way, the delivery plan can be changed similar to the route pattern while satisfying the delivery requirements.
  • the delivery plan generation device models the route pattern as one delivery requirement like other delivery requirements, thereby optimizing the delivery plan in consideration of the similarity to the existing route along with the delivery requirements.
  • the degree of similarity between the delivery plan and the route pattern may be calculated using the first penalty function determined by comparing the delivery plan and the route pattern.
  • a second penalty function determined corresponding to the delivery requirement may be used to calculate the degree to which the delivery plan satisfies the delivery requirement.
  • the extent to which the calculated delivery plan is similar to the route pattern and the extent to which the delivery requirement is met can be used to evaluate the delivery plan in combination with the corresponding weights.
  • the operator of the delivery plan generation device may adjust the weight or order in which similarity with the existing route is compared to other delivery requirements by adjusting a weight in which a delivery plan calculated using the first penalty function is combined to a degree similar to the route pattern.
  • the delivery requirements for evaluating the delivery plan may include a similar degree to the route pattern.
  • the delivery plan generation device comprises a route pattern and (i) a delivery operation associated with the shipment, received from the shipping company server, (ii) a target delivery engineer performing the shipment operation, and (iii) a delivery point corresponding to the shipment.
  • a delivery plan may be created in consideration of a delivery requirement in consideration of at least one of the related delivery routes, or a delivery environment at the time of delivery.
  • the delivery plan generation device may generate a loading order along with the delivery plan in which the target delivery engineer arranges the delivery item in the delivery vehicle in consideration of the delivery order of the delivery points determined according to the delivery plan. That is, the order of loading may be determined to place the shipping goods corresponding to the last shipping point to be visited at the innermost side of the delivery vehicle and the shipping goods corresponding to the first shipping point to the outermost side of the delivery vehicle. have.
  • the delivery plan generation device may deliver the generated delivery plan to the target delivery engineer.
  • the delivery company server may receive a delivery plan from a delivery plan generation device through an API, and transmit the received delivery plan to a terminal carried by the target delivery engineer.
  • the target delivery driver may check the received delivery plan through the mobile terminal.
  • the delivery plan generation device delivers the vehicle loading sequence generated together with the delivery plan
  • the target delivery engineer may check up to the vehicle loading sequence through the mobile terminal.
  • the target delivery driver may modify the delivery plan or the loading order using the mobile terminal.
  • the delivery plan generation device may consider a delivery route of a target delivery article in consideration of a delivery route. You can update the pattern.
  • the terminal may transmit the modified delivery plan or the loading order to the delivery company server.
  • the modified delivery plan or the loading order may be delivered to the delivery plan generation device through the delivery company server.
  • the terminal of the target delivery article may track the delivery route of the target delivery article.
  • the terminal may deliver the delivery route of the target delivery article to the delivery company server, and the delivery company server may deliver the delivery route of the target delivery article to the delivery plan generation device.
  • the delivery plan generation device may compare the delivery route of the received target delivery article with the delivery plan to determine whether the delivery route of the target delivery article is different from the delivery plan.
  • the delivery plan generation device may treat the delivery route of the target delivery article the same as the delivery history of the source delivery article, and then use the delivery route of the target delivery article to generate a route pattern.
  • the delivery plan generation device may continue to collect the delivery history generated in response to the delivery plan while generating the delivery plan.
  • the delivery plan generation device may continuously update the route pattern according to the collected delivery history. In other words, the delivery plan generation device may learn the collected delivery history. Therefore, the delivery plan generation device may generate a more optimized delivery plan as the delivery history is collected.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram for describing an operation of generating a route pattern from a delivery history by a delivery plan generation device according to an embodiment of the present invention.
  • seven delivery histories collected by one or more delivery company servers are shown.
  • FIG. 5 shows only the delivery points included in the delivery history in the order of delivery.
  • the delivery plan generation device may classify delivery points using GPS coordinates, administrative units (eup, town, east, ward, etc.) or postal codes.
  • 5 shows an example in which the delivery plan generating apparatus classifies delivery points in the same unit. For convenience of description, some delivery points not related to the description are omitted in FIG. 5.
  • the delivery plan generation device may analyze a delivery route and generate a route pattern indicating a delivery order of a plurality of delivery points to be delivered. That is, if shipping point A, shipping point B, and shipping point C are included in the shipping route in order, the shipping plan generation device learns that the shipping engineer performs shipping in the following order: shipping point A, shipping point B, and shipping point C. can do.
  • the delivery plan generation device may generate a route pattern in consideration of the ratio of the delivery engineer who performed the delivery in the order of the delivery point A, the delivery point B, and the delivery point C among all delivery articles.
  • the delivery plan generation device may generate the route pattern 1 510 to generate the delivery plan in the order of Dogok-dong, Daechi-dong, and Samsung-dong.
  • the delivery plan generation device may generate a delivery plan in consideration of the route pattern 1 510.
  • the delivery plan generation device may generate a delivery plan by setting delivery points in the order of Dogok-dong, Daechi-dong, and Samsung-dong.
  • the delivery plan generating apparatus may include information related to the reliability of the route pattern 1 510 or the basis of the route pattern 1 510 in the route pattern 1 510.
  • the route pattern 1 510 may include information (Support 5) indicating that five delivery routes delivered in the order of Dogok-dong, Daechi-dong, and Samsung-dong appear.
  • the delivery plan generation device receives a new delivery history including delivery routes delivered in the order of Dogok-dong, Daechi-dong, and Samsung-dong
  • the information of the route pattern 1 510 may be modified to Support 6.
  • Information related to the reliability or basis included in the path pattern 1 510 may be used when updating the path pattern 1 510. For example, if a delivery route delivered in the order of Daechi-dong, Samseong-dong, and Dogok-dong has appeared more than seven times, since the number of occurrences of the route pattern 1 510 is exceeded, the delivery plan generating device determines the order of the route pattern 1 510. May be modified in the order of Daechi-dong, Samsung-dong, Dogok-dong, or may remove the path pattern 1 (510).
  • the delivery plan generation device may generate or update the route pattern by using the relationship between the plurality of route patterns. Referring to FIG. 5, it can be seen that among the five delivery histories which are delivered in the order of Dogok-dong, Daechi-dong, and Samsung-dong, three delivery histories have been visited to Sinsa-dong since Samsung-dong.
  • the delivery plan generating device considers the route pattern 1 510 and indicates that there are 60% probability of the delivery route in the order of Dogok-dong, Daechi-dong, Samseong-dong, and Sinsa-dong among the five delivery histories similar to the route pattern 1 (510).
  • One path pattern 2 520 may be generated.
  • the delivery plan generation device continues to receive the delivery history to update or remove the route pattern 1 510 when the probability of appearance for the route pattern 1 510 of the route pattern 2 520 exceeds a preset probability. Can be.
  • the delivery plan generation device may analyze the delivery route and generate a route pattern indicating in what order the plurality of delivery points to be delivered after the current location of the delivery engineer are delivered. That is, if a delivery person is located at the current shipping point A and the next shipping route includes shipping point B, shipping point C, and shipping point D, the shipping plan generation device determines that the shipping engineer is shipping point B, shipping point C, and shipping point. You can learn to visit D.
  • delivery articles corresponding to delivery histories 1, 2, 3, 5, and 6 are currently located in Dogok-dong, and if the next delivery point includes Daechi-dong and Samsung-dong, the delivery is performed in order of Daechi-dong and Samsung-dong. It can be seen. Therefore, when the delivery planner is currently located in Dogok-dong and the next delivery point includes Daechi-dong and Samsung-dong, the delivery plan generation device may generate route pattern 1 510 to perform delivery in order of Daechi-dong and Samsung-dong.
  • the delivery plan generation device is configured to provide a plurality of delivery paths including the delivery point A and the delivery point B in order, even if the delivery point A and the delivery point B include up to a predetermined number of different delivery points. It can be detected that delivery was performed in the order of delivery point A and delivery point B.
  • the delivery history 1 includes two arbitrary delivery points between Dogok-dong and Daechi-dong
  • the delivery history 6 includes three arbitrary delivery points between Dogok-dong and Daechi-dong.
  • the delivery plan generation device may detect that the delivery is performed in the order of Dogok-dong and Dae-dong in the delivery history 1 and the delivery history 6 even if the delivery points between Dogok-dong and Daechi-dong are different from each other.
  • the delivery plan generation device may generate a route pattern by using the delivery points and the order of visiting the delivery points commonly included in the predetermined number or more of the delivery paths. Furthermore, the delivery plan generation device may generate a route pattern in consideration of the similarity of the order of visiting the delivery points.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram for describing an operation of measuring a similarity degree of an order in which a delivery plan generating apparatus visits delivery points, according to an exemplary embodiment.
  • a delivery route 1 610, a delivery route 2 620, a delivery route 3 630, and a delivery route 4 640 may include common delivery points A to D.
  • the delivery path 1 610, the delivery path 2 620, the delivery path 3 630, and the delivery path 4 640 may be all or part of a delivery history.
  • the delivery plan generation device extracts a delivery route 1 610, a delivery route 2 620, a delivery route 3 630, and a delivery route 4 640 including the delivery points A to D from the plurality of delivery histories.
  • the similarity of the order of visiting the delivery point A to the delivery point D can be measured. The measured similarity can be used to generate the path pattern.
  • the delivery plan generation device may measure the similarity of the delivery routes by 1: 1 matching movement between delivery points included in the delivery route.
  • the delivery plan generation device may measure the similarity of the delivery routes by calculating the route similarity of Equation 5.
  • delivery route 1 610 and delivery route 2 620 have four common delivery points from delivery point A to delivery point D, and both delivery route 1 610 and delivery route 2 620 are delivered. Since we include point A and delivery point D in the first and fourth order, respectively, the route similarity between delivery route 1 610 and delivery route 2 620, Can be determined. Similarly, route similarity between delivery route 1 610 and delivery route 3 630 is Can be determined. Route similarity between delivery route 1 (610) and delivery route 4 (640) Can be determined.
  • the delivery plan generation device may use route similarity to learn a delivery route or generate a delivery plan. As described above, the delivery plan generation device may generate a route pattern using a delivery route having the highest route similarity. In addition, the delivery plan generation device may measure how similar the delivery plan is to the route pattern using the route similarity. Furthermore, the delivery plan generation device may modify the delivery plan to increase path similarity. Therefore, the delivery plan generation device may generate a delivery plan similar to the route pattern.
  • the delivery plan generation device may measure the similarity of the delivery routes using the number of delivery points commonly included in the delivery route.
  • 7 is an exemplary diagram for describing an operation of measuring, by a delivery plan generation device, similarity of delivery routes from delivery points commonly included in a delivery route, according to an exemplary embodiment.
  • the delivery plan generating apparatus may generate a set composed of delivery points commonly included in the delivery history, and generate a route pattern based on the similarity between the delivery histories derived from the set.
  • the delivery plan generation device may generate a set corresponding to the delivery history.
  • a set S 2 ⁇ A, X, Y, D, C, E, U, Z ⁇ having elements of delivery points included in the history 2 720 may be generated.
  • the delivery plan generation device may calculate the similarity between the delivery histories using the union and intersection of the sets S 1 and S 2 .
  • the delivery plan generating device may calculate the similarity of sets S 1 and S 2 according to Equation 6 using Jaccard similarity.
  • the shipping plan generation device determines the similarity of sets S 1 and S 2 Can be determined.
  • the delivery plan generation device may calculate the similarity between the delivery histories in consideration of the importance of the delivery point. For example, the delivery plan generation device may calculate a higher similarity as the delivery history includes a delivery point in which the delivery histories in which the delivery histories are more populated or the base are common. More specifically, the delivery plan generation device may calculate the similarity of sets S 1 and S 2 according to Equation 7 in consideration of W k , which is the importance of delivery point k.
  • the delivery plan generator is set S 1 and The similarity of S 2
  • the similarity may be determined depending on whether or not the delivery points A, X, and Y have a high importance in common.
  • the delivery plan generation device may measure the similarity between delivery routes according to Equation 6 or Equation 7, and may use the same to generate a route pattern or to evaluate a delivery plan. That is, the delivery plan generation device may measure the similarity of the delivery histories according to Equation 6 or Equation 7 from the delivery points commonly included in the delivery history, and by using the delivery route having a preset similarity or more. You can create a path pattern.
  • the delivery plan generation device may measure to what extent the delivery plan matches the route pattern according to Equation 6 or Equation 7.
  • the delivery plan generation device may modify the delivery plan to increase the similarity between the delivery plan and the route pattern. For example, in consideration of Equation 7, the delivery plan generation device may add a delivery point of high importance to the delivery plan. As such, the delivery plan can be determined similar to the route pattern.
  • the delivery driver may visit the delivery point differently from the received delivery plan 810, and the actual delivery path 820 and the delivery plan 810 of the delivery engineer may be different.
  • the delivery plan generation device may receive the actual delivery route 820 by performing the operations described with reference to FIGS. 2 to 4.
  • the delivery plan generating apparatus may analyze a delivery route using a zip code.
  • the delivery plan generation device may generate a delivery plan 810 using the path pattern P1 830.
  • the route pattern P1 830 may indicate that more than a predetermined number of delivery articles performed delivery in the order of 18151, 18147, and 18143.
  • the delivery points included in the delivery plan 810 are set in the order of 18150, 18151, 17709, 18147, 18143, and 18145 to satisfy the route pattern P1 830 in the order of 18151, 18147, and 18143. Can be.
  • the delivery driver performed delivery differently from the delivery plan 810.
  • the delivery engineer can see that delivery is performed in the order of 18143, 18147, and 18151 for delivery points with postal codes 18151, 18147, and 18143.
  • the delivery plan generation device compares the delivery plan 810 and the actual delivery route 820 to determine the relationship between the route pattern P2 840 and the route pattern P1 830 indicating that the shipment was performed in the order of 18143, 18147, and 18151. You can decide.
  • the delivery plan generating apparatus includes a route pattern P1 830 commonly included in 11 delivery histories (Support 11), and provides a delivery plan 810 generated according to the route pattern P1 830. It is possible to indicate that all four delivery technicians received have been delivered according to the route pattern P2 840 (Confidence 1.0).
  • the delivery plan generation device may update or remove the route pattern P1 830 when the number of delivery articles for modifying the route pattern P1 830 to the route pattern P2 840 exceeds a preset number. In this way, the delivery plan generation device may learn the actual delivery route 820.
  • the delivery plan generation device 910 may include a communication unit 920 and a processor 920 communicating with a delivery company server 960.
  • the processor 920 may receive, from the delivery company server 960, a delivery route composed of delivery points sequentially visited by the source couriers to deliver the plurality of delivery items through the communication unit 920.
  • the delivery plan generation device 910 may extract a path pattern associated with a delivery point commonly included in a predetermined number of delivery paths from the received delivery paths using the processor 920.
  • the delivery plan generation device 910 may include a delivery history database 940 that stores the received delivery route.
  • the delivery plan generation device 910 may store the extracted route pattern in the delivery history database 940.
  • the delivery plan generation device 910 may use the information stored in the delivery history database 940.
  • the delivery plan generation device 910 may receive a delivery requirement to be considered in generating a delivery plan from the delivery company server 960 through the communication unit 920.
  • the delivery requirement may be generated taking into account at least one of (i) a delivery operation associated with the shipment, (ii) the target delivery article performing the delivery operation, and (iii) a delivery route associated with the delivery point corresponding to the shipment. .
  • the delivery plan generation device 910 may assign an ID to a delivery requirement received from the delivery company server 960.
  • the delivery plan generation device 910 uses the processor 920 to take into account a delivery route, a delivery requirement, or a delivery environment at the time of delivery, in order to deliver shipment points corresponding to each of the shipment items to which the target delivery engineer is assigned. You can create a delivery plan that indicates whether to visit with.
  • the delivery plan generation device 910 may include a GIS database 950 that may be used when generating a delivery plan.
  • the delivery plan generation device 910 generates a delivery plan by using a penalty function that evaluates whether the delivery plan meets the delivery requirements.
  • the delivery plan generation device 910 may generate a delivery plan by considering whether the route pattern and the delivery plan match using Equations 5 to 7.
  • the delivery company server 960 may track an operation of the delivery plan generation device 910 generating a delivery requirement using the ID assigned to the delivery requirement. Further, the delivery company server 960 may request the delivery plan generation device 910 to stop generating the delivery requirement.
  • the communication unit 930 may transmit a generated delivery plan to a target delivery engineer through the delivery company server 960.
  • the delivery plan generation device 910 transmits the generated delivery plan to the delivery company server 960 through the communication unit 930, and the delivery company server 960 transmits the delivery plan to the terminal 970 of the target delivery driver.
  • the terminal 970 may deliver the actual delivery path to the delivery plan generation device 910 through the delivery company server 960.
  • the delivery plan generation device 910 may learn the actual delivery route through the processor 920.
  • the actual delivery route of the received target delivery article may be stored in the delivery history database 940.
  • the delivery plan generation device 910 may evaluate how the actual delivery route corresponds to the route pattern using Equation 5 to Equation 7, and update the route pattern by using the route plan generation device 910. As a result, the delivery plan generation device 910 may continuously learn the delivery route, and generate a more optimized delivery plan as the delivery route is learned.
  • the apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components.
  • the devices and components described in the embodiments are, for example, processors, controllers, arithmetic logic units (ALUs), digital signal processors, microcomputers, field programmable gate arrays (FPGAs).
  • ALUs arithmetic logic units
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • PLU programmable logic unit
  • the processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system.
  • the processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software.
  • processing device includes a plurality of processing elements and / or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller.
  • other processing configurations are possible, such as parallel processors.
  • the software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the above, and configure the processing device to operate as desired, or process it independently or collectively. You can command the device.
  • Software and / or data may be any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device in order to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. Or may be permanently or temporarily embodied in a signal wave to be transmitted.
  • the software may be distributed over networked computer systems so that they may be stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
  • the method according to the embodiment may be embodied in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the embodiments, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks.
  • Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

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Abstract

소스 배송 기사들이 복수의 배송 물품들을 배송하기 위해 순차적으로 방문한 배송 지점들로 구성된 배송 경로를 수신하는 단계, 상기 미리 설정된 수 이상의 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점과 관련된 경로 패턴을 생성하는 단계 및 상기 경로 패턴을 이용하여, 타겟 배송 기사가 할당된 배송 물품들 각각에 대응하는 배송 지점들을 어떤 순서로 방문할지를 나타내는 배송 계획을 생성하는 단계를 포함하는 배송 계획 생성 방법 및 배송 계획 생성 방법을 수행하는 배송 계획 생성 장치가 제공된다.

Description

배송 경로를 학습하여 배송 계획을 생성하는 장치 및 방법
본 발명은 배송 물품들을 배송 기사들에게 어떻게 분배할지를 결정하고, 배송 기사가 분배된 배송 물품들을 배송할 순서 내지 경로를 설정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
Vehicle Routing Problem (VRP)는 복수의 배송 기사 및 복수의 배송 물품에 대해서, 배송 물품들을 배송 기사들에게 어떻게 분배할지를 결정하고, 배송 기사가 분배된 배송 물품들을 배송할 순서 내지 경로를 어떻게 설정할지에 관한 것이다. 일반적으로, VRP를 해결하기 위해 도출된 솔루션은 설정된 경로에 따라 배송 기사가 이동한 총 이동거리에 따라 좋은 솔루션인지 또는 나쁜 솔루션인지 평가된다. 상기 솔루션이 좋은 솔루션인지 또는 나쁜 솔루션인지 평가하는 기준은 총 이동거리 외에도 다른 기준이 추가될 수 있다.
VRP를 해결하는 최적 솔루션은 모든 경우의 수를 탐색함으로써 도출될 수 있다. 다만, 모든 경우의 수를 탐색하는데 소요되는 시간은 배송 기사의 수 또는 배송 물품의 수에 따라 기하 급수적으로 증가할 수 있다.
본 발명은 배송 기사의 배송 경로를 학습하여, 배송 경로를 생성하는데 학습한 결과를 이용함으로써, 보다 최적화된 배송 경로를 생성하는 장치 및 방법을 제안한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 소스 배송 기사들이 복수의 배송 물품들을 배송하기 위해 순차적으로 방문한 배송 지점들로 구성된 배송 경로를 수신하는 단계, 상기 미리 설정된 수 이상의 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점과 관련된 경로 패턴을 생성하는 단계 및 상기 경로 패턴을 이용하여, 타겟 배송 기사가 할당된 배송 물품들 각각에 대응하는 배송 지점들을 어떤 순서로 방문할지를 나타내는 배송 계획을 생성하는 단계를 포함하는 배송 계획 생성 방법 및 배송 계획 생성 방법이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 경로 패턴을 생성하는 단계는, 상기 배송 경로를 분석하여, 배송 지역에 포함된 배송 지점들 중에서 어떤 배송 지점을 가장 먼저 방문했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 방법 및 배송 계획 생성 방법이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 경로 패턴을 생성하는 단계는, 상기 배송 경로를 분석하여, 배송하고자 하는 복수의 배송 지점들을 어떤 배송 순서로 배송했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 방법 및 배송 계획 생성 방법이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 경로 패턴을 생성하는 단계는, 상기 배송 경로를 분석하여, 배송 기사의 현재 위치 이후에 배송하고자 하는 복수의 배송 지점들을 어떤 순서로 배송했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 방법 및 배송 계획 생성 방법이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 경로 패턴을 생성하는 단계는, 상기 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점들로 구성된 집합을 생성하고, 상기 집합으로부터 도출된 배송 경로들 간의 유사도에 기초하여 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 방법 및 배송 계획 생성 방법이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 배송 계획을 생성하는 단계는, 상기 경로 패턴과 배송 회사 서버로부터 수신한 (i) 배송 물품과 관련된 배송 작업, (ii) 배송 작업을 수행하는 상기 타겟 배송 기사, (iii) 배송 물품에 대응하는 배송 지점과 관련된 배송 경로 중 적어도 하나를 고려한 배송 요건, 또는 배송할 때의 배송 환경을 고려하여 배송 계획을 생성하는 배송 계획 생성 방법 및 배송 계획 생성 방법이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 배송 계획을 생성하는 단계는, 상기 배송 계획에 따라 결정된 배송 지점들의 배송 순서를 고려하여 상기 배송 기사가 배송 물품을 배송 차량에 배치하는 상차 순서를 함께 생성하는 배송 계획 생성 방법 및 배송 계획 생성 방법이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 배송 계획을 생성하는 단계는, 상기 배송 계획이 배송 요건을 만족하는지 여부, 및 상기 배송 계획이 경로 패턴과 유사한지 여부에 따라 상기 배송 계획을 평가함으로써, 상기 배송 계획을 변경하는 배송 계획 생성 방법 및 배송 계획 생성 방법이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 타겟 배송 기사에게 상기 생성된 배송 계획을 전달하는 단계 및 상기 배송 계획을 수신한 상기 타겟 배송 기사의 배송 경로가 상기 배송 계획과 다른 경우, 상기 타겟 배송 기사의 배송 경로를 고려하여 상기 경로 패턴을 업데이트 하는 단계를 더 포함하는 배송 계획 생성 방법 및 배송 계획 생성 방법이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 배송 회사 서버와 통신하는 통신부 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 배송 회사 서버로부터, 상기 통신부를 통하여, 소스 배송 기사들이 복수의 배송 물품 들을 배송하기 위해 순차적으로 방문한 배송 지점들로 구성된 배송 경로를 수신하고, 상기 수신된 배송 경로 및 상기 배송 회사 서버로부터 수신한 (i) 배송 물품과 관련된 배송 작업, (ii) 배송 작업을 수행하는 상기 타겟 배송 기사, (iii) 배송 물품에 대응하는 배송 지점과 관련된 배송 경로 중 적어도 하나를 고려한 배송 요건, 또는 배송할 때의 배송 환경을 고려하여, 타겟 배송 기사가 할당된 배송 물품들 각각에 대응하는 배송 지점들을 어떤 순서로 방문할지를 나타내는 배송 계획을 생성하는 배송 계획 생성 장치가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 통신부는, 상기 배송 회사 서버를 통하여, 상기 생성된 배송 계획을 상기 타겟 배송 기사로 전달하는 배송 계획 생성 장치가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 배송 계획 생성 장치는, 상기 수신된 배송 경로를 저장하는 배송 이력 데이터베이스를 더 포함하는 배송 계획 생성 장치가 제공된다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 배송 기사의 배송 경로를 학습하여, 배송 경로를 생성하는데 학습한 결과를 이용함으로써, 보다 최적화된 배송 경로를 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치를 포함하는 운송 관리 시스템(TMS, Transportation Management System)의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치, 배송 회사 서버 및 배송 기사가 배송 계획을 도출하고, 배송 계획에 따라 복수의 배송 물품을 배송하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 생성한 배송 계획의 일례 및 배송 계획(310)을 수신한 배송 기사의 실제 배송 경로를 비교하여 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 수행하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 배송 이력으로부터 경로 패턴을 생성하는 동작을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 6은 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 배송 지점들을 방문한 순서의 유사도를 측정하는 동작을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 7은 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점들로부터 배송 경로들의 유사도를 측정하는 동작을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 배송 계획 및 실제 배송 경로를 비교하여, 실제 배송 경로를 학습하는 동작을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치의 구조를 개념적으로 도시한 도면이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “직접 연결되어” 있다거나 “직접 접속되어” 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 “~사이에”와 “바로~사이에” 또는 “~에 직접 이웃하는” 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치(110)를 포함하는 운송 관리 시스템(TMS, Transportation Management System)(100)의 구조를 도시한 도면이다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 배송 회사의 VRP를 해결하는 배송 계획 생성 장치(110)가 제공될 수 있다. 배송 계획 생성 장치(110)는 배송 회사의 VRP를 해결하기 위하여, 하나 이상의 배송 회사 서버와 유/무선 네트워크를 통하여 연결될 수 있다. 도 1을 참고하면, 배송 계획 생성 장치(110)는 배송 회사 서버 A(121) 및 배송 회사 서버 B(122)와 연결되어 있다.
도 1을 참고하면, 운송 관리 시스템(100)은 배송 회사 서버 A(121) 및 배송 회사 서버 B(122)를 포함할 수 있다. 배송 회사 서버 A(121) 및 배송 회사 서버 B(122)는 배송 계획 생성 장치(110)가 제공하는 서비스를 필요로 하는 주체이다. 배송 회사 서버 A(121) 또는 배송 회사 서버 B(122)는 배송과 관련된 서비스를 고객에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 배송 회사 서버 A(121) 또는 배송 회사 서버 B(122)는 배송 서비스와 관련된 커머스 서비스를 제공할 수 있다. 배송 회사 서버 A(121) 또는 배송 회사 서버 B(122)는 배송과 관련된 서비스를 고객에게 제공하기 위하여, 배송 기사와 통신할 수 있다.
배송 기사는 배송 물품을 고객에게 전달하는 주체이며, 배송 기사가 배송 물품을 고객에게 전달하는 동작을 배송이라 한다. 배송 물품은 배송의 대상이 되는 물건을 의미한다. 운송 관리 시스템(100)은 하나 이상의 배송 기사를 포함할 수 있다. 배송 기사는 단말을 이용하여, 배송 회사 서버와 유/무선 네트워크를 통하여 연결될 수 있다. 단말은 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistance), 랩톱(laptop), 태블릿 PC등을 포함할 수 있다. 도 1을 참고하면, 배송 기사 'M-n'은 배송 회사 서버 M과 연결된 n번째 배송 기사임을 의미한다. 즉, 배송 기사 A-1 및 배송 기사 A-2는 배송 회사 서버 A(121)와 연결되고, 배송 기사 B-1은 배송 회사 서버(122)와 연결된다.
배송 주문은 배송 물품을 어느 시간대에 특정 지역에서 픽업한 뒤, 다른 시간대에 다른 특정 지역으로 전달하라는 정보를 포함할 수 있다. 배송 주문은 고객의 요청에 따라 생성될 수 있다. 고객은 배송 회사 서버 A(121) 또는 배송 회사 서버 B(122)로 배송 주문을 전달함으로써, 배송 주문에 대응하여 배송 물품을 배송할 것을 요청할 수 있다.
배송 지점은 배송 물품이 배송되는 지리적인 위치를 의미한다. 배송 경로는 배송 기사가 복수의 배송 물품을 배송하기 위하여, 복수의 배송 물품들 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 배송 지점을 순차적으로 방문하여 생성된 배송 기사의 이동 경로이다.
배송 회사 서버 A(121) 또는 배송 회사 서버 B(122)가 하나 이상의 배송 주문을 처리하는 경우, 하나 이상의 배송 물품을 하나 이상의 배송 기사에게 배정하고, 배송 기사의 배송 경로를 설정해야 한다. 즉, 배송 회사 서버 A(121) 및 배송 회사 서버 B(122) 각각이 서로 다른 배송 주문을 수신함으로써, 배송 회사 서버 A(121) 및 배송 회사 서버 B(122) 각각에 대하여 서로 다른 VRP가 발생될 수 있다.
배송 계획 생성 장치(110)는 배송 회사 서버 A(121) 및 배송 회사 서버 B(122) 각각의 VRP를 해결하여, 배송 회사 서버 A(121) 및 배송 회사 서버 B(122)에 연결된 배송 기사들에게 배송 물품을 분배하고, 배송 기사들의 배송 경로를 결정할 수 있다. 배송 기사가 할당된 배송 물품들 각각에 대응하는 배송 지점들을 어떤 순서로 방문할지를 나타낸 배송 경로를 배송 계획이라 한다. 배송 계획은 배송 경로뿐만 아니라 배송 기사에게 분배된 배송 물품과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 즉, 배송 계획 생성 장치(110)는 배송 회사 서버 A(121) 및 배송 회사 서버 B(122) 각각에 소속된 배송 기사들의 배송 계획을 결정할 수 있다.
배송 계획 생성 장치(110)는 배송 회사 서버 A(121) 및 배송 회사 서버 B(122)로 결정된 배송 계획을 전달할 수 있다. 배송 회사 서버 A(121) 및 배송 회사 서버 B(122)는 수신된 배송 계획을 배송 기사에게 전달할 수 있다. 배송 기사는 단말에 설치된 애플리케이션을 통하여 배송 계획을 수신할 수 있다.
이하에서는, 도 2를 참고하여, 배송 계획 생성 장치(110)가 배송 계획을 생성하여 배송 기사에게 전달하는 동작을 보다 상세히 설명한다. 일실시예에 따르면, 배송 계획 생성 장치(110)는 도 2에서 설명한 동작을 배송 계획 생성 장치(110)에 연결된 모든 배송 회사 서버(예를 들어, 도 1의 배송 회사 서버 A(121) 및 배송 회사 서버 B(122)) 및 배송 회사 서버와 연결된 배송 기사(예를 들어, 도 1의 배송 기사 A-1 내지 배송 기사 B)에 대하여 수행할 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치(210), 배송 회사 서버(220) 및 배송 기사(230)가 배송 계획(250)을 도출하고, 배송 계획(250)에 따라 복수의 배송 물품을 배송하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참고하면, 배송 계획 생성 장치(210)는 배송 회사 서버(220)로부터 배송 요건(240)을 수신할 수 있다. 배송 요건(240)은 배송 계획(250)을 생성할 때 고려해야 하는 조건 내지 정보를 의미한다. 배송 회사 서버(220)는 배송 계획 생성 장치(210)로, 처리해야 할 배송 주문 및 배송을 수행할 배송 기사 등 배송 계획(250)을 생성하기 위한 정보를 전송할 수 있다.
배송 요건(240)은 (i) 배송 주문에 대한 정보 (배송 지점의 위치, 배송을 수행할 시간대, 적재량, 배송 유형 등), (ii) 배송을 수행하는 하나 이상의 배송 기사에 대한 정보 (최대 적재량, 시작 위치, 종료 위치, 시작 시간, 종료 시간), (iii) 배송시 지켜야할 요건들(최대 적재율, 배송 거리, 교차 금지선, 최소 이동거리 등) 및 (iv) 배송 계획(250)을 계산하는 데 필요한 설정값 (GIS 유형, 배송지 대기 시간, 중심 거점 정보, 거점 복귀 여부 등) 등을 포함할 수 있다.
보다 구체적인 예로써, 배송 요건(240)은 지정된 배송기사에게 특정 지역의 주문들을 할당하라는 요건을 포함할 수 있다. 배송 요건(240)은 배송 기사들 각각의 선호 지역에 대한 정보를 포함하여, 선호 지역에 기초하여 배송 주문들을 할당하라는 요건을 포함할 수 있다. 배송 요건(240)은 서로 다른 두 배송 기사가 같은 장소를 방문해선 안된다는 요건을 포함할 수 있다. 배송 요건(240)은 서로 다른 두 배송 기사의 배송 계획이 교차되어선 안된다는 요건을 포함할 수 있다. 배송 요건(240)은 배송 기사가 배송 계획에 따른 이동 거리를 최소로 하라는 요건을 포함할 수 있다.
배송 요건(240)은 배송 기사에게 배송 물품을 분배할 때 고려해야 할 요건을 포함할 수 있다. 예를 들어, 배송 요건(240)은 배송 기사들 각각에 최소 x 건 이상의 배송 물품을 할당하라는 요건을 포함할 수 있다. 또 다른 예로써, 배송 요건(240)은 배송 차량의 최대 적재량을 초과하지 않도록, 배송 기사에게 배송 물품을 배정하라는 요건을 포함할 수 있다.
또한, 배송 요건(240)은 배송 환경의 변화에 따라 변경될 수 있다. 예를 들어, 배송 프로세스 또는 배송 기사(230)의 계약의 변경되는 경우, 배송 요건(240) 또한 변경될 수 있다. 따라서, 배송 계획 생성 장치(210)가 동일한 배송 주문에 따라 배송 계획(250)을 계산하더라도, 시간별, 지역별로 상이한 배송 계획(250)이 생성될 수 있다.
배송 회사 서버(220)는 배송 요건(240)과 함께, 배송 요건(240)에 대한 ID를 만들어 달라는 요청을 전달할 수 있다. 배송 계획 생성 장치(210)는 요청에 대응하여, 배송 요건(240)에 대한 ID를 배송 회사 서버(220)로 전달할 수 있다. 배송 회사 서버(220)는 수신된 배송 요건(240)에 대한 ID를 사용하여, 배송 계획 생성 장치(210)로 다양한 요청을 전달할 수 있다.
예를 들어, 배송 회사 서버(220)는 배송 요건(240)에 대한 ID를 이용하여, 배송 요건(240)을 다시 전송하지 않으면서 배송 계획(250)을 다시 계산할 것을 요청할 수 있다. 배송 회사 서버(220)는 배송 요건(240)에 대한 ID를 이용하여, 배송 요건(240)을 업데이트할 수 있다. 더 나아가서, 배송 회사 서버(220)는 배송 요건(240)에 대한 ID를 이용하여, 배송 계획 생성 장치(210)에게 배송 요건(240)을 이용하여 배송 계획(250)을 생성할 것을 요청할 수 있다.
도 2를 참고하면, 단계(211)에서, 배송 계획 생성 장치(210)는 배송 회사 서버(220)의 상기 요청에 대응하여, 배송 계획(250)을 생성할 수 있다. 배송 계획 생성 장치(210)는 Metaheuristic Algorithm 을 사용하여, VRP에 대한 최적의 솔루션의 근사값이 배송 계획(250)을 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 배송 계획 생성 장치(210)는 Adaptive Large Neighborhood Search Algorithm (ALNS Algorithm) 또는 Genetic Algorithm을 사용할 수 있다.
특히, 배송 계획 생성 장치(210)는 수신된 배송 요건(240)에 따라 배송 계획(250)을 결정할 수 있다. 배송 계획 생성 장치(210)는 배송 계획(250)이 배송 요건(240)에 부합하지 않는지에 따라, 배송 계획(250)에 부여될 패널티를 결정하는 패널티 함수를 생성할 수 있다. 배송 계획(250)의 집합을 P라 하면, 배송 요건 f는 수학식 1과 같이 정의된다.
Figure PCTKR2017008542-appb-I000001
수학식 1을 참고하면, 패널티 함수는 배송 계획(250)으로부터, 배송 계획(250)에 부여될 실수(real number)의 패널티를 출력할 수 있다. 패널티가 높을수록 배송 계획(250)이 배송 요건(240)을 만족하지 않음을 의미한다.
예를 들어, 배송 요건(240)이 배송 기사(230)에게 최소 30건의 배송 물품을 할당하라는 요건을 포함하는 경우, 배송 기사(230)의 집합 D에 대하여, 배송 계획 생성 장치(210)는 배송 요건(240)으로부터 수학식 2의 패널티 함수를 생성할 수 있다.
Figure PCTKR2017008542-appb-I000002
배송 계획 생성 장치(210)는 생성한 패널티 함수를 이용하여 배송 계획(250)을 평가할 수 있다. 배송 계획 생성 장치(210)가 수학식 2의 패널티 함수를 이용하여 5명의 배송 기사의 배송 계획(250)을 평가한다고 가정하자. 5명 중 2명의 배송 기사가 각각 22개와 25개의 배송 물품을 배정받은 경우, 수학식 2를 참고하면, 배송 계획(250)의 패널티는 배송 기사 각각의 패널티를 모두 더하여, f(p) = 0 + 0 + 0 + max(0, 30 - 22) + max(0, 30 - 25) = 8 + 5 = 13이 된다. 계산된 패널티를 이용하여, 배송 계획 생성 장치(210)는 13보다 낮은 패널티를 가지도록 배송 계획(250)을 수정할 수 있다. 이로써, 배송 계획 생성 장치(210)는 배송 요건(240)에 부합하는 배송 계획(250)을 생성할 수 있다.
또 다른 예로써, 배송 요건(240)이 배송 기사(230) 각각의 배송 경로의 길이가 10km이하가 되어야 한다는 요건을 포함하는 경우, 배송 기사(230)의 집합 D에 대하여, 배송 계획 생성 장치는 배송 요건(240)으로부터 수학식 3과 같은 패널티 함수를 생성할 수 있다.
Figure PCTKR2017008542-appb-I000003
배송 요건(240)이 서로 다른 n개의 요건을 포함하는 경우, 배송 계획(250)에 대한 패널티는 서로 다른 n개의 요건으로부터 생성된 n개의 패널티 함수 각각에 가중치를 곱한 합으로 결정될 수 있다. 따라서, 배송 계획(250)에 대한 패널티는 수학식 4에 따라 결정될 수 있다.
Figure PCTKR2017008542-appb-I000004
예를 들어, 배송 요건(240)이 (i) 배송 기사(230)에게 최소 30건의 배송 물품을 할당하라는 요건 및 (ii) 배송 기사(230) 각각의 배송 경로의 길이가 10km이하가 되어야 한다는 요건을 포함하는 경우, 배송 계획(250)에 대한 패널티는 수학식 2 및 수학식 3 각각에 가중치를 곱한 합에 의하여 결정될 수 있다.
수학식 4를 참고하면, 배송 계획 생성 장치(210)는 새로운 배송 요건(240)을 자유롭게 추가할 수 있고, 배송 요건(240)을 자유롭게 변경할 수 있다. 또한, 배송 요건(240) 각각이 독립적으로 결합될 수 있으므로, 배송 요건(240)들 각각은 용이하게 모듈화될 수 있다. 따라서, 배송 계획 생성 장치(210)는 배송 환경의 급격한 변화에 보다 유연하게 대응할 수 있다. 더 나아가서, 배송 계획 생성 장치(210)는 서로 다른 배송 요건(240)을 요구하는 배송 회사 서버들 각각에 대하여 보다 용이하게 대응할 수 있다.
배송 계획 생성 장치(210)는 패널티가 감소하도록 배송 계획(250)을 수정하여, 배송 요건(240)을 만족하는 배송 계획(250)을 결정할 수 있다. 배송 계획 생성 장치(210)는 결정된 배송 계획(250)을 출력할 수 있다. 보다 구체적으로, 배송 계획 생성 장치(210)는 배송 회사 서버(220)로, 배송 계획(250)에 대한 ID를 전달할 수 있다. 배송 회사 서버(220)는 배송 계획(250)에 대한 ID를 이용하여, 배송 계획(250)에 액세스할 수 있다. 배송 회사 서버(220)는 배송 기사(230)가 휴대한 단말을 통하여, 배송 기사(230)에게 배송 계획(250)을 전달할 수 있다.
도 2를 참고하면, 단계(231)에서, 배송 기사(230)는 수신한 배송 계획(250)에 따라 배송 지점을 방문하여, 배송을 수행할 수 있다. 배송 계획 생성 장치(210)는 배송 기사(230)의 배송 경로를 학습할 수 있다. 즉, 배송 계획 생성 장치(210)는 배송 계획(250)을 수신한 배송 기사(230)가 실제로 배송한 배송 경로를 수신하여, 학습할 수 있다.
도 3은 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 생성한 배송 계획(310)의 일례 및 배송 계획(310)을 수신한 배송 기사의 실제 배송 경로(320)를 비교하여 도시한 도면이다. 배송 회사 서버가 배송 계획 생성 장치로, 배송 기사로 하여금 다섯 개의 배송 물품을 서로 다른 다섯 개의 배송 지점(A 내지 E)으로 배송하도록 배송 계획(310)을 생성할 것을 요청하였다 가정한다. 도 3을 참고하면, 배송 계획 생성 장치는 배송 요건을 고려하여, 다섯 개의 배송 지점들을 A, B, C, D, E 순서로 연결하여 배송 계획(310)을 생성할 수 있다.
도 3을 참고하면, 배송 기사는 배송 계획(310)을 수신하였음에도 불구하고, 배송 계획(310)과 달리 다섯 개의 배송 지점들을 A, B, C, E, D 순서로 방문할 수 있다. 즉, 배송 기사의 실제 배송 경로(320)는 배송 계획(310)과 다를 수 있다. 배송 기사는 휴대한 단말을 이용하여 배송 계획(310)에 포함된 배송 경로의 전부 또는 일부를 변경할 수 있다. 배송 기사의 단말은 배송 회사 서버로, 변경된 배송 계획(310)을 전달할 수 있다. 또한, 배송 기사의 단말은 GPS 장치를 이용하여, 배송 기사의 배송 경로를 실시간으로 추적한 다음, 배송 회사 서버로 추적된 배송 기사의 배송 경로를 전달할 수 있다.
이로써, 배송 회사 서버는 실제 배송 경로(320)를 수집할 수 있다. 배송 회사 서버는 배송 회사에 소속된 하나 이상의 배송 기사의 배송 경로를 추적 및 관리할 수 있다. 더 나아가서, 배송 회사 서버는 수집된 실제 배송 경로(320)를 배송 계획 생성 장치로 전달할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 수신한 실제 배송 경로(320)를 학습할 수 있다. 학습된 실제 배송 경로(320)는 새로운 배송 계획을 생성하는데 이용될 수 있다.
다시 도 2를 참고하면, 배송 기사(230)의 변경된 배송 경로(270)가 배송 회사 서버(220)로 전달될 수 있다. 배송 기사(230)의 단말은 배송 계획(250)과 배송 기사(230)의 이동 경로를 비교하여, 변경된 배송 경로(270)를 도출할 수 있다. 배송 회사 서버(220)는 변경된 배송 경로(270)를 배송 계획 생성 장치(210)로 전달할 수 있다. 보다 구체적으로, 배송 회사 서버(220)는 수신한 배송 계획(250)에 대한 ID를 이용하여, 배송 계획 생성 장치(210)에게 배송 기사(230)가 배송 계획(250)과 달리 변경된 배송 경로(270)를 따라 배송 물품들을 배송하였음을 알릴 수 있다.
도 2를 참고하면, 단계(212)에서, 배송 계획 생성 장치(210)는 변경된 배송 경로(270)를 학습할 수 있다. 변경된 배송 경로(270)를 학습한 결과는 배송 계획 생성 장치(210)에 포함된 저장 장치에 축적될 수 있다. 도 2의 동작이 반복적으로 수행됨에 따라, 배송 계획 생성 장치(210)는 배송 기사(230)의 배송 경로를 계속 수집할 수 있다. 더 나아가서, 배송 계획 생성 장치(210)는 연결된 하나 이상의 배송 회사 서버들로부터, 배송 회사 서버들 각각에 소속된 배송 기사의 배송 경로를 수집할 수 있다. 배송 기사(230)가 과거에 배송 물품을 수행하면서 생성한 배송 경로를 배송 계획(250)과 구분하여 배송 이력이라 부른다. 배송 계획 생성 장치(210)는 배송 계획(250)을 생성하기에 앞서, 배송 회사 서버(220)로부터 배송 이력을 수신할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 수행하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하에서는 도 4를 참고하여 배송 계획 생성 장치가 배송 이력을 수집하고, 수집한 배송 이력에 따라 배송 계획을 생성하는 동작을 설명한다.
일실시예에 따르면, 배송 계획 생성 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 제공될 수 있다. 상기 프로그램은 배송 계획 생성 방법을 저장한 응용 프로그램, 디바이스 드라이버, 펌웨어, 미들웨어, 동적 링크 라이브러리(DLL) 및 애플릿 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 배송 계획 생성 장치는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 배송 계획 생성 방법이 기록된 기록 매체를 판독함으로써, 도 4에 도시된 동작을 수행할 수 있다. 더 나아가서, 배송 계획 생성 장치는 클라우드 서버의 형태로 운송 관리 시스템에 포함될 수 있다.
도 4를 참고하면, 단계(410)에서, 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치는 배송 회사 서버로부터 배송 이력을 수신할 수 있다. 다시 말하면, 배송 이력에 따라 배송 물품들을 배송하였던 배송 기사를 소스 배송 기사라 하면, 배송 계획 생성 장치는 소스 배송 기사들이 복수의 배송 물품들을 배송하기 위해 순차적으로 방문한 배송 지점들로 구성된 배송 경로를 수신할 수 있다. 또한, 배송 이력은 소스 배송 기사가 복수의 배송 물품들 각각에 대응하는 배송 지점을 방문한 순서 또는 방문한 시간에 대한 정보가 포함될 수 있다.
도 4를 참고하면, 단계(420)에서, 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치는 배송 이력을 분석하여, 배송 이력으로부터 경로 패턴을 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 배송 계획 생성 장치는 미리 설정된 수 이상의 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점과 관련된 경로 패턴을 생성할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 복수의 배송 이력에 공통적으로 포함된 배송 지점들을 탐지할 수 있다. 더 나아가서, 배송 계획 생성 장치는 공통적으로 포함된 배송 지점들이 배송 이력에 어떤 순서로 포함되어 있는지를 탐지할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 탐지한 결과를 이용하여 배송 이력들의 패턴을 탐지할 수 있다.
경로 패턴은 다양한 방법으로 생성될 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 배송 경로를 분석하여, 배송 지역에 포함된 배송 지점들 중에서 어떤 배송 지점을 가장 먼저 방문했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 배송 기사가 서초구에서 배송을 수행하는 경우, 배송 계획 생성 장치는 대다수의 기사가 양재동을 가장 먼저 방문하였음을 탐지할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 이를 이용하여, 서초구에 대한 배송 경로를 생성할 때에, 양재동을 첫 방문지로 지정할 수 있다.
배송 계획 생성 장치는 배송 경로를 분석하여, 배송하고자 하는 복수의 배송 지점들을 어떤 배송 순서로 배송했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 배송 경로를 분석하여, 배송 기사의 현재 위치 이후에 배송하고자 하는 복수의 배송 지점들을 어떤 순서로 배송했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성할 수 있다. 배송 계획 생성 장치가 배송 순서를 고려하여 경로 패턴을 생성하는 동작은 이후 보다 자세히 설명한다. 또한, 배송 계획 생성 장치는 배송 이력에 공통적으로 포함된 배송 지점들로 구성된 집합을 생성하고, 집합으로부터 도출된 배송 이력들 간의 유사도에 기초하여 경로 패턴을 생성할 수 있다.
더 나아가서, 배송 계획 생성 장치는 배송 이력의 시간대를 고려하여 경로 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 배송 계획 생성 장치는 출퇴근 시간대의 배송 경로 또는 배송 시간이 심야 시간대의 배송 경로 또는 배송 시간과 다름을 고려하여 경로 패턴을 생성할 수 있다. 또 다른 예로써, 배송 계획 생성 장치는 일요일의 배송 경로 또는 배송 시간이 월요일 내지 금요일의 배송 경로 또는 배송 시간과 다름을 고려하여 경로 패턴을 생성할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 배송 계획에 대응하는 시간대의 경로 패턴만을 이용하여 배송 계획을 생성할 수 있다.
도 4를 참고하면, 단계(430)에서, 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치는 경로 패턴을 이용하여, 타겟 배송 기사가 할당된 배송 물품들 각각에 대응하는 배송 지점들을 어떤 순서로 방문할지를 나타내는 배송 계획을 생성할 수 있다. 즉, 배송 계획은 소스 배송 기사들의 공통적인 배송 경로를 포함할 수 있다. 타겟 배송 기사는 배송 계획을 수행할 배송 기사를 의미한다. 소스 배송 기사와 구분하기 위하여 타겟 배송 기사라는 용어를 사용하였지만, 소스 배송 기사 및 타겟 배송 기사는 서로 다른 배송 기사를 의미하는 것은 아니다. 즉, 타겟 배송 기사는 소스 배송 기사들의 전부 또는 일부일 수 있으며, 배송 이력을 제공한 소스 배송 기사도 배송 계획이 필요한 경우, 타겟 배송 기사가 될 수 있다.
배송 계획 생성 장치는 공개된 API(Application Programming Interface)를 통해 배송 회사 서버에 서비스를 제공할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 배송 회사 서버로부터, API를 통하여 배송 계획을 결정하는데 필요한 정보를 수신할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 배송 계획을 결정하는데 필요한 정보는 배송 요건을 포함할 수 있다.
배송 계획 생성 장치는 수신된 배송 요건으로부터 패널티 함수를 생성하고, 생성된 패널티 함수를 이용하여, 배송 계획이 배송 요건에 부합하는지 평가할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 평가된 결과에 따라 배송 계획을 수정할 수 있다. 더 나아가서, 배송 계획 생성 장치는 배송 환경을 고려하여 배송 계획을 생성할 수 있다.
또한, 배송 계획 생성 장치는 경로 패턴에 대해서도, 배송 계획이 경로 패턴과 유사한지를 판단하여, 배송 계획이 경로 패턴과 유사하지 않을수록 배송 계획에 높은 패널티를 부여하는 패널티 함수를 생성할 수 있다. 즉, 배송 계획 생성 장치는 경로 패턴을 배송 요건과 유사한 방식으로 배송 계획을 평가하는 것에 사용할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 배송 계획이 배송 요건을 만족하는지 여부, 및 배송 계획이 경로 패턴과 유사한지 여부에 따라 배송 계획을 평가함으로써, 배송 계획을 변경할 수 있다. 이로써, 배송 계획은 배송 요건을 만족하면서, 경로 패턴과 유사하게 변경될 수 있다.
바꾸어 말하면, 배송 계획 생성 장치는 경로 패턴을 다른 배송 요건처럼 하나의 배송 요건으로 모델링함으로써, 배송 요건과 함께 기존 경로와의 유사성을 고려하여 배송 계획을 최적화할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배송 계획 및 경로 패턴을 비교하여 결정되는 제1 패널티 함수를 이용하여 배송 계획이 경로 패턴과 유사한 정도를 계산할 수 있다. 또한, 배송 요건에 대응하여 결정되는 제2 패널티 함수를 이용하여 배송 계획이 배송 요건을 만족하는 정도를 계산할 수 있다. 계산된 배송 계획이 경로 패턴과 유사한 정도 및 배송 요건을 만족하는 정도 각각은 대응하는 가중치와 결합하여 배송 계획을 평가하는데 이용될 수 있다. 배송 계획 생성 장치의 운영자는 제1 패널티 함수를 이용하여 계산된 배송 계획이 경로 패턴과 유사한 정도에 결합되는 가중치를 조절함으로써, 기존 경로와의 유사성을 다른 배송 요건 대비 중요도 또는 순서를 조정할 수 있다. 바꾸어 말하면, 배송 계획을 평가하기 위한 배송 요건은 경로 패턴과 유사한 정도를 포함할 수 있다.
종합하면, 배송 계획 생성 장치는 경로 패턴과 배송 회사 서버로부터 수신한 (i) 배송 물품과 관련된 배송 작업, (ii) 배송 작업을 수행하는 타겟 배송 기사, (iii) 배송 물품에 대응하는 배송 지점과 관련된 배송 경로 중 적어도 하나를 고려한 배송 요건, 또는 배송할 때의 배송 환경을 고려하여 배송 계획을 생성할 수 있다.
추가적으로, 배송 계획 생성 장치는 배송 계획에 따라 결정된 배송 지점들의 배송 순서를 고려하여 타겟 배송 기사가 배송 물품을 배송 차량에 배치하는 상차 순서를 배송 계획과 함께 생성할 수 있다. 즉, 상차 순서는 배송 차량의 가장 안쪽에 배송 계획에 따라 제일 마지막으로 방문하는 배송 지점에 대응하는 배송 물품을 배치하고, 가장 바깥쪽에 제일 먼저 방문하는 배송 지점에 대응하는 배송 물품을 배치하도록 결정될 수 있다.
도 4를 참고하면, 단계(440)에서, 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치는 타겟 배송 기사에게 생성된 배송 계획을 전달할 수 있다. 배송 회사 서버는 API를 통하여 배송 계획 생성 장치로부터 배송 계획을 수신하고, 수신된 배송 계획을 타겟 배송 기사가 휴대한 단말로 전송할 수 있다. 타겟 배송 기사는 휴대한 단말을 통하여, 수신된 배송 계획을 확인할 수 있다. 배송 계획 생성 장치가 배송 계획과 함께 생성된 상차 순서를 전달한 경우, 타겟 배송 기사는 휴대한 단말을 통하여 상차 순서까지 확인할 수 있다. 타겟 배송 기사는 휴대한 단말을 이용하여 배송 계획 또는 상차 순서를 수정할 수 있다.
도 4를 참고하면, 단계(450)에서, 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치는 배송 계획을 수신한 타겟 배송 기사의 배송 경로가 배송 계획과 다른 경우, 타겟 배송 기사의 배송 경로를 고려하여 경로 패턴을 업데이트할 수 있다. 타겟 배송 기사가 휴대한 단말을 이용하여 배송 계획 또는 상차 순서를 수정한 경우, 단말은 수정된 배송 계획 또는 상차 순서를 배송 회사 서버로 전달할 수 있다. 수정된 배송 계획 또는 상차 순서는 배송 회사 서버를 통하여 배송 계획 생성 장치로 전달될 수 있다.
또한, 타겟 배송 기사의 단말은 타겟 배송 기사의 배송 경로를 추적할 수 있다. 단말은 타겟 배송 기사의 배송 경로를 배송 회사 서버로 전달할 수 있고, 배송 회사 서버는 타겟 배송 기사의 배송 경로를 배송 계획 생성 장치로 전달할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 수신된 타겟 배송 기사의 배송 경로를 배송 계획과 비교하여, 타겟 배송 기사의 배송 경로가 배송 계획과 다른지 확인할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 타겟 배송 기사의 배송 경로를 소스 배송 기사의 배송 이력과 동일하게 취급할 수 있고, 이후 경로 패턴을 생성하는데 타겟 배송 기사의 배송 경로를 이용할 수 있다.
따라서, 배송 계획 생성 장치는 배송 계획을 생성하면서, 배송 계획에 대응하여 생성된 배송 이력을 계속 수집할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 수집된 배송 이력에 따라 경로 패턴을 지속적으로 업데이트할 수 있다. 다시 말하면, 배송 계획 생성 장치는 수집된 배송 이력을 학습할 수 있다. 따라서, 배송 계획 생성 장치는 배송 이력을 수집함에 따라, 보다 최적화된 배송 계획을 생성할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 배송 이력으로부터 경로 패턴을 생성하는 동작을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 5를 참고하면, 배송 계획 생성 장치가 하나 이상의 배송 회사 서버로부터 수집한 7 개의 배송 이력이 도시된다. 설명의 편의를 위하여, 도 5는 배송 이력에 포함된 배송 지점만을 배송 순서대로 나열하여 도시한다. 배송 계획 생성 장치는 배송 지점을 GPS 좌표, 행정구역 단위(읍, 면, 동, 구 등) 또는 우편 번호를 이용하여 분류할 수 있다. 도 5는 배송 계획 생성 장치가 동 단위로 배송 지점을 분류한 일례를 도시한다. 설명의 편의를 위하여, 도 5에서 설명과 관련이 없는 일부 배송 지점은 생략되었다.
일실시예에 따르면, 배송 계획 생성 장치는 배송 경로를 분석하여, 배송하고자 하는 복수의 배송 지점들을 어떤 배송 순서로 배송했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성할 수 있다. 즉, 배송 지점 A, 배송 지점 B 및 배송 지점 C가 순서대로 배송 경로에 포함되는 경우, 배송 계획 생성 장치는 배송 기사가 배송 지점 A, 배송 지점 B 및 배송 지점 C 순으로 배송을 수행하는 것을 학습할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 전체 배송 기사 중에서 배송 지점 A, 배송 지점 B 및 배송 지점 C 순으로 배송을 수행한 배송 기사의 비율을 고려하여, 경로 패턴을 생성할 수 있다.
도 5를 참고하면, 7개의 배송 이력 중에서, 5개의 배송 이력 (배송 이력 1, 2, 3, 5, 6)에 대응하는 배송 기사가 도곡동, 대치동, 삼성동 순으로 배송을 수행하였음을 알 수 있다. 따라서, 배송 계획 생성 장치는 도곡동, 대치동, 삼성동 순으로 배송 계획을 생성하도록, 경로 패턴 1(510)을 생성할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 경로 패턴 1(510)을 고려하여 배송 계획을 생성할 수 있다. 즉, 배송 계획 생성 장치는 배송 지점에 대치동, 도곡동 및 삼성동이 포함된 경우, 도곡동, 대치동, 삼성동 순으로 배송 지점을 설정하여 배송 계획을 생성할 수 있다.
배송 계획 생성 장치는 경로 패턴 1(510)에, 경로 패턴 1(510)의 신뢰도 또는 경로 패턴 1(510)의 근거와 관련된 정보를 포함시킬 수 있다. 도 5를 참고하면, 경로 패턴 1(510)은 도곡동, 대치동, 삼성동 순으로 배송된 배송 경로가 5회 출현하였음을 나타내는 정보(Support 5)를 포함할 수 있다. 배송 계획 생성 장치가 도곡동, 대치동, 삼성동 순으로 배송된 배송 경로를 포함하는 새로운 배송 이력을 수신한 경우, 경로 패턴 1(510)의 상기 정보를 Support 6로 수정할 수 있다.
경로 패턴 1(510)에 포함된 신뢰도 또는 근거와 관련된 정보는 경로 패턴 1(510)을 업데이트할 때 사용될 수 있다. 예를 들어, 이후 대치동, 삼성동, 도곡동 순으로 배송된 배송 경로가 7회 이상 출현한 경우, 경로 패턴 1(510)의 출현 횟수를 초과하므로, 배송 계획 생성 장치는 경로 패턴 1(510)의 순서를 대치동, 삼성동, 도곡동 순으로 수정하거나, 또는 경로 패턴 1(510)을 제거할 수 있다.
배송 계획 생성 장치는 복수의 경로 패턴간의 관계를 이용하여, 경로 패턴을 생성하거나 또는 업데이트할 수 있다. 도 5를 참고하면, 도곡동, 대치동, 삼성동 순으로 배송을 수행한 5개의 배송 이력 중에서, 삼성동 이후 신사동을 방문한 배송 이력이 3개임을 알 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 경로 패턴 1(510)을 고려하여, 경로 패턴 1(510)과 유사한 5개의 배송 이력 중에서, 도곡동, 대치동, 삼성동, 신사동 순서의 배송 경로가 60%의 확률로 출현하였음을 표시한 경로 패턴 2(520)를 생성할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 배송 이력을 계속 수신하여, 경로 패턴 2(520)의 경로 패턴 1(510)에 대한 출현 확률이 미리 설정된 확률을 초과하는 경우, 경로 패턴 1(510)을 업데이트하거나 또는 제거할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배송 계획 생성 장치는 배송 경로를 분석하여, 배송 기사의 현재 위치 이후에 배송하고자 하는 복수의 배송 지점들을 어떤 순서로 배송했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성할 수 있다. 즉, 배송 기사가 현재 배송 지점 A에 위치하고 그 다음 배송 경로에 배송 지점 B, 배송 지점 C 및 배송 지점 D가 포함된 경우, 배송 계획 생성 장치는 배송 기사가 배송 지점 B, 배송 지점 C 및 배송 지점 D 순으로 방문하는 것을 학습할 수 있다.
도 5를 참고하면, 배송 이력 1, 2, 3, 5, 6에 대응하는 배송 기사는 현재 도곡동에 위치하고, 그 다음 배송 지점에 대치동 및 삼성동이 포함된 경우, 대치동, 삼성동 순으로 배송을 수행하였음을 알 수 있다. 따라서, 배송 계획 생성 장치는 배송 기사가 현재 도곡동에 위치하고, 그 다음 배송 지점에 대치동 및 삼성동이 포함된 경우, 대치동, 삼성동 순으로 배송을 수행하도록 경로 패턴 1(510)을 생성할 수 있다.
배송 계획 생성 장치는 배송 지점 A 및 배송 지점 B를 순서대로 포함하는 복수의 배송 경로에 대하여, 배송 지점 A 및 배송 지점 B 사이에 미리 설정된 수 이하의 상이한 배송 지점이 포함되더라도, 복수의 배송 경로에서 배송 지점 A 및 배송 지점 B 순서대로 배송이 수행되었음을 탐지할 수 있다. 도 5를 참고하면, 배송 이력 1은 도곡동 및 대치동 사이에 2개의 임의의 배송 지점을 포함하고, 배송 이력 6은 도곡동 및 대치동 사이에 3개의 임의의 배송 지점을 포함한다. 배송 계획 생성 장치는 배송 이력 1 및 배송 이력 6 각각의 도곡동 및 대치동 사이의 배송 지점이 서로 상이하더라도, 배송 이력 1 및 배송 이력 6에서 도곡동, 대치동 순으로 배송이 수행되었음을 탐지할 수 있다.
상술한 바와 같이, 배송 계획 생성 장치는 미리 설정된 수 이상의 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점들 및 배송 지점들을 방문한 순서를 이용하여 경로 패턴을 생성할 수 있다. 더 나아가서, 배송 계획 생성 장치는 배송 지점들을 방문한 순서의 유사도를 고려하여 경로 패턴을 생성할 수 있다.
도 6은 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 배송 지점들을 방문한 순서의 유사도를 측정하는 동작을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 배송 계획 생성 장치가 배송 경로 1(610)을 기준으로 하여, 배송 경로 1(610)과 나머지 배송 경로 2(620), 배송 경로 3(630) 및 배송 경로 4(640)간의 배송 지점들을 방문한 순서의 유사도를 측정하는 것으로 가정한다.
도 6을 참고하면, 배송 경로 1(610), 배송 경로 2(620), 배송 경로 3(630) 및 배송 경로 4(640)는 공통된 배송 지점 A 내지 배송 지점 D를 포함할 수 있다. 배송 경로 1(610), 배송 경로 2(620), 배송 경로 3(630) 및 배송 경로 4(640)는 배송 이력의 전부 또는 일부일 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 복수의 배송 이력 중에서, 배송 지점 A 내지 배송 지점 D를 포함하는 배송 경로 1(610), 배송 경로 2(620), 배송 경로 3(630) 및 배송 경로 4(640)를 추출한 다음, 배송 지점 A 내지 배송 지점 D를 방문한 순서의 유사도를 측정할 수 있다. 측정된 유사도는 경로 패턴을 생성하는데 사용될 수 있다.
보다 구체적으로, 배송 계획 생성 장치는 배송 경로에 포함된 배송 지점들 간의 이동을 1:1 매칭함으로써, 배송 경로들의 유사도를 측정할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 수학식 5의 경로 유사도를 계산함으로써, 배송 경로들의 유사도를 측정할 수 있다.
Figure PCTKR2017008542-appb-I000005
도 6을 참고하면, 배송 경로 1(610) 및 배송 경로 2(620)는 공통된 배송 지점이 배송 지점 A 내지 배송 지점 D로 4개이고, 배송 경로 1(610) 및 배송 경로 2(620) 모두 배송 지점 A 및 배송 지점 D를 각각 첫번째 및 네번째 순서로 포함하므로, 배송 경로 1(610) 및 배송 경로 2(620) 간의 경로 유사도는,
Figure PCTKR2017008542-appb-I000006
로 결정될 수 있다. 유사하게, 배송 경로 1(610) 및 배송 경로 3(630) 간의 경로 유사도는
Figure PCTKR2017008542-appb-I000007
로 결정될 수 있다. 배송 경로 1(610) 및 배송 경로 4(640) 간의 경로 유사도는
Figure PCTKR2017008542-appb-I000008
으로 결정될 수 있다.
배송 계획 생성 장치는 배송 경로를 학습하거나 또는 배송 계획을 생성하는 것에 경로 유사도를 이용할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 배송 계획 생성 장치는 경로 유사도가 가장 높은 배송 경로를 이용하여 경로 패턴을 생성할 수 있다. 또한, 배송 계획 생성 장치는 경로 유사도를 이용하여 배송 계획이 경로 패턴과 얼마나 유사한지를 측정할 수 있다. 더 나아가서, 배송 계획 생성 장치는 경로 유사도가 증가하도록 배송 계획을 수정할 수 있다. 따라서 배송 계획 생성 장치는 경로 패턴과 유사한 배송 계획을 생성할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배송 계획 생성 장치는 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점들의 개수를 이용하여, 배송 경로들의 유사도를 측정할 수 있다. 도 7은 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점들로부터 배송 경로들의 유사도를 측정하는 동작을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 배송 계획 생성 장치는 배송 이력에 공통적으로 포함된 배송 지점들로 구성된 집합을 생성하고, 집합으로부터 도출된 배송 이력들 간의 유사도에 기초하여 경로 패턴을 생성할 수 있다.
보다 구체적으로, 배송 계획 생성 장치는 배송 이력에 대응하는 집합을 생성할 수 있다. 도 7을 참고하면, 배송 계획 생성 장치는 배송 이력 1(710)에 포함된 배송 지점들을 원소로 하는 집합 S1 = {A, B, C, D, E, F, Z}를 생성하고, 배송 이력 2(720)에 포함된 배송 지점들을 원소로 하는 집합 S2 = {A, X, Y, D, C, E, U, Z}를 생성할 수 있다.
배송 계획 생성 장치는 집합 S1 및 S2의 합집합 및 교집합을 이용하여 배송 이력들 간의 유사도를 계산할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 Jaccard 유사도를 이용하여, 수학식 6에 따라 집합 S1 및 S2의 유사도를 계산할 수 있다.
Figure PCTKR2017008542-appb-I000009
수학식 6을 참고하면, 집합 S1 및 S2의 합집합은 {A, B, C, D, E, F, U, X, Y, Z}이고, 집합 S1 및 S2의 합집합 및 교집합은 {A, C, D, Z}이므로, 배송 계획 생성 장치는 집합 S1 및 S2의 유사도를
Figure PCTKR2017008542-appb-I000010
로 결정할 수 있다.
배송 계획 생성 장치는 배송 지점의 중요도를 고려하여, 배송 이력들 간의 유사도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 배송 계획 생성 장치는 배송 이력들이 더 많은 인구 밀접 지역 또는 거점이 되는 배송 지점을 공통적으로 포함할수록 유사도를 더 높게 계산할 수 있다. 보다 구체적으로, 배송 계획 생성 장치는 배송 지점 k의 중요도인 Wk을 고려하여, 수학식 7에 따라 집합 S1 및 S2의 유사도를 계산할 수 있다.
Figure PCTKR2017008542-appb-I000011
예를 들어, 배송 지점 A, X 및 Y의 중요도가 각각 WA = 2.0, WX = 5.0, WY = 6.0이고, 나머지 배송 지점들의 가중치는 1.0인 경우, 배송 계획 생성 장치는 집합 S1 및 S2의 유사도를
Figure PCTKR2017008542-appb-I000012
로 결정할 수 있다. 즉, 유사도는 중요도가 높은 배송 지점 A, X 및 Y를 공통적으로 포함하고 있는지에 따라 결정될 수 있다.
배송 계획 생성 장치는 수학식 6 또는 수학식 7에 따라 배송 경로간의 유사도를 측정하고, 이를 경로 패턴을 생성하거나 또는 배송 계획을 평가하는데 이용할 수 있다. 즉, 배송 계획 생성 장치는 배송 이력에 공통적으로 포함된 배송 지점들로부터, 수학식 6 또는 수학식 7에 따라 배송 이력들의 유사도를 측정할 수 있고, 이를 이용하여 미리 설정된 유사도 이상의 배송 경로를 이용하여 경로 패턴을 생성할 수 있다.
또한, 배송 계획 생성 장치는 수학식 6 또는 수학식 7에 따라 배송 계획이 경로 패턴과 어느 정도로 부합하는지를 측정할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 배송 계획 및 경로 패턴 간의 유사도가 증가하도록 배송 계획을 수정할 수 있다. 예를 들어, 수학식 7을 고려하여, 배송 계획 생성 장치는 중요도가 높은 배송 지점을 배송 계획에 추가할 수 있다. 이로써, 배송 계획은 경로 패턴과 유사하게 결정될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치가 배송 계획(810) 및 실제 배송 경로(820)를 비교하여, 실제 배송 경로(820)를 학습하는 동작을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 배송 기사는 수신한 배송 계획(810)과 다르게 배송 지점을 방문할 수 있으며, 배송 기사의 실제 배송 경로(820)와 배송 계획(810)이 달라질 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 도 2 내지 도 4에서 서술한 동작을 수행하여 실제 배송 경로(820)를 수신할 수 있다.
도 8을 참고하면, 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치는 우편 번호를 이용하여 배송 경로를 분석할 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 경로 패턴 P1(830)을 이용하여 배송 계획(810)을 생성할 수 있다. 경로 패턴 P1(830)은 배송 지점들의 우편 번호가 18151, 18147 및 18143인 경우, 미리 설정된 수 이상의 배송 기사가 18151, 18147 및 18143 순서로 배송을 수행하였음을 나타낼 수 있다. 도 8을 참고하면, 배송 계획(810)에 포함된 배송 지점들은 18150, 18151, 17709, 18147, 18143 및 18145 순서대로 설정되어, 18151, 18147 및 18143 순서의 경로 패턴 P1(830)을 만족함을 알 수 있다.
도 8을 참고하면, 배송 기사는 배송 계획(810)과 다르게 배송을 수행하였음을 알 수 있다. 특히, 경로 패턴 P1(830)에 대하여, 배송 기사는 우편 번호가 18151, 18147 및 18143인 배송 지점들에 대하여, 18143, 18147 및 18151 순서대로 배송을 수행하였음을 알 수 있다. 배송 계획 생성 장치는 배송 계획(810) 및 실제 배송 경로(820)를 비교하여, 18143, 18147 및 18151 순서대로 배송을 수행하였음을 나타내는 경로 패턴 P2(840) 및 경로 패턴 P1(830) 간의 관계를 결정할 수 있다. 도 8을 참고하면, 배송 계획 생성 장치는 경로 패턴 P1(830)이 11명의 배송 이력에 공통적으로 포함된 것으로(Support 11), 경로 패턴 P1(830)에 따라 생성된 배송 계획(810)을 제공받은 4명의 배송 기사가 전부 경로 패턴 P2(840)에 따라 배송 하였음을 표시(Confidence 1.0)할 수 있다.
배송 계획 생성 장치는 경로 패턴 P1(830)을 경로 패턴 P2(840)로 수정하는 배송 기사의 수가 미리 설정된 수를 초과하면, 경로 패턴 P1(830)을 업데이트하거나 또는 제거할 수 있다. 이로써, 배송 계획 생성 장치는 실제 배송 경로(820)를 학습할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 배송 계획 생성 장치(910)의 구조를 개념적으로 도시한 도면이다. 도 9를 참고하면, 배송 계획 생성 장치(910)는 배송 회사 서버(960)와 통신하는 통신부(920) 및 프로세서(920)를 포함할 수 있다.
프로세서(920)는, 배송 회사 서버(960)로부터, 통신부(920)를 통하여, 소스 배송 기사들이 복수의 배송 물품 들을 배송하기 위해 순차적으로 방문한 배송 지점들로 구성된 배송 경로를 수신할 수 있다. 배송 계획 생성 장치(910)는 프로세서(920)를 이용하여, 수신된 배송 경로로부터, 미리 설정된 수 이상의 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점과 관련된 경로 패턴을 추출할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배송 계획 생성 장치(910)는, 수신된 배송 경로를 저장하는 배송 이력 데이터베이스(940)를 포함할 수 있다. 배송 계획 생성 장치(910)는 추출된 경로 패턴을 배송 이력 데이터베이스(940)에 저장할 수 있다. 배송 회사 서버(960)가 배송 계획을 생성할 것을 요청한 경우, 배송 계획 생성 장치(910)는 배송 이력 데이터베이스(940)에 저장된 정보를 사용할 수 있다.
배송 계획 생성 장치(910)는 통신부(920)를 통하여, 배송 회사 서버(960)로부터 배송 계획을 생성하는데 고려해야 하는 배송 요건을 수신할 수 있다. 배송 요건은 (i) 배송 물품과 관련된 배송 작업, (ii) 배송 작업을 수행하는 상기 타겟 배송 기사, (iii) 배송 물품에 대응하는 배송 지점과 관련된 배송 경로 중 적어도 하나를 고려하여 생성될 수 있다. 배송 계획 생성 장치(910)는 배송 회사 서버(960)로부터 수신된 배송 요건에 ID를 부여할 수 있다.
배송 계획 생성 장치(910)는 프로세서(920)를 이용하여, 배송 경로, 배송 요건 또는 배송할 때의 배송 환경을 고려하여, 타겟 배송 기사가 할당된 배송 물품들 각각에 대응하는 배송 지점들을 어떤 순서로 방문할지를 나타내는 배송 계획을 생성할 수 있다. 배송 계획 생성 장치(910)는 배송 계획을 생성할 때 사용할 수 있는 GIS 데이터베이스(950)를 포함할 수 있다.
배송 계획 생성 장치(910)가 배송 계획이 배송 요건에 부합하는지를 평가하는 패널티 함수를 이용하여 배송 계획을 생성하는 것은 앞서 설명한 바와 같다. 배송 계획 생성 장치(910)는 수학식 5 내지 수학식 7을 이용하여 경로 패턴과 배송 계획이 부합하는지를 고려하여, 배송 계획을 생성할 수 있다. 배송 회사 서버(960)는 배송 요건에 부여된 ID를 이용하여, 배송 계획 생성 장치(910)가 배송 요건을 생성하는 동작을 추적할 수 있다. 더 나아가서, 배송 회사 서버(960)는 배송 계획 생성 장치(910)에게, 배송 요건을 생성하는 것을 중단할 것을 요청할 수 있다.
도 9를 참고하면, 통신부(930)는, 상기 배송 회사 서버(960)를 통하여, 생성된 배송 계획을 타겟 배송 기사로 전달할 수 있다. 다시 말하면, 배송 계획 생성 장치(910)는 통신부(930)를 통하여, 생성된 배송 계획을 배송 회사 서버(960)로 전달하고, 배송 회사 서버(960)는 배송 계획을 타겟 배송 기사의 단말(970)로 전달할 수 있다. 단말(970)은 타겟 배송 기사가 배송 계획과 다르게 배송 지점을 방문한 경우, 실제 배송 경로를 배송 회사 서버(960)를 통하여 배송 계획 생성 장치(910)로 전달할 수 있다.
배송 계획 생성 장치(910)는 프로세서(920)를 통하여, 실제 배송 경로를 학습할 수 있다. 수신된 타겟 배송 기사의 실제 배송 경로는 배송 이력 데이터베이스(940)에 저장될 수 있다. 배송 계획 생성 장치(910)는 수학식 5 내지 수학식 7을 이용하여 실제 배송 경로가 경로 패턴에 얼마나 부합하는지 평가할 수 있으며, 이를 이용하여 경로 패턴을 업데이트할 수 있다. 이로써, 배송 계획 생성 장치(910)는 계속적으로 배송 경로를 학습할 수 있으며, 배송 경로를 학습함에 따라 보다 최적화된 배송 계획을 생성할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 소스 배송 기사들이 복수의 배송 물품들을 배송하기 위해 순차적으로 방문한 배송 지점들로 구성된 배송 경로를 수신하는 단계;
    미리 설정된 수 이상의 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점과 관련된 경로 패턴을 생성하는 단계; 및
    상기 경로 패턴을 이용하여, 타겟 배송 기사가 할당된 배송 물품들 각각에 대응하는 배송 지점들을 어떤 순서로 방문할지를 나타내는 배송 계획을 생성하는 단계
    를 포함하는 배송 계획 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 경로 패턴을 생성하는 단계는,
    상기 배송 경로를 분석하여, 배송 지역에 포함된 배송 지점들 중에서 어떤 배송 지점을 가장 먼저 방문했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 경로 패턴을 생성하는 단계는,
    상기 배송 경로를 분석하여, 배송하고자 하는 복수의 배송 지점들을 어떤 배송 순서로 배송했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 경로 패턴을 생성하는 단계는,
    상기 배송 경로를 분석하여, 배송 기사의 현재 위치 이후에 배송하고자 하는 복수의 배송 지점들을 어떤 순서로 배송했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 경로 패턴을 생성하는 단계는,
    상기 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점들로 구성된 집합을 생성하고, 상기 집합으로부터 도출된 배송 경로들 간의 유사도에 기초하여 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 배송 계획을 생성하는 단계는,
    상기 경로 패턴과 배송 회사 서버로부터 수신한 (i) 배송 물품과 관련된 배송 작업, (ii) 배송 작업을 수행하는 상기 타겟 배송 기사, (iii) 배송 물품에 대응하는 배송 지점과 관련된 배송 경로 중 적어도 하나를 고려한 배송 요건, 또는 배송할 때의 배송 환경을 고려하여 배송 계획을 생성하는 배송 계획 생성 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 배송 계획을 생성하는 단계는,
    상기 배송 계획에 따라 결정된 배송 지점들의 배송 순서를 고려하여 상기 배송 기사가 배송 물품을 배송 차량에 배치하는 상차 순서를 함께 생성하는 배송 계획 생성 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 배송 계획을 생성하는 단계는,
    상기 배송 계획이 배송 요건을 만족하는지 여부, 및 상기 배송 계획이 경로 패턴과 유사한지 여부에 따라 상기 배송 계획을 평가함으로써, 상기 배송 계획을 변경하는 배송 계획 생성 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 배송 기사에게 상기 생성된 배송 계획을 전달하는 단계; 및
    상기 배송 계획을 수신한 상기 타겟 배송 기사의 배송 경로가 상기 배송 계획과 다른 경우, 상기 타겟 배송 기사의 배송 경로를 고려하여 상기 경로 패턴을 업데이트 하는 단계
    를 더 포함하는 배송 계획 생성 방법.
  10. 배송 회사 서버와 통신하는 통신부; 및
    프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 배송 회사 서버로부터, 상기 통신부를 통하여, 소스 배송 기사들이 복수의 배송 물품 들을 배송하기 위해 순차적으로 방문한 배송 지점들로 구성된 배송 경로를 수신하고,
    상기 수신된 배송 경로 및 상기 배송 회사 서버로부터 수신한 (i) 배송 물품과 관련된 배송 작업, (ii) 배송 작업을 수행하는 타겟 배송 기사, (iii) 배송 물품에 대응하는 배송 지점과 관련된 배송 경로 중 적어도 하나를 고려한 배송 요건, 또는 배송할 때의 배송 환경을 고려하여, 상기 타겟 배송 기사가 할당된 배송 물품들 각각에 대응하는 배송 지점들을 어떤 순서로 방문할지를 나타내는 배송 계획을 생성하는 배송 계획 생성 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 통신부는,
    상기 배송 회사 서버를 통하여, 상기 생성된 배송 계획을 상기 타겟 배송 기사로 전달하는 배송 계획 생성 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 배송 계획 생성 장치는,
    상기 수신된 배송 경로를 저장하는 배송 이력 데이터베이스
    를 더 포함하는 배송 계획 생성 장치.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    미리 설정된 수 이상의 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점과 관련된 경로 패턴을 생성하고, 상기 경로 패턴을 이용하여, 상기 타겟 배송 기사가 할당된 배송 물품들 각각에 대응하는 배송 지점들을 어떤 순서로 방문할지를 나타내는 배송 계획을 생성하는 배송 계획 생성 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 배송 계획이 배송 요건을 만족하는지 여부, 및 상기 배송 계획이 상기 경로 패턴과 유사한지 여부에 따라 상기 배송 계획을 평가함으로써, 상기 배송 계획을 변경하는 배송 계획 생성 장치.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 통신부를 통하여 수신된 상기 타겟 배송 기사의 배송 경로가 상기 배송 계획과 다른 경우, 상기 타겟 배송 기사의 배송 경로를 고려하여 상기 경로 패턴을 업데이트하는 배송 계획 생성 장치.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 배송 경로를 분석하여, 배송 지역에 포함된 배송 지점들 중에서 어떤 배송 지점을 가장 먼저 방문했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 장치.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 배송 경로를 분석하여, 배송하고자 하는 복수의 배송 지점들을 어떤 배송 순서로 배송했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 장치.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 배송 경로를 분석하여, 배송 기사의 현재 위치 이후에 배송하고자 하는 복수의 배송 지점들을 어떤 순서로 배송했는지를 나타내는 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 장치.
  19. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 배송 경로에 공통적으로 포함된 배송 지점들로 구성된 집합을 생성하고, 상기 집합으로부터 도출된 배송 경로들 간의 유사도에 기초하여 경로 패턴을 생성하는 배송 계획 생성 장치.
  20. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 배송 계획에 따라 결정된 배송 지점들의 배송 순서를 고려하여 상기 배송 기사가 배송 물품을 배송 차량에 배치하는 상차 순서를 함께 생성하는 배송 계획 생성 장치.
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