特開 2025-11046 変更データキャプチャを有するＥＲＰに依存しないリアルタイムデータメッシュを含むサプライチェーン管理のためのシステムおよび方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2025011046

(43)【公開日】2025-01-23

(54)【発明の名称】変更データキャプチャを有するＥＲＰに依存しないリアルタイムデータメッシュを含むサプライチェーン管理のためのシステムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/08 20240101AFI20250116BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/08

【審査請求】有

【請求項の数】20

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2024108629

(22)【出願日】2024-07-05

(31)【優先権主張番号】18/349,836

(32)【優先日】2023-07-10

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＪＡＶＡ

２．ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ

３．ＴＥＮＳＯＲＦＬＯＷ

(71)【出願人】

【識別番号】518279875

【氏名又は名称】イングラム マイクロ インコーポレーテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100138760

【弁理士】

【氏名又は名称】森 智香子

(72)【発明者】

【氏名】サンジブ サホー

(72)【発明者】

【氏名】ムクンド ゴパラン

【テーマコード（参考）】

5L010

【Ｆターム（参考）】

5L010AA16

(57)【要約】      （修正有）

【課題】流通エコシステム内部のインタラクションポイントを動的に集約するためのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】動作環境２００において、システム１１０を、流通プロセスを管理及び促進するための中央ハブとして働く流通プラットフォームとして含む。システム１１０は、顧客システム２２０、ベンダシステム２４０、再販業者システム２６０及びエコシステム内部の他のエンティティ間の橋渡しとしての機能並びに動作を行うことができ、通信、データ交換及び取引プロセスを統合して、関係者に統一型の合理化された経験を提供する。さらに、動作環境２００は、スムーズなデータフロー及び接続性を確保するための一以上の統合ポイント２１０を含む。統合ポイントは、システムが顧客システム、ベンダシステム及び再販業者システムと接続し、効率的なデータ交換、同期、統合接続等を可能にする。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＥＲＰに依存しないリアルタイムデータメッシュにおける変更データキャプチャのためのコンピュータ化された方法であって、
リアルタイムの変更のために、ＥＲＰを含むトランザクションシステムを監視することと、
変更データキャプチャ機構を使用して、前記変更されたデータをキャプチャおよび処理することと、
前記キャプチャされたデータを、解析および統合プロセスと互換性のある標準化された形式に変換および調和させ、前記データメッシュ全体にわたるデータの一貫性および互換性を保証することと、
前記変換および調和させたデータを、一以上の目的別データストア（ＰＤＳ）を備えるグローバルデータレイクを含む前記リアルタイムデータメッシュのデータレイヤーに統合し、前記データメッシュ内部の最新データに基づいてリアルタイムの解析および意思決定を可能にすることと、を備える方法。

【請求項2】

前記キャプチャされたデータの前記変換および調和が、データの品質および一貫性を保証するためのデータクレンジング、正規化、および濃縮手法を伴う、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記データレイヤーが、スケーラブルでフォールトトレラントなストレージインフラストラクチャとして構成された前記グローバルデータレイクを含み、前記リアルタイムデータメッシュ内部に前記キャプチャおよび変換されたデータのための中央リポジトリを提供する、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

一以上のトリガベースの、機械学習および／またはポーリングベースのＣＤＣアルゴリズムを使用して、変更データキャプチャを実施することをさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記データレイヤーが、特定のタイプのデータの効率的な検索および保管のために最適化された前記目的別データストア（ＰＤＳ）を備える、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記変換および調和させたデータを、クラウドベースのストレージインフラストラクチャに保管することをさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

請求項１に記載の方法であって、前記変更データキャプチャプロセスを向上させ、前記リアルタイムデータメッシュ内部での自動化された解析および意思決定を容易にするための人工知能および／または機械学習モデルを適用することをさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

ＥＲＰに依存しないリアルタイムデータメッシュにおける変更データキャプチャのためのシステムであって、
リアルタイムの変更のために、ＥＲＰを含むトランザクションシステム、前記コンピュータ化されたシステムを監視するための一以上のコンピュータであって、前記一以上のコンピュータが、
一以上のヘッドレスエンジンと、
前記一以上のヘッドレスエンジンに動作可能に接続されたリアルタイムデータメッシュのデータレイヤーであって、前記データレイヤーが、一以上の目的別データストア（ＰＤＳ）を備えて前記データメッシュ内部のリアルタイムデータに基づいてリアルタイムの解析を可能にするグローバルデータレイクを備え、前記一以上のコンピュータが、変更データキャプチャ機構を使用して、前記変更されたデータをキャプチャおよび処理するように構成され、前記グローバルデータレイクが、前記キャプチャされたデータを、解析および統合プロセスと互換性のある標準化された形式に変換および調和させ、前記データメッシュ全体にわたるデータの一貫性および互換性を保証するように構成される、データレイヤーとを備える、システム。

【請求項9】

前記リアルタイムデータメッシュ内部のデータの整合性、セキュリティ、およびコンプライアンスを保証するためのデータガバナンスモジュールをさらに備える、請求項８に記載のシステム。

【請求項10】

前記ヘッドレスエンジンが、ＡＰＩ接続を通して前記データレイヤーと接続され、前記コンポーンネント間での統合および通信を可能にする、請求項８に記載のシステム。

【請求項11】

前記記録システムが、データ交換および同期のための、ＥＲＰを含む外部企業システムと統合される、請求項８に記載のシステム。

【請求項12】

前記データガバナンスモジュールが、カタログ管理、Ｐｉｍｃｏｒｅベースの製品データ管理、注文ステータスおよび追跡（ＯＳＴ）管理、特別価格管理、および見積管理のための機能を含む、請求項８に記載のシステム。

【請求項13】

前記データレイヤーが、前記サプライチェーンドメインに関連する特定のタイプのデータの効率的な検索および保管のために最適化された前記目的別データストア（ＰＤＳ）を備える、請求項８に記載のシステム。

【請求項14】

前記変換および調和させたデータを、クラウドベースのストレージインフラストラクチャに保管することをさらに備える、請求項８に記載のシステム。

【請求項15】

前記変更データキャプチャプロセスを向上させ、前記リアルタイムデータメッシュ内部での自動化された解析および意思決定を可能にするために使用される人工知能および／または機械学習モデルをさらに備える、請求項８に記載のシステム。

【請求項16】

プロセッサによって実行されると、
リアルタイムの変更のために、ＥＲＰを含むトランザクションシステムを監視するステップと、
変更データキャプチャ機構を使用して、前記変更されたデータをキャプチャおよび処理するステップと、
前記キャプチャされたデータを、解析および統合に好適な標準化された形式に変換および調和させるステップと、
前記変換および調和させたデータを、リアルタイム解析および意思決定のためのリアルタイムデータメッシュのデータレイヤーに統合するステップと、を行う命令を備える、コンピュータ可読媒体。

【請求項17】

一以上のトリガベースの、機械学習および／またはポーリングベースのＣＤＣアルゴリズムを使用して、変更データキャプチャを実施するための命令をさらに備える、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項18】

前記データレイヤーが、特定のタイプのデータの効率的な検索および保管のために最適化された目的別データストア（ＰＤＳ）を備える、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項19】

前記命令が、前記変換および調和させたデータを、クラウドベースのストレージインフラストラクチャに保管することをさらに備える、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項20】

前記命令が、前記変更データキャプチャプロセスを向上させ、前記リアルタイムデータメッシュ内部での自動化された解析および意思決定を容易にするための人工知能および／または機械学習モデルを適用することをさらに備える、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本願は、２０２３年６月２６日出願の出願番号第１８／３４１，７１４号、発明の名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ Ｓｉｎｇｌｅ Ｐａｎｅ ｏｆ Ｇｌａｓｓ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ」の一部継続出願（ＣＩＰ）であり、その開示は、参照によりその全体が本明細書に組み入れられる。

【0002】

本発明は、流通、サプライチェーン管理、および関連する機能を包含するリアルタイムデータメッシュ方法およびシステムの態様に関する。

【0003】

これまでのグローバル流通業界は、流通管理、サプライチェーン管理、在庫制御、ＳＫＵ管理、コンプライアンス、および進化する消費者の期待を包含する、数多くの課題に直面している。これまで、流通およびサプライチェーン管理は、多くの流通業者にとって中核的な能力ではなく、非効率性をはらんできた。在庫制御は長い間にわたる大きな懸念事項であり、市場の変動により柔軟な流通およびサプライチェーンモデルが求められている。ＳＫＵ管理およびローカリゼーションは、さまざまなＯＥＭからのデータの不一致や、異なる管轄要件に起因して、複雑さの層が付加されている。また、国際規制への準拠には、さらなる警戒および書類作業が求められる。最終的に、これまでの顧客との対話方法は、エコシステムコマースに向かう移行により急速に時代遅れになり始めている。

【0004】

ＥＲＰ（企業資源計画）システムは、組織内のさまざまな中核ビジネスプロセスおよび機能を統合および管理するソフトウェアシステムである。異なる部門および機能、たとえば財務、人材、調達、在庫管理、生産、販売、および流通等がリアルタイムで情報を共有およびアクセスすることを可能にする中央集中データベースおよびプラットフォームとして機能する。複雑な流通および流通エコシステムでは、商品、サービス、および情報の流れを管理および最適化することは、ビジネスが競争力を維持し、顧客の要求を満たすために不可欠である。しかし、これまでのシステムは、多くの場合、効率、可視性、および意思決定能力を妨げる数々の課題に直面する。これらの課題は、データの断片化、制限された統合、データの不整合、非効率的なデータ処理、およびデータセキュリティの懸念を含む。

【0005】

データの断片化は、流通およびサプライチェーンシステムでは一般的な問題であり、データがさまざまなシステムおよび部門において、多くの場合、ＥＲＰ等のレガシーシステムに保管され、情報サイロにつながる。結果として、関係者は、重要な流通およびサプライチェーン指標に関するリアルタイムかつホリスティックな見通しにアクセスすることに苦労し、情報に基づいた意思決定を行い、変化する市場動向に迅速に対応するための能力の妨げとなっている。加えて、情報が異なる形式で保管されると、データの不整合が起こり、データの整合性を維持して正確な解析を保証することを困難にする。

【0006】

さらに、異種システム間の統合能力の欠如は、流通およびサプライチェーン全体にわたるデータの流れを遅らせる。ＥＲＰ、レガシーシステム、および外部プロバイダを含む、複数のソースからのデータを統合することは、複雑で時間のかかるプロセスとなる。この制限は、流通およびサプライチェーンの包括的なビューを得るための能力を限定し、運用の最適化を阻害する。さらに、非効率的なデータ処理および解析は、流通およびサプライチェーン管理における別の大きな課題を招く。これまでのシステムは、多くの場合、流通およびサプライチェーンデータの量、種類、および速度に対処するために苦労する。この膨大な量のデータから意味のある見通しおよび実用的な情報を抽出することは、大変なタスクとなる。データを効率的に処理および解析することができないことは、動向の特定、予測、最適化、および意思決定を阻害する。

【0007】

加えて、データセキュリティおよびガバナンスの懸念は、流通およびサプライチェーン管理における重要な要因である。流通およびサプライチェーンデータは、多くの場合、顧客データ、価格の詳細、契約上の合意を含む機密情報を含有する。このデータのセキュリティ、プライバシー、およびコンプライアンスを保証することは、認証されていないアクセスおよび侵害から保護するために最も重要である。業界規制への準拠およびデータ整合性の維持は、データ管理における状況をさらに複雑にする。

【発明の概要】

【0008】

グローバルな流通業界は重大な局面にあり、複数の領域におよぶ一連の課題に取り組んでいる。これらの障害は、歴史的なものと新たに発生したものとの両方があり、セクタを成長および効率化に向かわせるための革新的かつ効果的なソリューションの考案が必要とされる。これら非常に多くの困難の中でも、最も重要なものは、流通管理、サプライチェーン管理、在庫およびコンプライアンスの問題、ＳＫＵ（在庫保管単位）管理、消費者直結モデルへの移行、そして急速に進化する消費者の期待および挙動の分野に存在する。

【0009】

第一の鍵となる課題は、あらゆる販売者の業務の中心部分となる流通プロセスの管理に関する。それでいて逆説的には、これは通常、販売者の中核的な権限の範囲外である。このギャップがシステムに非効率性を作り出し、混乱を管理することにおける困難性を悪化させ、これはひいては、製品およびサービスを効率的かつ時間どおりに配達するための販売者の能力に直接的な関係がある。これらの課題に加えて、市場動向はさらに消費者直結モデルへと傾いている。これまでの流通方法論は、非常に多くの仲介業者を伴うものであったが、徐々に置き換えられている。この進化する市場の力は、既存のビジネスモデルおよび戦略を大幅に再評価し、再度順応させて、この新しい市場の現実と整合させることを必要とする。

【0010】

流通分野における典型的な問題は在庫管理である。市場の需要および傾向の変わりやすい性質を考慮すると、企業は在庫位置を保持する必要なく、柔軟な流通およびサプライチェーンを維持することを確実にしなければならない。これにより、顧客に対する商品の請負および配送のタスクが、実質的により複雑かつ困難になる。さらに、国際的な国境を越えて商品およびサービスを輸送するために、無数のコンプライアンス規制を通過するという純然たる必要性が、流通プロセスをさらに複雑にする。これにより、流通プロセスがより込み入った困難なものになるのみならず、コンプライアンスを存続させるための警戒および書類作業のさらなる層もまた課される。

【0011】

これらの課題をさらに複雑化するように、製品のローカライゼーション、変動する流通に関する権、およびグローバルなＳＫＵ管理を取り巻く問題にもさらに対処する必要がある。各々が独自のシステムおよびプロセスを有する異なる相手先ブランド製造会社（ＯＥＭ）からのデータを照合調整するプロセスは、複雑さを増す。さらに、異なる管轄区域の法律および規制に沿ったローカライゼーションの要件に対処することは、非効率性および誤差の可能性を増す。

【0012】

最終的に、進化する市況において流通モデルの持続可能性を確保するためには、プロセスをより効率的かつ合理化する必要がある。このことは、流通プラットフォームの焦点をサプライチェーン管理からシフトさせて、サブスクリプション管理、顧客の可視性、および他の鍵となる流通指向の機能を包含するようにすることを伴う。消費者の挙動および期待の状況は急速に変化している。エコシステムコマースに向かうシフトは、購買テクノロジのためのユーザフレンドリで効率的かつ構成可能なプラットフォームを作成することを必要とする。顧客と対話するこれまでの方法は急速に支持を失っており、企業が進化してこれらの新しい顧客の期待に応えることが不可欠になっている。

【0013】

これらの課題にもかかわらず、流通モデルは、消費者直結モデルと比較して数々の利点がある。第一に、製造業者は物流および流通の複雑さを特化されたエンティティに任せ、コアコンピタンスに集中することが可能になる。第二に、流通ネットワークは多くの場合、広範囲に及び、製造業者にとって直接的に網羅することが実現し得ない遠く離れた顧客に対し製品を入手可能にさせることが可能になる。第三に、販売業者は、多くの場合、全体的な顧客経験を向上させる販売後のサポート、設置、およびトレーニング等の付加価値サービスを提供する。

【0014】

しかしながら、これらの利益を具現化し、流通モデルを妥当かつ効果的に維持するために、それを進化させて新たな課題に適応させることが必須である。現在の厄介なポイントに対処する必要があり、進化する市況において流通モデルの持続可能性を確保するために、プロセスをより効率的かつ合理化しなければならない。本明細書で説明されるシステムおよび方法は、これらの課題に対処することに向けられる。さらに、本明細書で説明されるシステムは、サブスクリプション管理等の機能や、これまでの流通プラットフォームでは効果的に管理されなかった他の顧客を中心としたエリアを包含するように構成されることができる。

【0015】

シングルペインオブグラス
シングルペインオブグラス（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐａｎｅ ｏｆ Ｇｌａｓｓ（ＳＰｏＧ））は、これらの多面的な課題に対処することを目的とした包括的なソリューションを提供することができる。流通プロセスを合理化する、ホリスティックでユーザフレンドリかつ効率的なプラットフォームを提供するように構成されることができる。

【0016】

いくつかの実施形態によれば、ＳＰｏＧは、サプライチェーンプロセスに対する可視性および制御を強化することによって、サプライチェーンおよび流通管理に対処するように構成されることができる。リアルタイムの追跡および解析を通して、ＳＰｏＧは在庫レベルと商品の状態の有用な見通しをもたらし、サプライチェーンおよび流通管理プロセスが効率的に対処されることを保証することができる。

【0017】

いくつかの実施形態によれば、ＳＰｏＧは、多重タッチポイントを単一のプラットフォームに統合し、直接の消費者チャネルを流通プラットフォームにエミュレートすることができる。この統合は、消費者が販売者と対話するための統一型直接チャネルを提供し、サプライチェーンの複雑さを大幅に低減させ、全体的な顧客経験を向上させる。

【0018】

ＳＰｏＧは、高度な予想性能を通した改善された在庫管理のための革新的なソリューションを提供する。これらの予測解析は、需要の傾向を強調し、企業がそれらの在庫をより効率的に管理し、在庫切れまたは過剰在庫のリスクを軽減する指針となる。

【0019】

いくつかの実施形態によれば、ＳＰｏＧはグローバルなコンプライアンスデータベースを含むことができる。このデータベースは、リアルタイムで更新され、販売者が最新の国際法規に後れを取らないようにすることを可能にする。この機能は、手作業による追跡の負担を大幅に軽減させ、スムーズかつコンプライアンスに準拠した国境を越えた取引を保証する。

【0020】

いくつかの実施形態によれば、ＳＫＵ管理および製品ローカライズを合理化するために、ＳＰｏＧは、さまざまなＯＥＭからのデータを単一のプラットフォームに統合する。このことは、データの一貫性を確保するのみならず、誤差に対する可能性も大幅に減少させる。さらに、ローカライズされたＳＫＵを効率的に管理および流通させ、それによって、特定の市場のニーズおよび要件に沿う能力を提供する。

【0021】

いくつかの実施形態によれば、ＳＰｏＧは、高度に設定可能かつユーザフレンドリなプラットフォームである。その直感的なインターフェースは、ユーザに対し容易なアクセスおよび購買技術を可能にし、それによって、新世代の技術購入者の期待に沿うことを可能にする。

【0022】

さらに、ＳＰｏＧの高度な解析能力は、戦略および意思決定を推進することができる貴重な見通しを提供する。動向をリアルタイムで追跡および解析することができ、企業がつねに先手を打って、変化する市場状況に適応することを可能にする。

【0023】

ＳＰｏＧは、柔軟性およびスケーラビリティにより、将来性のあるソリューションとなる。ビジネスニーズの変化に適応することができ、企業がインフラストラクチャを大幅に変更することなく、必要に応じて業務を拡大または縮小することを可能にする。

【0024】

ＳＰｏＧは、流通業界の課題を解決する革新的なアプローチにより、非常に貴重なツールとなる。サプライチェーンの可視性を高め、在庫管理を合理化し、コンプライアンスを確保し、ＳＫＵ管理を簡素化し、優れた顧客経験をもたらすことによって、流通部門を長い間悩ませてきた複雑な問題に対する包括的なソリューションを提供する。その実装を通して、販売者は効率の向上、誤差の低減、顧客満足度の改善を期待することができ、絶え間なく進化するグローバル市場における持続的な成長につながる。

【0025】

リアルタイムデータメッシュ（ＲＴＤＭ）
いくつかの実施形態によれば、プラットフォームは、リアルタイムデータメッシュ（ＲＴＤＭ）の実装を含むことができる。ＲＴＤＳは、これらの課題に対処するための革新的なソリューションを提供する。ＲＴＤＭは分散データアーキテクチャであり、複数のソースおよびタッチポイントにわたるリアルタイムのデータ可用性を可能にする。この特徴は、サプライチェーンおよび流通の可視性を向上させ、効率的な管理を可能にし、販売者が混乱に対し、より効果的に対処することを可能にする。

【0026】

ＲＴＤＭの予測解析能力は、効率的な在庫制御のためのソリューションを提供する。需要の動向に関する見通しを提供することにより、企業の在庫管理を支援し、過剰在庫または在庫切れのリスクを軽減させる。

【0027】

ＲＴＤＭのグローバルなコンプライアンスデータベースは、リアルタイムで更新され、販売者が国際規制に精通していることを保証する。これにより、手動による追跡の負担が大幅に軽減され、統合された国境を越えた取引が可能になる。

【0028】

ＲＴＤＭはまた、さまざまなＯＥＭからのデータを統合することによって、ＳＫＵ管理およびローカライゼーションを簡素化し、データの一貫性を保証して誤差の可能性を低減する。ローカライズされたＳＫＵを管理および配布するための能力が、特定の市場ニーズに効率的に沿う。

【0029】

ＲＴＤＭは、その直感的なインターフェースにより顧客経験を向上させ、技術への容易なアクセスおよび購入を可能にし、新世代の技術バイヤーの期待に応える。

【0030】

ＳＰｏＧおよびＲＴＤＭ統合の利点
ＳＰｏＧ プラットフォームをＲＴＤＭと統合することは、数限りない利点を提供する。第一に、流通業界における長年の課題に対するホリスティックなソリューションを提供する。ＲＴＤＭの能力によって、ＳＰｏＧは、サプライチェーンの可視性を向上させ、在庫管理を合理化し、コンプライアンスを保証し、ＳＫＵ管理を簡易化し、優れた顧客経験をもたらすことができる。

【0031】

ＲＴＤＭによって提供されるリアルタイムの追跡および解析は、ＳＰｏＧのサプライチェーンおよび在庫を効果的に管理するための能力を改善する。正確かつ最新の情報を提供し、販売者が情報を得た上で迅速な意思決定を行うことが可能になる。

【0032】

また、ＳＰｏＧをＲＴＤＭと統合することによって、データの一貫性が保証され、ＳＫＵ管理における誤差を減少させる。さまざまなＯＥＭからのデータの管理のための中央集中プラットフォームを提供することによって、製品のローカライゼーションを簡易化し、市場のニーズに沿うことを助ける。

【0033】

ＲＴＤＭのグローバルコンプライアンスデータベースは、ＳＰｏＧと統合され、コンプライアンスを遵守した国境を越えた取引を容易にする。また、手動での追跡の負担を低減し、時間およびリソースを大幅に節約する。

【0034】

いくつかの実施形態では、流通プラットフォームは、ＳＰｏＧとＲＴＤＭとを組み込み、改善された包括的な流通システムを提供する。当該プラットフォームは、流通モデルの利点を活用し、既存の課題に対処し、常に進化するグローバルな市場において持続的な成長のために位置づけることができる。

【図面の簡単な説明】

【0035】

【図1】本実施形態ではシステムと呼ばれる、流通プラットフォームの動作環境の一実施形態を図示する。

【図2】図１で紹介された要素に基づいて構築される、流通プラットフォームの動作環境の一実施形態を図示する。

【図3】サプライチェーンおよび流通管理のためのシステムの一実施形態を図示する。

【図4】複雑な流通ネットワークを管理するためのシステムを含む高度な流通プラットフォームの一実施形態を描画する。これは、システムの一実施形態であることができ、流通ネットワークの管理および運用を最適化するための技術配信プラットフォームを提供する。

【図5】一実施形態によるＲＴＤＭモジュールを図示する。

【図6】一実施形態によるＳＰｏＧ ＵＩを図示する。

【図7】一実施形態によるＲＴＤＭモジュールを図示する。

【図8】本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩを使用したベンダオンボーディングための方法のフロー図である。

【図9】本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩを使用した再販業者オンボーディングのための方法のフロー図である。

【図10】本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩを使用した顧客および最終顧客オンボーディングのための方法のフロー図である。

【図11】本開示のいくつかの実施形態による、デバイスの例示的なコンポーネントのブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0036】

本実施形態は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの任意の組み合わせに実装され得る。また、実施形態は、機械可読媒体に記憶された命令として実装されてもよく、これは一以上のプロセッサによって読み取られ、実行され得る。機械可読媒体は、機械（たとえば、コンピューティングデバイス）によって読み取り可能な形式で情報を記憶または送信するための任意の機構を含み得る。たとえば、機械可読媒体は、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、および他のものを含み得る。さらに、ファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、命令は、本明細書では特定のアクションを実行するものとして説明される場合がある。しかしながら、そのような説明は単に便宜上のものであり、そのようなアクションは、実際には、コンピューティングデバイス、プロセッサ、コントローラ、または他のデバイスがファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、命令等を実行することによって得られる結果であることが理解されるべきである。

【0037】

例示の方法に示される動作は網羅的なものではなく、図示されている動作のいずれかの前、後、またはその間に他の動作が行われることができることが理解されるべきである。本開示のいくつかの実施形態では、動作は異なる順序で、および／または変動して行われることができる。

【0038】

図１は、本実施形態ではシステム１１０と呼ばれる配信プラットフォームの動作環境１００を示す。システム１１０は、情報技術（ＩＴ）配信モデルのコンテキスト内で動作し、顧客１２０、最終顧客１３０、ベンダ１４０、再販業者１５０、および配信プロセスに伴うその他のエンティティ等のさまざまな関係者の要求に応える。この動作環境は、配信プラットフォームの成功および効率に寄与する幅広い特性およびダイナミクスを包含する。

【0039】

システム１１０の動作環境内の顧客１２０は、彼らの特定のニーズを満たすＩＴソリューションを求めている会社または個人を表す。これらの顧客は、多様な範囲に及ぶＩＴ製品、たとえばハードウェアコンポーネント、ソフトウェアアプリケーション、ネットワーク機器、またはクラウドベースのサービスを必要とし得る。システム１１０は、顧客にユーザフレンドリなインターフェースを提供し、顧客が自分の要求に基づいて最も好適なＩＴソリューションを参照、検索、選択することを可能にする。また、顧客は、システム１１０を通してリアルタイムデータおよび解析にアクセスし、情報に基づいた意思決定を行い、彼らのＩＴインフラストラクチャを最適化する権限を与えられることができる。

【0040】

最終顧客１３０は、システム１１０によって提供されるＩＴソリューションの最終的な受益者である。彼らは、ＩＴ製品およびサービスを利用して彼らの業務、生産性、または日常活動を向上させる会社または個人を含み得る。最終顧客は、幅広いＩＴソリューションにアクセスするようにシステム１１０に依拠し、市場の最新技術および革新にアクセスすることを保証している。システム１１０は、最終顧客が彼らの注文を追跡し、配送状況の更新を受け取り、カスタマーサポートサービスにアクセスすることを可能にし、それによって、彼らの全体的な経験が向上する。

【0041】

ベンダ１４０は、システム１１０の動作環境内で重要な役割を果たす。これらのベンダは、多様な範囲に及ぶＩＴ製品およびサービスを提供する製造業者、販売者、およびサプライヤを包含する。システム１１０は、ベンダが自社の製品を展示し、在庫を管理し、顧客および再販業者との取引を促進するための中央集中プラットフォームとして機能する。ベンダは、システム１１０を活用して、サプライチェーン運用を合理化し、価格設定およびプロモーションを管理し、顧客の好みおよび市場動向に関する見通しを得ることができる。システム１１０と統合することによって、ベンダはリーチを拡大し、新たな市場にアクセスし、全体的な可視性および競争力を向上させることができる。

【0042】

再販業者１５０は、流通モデル内の仲介業者であり、ベンダと顧客との間の隔たりを橋渡しする。彼らは、顧客をさまざまなベンダからの正しいＩＴソリューションと接続させることにより、ＩＴ流通エコシステムにおける重要な役割を果たす。再販業者は、小売業者、付加価値再販業者（ＶＡＲ）、システムインテグレータ、またはマネージドサービスプロバイダを含み得る。システム１１０は、再販業者がＩＴソリューションの包括的なカタログにアクセスし、彼らの販売パイプラインを管理し、顧客に付加価値サービスを提供することを可能にする。システム１１０を活用することによって、再販業者は、彼らの顧客との関係を向上させ、彼らの製品提供を最適化し、収益源を増やすことができる。

【0043】

システム１１０の動作環境内には、その有効性に貢献するさまざまなダイナミクスおよび特性が存在する。これらのダイナミクスは、リアルタイムのデータ交換、既存のエンタープライズシステムとの統合、スケーラビリティ、および柔軟性を含む。システム１１０は、関連するデータが関係者間でリアルタイムで交換されることを保証し、正確な意思決定およびタイムリーなアクションを可能にする。企業資源計画（ＥＲＰ）システム、顧客関係管理（ＣＲＭ）システム、倉庫管理システム等の既存の企業システムとの統合により、統合された通信および相互運用性が可能となり、データサイロを除去し、エンドツーエンドの可視性を可能にする。

【0044】

スケーラビリティおよび柔軟性は、システム１１０の鍵となる特徴である。顧客基盤の拡大、ベンダ数の増加、また広範なＩＴ製品およびサービスなど、ＩＴ流通モデルの需要の増大に対応することができる。システム１１０は、大規模なデータ処理、ストレージ、および解析に対処するように設計され、流通プラットフォームの進化するニーズをサポートすることができることを保証する。加えて、システム１１０は、．ＮＥＴ、Ｊａｖａ、および他の好適な技術を含む技術スタックを活用し、その動作に対しロバストな基盤を提供する。

【0045】

要約すると、ＩＴ流通モデル内部のシステム１１０の動作環境は、顧客１２０、最終顧客１３０、ベンダ１４０、再販業者１５０、および流通プロセスに伴うその他のエンティティを包含する。システム１１０は、これらの関係者間の効率的なコラボレーション、通信、および取引プロセスを促進する中央集中型プラットフォームとして機能する。リアルタイムのデータ交換、統合、スケーラビリティ、および柔軟性を活用することによって、システム１１０は、関係者がＩＴ流通エコシステム内で彼らの業務を最適化し、顧客経験を向上させ、ビジネスの成功を推進する権限を与える。

【0046】

図２は、図１で紹介した要素で構築された流通プラットフォームの動作環境２００を示す。この動作環境内では、統合ポイント２１０が、さまざまな顧客システム２２０、ベンダシステム２４０、再販業者システム２６０、および流通プロセスに伴う他のエンティティの間のデータフローおよび接続を促進する。この図は、効率的なコラボレーションおよびデータ推進型の意思決定を可能にする相互接続性および機構を展示している。

【0047】

動作環境２００は、システム１１０を、流通プロセスを管理および促進するための中央ハブとして働く流通プラットフォームとして含むことができる。システム１１０は、顧客システム２２０、ベンダシステム２４０、再販業者システム２６０、およびエコシステム内部の他のエンティティ間の橋渡しとしての機能および動作を行うように構成されることができる。通信、データ交換、および取引プロセスを統合して、関係者に統一型の合理化された経験を提供することができる。さらに、動作環境２００は、スムーズなデータフローおよび接続性を確保するための一以上の統合ポイント２１０を含むことができる。これらの統合ポイントは、以下のものを含む。

【0048】

顧客システム統合：統合ポイント２１０は、システム１１０が顧客システム２２０と接続することを可能にすることができ、効率的なデータ交換および同期を可能にする。顧客システム２２０はさまざまなエンティティ、たとえば顧客システム２２１、顧客システム２２２、顧客システム２２３を含み得る。これらのシステムは、顧客によって利用される内部システム、たとえば企業資源計画（ＥＲＰ）または顧客関係管理（ＣＲＭ）システムを表す。顧客システム２２０との統合により、顧客はリアルタイムの在庫情報、価格詳細、注文追跡、および他の関連データにアクセスする権限を与えられ、顧客の可視性および意思決定能力が向上する。

【0049】

ベンダシステム統合：統合ポイント２１０は、システム１１０およびベンダシステム２４０間の統合接続を容易にする。ベンダシステム２４０は、ベンダが採用している在庫管理システム、価格設定システム、製品カタログを表すエンティティ、たとえばベンダシステム２４１、ベンダシステム２４２、ベンダシステム２４３を含み得る。ベンダシステム２４０との統合により、ベンダは、製品の提供を効率的に更新し、価格設定およびプロモーションを管理し、リアルタイムの注文通知および履行の詳細を受け取ることができることを保証する。

【0050】

再販業者システム統合：統合ポイント２１０は、再販業者システム２６０がシステム１１０に接続するための能力を提供する。再販業者システム２６０は、再販業者によって採用された販売システム、顧客管理システム、およびサービス配信プラットフォームを表すエンティティ、たとえば再販業者システム２６１、再販業者システム２６２、および再販業者システム２６３を含み得る。再販業者システム２６０との統合により、再販業者は最新の製品情報にアクセスし、顧客アカウントを管理し、販売実績を追跡し、顧客に付加価値サービスを提供する権限を与えられる。

【0051】

他のエンティティシステム統合：統合ポイント２１０は、流通プロセスに伴う他のエンティティとの接続をさらに可能にする。これらのエンティティは、エンティティシステム２７１、エンティティシステム２７２、およびエンティティシステム２７３等のエンティティを含み得る。これらのシステムとの統合により、通信およびデータ交換が保証され、コラボレーションおよび効率的な流通プロセスが促進される。

【0052】

動作環境２００内部の統合ポイント２１０は、標準化されたプロトコル、ＡＰＩ、およびデータコネクタを通して促進される。これらの機構は、流通プラットフォームと接続されたシステムとの間の互換性、相互運用性、およびセキュアなデータ転送を保証する。システム１１０は業界標準プロトコル、たとえばＲＥＳＴｆｕｌ ＡＰＩ、ＳＯＡＰ、またはＧｒａｐｈＱＬを使用して通信チャネルを確立し、データ交換を可能にする。

【0053】

いくつかの実施形態では、システム１１０は、認証認可機構を組み込んで、セキュアなアクセスおよびデータ保護を保証することができる。ＯＡｕｔｈまたはＪＳＯＮ Ｗｅｂ Ｔｏｋｅｎ（ＪＷＴ）等の技術を採用して、ユーザを認証し、データアクセスを認可し、交換された情報の整合性および機密性を維持することができる。

【0054】

いくつかの実施形態では、統合ポイント２１０と、動作環境２００内部のデータフローとが、接続されたエコシステム内部での関係者の操作を可能にする。顧客の注文、在庫の更新、出荷の詳細、および販売解析を含む、流通プロセスのさまざまな段階で生成されたデータは、顧客システム２２０、ベンダシステム２４０、再販業者システム２６０、およびその他のエンティティ間で流れる。このデータ交換により、リアルタイムの可視性を容易にし、データ推進型の意思決定が可能になり、流通プラットフォーム全体にわたる運用効率が向上する。

【0055】

いくつかの実施形態では、システム１１０は、Ｔｙｐｅｓｃｒｉｐｔ、ＮｏｄｅＪＳ、ＲｅａｃｔＪＳ、．ＮＥＴ Ｃｏｒｅ、Ｃ＃等の高度な技術、および他の好適な技術を活用して、統合ポイント２１０をサポートし、動作環境２００内部での通信を可能にする。これらの技術は、システム１１０にロバストな基盤を提供し、スケーラビリティ、柔軟性、および効率的なデータ処理能力を保証する。さらに、統合ポイント２１０はまた、アルゴリズム、データ解析、および機械学習技術を採用して、貴重な見通しを導き出し、流通プロセスを最適化し、顧客経験を個人化することができる。統合ポイント２１０と、動作環境２００内部のデータフローとにより、関係者は接続されたエコシステム内で操作することが可能になる。顧客の注文、在庫の更新、価格の変更、または配送状況を含むさまざまなタッチポイントで生成されたデータは、異なるエンティティ、システム、コンポーネント間を流れる。統合されたデータは、処理され、調和され、システム１１０を通して該当する関係者にリアルタイムで提供される。この正確で最新の情報へのリアルタイムでのアクセスは、関係者に情報に基づいた意思決定を行い、サプライチェーン業務を最適化し、顧客経験を向上させる権限を与える。

【0056】

図２に描かれた動作環境におけるいくつかの要素は、本明細書では簡単にしか説明されない従来の周知の要素を含むことができる。たとえば、顧客システム２２０等の顧客システムの各々は、デスクトップパーソナルコンピュータ、ワークステーション、ラップトップ、ＰＤＡ、携帯電話、または任意のワイヤレスアクセスプロトコル（ＷＡＰ）対応デバイス、もしくはインターネットまたは他のネットワーク接続と直接的または間接的にインターフェース可能な任意の他のコンピューティングデバイスを含むことができる。顧客システムの各々は、通常、マイクロソフトのＥｄｇｅブラウザ、グーグルのＣｈｒｏｍｅブラウザ、Ｏｐｅｒａのブラウザ、またはモバイルデバイス用のＷＡＰ対応ブラウザ等のＨＴＴＰクライアントを実行することができ、顧客システムは、ネットワークを経由して流通プラットフォームから利用可能な情報、ページ、およびアプリケーションにアクセスし、処理し、表示することが可能である。

【0057】

さらに、顧客システムの各々は、典型的にはユーザインターフェースデバイス、たとえばキーボード、マウス、トラックボール、タッチパッド、タッチスクリーン、ペン、またはブラウザによって提供されるグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）と対話するための同様のデバイスを具備することができる。これらのユーザインターフェースデバイスは、顧客システムのユーザが、ＧＵＩをナビゲートし、ページ、フォーム、およびアプリケーションと対話し、流通プラットフォームによってホストされるデータおよびアプリケーションにアクセスすることを可能にする。

【0058】

顧客システムおよびそのコンポーネントは、Ｉｎｔｅｌ Ｐｅｎｔｉｕｍプロセッサまたは同様のプロセッサ等の中央処理装置上で実行されるウェブブラウザを含むアプリケーションを使用して、オペレータが構成可能であることができる。同様に、流通プラットフォーム（システム１１０）およびそのコンポーネントは、Ｉｎｔｅｌ Ｐｅｎｔｉｕｍプロセッサまたは同様のプロセッサ、および／または複数のプロセッサユニットを含み得るプロセッサシステム等の中央処理装置上で実行されるアプリケーションを使用して、オペレータが構成可能であることができる。

【0059】

コンピュータプログラム製品の実施形態は、本明細書で説明されるプロセスを行うようにコンピュータをプログラムするための命令を含有する機械可読記憶媒体を含む。流通プラットフォームおよび顧客システム、ベンダシステム、再販業者システム、および他のエンティティのシステムを相互通信、ウェブページ、アプリケーション、および他のデータを処理するように操作および構成するためのコンピュータコードは、ハードディスクまたは他の任意の揮発性または不揮発性記憶媒体またはデバイス、たとえばＲＯＭ、ＲＡＭ、フロッピーディスク、光ディスク、ＤＶＤ、ＣＤ、マイクロドライブ、光磁気ディスク、磁気カード、光カード、ナノシステム、または命令やデータを格納するための任意の好適な媒体にダウンロードおよび記憶することができる。

【0060】

さらに、本実施形態を実装するためのコンピュータコードは、通信媒体およびプロトコル、たとえばＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、イーサネット等を使用して、インターネットまたは任意の他の従来のネットワーク接続を経由してソフトウェアソースから送信およびダウンロードされることができる。また、コードは、エクストラネット、ＶＰＮ、ＬＡＮ、または他のネットワークを経由して送信され、プログラミング言語、たとえばＣ、Ｃ＋＋、ＨＴＭＬ、Ｊａｖａ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、ＡｃｔｉｖｅＸ、ＶＢＳｃｒｉｐｔを使用して、クライアントシステム、サーバ、またはサーバシステム上で実行されることもできる。

【0061】

本実施形態は、クライアントシステム、サーバ、またはサーバシステム上で実行されるさまざまなプログラミング言語で実装されることができ、言語の選択は、流通プラットフォームの特定の要件および環境に依存し得ることが理解されよう。

【0062】

これにより、動作環境２００は、流通プラットフォームを一以上の統合ポイント２１０およびデータフローと結合し、効率的なコラボレーションおよび合理化された流通プロセスを可能にすることができる。

【0063】

図３は、サプライチェーンおよび流通管理のためのシステム３００を示す。システム３００（図３）は、グローバルな流通業界において断片化された流通エコシステムが直面する課題に対処するために設計されたサプライチェーンおよび流通管理ソリューションである。システム３００は、サプライチェーンおよび流通業務を最適化し、コラボレーションを向上させ、ビジネス効率を推進するために調和して稼働する、相互接続されたいくつかのコンポーネントおよびモジュールを含むことができる。

【0064】

シングルペインオブグラス（ＳＰｏＧ）ＵＩ３０５は、中央集中型ユーザインターフェースの役割を果たし、関係者にサプライチェーン全体の統一型のビューを提供する。さまざまなソースからの情報を集約し、リアルタイムデータ、解析、およびユーザの特定の役割および責任に合わせた機能を提示する。カスタマイズ可能で直感的なダッシュボードスタイルのレイアウトを提供することにより、ＳＰｏＧ ＵＩは、ユーザが関連情報およびツールにアクセスすることを可能にし、データ推進型の意思決定と効率的なサプライチェーンおよび流通アクティビティ管理をするための権限をユーザに与える。

【0065】

たとえば、物流管理者は、ＳＰｏＧ ＵＩを使用して、出荷状況を監視し、配送ルートを追跡し、複数の倉庫にわたるリアルタイムの在庫レベルを見ることができる。これらは、インタラクティブな図表、たとえば各出荷の現在位置を表示する地図、または製品カテゴリごとの在庫レベルを示す棒グラフを通して、データを可視化することができる。サプライチェーンの統一型ビューを有することによって、物流管理者はボトルネックを特定し、ルートを最適化し、タイムリーな物品配送を保証することができる。

【0066】

ＳＰｏＧ ＵＩ３０５は、システム３００の他のモジュールと統合され、リアルタイムのデータ交換、同期された運用、および合理化されたワークフローを促進する。ＡＰＩ統合、データ同期機構、およびイベント推進型アーキテクチャを通して、ＳＰｏＧ ＵＩ３０５は、円滑な情報フローを保証し、流通エコシステム全体にわたる協調的な意思決定を可能にする。

【0067】

たとえば、ＳＰｏＧ ＵＩで発注書が生成されると、システムは自動的に在庫レベルを更新し、倉庫管理システムへの通知をトリガし、出荷プロセスを開始する。この統合は、効率的な注文履行を可能にし、手作業による誤差を低減し、全体的なサプライチェーンの可視性を向上させる。

【0068】

リアルタイムデータメッシュ（ＲＴＤＭ）モジュール３１０は、システム３００の別の鍵となるコンポーネントであり、流通エコシステム内部のデータフローを保証する責任を負う。複数のソースからデータを集めて調和させ、そのリアルタイムでの可用性を保証する。

【0069】

ＲＴＤＭモジュールの能力を例証するために、一例を考察したい。流通ネットワークにおいて、ＲＴＤＭモジュールは、在庫管理システム、販売点端末、または顧客関係管理システムを含むさまざまなシステムからデータを収集する。フォーマットを整合させ、測定単位を標準化し、不一致を照合調整することによって、このデータを調和させる。そして、調和されたデータはリアルタイムで利用可能となり、関係者がサプライチェーン全体にわたって正確で最新の情報にアクセスすることが可能になる。

【0070】

ＲＴＤＭモジュール３１０は、複数のトランザクションシステムにわたるデータの変更をリアルタイムで捕捉するように構成されることができる。それは、トランザクションシステムを常時監視する高度な変更データキャプチャ（ＣＤＣ）メカニズムを採用し、更新および変更を検出する。ＣＤＣコンポーネントモジュールは、レガシーのＥＲＰシステム、顧客関係管理（ＣＲＭ）システム、および他の企業規模のシステム等を含むさまざまなトランザクションシステムと協働するように特に設計され、多様な環境における事業のための互換性および柔軟性を保証する。

【0071】

リアルタイムデータへのアクセスを有することによって、関係者はタイムリーな意思決定を行い、変化する市況に迅速に対応することができる。たとえば、ＲＴＤＭモジュールが特定の製品に対する需要の急激な急増を検出した場合、生産チームにアラートをトリガし、製造スケジュールを調整して在庫切れを防ぐことが可能になるようにすることができる。

【0072】

ＲＴＤＭモジュール３１０は、サプライチェーン業務内部でのデータ管理を容易にする。複数のソースからのデータのリアルタイムでの調和を可能にし、ベンダ、再販業者、顧客、および最終顧客をレガシーＥＲＰシステムによる制約から解放する。この向上させた柔軟性は、効率性、顧客サービス、革新の向上をサポートする。

【0073】

システム３００の別のコンポーネントは、高度分析および機械学習（ＡＡＭＬ）モジュール３１５である。Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、またはｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ等の強力な解析ツールおよびアルゴリズムを活用して、ＡＡＭＬモジュールは、収集されたデータから価値ある見通しを抽出する。それは、高度な解析、予測モデル化、異常検出、および他の機械学習能力を可能にする。

【0074】

たとえば、ＡＡＭＬモジュールは、販売データ履歴を解析して季節的なパターンを特定し、将来の需要を予想することができる。在庫レベルを最適化し、繁忙期における在庫有用性を保証し、過剰在庫コストを最小限にすることを助ける予測を生成することができる。機械学習アルゴリズムを活用することによって、ＡＡＭＬモジュールは反復タスクを自動化し、顧客の好みを予測し、サプライチェーンプロセスを最適化する。

【0075】

需要の予想に加えて、ＡＡＭＬモジュールは、顧客挙動に関する見通しを提供することができ、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンおよび個人化された顧客経験を可能にする。たとえば、顧客データを解析することによって、モジュールはクロスセリングまたはアップセリングの機会を特定し、個々の顧客に関連する製品を推奨することができる。

【0076】

さらに、ＡＡＭＬモジュールは、ソーシャルメディアフィード、カスタマーレビュー、および市場動向等のさまざまな情報源からデータを解析して、顧客の意向および好みに関しより深い理解を得ることができる。この情報を使用して、製品開発の決定を知らせ、新たな市場動向を特定し、進化する消費者の期待に応えるための事業戦略を適応させることができる。

【0077】

システム３００は、既存の企業システム、たとえばＥＲＰシステム、倉庫管理システム、顧客関係管理システムと接続するための統合および相互運用を強調する。これらのシステム間の接続およびデータフローを確立することによって、システム３００は、サプライチェーン全体にわたるスムーズなデータ交換、プロセス自動化、およびエンドツーエンドの可視化を可能にする。統合プロトコル、ＡＰＩ、およびデータコネクタは、異なるモジュールおよびコンポーネント間の通信および相互運用性を促進し、ホリスティックかつ接続された流通エコシステムを作成する。

【0078】

システム３００の実装および展開は、特定のビジネスニーズを満たすように調整されることができる。Ｄｏｃｋｅｒ等のコンテナ化技術およびＫｕｂｅｒｎｅｔｅｓ等のオーケストレーションフレームワークを使用して、クラウドネイティブなソリューションとして導入されることができる。このアプローチは、スケーラビリティ、容易な管理、および異なる環境間での効率的な更新を保証する。実装プロセスは、特定のサプライチェーン要件に沿うようにシステムを構成することと、既存のシステムと統合することと、ビジネスのニーズおよび好みに基づいてモジュールおよびコンポーネントをカスタマイズすることとを伴う。

【0079】

サプライチェーンおよび流通管理のためのシステム３００は、断片化された流通エコシステムが直面する課題に対処する包括的かつ革新的なソリューションである。ＳＰｏＧ ＵＩ３０５、ＲＴＤＭモジュール３１０、およびＡＡＭＬモジュール３１５のパワーを、既存システムとの統合とともに組み合わせている。多様な技術スタック、スケーラブルなアーキテクチャ、およびロバストな統合能力を活用することによって、システム３００は、エンドツーエンドの可視性、データ推進型の意思決定、および最適化されたサプライチェーン業務を提供する。本明細書で提供される例およびオプションは非限定的なものであり、特定の業界の要件に合わせてカスタマイズされることができ、サプライチェーンおよび流通管理における効率化および成功を促進する。

【0080】

図４は、複雑な流通ネットワークを管理するためのシステム４００を含む高度な流通プラットフォームの実施形態を示し、これは、システム３００の実施形態であることができ、流通ネットワークの管理および運用を最適化するための技術流通プラットフォームを提供する。システム４００は、いくつかの相互接続されたモジュールを含み、各々が特定の機能を果たし、サプライチェーン業務の全体的な効率に寄与する。いくつかの実施形態では、これらのモジュールは、ＳＰｏＧ ＵＩ４０５、ＣＩＭ４１０、ＲＴＤＭモジュール４１５、ＡＩモジュール４２０、インターフェースディスプレイモジュール４２５、個人化インタラクションモジュール４３０、ドキュメントハブ４３５、カタログ管理モジュール４４０、パフォーマンスおよび見通しマーカディスプレイ４４５、予測解析モジュール４５０、推薦システムモジュール４５５、通知モジュール４６０、セルフオンボーディングモジュール４６５、および通信モジュール４７０を含むことができる。

【0081】

システム４００は、システム３００の一実施形態として、広範な技術およびアルゴリズムを活用してサプライチェーンおよび流通管理を可能にする。これらの技術およびアルゴリズムは、効率的なデータ処理、個人化されたインタラクション、リアルタイム解析、セキュアな通信、およびドキュメント、カタログ、およびパフォーマンス基準の効果的な管理を容易にする。

【0082】

ＳＰｏＧ ＵＩ ４０５は、システム４００内部の中心的なインターフェースとして機能し、関係者に流通ネットワーク全体の統一型ビューを提供する。ＲｅａｃｔＪＳ、ＴｙｐｅＳｃｒｉｐｔ、Ｎｏｄｅ．ｊｓ等のフロントエンド技術を利用して、インタラクティブで応答性に優れたユーザインターフェースを作成する。これらの技術は、ＳＰｏＧ ＵＩ４０５がユーザフレンドリな経験をもたらすことを可能にし、関係者は関連情報にアクセスし、異なるモジュールを通してナビゲートされ、タスクを効率的に行うことが可能になる。

【0083】

ＣＩＭ４１０、すなわち顧客インタラクションモジュールは、Ｏｒａｃｌｅ Ｅｌｏｑｕａ、Ａｄｏｂｅ Ｔａｒｇｅｔ、およびＯｋｔａ等のアルゴリズムおよび技術を採用して、流通ネットワーク内部の顧客関係を管理する。これらの技術は、当該モジュールが顧客データをセキュアに扱い、顧客経験を個人化し、アクセス制御を関係者に提供することを可能にする。

【0084】

ＲＴＤＭモジュール４１５、すなわちリアルタイムデータメッシュモジュールは、システム４００の重要なコンポーネントであり、流通エコシステム全体にわたるスムーズなデータフローを保証する。データの取り込み、処理、ストリーム管理のために、Ａｐａｃｈｅ Ｋａｆｋａ、Ａｐａｃｈｅ Ｆｌｉｎｋ、Ａｐａｃｈｅ Ｐｕｌｓａｒ等の技術を利用する。これらの技術は、ＲＴＤＭモジュール４１５が、リアルタイムデータストリームを扱い、大量のデータを処理し、低待ち時間のデータ処理を保証することを可能にする。加えて、当該モジュールは、変更データキャプチャ（ＣＤＣ）機構を採用し、さまざまな取引システム、たとえばレガシーＥＲＰシステムおよびＣＲＭシステムからリアルタイムのデータ更新を取り込む。この能力は、関係者が最新かつ正確な情報にアクセスし、情報に基づいた意思決定を行うことを可能にする。

【0085】

システム４００内部のＡＩモジュール４２０は、Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、およびｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎを含む高度な解析および機械学習アルゴリズムを活用して、データから価値ある見通しを抽出する。これらのアルゴリズムにより、モジュールは反復作業を自動化し、需要パターンを予測し、在庫レベルを最適化し、全体的なサプライチェーン効率を改善することができる。例えば、ＡＩモジュール４２０は予測モデルを利用して需要を予想することができ、関係者は在庫管理を最適化し、在庫切れや過剰在庫の状況を最小限にすることが可能になる。

【0086】

インターフェースディスプレイモジュール４２５は、データおよび情報を明確かつユーザフレンドリな方法で提示することに焦点を当てている。ＨＴＭＬ、ＣＳＳ、およびＲｅａｃｔＪＳのようなＪａｖａＳｃｒｉｐｔフレームワーク等の技術を利用して、インタラクティブで応答性に優れたユーザインターフェースを作成する。これらの技術は、関係者がさまざまなデータ可視化技術、たとえばグラフ、チャート、表を使用してデータを可視化することを可能にし、効率的なデータの理解、比較、動向解析が可能になる。

【0087】

個人化インタラクションモジュール４３０は、顧客データ、傾向履歴、および機械学習アルゴリズムを利用して、製品またはサービスに対し個人化された推薦を生成する。データ解析、モデル化、およびターゲット化された推薦の配信のために、Ａｄｏｂｅ Ｔａｒｇｅｔ、Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋ、およびＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ等の技術を採用する。たとえば、当該モジュールは、顧客の好みおよび購入履歴を解析して、個人化された商品推薦を提供し、顧客満足度を向上させ、販売を推進することができる。

【0088】

ドキュメントハブ４３５は、システム４００内部のドキュメントを保管および管理するための中央集中リポジトリとして機能する。効率的なドキュメント管理、保管、および検索のために、ＳｅｅＢｕｒｇｅｒおよびＥｌａｓｔｉｃ Ｃｌｏｕｄ等の技術を採用する。たとえば、ドキュメントハブ４３５は、ＳｅｅＢｕｒｇｅｒのドキュメント管理能力を使用して、契約書、請求書、製品仕様書、コンプライアンスドキュメント等の種類に基づいてドキュメントを分類および整理することができ、関係者は必要に応じて関連ドキュメントに容易にアクセスおよび検索することが可能になる。

【0089】

カタログ管理モジュール４４０は、最新の製品カタログの作成、管理、および配布を可能にする。これにより、関係者は、仕様、価格、入手可能性、およびプロモーションを含む最新の製品情報にアクセスすることが保証される。カタログの更新、コンテンツ配信、およびキャッシュを容易にするために、ＫｅｎｔｉｃｏおよびＡｋａｍａｉ等の技術を採用する。たとえば、当該モジュールは、Ａｋａｍａｉのコンテンツ配送ネットワーク（ＣＤＮ）を活用して、地理的場所に関係なく、関係者にカタログ情報を迅速かつ効率的に配送することができる。

【0090】

パフォーマンスおよび見通しマーカディスプレイ４４５は、サプライチェーンおよび流通業務に関連するリアルタイムのパフォーマンス基準および見通しを収集、解析、および視覚化する。ＳｐｌｕｎｋおよびＤａｔａｄｏｇ等のツールを利用して、効果的なパフォーマンス監視を可能にし、実用的な見通しを提供する。たとえば、当該モジュールはＳｐｌｕｎｋのログ解析能力を利用してサプライチェーンにおけるパフォーマンスボトルネックを特定し、関係者が業務を最適化するための積極的な対策を講じることを可能にする。

【0091】

予測解析モジュール４５０は、機械学習アルゴリズムと予測モデルを採用して、需要パターンを予想し、在庫レベルを最適化し、全体的なサプライチェーン効率を高める。データ解析、モデル化、および予測のために、Ａｐａｃｈｅ ＳｐａｒｋおよびＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ等の技術を利用する。たとえば、当該モジュールは、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの深層学習能力を利用して、販売データ履歴を解析し、将来の需要を予測することができ、関係者は在庫レベルを最適化し、コストを最小限にすることが可能になる。

【0092】

推薦システムモジュール４５５は、流通ネットワーク内部の関係者にインテリジェントな推薦を提供することに焦点を当てている。顧客データ、傾向履歴、機械学習アルゴリズムに基づいて、製品またはサービスの個人化された推薦を生成する。データ解析、モデル化、およびターゲット化された推薦を配送するために、Ａｄｏｂｅ ＴａｒｇｅｔおよびＡｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋ等の技術を採用する。たとえば、当該モジュールは、Ａｄｏｂｅ Ｔａｒｇｅｔの推薦エンジンを活用して、顧客の好みおよび挙動を解析し、さまざまなチャネルにわたって個人化された商品推薦を配送し、顧客エンゲージメントを向上させて売上を推進することができる。

【0093】

通知モジュール４６０は、サプライチェーン内部の重要なイベント、更新、またはアラートに関する関係者へのリアルタイムの通知の配信を可能にする。メッセージキュー、イベント推進型アーキテクチャ、および通知配送のために、Ａｐｉｇｅｅ ＸおよびＴＩＢＣＯ等の技術を採用する。たとえば、当該モジュールは、ＴＩＢＣＯのメッセージングインフラストラクチャを利用して、関係者のデバイスにリアルタイムで通知を送り、タイムリーな関連情報の配布を保証することができる。

【0094】

セルフオンボーディングモジュール４６５は、流通ネットワークに参入する新規関係者のためのオンボーディングプロセスを容易にする。ユーザがシステムおよびその機能に慣れることを助けるために、ガイド付きステップ、チュートリアル、またはドキュメントを提供する。ＯｋｔａおよびＫｅｎｔｉｃｏ等の技術を採用して、セキュアなユーザ認証、アクセス制御、および自己学習リソースを保証する。たとえば、当該モジュールは、Ｏｋｔａの識別およびアクセス管理能力を利用して、新規関係者をセキュアにオンボーディングさせ、適切なアクセス許可を与え、システムの機能を通して彼らをガイドすることができる。

【0095】

通信モジュール４７０は、システム４００内部の統合および集約された通信およびコラボレーションを可能にする。関係者に対し、対話、メッセージ交換、ドキュメント共有、およびプロジェクトでのコラボレーションのためのチャネルを提供する。いくつかの非限定的な例では、セキュアで効率的な通信、ドキュメント共有、バージョン管理を容易にするために、Ａｐｉｇｅｅ ＥｄｇｅおよびＡｄｏｂｅ Ｌａｕｎｃｈ等の技術を採用する。たとえば、当該モジュールは、Ａｐｉｇｅｅ ＥｄｇｅのＡＰＩ管理能力を利用して、関係者間でのセキュアかつ高信頼の通信を保証し、効果的なコラボレーションを可能にする。

【0096】

これにより、システム４００は、サプライチェーンおよび流通管理を最適化するために、多様な範囲に及ぶ技術およびアルゴリズムを利用するさまざまなモジュールを組み込むことができる。これらのモジュールは、ＳＰｏＧ ＵＩ４０５、ＣＩＭ４１０、ＲＴＤＭモジュール４１５、ＡＩモジュール４２０、インターフェースディスプレイモジュール４２５、個人化インタラクションモジュール４３０、ドキュメントハブ４３５、カタログ管理モジュール４４０、パフォーマンスおよび見通しマーカディスプレイ４４５、予測解析モジュール４５０、推薦システムモジュール４５５、通知モジュール４６０、セルフオンボーディングモジュール４６５、および通信モジュール４７０を含み、協働して流通ネットワーク内部でエンドツーエンドの可視性、データ推進型の意思決定、個人化されたインタラクション、リアルタイム解析、および合理化された通信を提供する。特定の技術およびアルゴリズムを組み込むことで、効率的なデータ管理、セキュアな通信、個人化された経験、効果的なパフォーマンス監視が可能になり、サプライチェーンおよび流通管理における業務効率の向上と成功に寄与する。

【0097】

リアルタイムデータメッシュ
図５は、一実施形態によるＲＴＤＭモジュール５００を図示する。ＲＴＤＭモジュール５００は、ＲＴＤＭモジュール３１０の一実施形態であることができ、リアルタイムデータ管理および解析を可能にするように構成された相互接続されたコンポーネント、プロセス、およびサブシステムを含むことができる。

【0098】

ＲＴＤＭモジュール５００は、図５に描かれているように、全体的なシステムアーキテクチャ内部の効果的なデータメッシュおよび変更キャプチャコンポーネントを表す。当該モジュールは、リアルタイムデータ管理および調和能力を提供するように設計され、サプライチェーンおよび流通管理ドメイン内での効率的な運用を可能にする。

【0099】

ＲＴＤＭモジュール５００は、さまざまな企業システムと統合する統合レイヤー５１０（「記録システム」とも呼ばれる）を含むことができる。これらの企業システムは、ＥＲＰ、たとえば特にＳＡＰ、Ｉｍｐｕｌｓｅ、ＭＥＴＡ、ならびにＩ－ＳＣＡＬＡ、および他のデータソースを含むことができる。統合レイヤー５１０は、ＲＴＤＭモジュール５００とこれらのシステムとの間のデータ交換および同期を処理することができる。データフィードは、記録システムからの関連情報、たとえば販売注文、購入注文、在庫データ、および顧客情報を検索するように確立される。これらのフィードはリアルタイムのデータ更新を可能にし、ＲＴＤＭモジュールが直近の正確なデータで動作することを保証する。

【0100】

ＲＴＤＭモジュール５００は、検索および解析のためにデータを処理および翻訳するように構成されたデータレイヤー５２０を含むことができる。データレイヤーの中心部はデータメッシュであり、スケーラブルでフォールトトレラントなデータ保管能力を提供するように設計されたクラウドベースのインフラストラクチャである。データメッシュ内部では、複数の目的別データストア（ＰＤＳ）が展開され、特定の種類のデータ、たとえば顧客データ、製品データ、または在庫データを保管する。各ＰＤＳは、特定のユースケースおよび要件に基づいて、効率的なデータ検索のために最適化される。ＰＤＳは、特定の種類のデータ、たとえば顧客データ、製品データ、財務データ等を保管するように構成される。これらのＰＤＳは、調和および標準化されたデータのリポジトリとして機能し、システム全体にわたるデータの一貫性および整合性を保証する。

【0101】

いくつかの実施形態では、ＲＴＤＭモジュール５００は、ＥＲＰ（たとえばＳＡＰ、Ｉｍｐｕｌｓｅ、ＭＥＴＡ、Ｉ－ＳＣＡＬＡ）のようなトランザクションシステムを含む複数のデータソースからリアルタイムの変更をキャプチャするためのデータ複製機構を実装する。キャプチャされたデータはその後、オンザフライで処理および調整され、解析および統合に好適な標準化された形式に変換される。本プロセスは、データがデータメッシュ内部で容易に利用可能かつ最新になることを保証し、リアルタイムの見通しおよび意思決定を促進する。

【0102】

より具体的には、ＲＴＤＭモジュール５００内のデータレイヤー５２０は、流通エコシステム内部のデータを管理および処理するための強力かつ柔軟な基盤として構成されることができる。いくつかの実施形態では、データレイヤー５２０は、データレイク５２２と呼ばれる可能性がある高度にスケーラブルでロバストなデータレイクを、ＰＤＳ５２４．１から５２４．Ｎとして示すことができる目的別データストア（ＰＤＳ）のセットとともに包含することができる。これらのコンポーネントは、効率的なデータ管理、調和、およびリアルタイムの可用性を保証するように調和して動作する。

【0103】

データレイヤー５２０の中心部には、サプライチェーン内部で生成されるデータの絶え間なく増え続ける量、多様性、および速度に対応するように設計された最新技術のストレージおよび処理インフラストラクチャであるデータレイクであるデータレイク５２２が位置する。スケーラブルな分散ファイルシステム、たとえばＡｐａｃｈｅ Ｈａｄｏｏｐ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｆｉｌｅ Ｓｙｓｔｅｍ（ＨＤＦＳ）またはＡｍａｚｏｎ Ｓ３上に構築されたデータレイクは、構造化データ及び非構造化データの両方を保管するための統一型のスケーラブルなプラットフォームを提供する。クラウドベースストレージの順応性およびフォールトトレラント性を活用することで、データレイク５２２は、多様なソースからのデータの流入を収容することができる。

【0104】

データレイク５２２に関連して、目的別データストアＰＤＳ５２４．１から５２４．Ｎの母集団を採用することができる。各ＰＤＳ５２４は、サプライチェーンドメインに関連する特定の種類のデータを保管および検索するために最適化された専用のリポジトリとして機能することができる。いくつかの非限定的な例では、ＰＤＳ５２４．１は、顧客プロファイル、好み、取引履歴等の情報を保管する顧客データ専用であり得る。ＰＤＳ５２４．２は、ＳＫＵコード、説明、価格、在庫レベルに関する詳細を包含する商品データに焦点を当て得る。これらの目的別データストアは、効率的なデータ検索、解析、処理を可能にし、サプライチェーン関係者の多様なニーズに応える。

【0105】

リアルタイムのデータ同期を保証するために、データレイヤー５２０は、一以上の高度な変更データキャプチャ（ＣＤＣ）機構を採用するように構成されることができる。これらのＣＤＣ機構は、ＳＡＰ、Ｉｍｐｕｌｓｅ、ＭＥＴＡ、Ｉ－ＳＣＡＬＡ等のレガシーＥＲＰ等のトランザクションシステムに加えて、他の企業規模システムと統合される。ＣＤＣは、これらのシステムのあらゆる更新、変更、新しいトランザクションを絶えず監視し、リアルタイムでキャプチャする。これらの変更をキャプチャすることによって、データレイヤー５２０は、データレイク５２２およびＰＤＳ５２４内部のデータが最新に維持されることを保証し、流通エコシステムに関するリアルタイムの見通しを関係者に提供する。

【0106】

いくつかの実施形態では、データレイヤー５２０は一以上のフレームワーク、たとえば．ＮＥＴまたはＪａｖａを使用して、既存の企業システムとの統合を容易にするように実装されることができ、広範な既存のシステムとの互換性を保証し、カスタマイズおよび拡張性のための柔軟性を提供する。たとえば、データレイヤー５２０は、ＳｐｒｉｎｇおよびＨｉｂｅｒｎａｔｅのようなフレームワークを含むＪａｖａ技術スタックを利用し、多様なＥＲＰシステムおよび他の企業規模ソリューションの母集団を有する記録システムとの統合を容易にすることができる。このことは、サプライチェーン全体にわたるスムーズなデータ交換、プロセス自動化、エンドツーエンドの可視化を促進することができる。

【0107】

データ処理および解析の点において、データレイヤー５２０は、いくつかの非限定的な例では、分散型コンピューティングフレームワーク、たとえばＡｐａｃｈｅ ＳｐａｒｋまたはＡｐａｃｈｅ Ｆｌｉｎｋの能力を活用する。これらのフレームワークは、データレイクおよびＰＤＳに保管された大規模なデータセット全体にわたって並列処理および分散コンピューティングを可能にすることができる。これらのフレームワークを活用することによって、サプライチェーンの関係者は、複雑な解析タスクを行い、機械学習アルゴリズムを適用し、データから貴重な見通しを導き出すことができる。たとえば、データレイヤー５２０は、Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋの機械学習ライブラリを活用して、需要予想のための予測モデルを開発し、在庫レベルを最適化し、潜在的なサプライチェーンのリスクを特定することができる。

【0108】

いくつかの実施形態では、データレイヤー５２０は、ロバストなデータガバナンスおよびセキュリティ対策を組み込むことができる。きめ細かいアクセス制御機構および認証プロトコルは、認証されたユーザのみがデータレイクおよびＰＤＳ内部のデータにアクセスし、変更することができることを保証する。データ暗号化手法は、静止時および転送時の両方において、機密情報にまつわるサプライチェーン情報を認証されていないアクセスから保護する。加えて、データレイヤー５２０は、データリネージおよび監査証跡機構を実装して、関係者がデータの出所および履歴を追跡することを可能にし、データの整合性および規制要件の順守を保証することができる。

【0109】

いくつかの実施形態では、データレイヤー５２０は、Ｄｏｃｋｅｒ等のコンテナ化技術を活用して、クラウドネイティブな環境に展開されることができる。およびＫｕｂｅｒｎｅｔｅｓのようなオーケストレーションフレームワークを活用する。このアプローチは、スケーラビリティ、レジリエンス、および効率的なリソース割り当てを保証する。たとえば、データレイヤー５２０は、ＡＷＳ、Ａｚｕｒｅ、またはＧｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄによって提供されるクラウドインフラフトラクチャ上に展開され、それらの管理されたサービスおよびスケーラブルな保管オプションを利用することができる。このことは、需要に基づくリソースのスケーリングを可能にし、運用上のオーバーヘッドを最小限にし、サプライチェーンデータを管理するための順応性のあるインフラを提供することを可能にする。

【0110】

ＲＴＤＭモジュール５００のデータレイヤー５２０は、高度にスケーラブルなデータレイクであるデータレイク５２２を、特定用途向けに構築されたＰＤＳであるＰＤＳ５２４．１から５２４．Ｎとともに統合し、高性能ＣＤＣ機構を採用することで、データレイヤー５２０は効率的なデータ管理、調和、およびリアルタイムの可用性を保証する。多様な技術スタック、たとえば．ＮＥＴまたはＪａｖａと、Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋのような分散型コンピューティングフレームワークとを統合することで、強力なデータ処理、高度な解析および機械学習能力が可能になる。ロバストなデータガバナンスおよびセキュリティ対策により、データレイヤー５２０は、データの整合性、機密性、コンプライアンスを保証する。そのスケーラブルなインフラストラクチャおよび既存システムとの統合により、データレイヤー５２０は、サプライチェーン関係者に、データ推進型の意思決定を行う権限を与え、動的かつ複雑な流通環境において、業務を最適化し、ビジネスの成功を推進する。

【0111】

ＲＴＤＭモジュール５００は、一以上のアルゴリズムおよび機械学習モデルを実装し、データレイヤー５２０内に保管されたデータを解析して、意味のある見通しを導き出すように構成されたＡＩモジュール５３０を含むことができる。いくつかの非限定的な例では、ＡＩモジュール５３０は、予測解析、異常検出、および最適化アルゴリズムを適用して、サプライチェーン内部のパターン、同行、および潜在的なリスクを識別することができる。ＡＩモジュール５３０は、新しいデータ入力から継続的に学習し、そのモデルを適応させて、正確で最新の見通しを提供する。ＡＩモジュール５３０は、予測、推薦、およびアラートを生成し、そのような見通しを専用のデータフィードに公開することができる。

【0112】

データエンジンレイヤー５４０は、データの取り込み、処理、変換、および統合を担当する、相互接続されたシステムのセットを備える。ＲＴＤＭモジュール５００のデータエンジンレイヤー５４０は、自律的に動作するヘッドレスエンジン５４０．１から５４０．Ｎの集合を含むことができる。これらのエンジンは、システム内部の別個の機能を表し、たとえば、一以上の推薦エンジン、見通しエンジン、およびサブスクリプション管理エンジンを含むことができる。エンジン５４０．１から５４０．Ｎは、データメッシュに保管された調和されたデータを活用して、特定のビジネスロジックおよびサービスをもたらすことができる。各エンジンはプラグイン可能であるように設計され、モジュールの能力の柔軟性および将来の拡張を可能にする。例示的なエンジンが図５に示され、これらは限定的であることは意図されていない。任意の付加的なヘッドレスエンジンが、データエンジンレイヤー５４０または開示されたシステムの他の例示的なレイヤーに含まれることができる。

【0113】

これらのシステムは複数のソース、たとえばトランザクションシステム、ＩｏＴデバイス、外部データプロバイダからデータを受信するように構成されることができる。データ取り込みプロセスは、これらのソースからデータを抽出し、それを標準化された形式に変換することを伴う。データ処理アルゴリズムは、データのクレンジング、総計、濃縮に適用され、さらなる解析および統合に対する準備を整えさせる。

【0114】

さらに、ＲＴＤＭモジュール５００への統合およびアクセスを容易にするために、データ配信機構を採用することができる。データ配信機構５４５は、一以上のＡＰＩを含み、データメッシュおよびエンジンから、ユーザインターフェース、マイクロフロントエンド、および外部システムを含むさまざまなエンドポイントへのデータ配信を容易にするように構成されることができる。

【0115】

経験レイヤー５５０は、サプライチェーンデータと対話するための直感的かつユーザフレンドリなインターフェースを提供することに焦点を当てている。経験レイヤー５５０は、データ可視化ツール、インタラクティブダッシュボード、およびユーザ中心の機能を含むことができる。このレイヤーを通して、ユーザは、さまざまなサプライチェーンの指標に関連するリアルタイムのデータ、たとえば在庫レベル、販売実績、顧客需要を取得および解析することができる。ユーザ経験レイヤーは、個人化されたデータフィードをサポートし、ユーザが自分の役割および責任に基づいてビューをカスタマイズし、関連する更新を受信することを可能にする。ユーザは、自分の好みおよび役割に合わせて、特定のデータ更新、たとえば在庫変更、価格更新、新しいＳＫＵ通知を利用することができる。

【0116】

これにより、いくつかの実施形態では、サプライチェーンおよび流通管理のためのＲＴＤＭモジュール５００は、記録システムとの統合を含むことができ、データメッシュおよび目的別データストアを有する一以上のデータ層、ＡＩコンポーネント、データエンジン層、およびユーザ経験層を含むことができる。これらのコンポーネントは協働して、ユーザにリアルタイムのサプライチェーンデータへの直感的なアクセス、効率的なデータ処理および解析、既存の企業システムとの統合を提供する。モジュール内部の技術的なフィードおよび検索は、ユーザが関連する最新の情報および見通しを検索し、情報に基づいた意思決定を行い、サプライチェーン運用を最適化することができることを保証する。したがって、ＲＴＤＭモジュール５００は、スケーラブルでリアルタイムのデータ管理ソリューションを提供することによって、サプライチェーンおよび流通管理を容易にする。その革新的なアーキテクチャは、異種データソースの豊富な統合、効率的なデータ調和、高度な解析能力を可能にする。当該モジュールは、多様なＥＲＰからデータを複製および調和させると同時に、監査可能かつ反復可能なトランザクションを維持する能力を備え、ベンダ、再販業者、顧客、最終顧客、およびＩＴ流通システムを含む流通システム内の他のエンティティのための統一型ビューを可能にする明確な利点を提供する。

【0117】

シングルペインオブグラスＵＩ
図６Ａは、一実施形態によるＳＰｏＧ ＵＩを図示する。ＳＰｏＧ ＵＩ６００。いくつかの実施形態では、ＳＰｏＧ ＵＩ６００は、ＳＰｏＧ ＵＩ３０５の一実施形態であることができ、ＳＰｏＧ ＵＩ６００は、流通エコシステム全体の統一型のカスタマイズ可能なビューを関係者に提供するように設計された、包括的で直感的なユーザインターフェースを表す。ユーザがサプライチェーンを包括的に理解し、それらの動作を効率的に管理することを可能にする種々の機能および機能を組み合わせている。

【0118】

ＳＰｏＧ ＵＩ６００は、統一型ビュー（ＵＶ）モジュール６０５を含むことができ、これは、中央集中型のカスタマイズ可能なダッシュボードスタイルのレイアウトを関係者に提供する。このモジュールは、ユーザがリアルタイムデータ、解析、および流通エコシステム内部の特定の役割と責任に合わせた機能にアクセスすることを可能にする。ＵＶモジュール６０５は、ユーザのためのシングルエントリポイントとして機能し、サプライチェーン運用のホリスティックかつ包括的なビューを提供し、データ駆動型の意思決定を行う権限を与える。

【0119】

ＳＰｏＧ ＵＩ６００は、リアルタイムデータ交換モジュール６１０と統合して、ＳＰｏＧ ＵＩ６００とＲＴＤＭ３１０との間のデータの継続的な交換を容易にし、一以上のＥＲＰ、ＣＲＭ、または他のソースを含むことができる一以上のデータソースを活用する。このモジュールを通して、関係者は最新で正確、そして調和されたデータにアクセスすることができる。リアルタイムデータ同期は、ＳＰｏＧ ＵＩ６００に提示される情報が、サプライチェーン全体にわたる最新の見通しおよび展開を反映することを保証する。この統合は、関係者が正確かつ同期化されたデータに基づいて、情報に基づいた意思決定を行うことを可能にする。

【0120】

ＳＰｏＧ ＵＩ６００内部のコラボレーティブ意思決定モジュール６１５は、関係者間のリアルタイムのコラボレーションおよび通信を容易にする。このモジュールは、情報の交換、ワークフローの開始、および見通しと推薦の共有を可能にする。ＲＴＤＭモジュール３１０／５００と統合することによって、コラボレーティブ意思決定モジュール６１５は、関係者が正確かつ同期化されたデータに基づいて効果的にコラボレーションすることができることを保証する。このことは、流通エコシステムにおける全体的な業務効率とコラボレーションを助長する。

【0121】

機能およびデータへのセキュアかつ制御されたアクセスを保証するために、ＳＰｏＧ ＵＩ６００は、役割ベースのアクセス制御（ＲＢＡＣ）モジュール６２０を組み込む。管理者は、役割を定義し、許可を付与し、彼らの責任および組織階層に基づいてユーザアクセスを制御することができる。ＲＢＡＣモジュール６２０は、認証されたユーザのみが特定の機能および情報にアクセスすることができることを保証し、流通エコシステム内部のデータプライバシー、セキュリティ、およびコンプライアンスを保護する。

【0122】

カスタマイゼーションモジュール６２５は、ユーザが自分のダッシュボードを個人化し、インターフェースを自分の好みおよびニーズに合わせるための権限を与える。ユーザは、彼らの特定の役割およびタスクに最も関連する情報を優先するように、ウィジェット、チャート、およびデータ可視化を配置することができる。このモジュールは、関係者が彼らのサプライチェーン業務のビューをカスタマイズし、生産性および使いやすさを向上させるユーザ中心の経験を提供することを可能にする。

【0123】

ＳＰｏＧ ＵＩ６００は、強力なデータ可視化モジュール６３０を統合し、これは、関係者がインタラクティブなダッシュボード、チャート、グラフ、および視覚的表現を通して、サプライチェーンデータを解析および解釈することを可能にする。高度な可視化技術を活用して、このモジュールは、複雑なデータを明確で直感的な方法で提示する。ユーザは、主要業績評価指標（ＫＰＩ）、動向、パターン、および異常の見通しを得ることができ、データ推進型の意思決定および戦略的計画が容易になる。

【0124】

ＳＰｏＧ ＵＩ６００は、複数のデバイスおよびプラットフォームにわたるアクセシビリティを保証するためのモバイルおよびクロスプラットフォームアクセシビリティモジュール６３５を含むことができる。関係者は、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、スマートフォン、およびタブレットからインターフェースにアクセスすることができ、外出している間も接続したまま情報を得ることが可能になる。このモジュールは、異なる画面サイズ、解像度、およびオペレーティングシステムに対するユーザ経験を最適化し、さまざまなデバイスにわたるリアルタイムのデータおよび機能へのアクセスを保証する。

【0125】

これらの参照エレメント／モジュールをＳＰｏＧ ＵＩ６００内部に統合し、ＲＴＤＭモジュール３１０／５００によってその統合能力を活用することによって、関係者は、サプライチェーンおよび流通管理のための強力でユーザフレンドリなインターフェースからの利益を得ることができる。統一型ビュー（ＵＶ）モジュール６０５は、サプライチェーンおよび流通環境のカスタマイズ可能でホリスティックなビューを提供し、一方でリアルタイムデータ交換モジュール６１０は、正確で最新のデータ同期を保証する。コラボレーティブ意思決定モジュール６１５は、効果的な通信およびコラボレーションを助長し、ＲＢＡＣモジュール６２０は、セキュアなアクセス制御を保証する。カスタマイゼーションモジュール６２５、データ可視化モジュール６３０、およびモバイルおよびクロスプラットフォームアクセシビリティモジュール６３５は、それぞれユーザ経験、データ解析、およびアクセシビリティを向上させる。これらのモジュールはともに、関係者が情報に基づいた意思決定を行い、サプライチェーン業務を最適化し、流通エコシステム内部のビジネス効率を促進することを可能にする。

【0126】

ＳＰｏＧ６００は、データ豊富な環境において高速データを組み込むことができる。現代のデータ豊富な環境では、従来のＵＩデザインは、多くの場合、理解しやすく、効率的で、視覚的にアピールする方法で大量の情報を提示する困難に取り組んでいる。データが動的かつリアルタイムに変化し、クリーンで空白重視のデザインに重きを置くシングルペイン環境で効果的に表示される必要がある場合、この課題は増大する。

【0127】

ＳＰｏＧ６０５ＵＩは、リアルタイムデータを効率的に管理し、性能を損なうことなく視覚的に明確なインターフェースを維持するように構成されることができる。この革新的なアプローチは、ＵＩ構造のユニークな構成、応答性に優れたデータ視覚化、リアルタイムデータ対処方法、適応性のある情報アーキテクチャ、および空白の最適化を含む。

【0128】

ＳＰｏＧ６０５ＵＩは、グリッドベースのレイアウトシステムを中心として構築され、ＣＳＳグリッドおよびＦｌｅｘｂｏｘ技術を活用する。この構造は、利用可能なスペースおよびコンテンツに自動的に適合されるエレメントによって、流動的なレイアウトを作成するための柔軟性を提供する。ＨＴＭＬ５およびＣＳＳ３は、ＵＩを作成するための基礎となる技術として機能し、一方でＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、特にＲｅａｃｔ．ｊｓは、ＵＩの動的な側面を管理する。

【0129】

例示的な方法で示された操作は網羅的なものではなく、図示された操作のいずれかの前、後、またはそれらの間に他の操作が同様に実行されることができることが理解されるべきである。本開示のいくつかの実施形態では、操作は異なる順序で実行されてもよく、および／または変動してもよい。

【0130】

図７は、ＲＴＤＭ７００、すなわち変更データキャプチャを有するＥＲＰに依存しないリアルタイムデータメッシュの一実施形態を図示する。いくつかの実施形態では、ＲＴＤＭ７００は、ＳＰｏＧ ＵＩ４０５の実施形態（図７に示される）または本明細書で説明されるＳＰｏＧ ＵＩの別の実施形態であることができるＵＩに動作可能に接続されることができる。ＲＴＤＭ７００は、一以上のヘッドレスエンジン７０５を含むことができ、これは一以上のオンボーディングエンジン７０５．Ａ、ドキュメントハブエンジン７０５．Ｂ、接続エンジン７０５．Ｃ、需給エンジン７０５．Ｄ、顧客サービスエンジン７０５．Ｅ、パフォーマンスエンジン７０５．Ｆ、ビジネス計画エンジン７０５．Ｇ、市場投入エンジン７０５．Ｈ、およびベンダ管理エンジン７０５．Ｉを含むことができる。いくつかの実施形態では、ＲＴＤＭ７００は、ＡＰＩ接続７１０と、グローバルデータレイク７２２、データガバナンスモジュール７２４、記録システム７２５を含むことができるデータレイヤー７２０とを付加的に備えることができる。

【0131】

いくつかの実施形態によれば、ＲＴＤＭ７００は、ＥＲＰに依存しないリアルタイムデータメッシュにおいて、変更データキャプチャ（ＣＤＣ）に関連するプロセスを行うように構成される。ＣＤＣ機構は、ＥＲＰのようなトランザクションシステムを含む複数のデータソースからリアルタイムの変更をキャプチャするように実装される。キャプチャされたデータはその後、オンザフライで処理および調整され、解析および統合に好適な標準化された形式に変換される。本プロセスは、データがデータメッシュ内部で最新に維持されることを保証し、リアルタイムの見通しおよび意思決定を可能にする。

【0132】

ＣＤＣは、以下のステップの一以上を含むことができる。

【0133】

データソース監視：ＣＤＣ機構は、あらゆる更新、修正、または新しいトランザクションについて、ＥＲＰ、レガシーシステム、および他の企業規模のソリューション等のトランザクションシステムを継続的に監視する。この監視はさまざまな手法、たとえばログベースのキャプチャ、トリガ、ポーリング機構によって達成されることができる。

【0134】

変更の検出：いったんデータソースにおいて変更が検出されると、ＣＤＣ機構は、データになされた特定の変更をキャプチャする。これは挿入、更新、削除、または他の変更を含むことができる。

【0135】

データキャプチャ：ＣＤＣ機構は、変更されたデータを、その生の形式でキャプチャし、元のデータ構造および形式を保存する。これは、キャプチャされたデータが正確に変換および統合されることができることを保証する。

【0136】

変換および調和：キャプチャされた生データは、変換および調和プロセスを受ける。これは、データを、解析および統合に好適な標準化された形式にコンバートすることを含む。この段階では、データの品質および一貫性を保証するために、データクレンジング、正規化、および濃縮手法が適用され得る。

【0137】

統合および保管：変換および調和されたデータはその後、データメッシュ、具体的にはグローバルデータレイクおよび関連するＰＤＳに統合される。データは構造化された方法で保管され、容易にアクセス可能であり、リアルタイム解析および意思決定に利用可能である。

【0138】

データソースおよび要件に依存して、ＲＴＤＭ７００に基づいて利用されることができるＣＤＣに対するいくつかのアプローチが存在する。

【0139】

ログベースのＣＤＣ：このアプローチは、ソースシステムのトランザクションログまたは変更ログを活用して、データに加えられた変更をキャプチャおよび抽出する。アルゴリズムを使用してログファイルを解析および解釈し、特定の変更を識別して、さらなる処理のために関連データを抽出する。

【0140】

トリガベースのＣＤＣ：このアプローチは、ソースデータベーステーブルにトリガが設定され、データに加えられた変更をキャプチャおよび追跡する。変更が発生すると、トリガが発動され、ＣＤＣ機構は、さらなる処理のために関連データの変更をキャプチャする。

【0141】

ポーリングベースのＣＤＣ：いくつかのケースでは、リアルタイムのデータキャプチャが実行不可能または必要でない場合、ポーリング機構を採用することができる。ＣＤＣ機構は、ソースシステムを周期的にポーリングし、あらゆる新しいデータまたは修正されたデータについて確認する。その後、データはポーリング間隔に基づいてキャプチャおよび処理される。

【0142】

そのようなアルゴリズムは、プログラミング言語、データベースクエリ言語、およびデータ統合ツールの組み合わせを使用して実装されることができる。Ａｐａｃｈｅ Ｋａｆｋａ、Ａｐａｃｈｅ Ｎｉｆｉ等の技術。加えて、ＡＩおよび／またはＭＬモデルを生成してトレーニングし、リアルタイムデータ処理パイプラインにおいてＣＤＣを実装することができる。

【0143】

本開示の態様によれば、ＣＤＣは、ＥＲＰに依存しないリアルタイムデータメッシュ内部のデータが継続的に更新および調和されることを保証し、関係者がリアルタイムの見通しにアクセスし、情報に基づいた意思決定を行い、サプライチェーンの運用を最適化することを可能にする。

【0144】

いくつかの実施形態では、ヘッドレスエンジン７０５は、ＲＴＤＭ７００に含まれることができ、各々がシステム内部で特定の機能を果たす。

【0145】

いくつかの実施形態では、オンボーディングエンジン７０５．Ａは、新しいベンダを流通エコシステムにオンボーディングするプロセスを簡易化する。これは、サインアップおよびアカウント作成、ベンダのプロファイリング、製品評価、および契約の実行等のタスクに対処する。オンボーディングプロセスを合理化することによって、このエンジンは統合経験を保証し、ベンダとサプライチェーンとの間の摩擦を低減し、コラボレーションを向上させる。

【0146】

いくつかの実施形態では、ドキュメントハブエンジン７０５．Ｂは、契約および関連するドキュメントを管理するための中央集中リポジトリとして働く。これは、契約の作成、保管、および検索のための機能を提供し、容易なアクセスおよび効果的な契約管理を保証する。契約関連情報を中央集中化することによって、ドキュメントハブエンジンは、関係者が契約上の合意および関連するドキュメントの包括的なビューを維持することを可能にする。

【0147】

いくつかの実施形態では、接続エンジン７０５．Ｃは、流通エコシステム内部のさまざまなエンティティ間の通信およびデータ交換を容易にする。これにより、カタログ管理、注文ステータスおよび追跡、およびリッチコンテンツ配信のための接続が可能になる。標準化されたＡＰＩおよびプロトコルを通して、接続エンジンは、効率的で高信頼のデータ転送を保証し、関係者間の全体的な接続およびコラボレーションを向上させる。

【0148】

いくつかの実施形態では、需給エンジン７０５．Ｄは、注文履行、在庫の可視性、およびサプライチェーンの最適化を含むサプライチェーンのダイナミクスの管理に焦点を当てている。供給と需要のパターンに関するリアルタイムの見通しを提供し、関係者が情報に基づいた決定を下し、業務を最適化することを可能にする。需給エンジンは、サプライチェーンの可視性の中央ハブとして働き、タイムリーな注文処理および効率的な在庫管理を保証する。

【0149】

いくつかの実施形態では、顧客サービスエンジン７０５．Ｅは、流通エコシステム内部の一般的な問題解決および顧客サポートに対処する。顧客からの問い合わせ、苦情、および返品を管理するための機能を提供する。顧客サービス業務を合理化することによって、このエンジンは、顧客満足度を向上させ、顧客関係を強化する。

【0150】

いくつかの実施形態では、パフォーマンスエンジン７０５．Ｆは、鍵となるパフォーマンス指標およびビジネス健全性インジケータの監視および解析に焦点を当てている。これは、関係者に販売実績、パイプライン可視性、およびアラートおよび見通しに関する可視化を提供する。パフォーマンスエンジンは、データ駆動型の意思決定を容易にし、関係者が改善の機会を識別し、ビジネスプロセスを最適化することを可能にする。

【0151】

いくつかの実施形態では、ビジネス計画エンジン７０５．Ｇは、関係者がビジネスの目的および目標をキャプチャおよび追跡することを可能にする。これは、戦略的計画、予想、およびリソース割り当てのための機能を提供する。ビジネス目標と運用上の戦略とを一致させることによって、ビジネス計画エンジンは効果的な意思決定をサポートし、ビジネス成功の推進を助ける。

【0152】

いくつかの実施形態では、市場投入エンジン７０５．Ｈは、流通エコシステム内部の中核的なマーケティングサービスを包含する。これは、マーケティングコンテンツ、トレーニングリソース、および販売促進資料の作成および流通を容易にする。市場投入エンジンは、製品の発売、マーケティングキャンペーン、およびチャネルパートナーの支援をサポートし、効果的な市場投入戦略を保証する。

【0153】

いくつかの実施形態では、ベンダ管理エンジン７０５．Ｉは、ベンダ関係および関連するアクティビティの管理に焦点を当てている。これは、契約項目、需給管理、顧客サービス、およびベンダおよびパートナーに関連する市場投入イニシアチブに対処する。ベンダ管理エンジンは、流通エコシステムとそのベンダおよびパートナーと間の効果的なコラボレーションおよび調整を保証する。

【0154】

いくつかの実施形態では、ＡＰＩ接続レイヤー７１０は、ＲＴＤＭ７００と外部システム、たとえばＥＲＰ、レガシーシステム、および他の企業規模のソリューションとの間の統合および通信を可能にする。明確に定義されたＡＰＩを通して、ＲＴＤＭ７００はこれらのシステムとデータ交換および対話することができ、データの一貫性およびリアルタイムの更新を保証する。

【0155】

データレイヤー７２０は、サプライチェーンデータを管理、処理、および解析するように設計された相互接続されたシステムおよびインフラストラクチャのスイートとして構成されることができる。これにより、リアルタイムのデータ管理、調和、および可用性が促進され、関係者が実用的な見通しを引き出し、情報に基づいた意思決定を行うことが可能になる。いくつかの実施形態では、データレイヤー７２０は、グローバルデータレイク７２２およびデータガバナンスモジュール７２４を含む。

【0156】

いくつかの実施形態では、グローバルデータレイク７２２は、ＲＴＤＭ６００内部のサプライチェーンデータのための中央リポジトリとして機能する、スケーラブルでフォールトトレラントなストレージインフラストラクチャとして構成される。非限定的な一例では、グローバルデータレイク７２２は、Ａｐａｃｈｅ Ｈａｄｏｏｐ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｆｉｌｅ Ｓｙｓｔｅｍ（ＨＤＦＳ）またはＡｍａｚｏｎ Ｓ３等のクラウドベースのストレージ技術の実装として形成され、流通エコシステムの多様なデータ要件に対応することができる。グローバルデータレイク７２２内部では、複数の目的別データストア（ＰＤＳ）を構成して展開することができる。これらのＰＤＳは、サプライチェーンドメインに関連する特定のタイプのデータを保管および取得するために最適化された、専用のリポジトリである。グローバルデータレイク７２２内部の各ＰＤＳは、顧客データ、製品データ、財務データ等の特定のカテゴリのデータ専用のストレージエンティティとして機能する。

【0157】

いくつかの実施形態では、グローバルデータレイク７２２は、ＲＴＤＭ７００内部のスケーラブルでフォールトトレラントなストレージインフラストラクチャとして機能する。これは、効率的なデータ取得およびストレージに最適化されたさまざまな目的別データストア（ＰＤＳ）を包含する。これらのＰＤＳは、製品データ、非トランザクションデータ、トランザクションデータ、注文ステータスおよび追跡（ＯＳＴ）データ、更新データ、サブスクリプションデータ等を含む。グローバルデータレイクは、調和され標準化されたデータの中央リポジトリとして働き、リアルタイムの見通しおよび解析を可能にする。

【0158】

いくつかの実施形態では、ＰＤＳはグローバルデータレイク７２２内部でいくつかの利点を提供する。各ＰＤＳは、特定のユースケースおよび要件に基づいて、効率的なデータ検索のために最適化されることができる。データを専用のデータストアに組織化することによって、グローバルデータレイク７２２は、関係者が関連データにすばやくアクセスすることを可能にし、リアルタイムの見通しおよび意思決定を容易にする。グローバルデータレイク７２２内部のＰＤＳは、流通エコシステム全体にわたるデータの調和および標準化のために可能にすることができる。一貫したデータ形式、構造、およびセマンティクスを強化することによって、ＰＤＳはデータの整合性を確保し、異なるシステムおよびプロセスにわたるデータ統合を可能にする。

【0159】

グローバルデータレイク７２２は、そのＰＤＳとともに、クラウドベースのストレージインフラストラクチャを活用することを可能にし、スケーラビリティおよび順応性を可能にする。サプライチェーンデータ量が増えると、グローバルデータレイク７２２は、増大するデータ要件に対応するように規模を拡大することができ、システムのパフォーマンスおよび応答性を維持することを保証する。

【0160】

また、ＰＤＳは、特定のデータタイプに基づいてデータをセグメント化することを可能にし、データのプライバシーおよび機密性を保証する。専用のＰＤＳ内にデータを組織化することによって、機密情報を隔離することができ、アクセス制御を適用してデータのプライバシーを保護して、規制要件に準拠することができる。

【0161】

いくつかの実施形態では、データガバナンスモジュール７２４は、グローバルデータレイク７２２およびＰＤＳに動作可能に接続されるように構成され、ＲＴＤＭ６００内部のデータの整合性、セキュリティ、およびコンプライアンスを保証するように構成される。データガバナンスモジュール７２４は、流通エコシステム内部のデータ管理アクティビティを管轄するためのポリシー、プロセス、および制御を確立することができる。

【0162】

いくつかの実施形態では、データガバナンスモジュール７２４は、アクセス制御、認証機構、および暗号化手法を含むロバストなデータセキュリティ対策を実装して、サプライチェーンデータの機密性および整合性を保護することができる。これにより、認証されたユーザのみが特定のデータにアクセスできるようにし、認証されていないデータ侵害から保護する。また、データガバナンスモジュール７２４は、データ品質基準を強化し、データ検証およびクレンジングプロセスを実施することができる。これにより、グローバルデータレイク７２２およびＰＤＳに保管されたデータが、正確で一貫性があり、高信頼であることを保証し、関係者が意思決定および解析のために高品質のデータに依拠することを可能にする。

【0163】

データガバナンスモジュール７２４は、サプライチェーンドメイン内部のデータ管理を管轄する関連規制および業界標準への準拠を容易にすることができる。データのプライバシー、保持、および合法的な使用を保証するための制御およびプロセスを確立し、非準拠および関連するペナルティのリスクを軽減する。

【0164】

データガバナンスモジュール７２４は、データリネージおよび監査証跡機構を組み込むことができ、関係者がグローバルデータレイク７２２およびＰＤＳ内のデータの出所、履歴、および適用された変換を追跡することを可能にする。このことは、データのトレーサビリティを保証し、データの透明性を向上させ、コンプライアンスおよび監査要件をサポートする。いくつかの実施形態では、データガバナンスモジュール７２４は、ＲＴＤＭ７００内部でロバストなデータガバナンスおよび管理機能を提供する。これにより、データ整合性、規制要件への準拠、およびデータのプライバシーおよびセキュリティが保証される。データガバナンスモジュールは、きめ細かなアクセス制御、認証プロトコル、データ暗号化手法、および監査証跡機構を組み込み、データを保護して責任能力を保証する。

【0165】

いくつかの実施形態では、データガバナンスモジュール７２４は、サプライチェーン内部の異なるタイプのデータを管理するために実装されるいくつかの機能を管理することができる。これらの機能は、以下のものを含む。

【0166】

カタログ管理：データガバナンスモジュール７２４は、トランザクションカタログデータの管理を容易にする。製品の詳細、価格、および入手可能性等のカタログ情報が、流通エコシステム全体にわたって正確で最新であり、一貫していることを保証する。

【0167】

Ｐｉｍｃｏｒｅ製品データ：データガバナンスモジュール７２４内部のこの機能は、Ｐｉｍｃｏｒｅベースのソリューションを使用して製品データを管理することに焦点を当てている。これにより、説明、仕様、画像、および他の属性を含む製品関連情報の作成、保管、および保守が可能になる。製品データ管理を中央集中型にすることによって、当該モジュールは、サプライチェーン全体にわたるデータの一貫性およびアクセシビリティを保証する。

【0168】

注文ステータスおよび追跡（ＯＳＴ）：データガバナンスモジュール７２４は、サプライチェーン全体にわたる注文ステータスを追跡および管理する機能を組み込んでいる。これは、発注、履行、および配送を含む注文の進捗に関するリアルタイムの可視性を提供する。この機能は透明性を向上させ、関係者が注文処理および配送に関連する問題を監視して対処することを可能にする。

【0169】

見積管理：本モジュールは、流通エコシステム内部での見積の管理を可能にする。これにより、関係者は製品またはサービスの見積を作成、改訂、および追跡することが可能になる。見積管理の機能は、見積関連情報の効率的な対処を保証し、合理化された見積プロセスおよび正確な価格設定を容易にする。

【0170】

特別価格管理：データガバナンスモジュール７２４内部のこの機能は、サプライチェーン内部の特別価格設定の管理に焦点を当てている。これにより、入札価格または契約固有の価格設定等の特別価格設定契約の維持および施行が可能になる。一貫性のある正確な特別価格設定を保証することによって、当該モジュールは、価格設定の透明性および契約順守をサポートする。

【0171】

更改管理：データガバナンスモジュール７２４は、流通エコシステム内の更改を管理するための機能を含む。サービス契約の更改、ライセンス契約の更改、および関連する更改スケジュールの追跡および管理を容易にする。更改管理の機能は、タイムリーな更改通知および正確な契約管理を保証する。

【0172】

契約管理：データガバナンスモジュール７２４内部のこの機能は、流通エコシステム内部の契約の管理および追跡を可能にする。項目、条件、および有効期限等の契約関連情報を保管しそれらにアクセスするための中央集中リポジトリを提供する。契約管理の機能は、効果的な契約ガバナンス、コンプライアンス、および合理化された契約プロセスを保証する。

【0173】

サブスクリプション管理：本モジュールは、サプライチェーン内部のサブスクリプションを管理するための機能を組み込んでいる。これにより、サブスクリプションベースのサービス、使用状況／計測情報、および請求／支払いの詳細の追跡が可能になる。サブスクリプション管理の機能は、正確なサブスクリプション追跡、請求の正確性、および顧客満足度を保証する。

【0174】

ベンダパートナー管理：この機能は、流通エコシステム内部のベンダパートナーシップの管理に焦点を当てている。これにより、戦略的パートナー情報、パートナープログラムの詳細、パートナー認定、およびパートナーレベルの情報の管理が容易になる。ベンダパートナー管理の機能は、鍵となるベンダおよびパートナーとのコラボレーションおよび調整を向上させ、相互に有益な関係性を可能にする。

【0175】

マーケティングデータ管理：データガバナンスモジュール７２４は、流通エコシステム内部のマーケティング関連データを管理するための機能を含む。これによりマーケティングコンテンツ、たとえばマーケティングマテリアル、トレーニングリソース、販売促進資産の保管、検索、流通が容易になる。マーケティングデータ管理の機能は、効果的なマーケティング運用、コンテンツ共有、および改善された市場投入戦略を保証する。

【0176】

データガバナンスモジュール７２４は、その包括的な機能のセット内部で、付加的なまたは代替的な（リストアップされていない）他の機能に対応し、流通エコシステム内部のデータの整合性、セキュリティ、およびコンプライアンスを保証することができる。きめ細かなアクセス制御、認証機構、および暗号化手法を実装することによって、サプライチェーンデータの機密性および整合性を保護する。当該モジュールは、データ品質基準を施行し、検証プロセスを実施し、異なる機能にわたって正確で一貫したデータを保証する。

【0177】

加えて、データガバナンスモジュール７２４は、サプライチェーンドメイン内部のデータ管理を管轄する規制要件および業界標準への準拠をサポートする。データのプライバシー、保持、および合法的な使用を保証するための制御およびプロセスを確立し、非準拠およびそれに関連するペナルティのリスクを軽減する。また、当該モジュールは、データリネージおよび監査証跡機構を組み込み、関係者にデータの出所、履歴、および適用された変換の追跡を可能にする。

【0178】

記録システム７２５は、ＲＴＤＭ７００内部の統合レイヤーを表す。これは、ＥＲＰおよび他のデータソースを含むさまざまな企業システムと接続し、データ交換および同期を可能にする。記録システムは、販売注文、購入注文、在庫データ、および顧客情報等の関連情報を検索し、リアルタイムのデータ更新および正確な見通しを保証する。

【0179】

データレイヤー７２０は、グローバルデータレイク７２２およびデータガバナンスモジュール７２４を備え、ＲＴＤＭ６００の中心である。グローバルデータレイク７２２は、スケーラブルでフォールトトレラントなストレージインフラストラクチャを提供し、一方でＰＤＳは、データの検索、調和、および統合を最適化する。データガバナンスモジュール７２４は、データの整合性、セキュリティ、およびコンプライアンスを保証し、流通エコシステム内部で安定したデータ管理プラクティスを助長する。これらのコンポーネントの組み合わせは、ＳＰｏＧにリアルタイムのデータ見通しを活用する権限を与え、動的かつ複雑な流通環境内における効率的かつ情報に基づいた意思決定を促す。

【0180】

全体として、ＲＴＤＭ７００は、列挙されたエレメント、ヘッドレスエンジン、ＡＰＩ接続、グローバルデータレイク、データガバナンスモジュール、および記録システムを組み合わせて、包括的でスケーラブルなリアルタイムデータ管理ソリューションを提供する。これにより、効率的なサプライチェーン運用、データ調和、高度な解析、および既存の企業システムとの統合が可能になる。ＲＴＤＭ７００は、関係者に対して、タイムリーな見通しおよび実用的な知能の権限を与え、サプライチェーンプロセスを最適化してビジネスの成功を促す。

【0181】

図８は、本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩを使用したベンダオンボーディングのための方法８００のフロー図である。いくつかの実施形態では、方法８００は、ＳＰｏＧ ＵＩの能力を活用して、流通エコシステムへのベンダのオンボーディングを促進する合理化された効率的なプロセスを概説する。リアルタイムのデータ、コラボレーティブな意思決定、および役割ベースのアクセス制御機能を統合することによって、ＳＰｏＧ ＵＩは、関係者がベンダオンボーディングプロセスを効果的に管理し、最適化することを可能にする。本明細書の開示に基づくと、方法８００の動作は、特定の実装要件に合わせて異なる順序で行われることができ、および／または変動することができる。

【0182】

動作８０５では、プロセスは、ベンダが流通エコシステムへの参加に関心を示したときに開始される。コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩを利用して、ベンダの情報および関連する詳細を受け取る。これには、会社プロファイル、連絡先情報、製品カタログ、認定、およびベンダオンボーディングプロセスに必要とされる任意の他の関係するデータが含まれる。

【0183】

動作８１０では、コンピューティングデバイスは、リアルタイムデータ交換モジュールとの統合能力を使用して、ベンダの情報を検証する。リアルタイムのデータ同期および外部システムへのアクセスを活用することによって、コンピューティングデバイスは、ベンダの詳細が正確かつ最新であることを保証する。この検証ステップは、データの整合性を維持し、誤差を最小限にし、ベンダオンボーディングプロセスの高信頼な基盤を確立することを助ける。

【0184】

動作８１５では、コンピューティングデバイスは、コラボレーティブ意思決定モジュールを通してベンダオンボーディングワークフローを開始する。このモジュールは、オンボーディングプロセスに関与する関係者、たとえば調達担当者、法務チーム、ベンダマネージャが、ベンダの情報に基づいて協力し、情報に基づいた意思決定を行うことを可能にする。ＳＰｏＧ ＵＩは、通信、ファイル共有、ワークフローの開始を容易にし、関係者がベンダの適合性を集合的に評価し、オンボーディングステップを通して効率的に進めることを可能にする。

【0185】

動作８２０では、コンピューティングデバイスは、ベンダオンボーディングプロセス全体を通してアクセス制御および許可を管理するために、役割ベースのアクセス制御（ＲＢＡＣ）モジュールを採用する。ＲＢＡＣモジュールは、関係者が彼らの役割に必要な特定の情報および機能にのみアクセスすることを保証する。この制御機構は、機密データを保護し、プライバシーを維持し、規制要件に適合させる。認証された関係者は、ベンダオンボーディングプロセスをセキュアにレビューして貢献することができ、透明でコンプライアンスに準拠した環境を助長する。

【0186】

動作８２５では、コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩの統一型ビュー（ＵＶ）モジュールを通して、関係者にベンダオンボーディングプロセスの包括的なビューを提供する。このモジュールは、直感的でカスタマイズ可能なダッシュボードスタイルのレイアウトを提示し、ベンダオンボーディングプロセスに付随する関連情報、マイルストーン、タスクを集約する。関係者は、進捗を監視し、ドキュメント要件を追跡し、リアルタイムの更新にアクセスして、オンボーディングタスクの効率的かつタイムリーな完了を保証することができる。

【0187】

動作８３０では、コンピューティングデバイスは、関係者がＳＰｏＧ ＵＩのデータ視覚化モジュールと対話することを可能にし、これは、ベンダオンボーディングプロセスに関連する動的な視覚化および解析を提供する。インタラクティブなチャート、グラフ、レポートを通して、関係者は主要業績評価指標を評価し、ボトルネックを特定し、ベンダオンボーディングプロセスの全体的な効率性に関する見通しを得ることができる。このデータ推進型のアプローチは、関係者に情報に基づいた意思決定を行い、リソースを効果的に割り当て、オンボーディングワークフローを最適化する権限を与える。

【0188】

動作８３５では、コンピューティングデバイスは、コラボレーション意思決定モジュールを通して、ベンダオンボーディングプロセスに関与する関係者間のコラボレーションを促進する。このモジュールは、リアルタイム通信、ドキュメント共有、ワークフロー調整を可能にし、関係者がオンボーディングプロセスを合理化することを可能にする。ディスカッション、フィードバック、承認のための中央集中プラットフォームを提供することによって、ＳＰｏＧ ＵＩは効率的なコラボレーションを助長し、ベンダオンボーディングワークフローにおける遅延を低減する。

【0189】

動作８４０では、コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩのワークフロー管理モジュールを使用して、ベンダオンボーディングプロセスの効果的な管理および追跡を保証する。このモジュールは、関係者がベンダオンボーディングを成功させるために必要なタスク、承認、およびレビューのシーケンスを定義および管理することを可能にする。ワークフローテンプレートを構成することができ、オンボーディングプロセスの標準化および反復性が可能になる。関係者は、各タスクのステータスを監視し、完了を追跡し、通知を受信してタイムリーな進捗を保証することができる。

【0190】

動作８４５では、コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩ内部の監査証跡モジュールでベンダオンボーディングアクティビティをキャプチャおよび記録する。このモジュールは、取られたアクション、レビューされたドキュメント、およびなされた決定を含むオンボーディングプロセスの詳細な履歴を維持する。監査証跡は、透明性、責任能力、およびコンプライアンスを向上させ、関係者に将来の参照および潜在的な監査のための高信頼な記録を提供する。

【0191】

動作８５０では、コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩ内部でベンダオンボーディングプロセスを終える。いったんすべての必要な手順、レビュー、承認が完了すると、ベンダは流通エコシステムに正式にオンボードされる。ＳＰｏＧ ＵＩは、関係者にオンボーディングプロセスの要約を提供することができ、彼らがすべての要件の完了を検証し、契約の署名、製品のリストアップ、およびコラボレーション等のさらなるアクションを開始することを可能にする。

【0192】

結論として、図８に描かれた方法８００は、ＳＰｏＧ ＵＩを使用した合理化された効率的なベンダオンボーディングプロセスを概説する。リアルタイムのデータ統合、コラボレーティブな意思決定、役割ベースのアクセス制御、包括的な視覚化、およびワークフロー管理機能を活用することによって、ＳＰｏＧ ＵＩは、関係者に流通エコシステムにベンダを正常にオンボードする権限を与える。このプロセスは、データの正確性を保証し、透明性を助長し、コラボレーションを向上させ、ベンダオンボーディングワークフロー全体にわたり情報に基づいた意思決定を促進することを保証する。ＳＰｏＧ ＵＩの直感的なインターフェースは、そのカスタマイズ可能な特徴および通知と組み合わせられ、オンボーディングプロセスを合理化し、手作業を低減し、動的で複雑な流通環境内でのベンダ統合を最適化する。

【0193】

図９は、本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩを使用した再販業者オンボーディングのための方法９００のフロー図である。方法９００は、ＳＰｏＧ ＵＩの能力を活用して、流通エコシステムへの再販業者のオンボーディングを促進する合理化された効率的なプロセスを概説する。リアルタイムのデータ、コラボレーティブな意思決定、および役割ベースのアクセス制御機能を統合することによって、ＳＰｏＧ ＵＩは、関係者が再販業者オンボーディングプロセスを効果的に管理し、最適化することを可能にする。本明細書の開示に基づくと、方法９００の動作は、特定の実装要件に合わせて異なる順序で行われることができ、および／または変動することができる。

【0194】

動作９０５では、プロセスは、再販業者が流通エコシステムへの参加に関心を示したときに始まる。コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩを利用して、再販業者の情報および関連する詳細を受け取る。これには、会社プロファイル、連絡先情報、法人証明、再販業者契約、および再販業者オンボーディングプロセスに必要とされる任意の他の関係するデータが含まれる。

【0195】

動作９１０では、コンピューティングデバイスは、リアルタイムデータ交換モジュールとの統合能力を使用して、再販業者の情報を検証する。リアルタイムのデータ同期および外部システムへのアクセスを活用することによって、コンピューティングデバイスは、再販業者の詳細が正確かつ最新であることを保証する。この検証ステップは、データの整合性を維持することを助け、誤差を最小限にし、再販業者オンボーディングプロセスの高信頼な基盤を確立する。

【0196】

動作９１５では、コンピューティングデバイスは、コラボレーティブ意思決定モジュールを通して再販業者オンボーディングワークフローを開始する。このモジュールは、オンボーディングプロセスに関与する関係者、たとえば営業担当者、法務チーム、アカウントマネージャが、再販業者の情報に基づいて協力し、情報に基づいた意思決定を行うことを可能にする。ＳＰｏＧ ＵＩは、通信、ファイル共有、ワークフローの開始を容易にし、関係者が再販業者の適合性を集合的に評価し、オンボーディングステップを通して効率的に進めることを可能にする。

【0197】

動作９２０では、コンピューティングデバイスは、再販業者オンボーディングプロセス全体を通してアクセス制御および許可を管理するために、役割ベースのアクセス制御（ＲＢＡＣ）モジュールを採用する。ＲＢＡＣモジュールは、関係者がそれぞれの役割に必要な特定の情報および機能にのみアクセスすることを保証する。この制御機構は、機密データを保護し、プライバシーを維持し、規制要件に適合させる。認証された関係者は、再販業者オンボーディングプロセスをセキュアにレビューして貢献することができ、透明でコンプライアンスに準拠した環境を助長する。

【0198】

動作９２５では、コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩの統一型ビュー（ＵＶ）モジュールを通して、関係者に再販業者オンボーディングプロセスの包括的なビューを提供する。このモジュールは、直感的でカスタマイズ可能なダッシュボードスタイルのレイアウトを提示し、再販業者オンボーディングプロセスに付随する関連情報、マイルストーン、タスクを集約する。関係者は、進捗を監視し、ドキュメント要件を追跡し、リアルタイムの更新にアクセスして、オンボーディングタスクの効率的かつタイムリーな完了を保証することができる。

【0199】

動作９３０では、コンピューティングデバイスは、関係者がＳＰｏＧ ＵＩのデータ視覚化モジュールと対話することを可能にし、これは、再販業者オンボーディングプロセスに関連する動的な視覚化および解析を提供する。インタラクティブなチャート、グラフ、レポートを通して、関係者は主要業績評価指標を評価し、ボトルネックを特定し、オンボーディングプロセスの全体的な効率性に関する見通しを得ることができる。このデータ推進型のアプローチは、関係者に情報に基づいた意思決定を行い、リソースを効果的に割り当て、再販業者オンボーディングワークフローを最適化する権限を与える。

【0200】

動作９３５では、コンピューティングデバイスは、コラボレーション意思決定モジュールを通して、再販業者オンボーディングプロセスに関与する関係者間のコラボレーションを促進する。このモジュールは、リアルタイム通信、ドキュメント共有、ワークフロー調整を可能にし、関係者がオンボーディングプロセスを合理化することを可能にする。ディスカッション、フィードバック、承認のための中央集中プラットフォームを提供することによって、ＳＰｏＧ ＵＩは効率的なコラボレーションを助長し、再販業者オンボーディングワークフローにおける遅延を低減する。

【0201】

動作９４０では、コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩ内部の監査証跡モジュールで再販業者オンボーディングアクティビティを記録し、監査証跡を維持する。このモジュールは、オンボーディングプロセス中に取られたアクション、なされた決定、およびレビューされたドキュメントに関する詳細な情報をキャプチャする。監査証跡は、透明性、責任能力、およびコンプライアンスを向上させ、将来の監査、レビューおよび評価のための貴重な参照として機能する。

【0202】

動作９４５では、コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩ内部で再販業者オンボーディングプロセスを終える。いったんすべての必要なタスク、レビュー、承認が完了すると、再販業者は流通エコシステムに正式にオンボードされる。ＳＰｏＧ ＵＩは、関係者にオンボーディングプロセスの要約を提供し、すべての要件が満たされたことを保証し、契約の署名、製品のリストアップ、および再販業者とのコラボレーション等のさらなるアクションを促進する。

【0203】

結論として、図９に描かれた方法９００は、ＳＰｏＧ ＵＩを使用した合理化された効率的な再販業者オンボーディングプロセスを概説する。リアルタイムのデータ統合、コラボレーティブな意思決定、役割ベースのアクセス制御、包括的な視覚化、および監査証跡機能を活用することによって、ＳＰｏＧ ＵＩは、関係者に流通エコシステムに再販業者を正常にオンボードする権限を与える。ＳＰｏＧ ＵＩの直感的なインターフェース、カスタマイズ可能な特徴、およびロバストなコラボレーション能力は、オンボーディングプロセスを合理化し、透明性を向上させ、関係者間の効率的な通信を促進する。ＳＰｏＧ ＵＩのデータ可視化能力は、データ推進型の意思決定を促進し、一方で監査証跡はコンプライアンスを保証し、オンボーディングアクティビティの高信頼な記録を提供する。ＳＰｏＧ ＵＩの効果的な利用を通して、再販業者オンボーディングプロセスは良好に調整が取られたワークフローとなり、再販業者の統合を最適化し、動的な流通環境におけるビジネスの成功を助長する。

【0204】

図１０は、本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩを使用した顧客および最終顧客オンボーディングのための方法１０００のフロー図である。方法１０００は、流通エコシステムへ顧客および最終顧客を効率的にオンボードさせるための包括的でユーザ中心のアプローチを概説する。リアルタイムのデータ統合、コラボレーティブな意思決定、および個人化されたユーザ経験を含むＳＰｏＧ ＵＩの能力を活用することによって、関係者は、顧客のオンボーディングとエンゲージメントを成功させ、適応させたオンボーディング経験を提供することができる。本明細書の開示に基づくと、方法１０００の動作は、特定の実装要件に合わせて異なる順序で行われることができ、および／または変動することができる。

【0205】

動作１００５では、プロセスは、顧客または最終顧客が流通エコシステムへの参加に関心を示したときに始まる。コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩを利用して、顧客または最終顧客の情報、好み、およびオンボーディングプロセスのために必要な要件をキャプチャする。これには、連絡先詳細、ビジネスプロファイル、業界特有の好み、および任意の他の関係するデータが含まれる。

【0206】

動作１０１０では、コンピューティングデバイスは、外部システムとのリアルタイムデータ統合能力を使用して、顧客または最終顧客の情報を検証する。さまざまなソース、たとえば顧客関係管理（ＣＲＭ）システム、または他の企業規模のソリューションからのデータを同期してアクセスすることによって、コンピューティングデバイスは、顧客または最終顧客の情報の正確性および完全性を保証する。この検証ステップは、オンボーディングプロセスの高信頼な基盤を確立することを助け、データの整合性を向上させる。

【0207】

動作１０１５では、コンピューティングデバイスは、コラボレーティブ意思決定モジュールを通して顧客または最終顧客オンボーディングワークフローを開始する。このモジュールは、オンボーディングプロセスに関与する関係者、たとえば営業担当者、アカウントマネージャ、およびカスタマーサポートチーム間の通信およびコラボレーションを促進する。ＳＰｏＧ ＵＩは、関係者が顧客の要件を集合的に評価し、個人化されたオンボーディング行程を定義し、オンボーディングプロセス全体を通じて情報に基づいた意思決定を行うための中央集中プラットフォームを提供する。

【0208】

動作１０２０では、コンピューティングデバイスは、オンボーディングプロセス中のアクセス制御および許可を管理するために、役割ベースのアクセス制御（ＲＢＡＣ）モジュールを採用する。ＲＢＡＣモジュールは、関係者が彼らの役割および責任に基づいて、顧客または最終顧客データに適切なアクセスを有することを保証する。この制御機構は、機密データを保護し、データのプライバシーを維持し、規制要件に適合させる。認証された関係者は、オンボーディングの進捗をセキュアにレビューし、更新し、および追跡することができ、透明でコンプライアンスに準拠したオンボーディング環境を助長する。

【0209】

動作１０２５では、コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩの統一型ビュー（ＵＶ）モジュールを活用し、関係者に顧客または最終顧客オンボーディングプロセスの包括的でカスタマイズ可能なダッシュボードスタイルのレイアウトを提供する。このモジュールは、オンボーディング行程に付随する関連情報、タスク、マイルストーンを集約し、関係者にオンボーディング進捗のホリスティックなビューを提供する。関係者は、ステータスを監視し、ドキュメントをレビューし、リアルタイムの更新にアクセスして、効率的なオンボーディング経験を保証することができる。

【0210】

動作１０３０では、コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩのデータ視覚化モジュールを利用して、オンボーディングプロセスに関連する動的な視覚化および解析を提示する。インタラクティブなチャート、グラフ、レポートを通して、関係者は主要業績評価指標、顧客エンゲージメントレベル、および潜在的なボトルネックに関する見通しを得る。当該データ推進型のアプローチは、関係者に情報に基づいた意思決定を行い、オンボーディング戦略を最適化し、各顧客または最終顧客ごとにオンボーディング経験を個人化する権限を与える。

【0211】

動作１０３５では、コンピューティングデバイスは、関係者がコラボレーション意思決定モジュールと対話し、オンボーディングプロセス中のコラボレーションを促進することを可能にする。関係者は、ドキュメントを共有し、ワークフローを開始し、情報をリアルタイムで交換することができる。ＳＰｏＧ ＵＩは、効率的な通信を助長し、遅延を低減させ、顧客または最終顧客オンボーディングに関与する関係者間の連携を保証する。

【0212】

動作１０４０では、コンピューティングデバイスは、カスタマイゼーションモジュールを採用して、関係者が各顧客または最終顧客ごとのオンボーディング経験を個人化することを可能にする。関係者は、インターフェース、ワークフロー、および通信を、顧客または最終顧客の好み、業界固有の要件、および戦略目標に整合するように調整することができる。カスタマイゼーション能力は、オンボーディング行程中の顧客満足度およびエンゲージメントを向上させる。

【0213】

動作１０４５では、コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩ内部の監査証跡モジュールを利用して、顧客または最終顧客オンボーディングアクティビティの詳細な記録を維持する。このモジュールは、オンボーディングプロセス全体にわたって取られたアクション、なされた決定、およびレビューされたドキュメントに関する情報をキャプチャする。監査証跡は、透明性、責任能力、およびコンプライアンスを向上させ、将来の監査、レビューおよび評価のための貴重な参照として機能する。

【0214】

動作１０５０では、コンピューティングデバイスは、ＳＰｏＧ ＵＩ内部で顧客または最終顧客オンボーディングプロセスを終える。いったんすべての必要なタスク、レビュー、承認が完了すると、顧客または最終顧客は流通エコシステムに正式にオンボードされる。ＳＰｏＧ ＵＩは、関係者にオンボーディングプロセスの要約を提供し、すべての要件が満たされたことを保証し、アカウントの有効化、サービスの提供、または個人化された顧客エンゲージメント等のさらなるアクションを促進する。

【0215】

結論として、図１０に描かれた方法１０００は、ＳＰｏＧ ＵＩによって促進された顧客および最終顧客オンボーディングプロセスを図示する。リアルタイムのデータ統合、コラボレーティブな意思決定、役割ベースのアクセス制御、包括的な視覚化、カスタマイゼーション、および監査証跡の機能を活用することによって、ＳＰｏＧ ＵＩは、関係者に流通エコシステムに顧客および最終顧客を正常にオンボードする権限を与える。ＳＰｏＧ ＵＩの直感的なインターフェース、個人化された特徴、およびロバストなコラボレーション能力は、オンボーディングプロセスを合理化し、透明性を向上させ、関係者間の効率的な通信を助長する。ＳＰｏＧ ＵＩのデータ可視化能力は、データ推進型の意思決定を促進し、一方でカスタマイゼーションおよび監査証跡モジュールは、調整されコンプライアンスに準拠したオンボーディング経験を保証する。ＳＰｏＧ ＵＩの効果的な利用を通して、顧客および最終顧客オンボーディングプロセスはワークフローとなり、顧客および最終顧客の統合を最適化し、動的な流通環境内でのビジネスの成功を助長する。

【0216】

図１１は、デバイス１１００の例示的なコンポーネントのブロック図である。一以上のコンピュータシステム１１００は、たとえば、本明細書で説明した実施形態のいずれか、ならびにそれらの組み合わせおよびサブの組み合わせを実装するために使用され得る。コンピュータシステム１１００は、一以上のプロセッサ（中央処理装置またはＣＰＵとも呼ばれる）、たとえばプロセッサ１１０４を含み得る。プロセッサ１１０４は、通信インフラストラクチャ、すなわちバス１１０６に接続されてもよい。

【0217】

また、コンピュータシステム１１００は、モニタ、キーボード、ポインティングデバイス等のユーザ入力／出力デバイス１１０３を含んでもよく、これらはユーザ入力／出力インターフェース１１０２を通して通信インフラストラクチャ１１０６と通信し得る。

【0218】

一以上のプロセッサ１１０４は、グラフィックプロセッシングユニット（ＧＰＵ）であってもよい。一実施形態では、ＧＰＵは、数学的に集約的なアプリケーションを処理するように設計された特殊な電子回路であるプロセッサであってもよい。ＧＰＵは、大規模なデータブロック、たとえばコンピュータグラフィックスアプリケーション、画像、ビデオ等に共通する数学的に集約的なデータの並列処理に効率的な並列構造を有し得る。

【0219】

また、コンピュータシステム１１００は、メインまたは一次メモリ１１０８、たとえばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含み得る。メインメモリ１１０８は、一以上のレベルのキャッシュを含み得る。メインメモリ１１０８は、内部に保管された制御ロジック（すなわち、コンピュータソフトウェア）および／またはデータを有し得る。

【0220】

また、コンピュータシステム１１００は、一以上の二次記憶デバイスまたはメモリ１１１０を含み得る。二次メモリ１１１０は、たとえばハードディスクドライブ１１１２および／またはリムーバブル記憶デバイスまたはドライブ１１１４を含み得る。

【0221】

リムーバブル記憶ドライブ１１１４は、リムーバブル記憶ユニット１１１８と相互作用し得る。リムーバブル記憶ユニット１１１８は、その上に保管されたコンピュータソフトウェア（制御ロジック）および／またはデータを有するコンピュータ使用可能または可読デバイスを含み得る。リムーバブル記憶ユニット１１１８は、プログラムカートリッジおよびカートリッジインターフェース（たとえば、ビデオゲームデバイスにおいて見られるもの）、リムーバブルメモリチップ（ＥＰＲＯＭまたはＰＲＯＭ等）および関連するソケット、メモリスティックおよびＵＳＢポート、メモリカードおよび関連するメモリカードスロット、および／またはその他のリムーバブル記憶ユニットならびに関連するインターフェースであってもよい。リムーバブル記憶ドライブ１１１４は、リムーバブル記憶ユニット１１１８から読み取り、および／またはそれに書き込みし得る。

【0222】

二次メモリ１１１０は、コンピュータプログラムおよび／または他の命令および／またはデータがコンピュータシステム１１００によってアクセスされることを可能にするための他の手段、デバイス、コンポーネント、媒介、または他のアプローチを含み得る。そのような手段、デバイス、コンポーネント、媒介、または他のアプローチは、たとえば、リムーバブル記憶ユニット１１２２およびインターフェース１１２０を含み得る。リムーバブル記憶ユニット１１２２およびインターフェース１１２０の例は、プログラムカートリッジおよびカートリッジインターフェース（たとえば、ビデオゲームデバイスにおいて見られるもの）、リムーバブルメモリチップ（ＥＰＲＯＭまたはＰＲＯＭ等）および関連するソケット、メモリスティックおよびＵＳＢポート、メモリカードおよび関連するメモリカードスロット、および／または任意の他のリムーバブル記憶ユニットおよび関連するインターフェースを含み得る。

【0223】

コンピュータシステム１１００は、通信またはネットワークインターフェース１１２４をさらに含み得る。通信インターフェース１１２４は、コンピュータシステム１１００が外部デバイス、外部ネットワーク、外部エンティティ等（参照番号１１２８で個別に、および集合的に参照される）の任意の組み合わせと通信および対話することを可能にし得る。たとえば、通信インターフェース１１２４は、コンピュータシステム１１００が、有線および／または無線（もしくはその組み合わせ）であり得、かつＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット等の任意の組み合わせを含み得る通信パス１１２６を介して外部またはリモートデバイス１１２８と通信することを可能にし得る。制御ロジックおよび／またはデータは、通信パス１１２６を介してコンピュータシステム１１００に送信し得、およびそこから送信され得る。

【0224】

また、コンピュータシステム１１００は、いくつかの非限定的な例を挙げると、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、デスクトップワークステーション、ラップトップまたはノートブックコンピュータ、ネットブック、タブレット、スマートフォン、スマートウォッチまたは他のウェアラブル、アプライアンス、モノのインターネットの一部、および／または組み込みシステム、またはそれらの任意の組み合わせのいずれかであってもよい。

【0225】

コンピュータシステム１１００は、任意の配信規範を通して任意のアプリケーションおよび／またはデータにアクセスまたはホスティングするクライアントまたはサーバであり得、リモートまたは分散型クラウドコンピューティングソリューション、ローカルまたはオンプレミスソフトウェア（「オンプレミス」クラウドベースソリューション）、「ａｓ ａ ｓｅｒｖｉｃｅ」モデル（たとえば、コンテンツアズアサービス（ＣａａＳ）、デジタルコンテンツアズアサービス（ＤＣａａＳ）、ソフトウェアアズアサービス（ＳａａＳ）、マネージドソフトウェアアズアサービス（ＭＳａａＳ）、プラットフォームアズアサービス（ＰａａＳ）、デスクトップアズアサービス（ＤａａＳ）、フレームワークアズアサービス（ＦａａＳ）、バックエンドアズアサービス（ＢａａＳ）、モバイルバックエンドアズアサービス（ＭＢａａＳ）、インフラストラクチャアズアサービス（ＩａａＳ）等）、および／または前述の例または他のサービスもしくは配信規範の任意の組み合わせを含むハイブリッドモデルを含むがこれらに限定されない。

【0226】

コンピュータシステム１１００における任意の適用可能なデータ構造、ファイル形式、およびスキーマは、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）、Ｙｅｔ Ａｎｏｔｈｅｒ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＹＡＭＬ）、拡張ハイパーテキストマークアップ言語（ＸＨＴＭＬ）、ワイヤレスマークアップ言語（ＷＭＬ）、ＭｅｓｓａｇｅＰａｃｋ、ＸＭＬユーザインターフェース言語（ＸＵＬ）、または任意の他の機能的に類似した表現の単独または組み合わせを含むがこれらに限定されない標準から派生させ得る。代替的には、固有のデータ構造、形式、またはスキーマが、排他的に、または既知のもしくはオープンな標準と組み合わせのいずれかにおいて使用されてもよい。

【0227】

いくつかの実施形態では、制御ロジック（ソフトウェア）を有する有形の非一時的コンピュータ使用可能または可読媒体を備える有形の非一時的装置または製造品は、本明細書ではコンピュータプログラム製品またはプログラム記憶デバイスとも呼ばれる場合がある。これは、コンピュータシステム１１００、メインメモリ１１０８、二次メモリ１１１０、およびリムーバブル記憶ユニット１１１８および１１２２に加えて、前述の任意の組み合わせを具体化する有形の製造品を含むがこれらに限定されない。そのような制御ロジックは、一以上のデータ処理デバイス（コンピュータシステム１１００等）によって実行されると、そのようなデータ処理デバイスを本明細書で説明されるように動作させ得る。

【0228】

請求項を解釈するために、要約書ではなく、詳細な説明を使用することが意図されていることを理解されたい。要約書は、発明者によって意図された本発明の一以上ではあるがすべてが例示的ではない実施形態を述べている場合があり、よって、本発明および添付の特許請求の範囲をいかなる形でも制限することを意図するものではない。

【0229】

本発明は上記において、特定の機能およびその関係の実施を図示する機能構築ブロックの支援によって説明されてきた。これらの機能構築ブロックの境界は、説明の便宜上、本明細書では任意に定義されている。特定の機能およびその関係が適切に実行される限り、代替の境界が定義されることができる。

【0230】

特定の実施形態に関する先の説明は、本発明の一般的な性質を完全に明らかにするものであり、当業者の知識を適用することによって、必要以上の実験を行うことなく、本発明の一般的な概念から逸脱することなく、そのような特定の実施形態を容易に変更することができ、および／または様々な用途に適用することができる。したがって、そのような適用および修正は、本明細書に提示された教示およびガイダンスに基づいて、開示された実施形態の等価物の意味および範囲内であることが意図されている。本明細書の表現または用語は説明を目的とし、したがって、本明細書の用語または表現が、当業者には教示およびガイダンスに照らして解釈されるべきであることが理解されるべきである。

【0231】

本発明の広さおよび範囲は、上述の例示的な実施形態のいずれかによって限定されるものではなく、以下に続く特許請求の範囲およびその等価物によってのみ定まるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【手続補正書】

【提出日】2024-08-23

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＥＲＰに依存しないリアルタイムデータメッシュにおける変更データキャプチャのためのコンピュータ化された方法であって、
リアルタイムの変更のために、ＥＲＰを含むトランザクションシステムを監視することと、
変更データキャプチャ機構を使用して、変更されたデータをキャプチャおよび処理することと、
前記キャプチャされたデータを、解析および統合プロセスと互換性のある標準化された形式に変換および調和させ、前記データメッシュ全体にわたるデータの一貫性および互換性を保証することと、
前記変換および調和させたデータを、一以上の目的別データストア（ＰＤＳ）を備えるグローバルデータレイクを含む前記リアルタイムデータメッシュのデータレイヤーに統合し、前記データメッシュ内部の最新データに基づいてリアルタイムの解析および意思決定を可能にすることと、を備える方法。

【請求項2】

前記キャプチャされたデータの前記変換および調和が、データの品質および一貫性を保証するためのデータクレンジング、正規化、および濃縮手法を伴う、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記データレイヤーが、スケーラブルでフォールトトレラントなストレージインフラストラクチャとして構成された前記グローバルデータレイクを含み、前記リアルタイムデータメッシュ内部に前記キャプチャおよび変換されたデータのための中央リポジトリを提供する、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

一以上のトリガベースの、機械学習および／またはポーリングベースのＣＤＣアルゴリズムを使用して、変更データキャプチャを実施することをさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記データレイヤーが、特定のタイプのデータの効率的な検索および保管のために最適化された前記目的別データストア（ＰＤＳ）を備える、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記変換および調和させたデータを、クラウドベースのストレージインフラストラクチャに保管することをさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

請求項１に記載の方法であって、前記変更データキャプチャプロセスを向上させ、前記リアルタイムデータメッシュ内部での自動化された解析および意思決定を容易にするための人工知能および／または機械学習モデルを適用することをさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

ＥＲＰに依存しないリアルタイムデータメッシュにおける変更データキャプチャのためのシステムであって、
リアルタイムの変更のために、ＥＲＰを含むトランザクションシステムを監視するための一以上のコンピュータであって、前記一以上のコンピュータが、
一以上のヘッドレスエンジンと、
前記一以上のヘッドレスエンジンに動作可能に接続されたリアルタイムデータメッシュのデータレイヤーであって、前記データレイヤーが、一以上の目的別データストア（ＰＤＳ）を備えて前記データメッシュ内部のリアルタイムデータに基づいてリアルタイムの解析を可能にするグローバルデータレイクを備え、前記一以上のコンピュータが、変更データキャプチャ機構を使用して、前記変更されたデータをキャプチャおよび処理するように構成され、前記グローバルデータレイクが、前記キャプチャされたデータを、解析および統合プロセスと互換性のある標準化された形式に変換および調和させ、前記データメッシュ全体にわたるデータの一貫性および互換性を保証するように構成される、データレイヤーとを備える、システム。

【請求項9】

前記リアルタイムデータメッシュ内部のデータの整合性、セキュリティ、およびコンプライアンスを保証するためのデータガバナンスモジュールをさらに備える、請求項８に記載のシステム。

【請求項10】

前記ヘッドレスエンジンが、ＡＰＩ接続を通して前記データレイヤーと接続され、コンポーンネント間での統合および通信を可能にする、請求項８に記載のシステム。

【請求項11】

記録システムが、データ交換および同期のための、ＥＲＰを含む外部企業システムと統合される、請求項８に記載のシステム。

【請求項12】

前記データガバナンスモジュールが、カタログ管理、Ｐｉｍｃｏｒｅベースの製品データ管理、注文ステータスおよび追跡（ＯＳＴ）管理、特別価格管理、および見積管理のための機能を含む、請求項８に記載のシステム。

【請求項13】

前記データレイヤーが、サプライチェーンドメインに関連する特定のタイプのデータの効率的な検索および保管のために最適化された前記目的別データストア（ＰＤＳ）を備える、請求項８に記載のシステム。

【請求項14】

前記変換および調和させたデータを、クラウドベースのストレージインフラストラクチャに保管することをさらに備える、請求項８に記載のシステム。

【請求項15】

前記変更データキャプチャプロセスを向上させ、前記リアルタイムデータメッシュ内部での自動化された解析および意思決定を可能にするために使用される人工知能および／または機械学習モデルをさらに備える、請求項８に記載のシステム。

【請求項16】

プロセッサによって実行されると、
リアルタイムの変更のために、ＥＲＰを含むトランザクションシステムを監視するステップと、
変更データキャプチャ機構を使用して、変更されたデータをキャプチャおよび処理するステップと、
前記キャプチャされたデータを、解析および統合に好適な標準化された形式に変換および調和させるステップと、
前記変換および調和させたデータを、リアルタイム解析および意思決定のためのリアルタイムデータメッシュのデータレイヤーに統合するステップと、を行う命令を備える、コンピュータ可読媒体。

【請求項17】

一以上のトリガベースの、機械学習および／またはポーリングベースのＣＤＣアルゴリズムを使用して、変更データキャプチャを実施するための命令をさらに備える、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項18】

前記データレイヤーが、特定のタイプのデータの効率的な検索および保管のために最適化された目的別データストア（ＰＤＳ）を備える、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項19】

前記命令が、前記変換および調和させたデータを、クラウドベースのストレージインフラストラクチャに保管することをさらに備える、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項20】

前記命令が、前記変更データキャプチャプロセスを向上させ、前記リアルタイムデータメッシュ内部での自動化された解析および意思決定を容易にするための人工知能および／または機械学習モデルを適用することをさらに備える、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。

【手続補正2】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００４

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0004】

ＥＲＰ（企業資源計画）システムは、組織内のさまざまな中核ビジネスプロセスおよび機能を統合および管理するソフトウェアシステムである。異なる部門および機能、たとえば財務、人材、調達、在庫管理、生産、販売、および流通等がリアルタイムで情報を共有およびアクセスすることを可能にする中央集中データベースおよびプラットフォームとして機能する。複雑な流通エコシステムでは、商品、サービス、および情報の流れを管理および最適化することは、ビジネスが競争力を維持し、顧客の要求を満たすために不可欠である。しかし、これまでのシステムは、多くの場合、効率、可視性、および意思決定能力を妨げる数々の課題に直面する。これらの課題は、データの断片化、制限された統合、データの不整合、非効率的なデータ処理、およびデータセキュリティの懸念を含む。

【手続補正3】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００２５

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0025】

リアルタイムデータメッシュ（ＲＴＤＭ）
いくつかの実施形態によれば、プラットフォームは、リアルタイムデータメッシュ（ＲＴＤＭ）の実装を含むことができる。ＲＴＤＭは、これらの課題に対処するための革新的なソリューションを提供する。ＲＴＤＭは分散データアーキテクチャであり、複数のソースおよびタッチポイントにわたるリアルタイムのデータ可用性を可能にする。この特徴は、サプライチェーンおよび流通の可視性を向上させ、効率的な管理を可能にし、販売者が混乱に対し、より効果的に対処することを可能にする。

【手続補正4】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００３５

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0035】

【図1】本実施形態ではシステムと呼ばれる、流通プラットフォームの動作環境の一実施形態を図示する。

【図2】図１で紹介された要素に基づいて構築される、流通プラットフォームの動作環境の一実施形態を図示する。

【図3】サプライチェーンおよび流通管理のためのシステムの一実施形態を図示する。

【図4】複雑な流通ネットワークを管理するためのシステムを含む高度な流通プラットフォームの一実施形態を描画する。これは、システムの一実施形態であることができ、流通ネットワークの管理および運用を最適化するための技術配信プラットフォームを提供する。

【図5】一実施形態によるＲＴＤＭモジュールを図示する。

【図6】一実施形態によるＳＰｏＧ ＵＩを図示する。

【図7】一実施形態によるＲＴＤＭモジュールを図示する。

【図8】本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩを使用したベンダオンボーディングのための方法のフロー図である。

【図9】本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩを使用した再販業者オンボーディングのための方法のフロー図である。

【図10】本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩを使用した顧客および最終顧客オンボーディングのための方法のフロー図である。

【図11】本開示のいくつかの実施形態による、デバイスの例示的なコンポーネントのブロック図である。

【手続補正5】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１０９

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0109】

いくつかの実施形態では、データレイヤー５２０は、Ｄｏｃｋｅｒ（登録商標）等のコンテナ化技術およびＫｕｂｅｒｎｅｔｅｓ（登録商標）のようなオーケストレーションフレームワークを活用して、クラウドネイティブな環境に展開されることができる。このアプローチは、スケーラビリティ、レジリエンス、および効率的なリソース割り当てを保証する。たとえば、データレイヤー５２０は、ＡＷＳ、Ａｚｕｒｅ、またはＧｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄによって提供されるクラウドインフラフトラクチャ上に展開され、それらの管理されたサービスおよびスケーラブルな保管オプションを利用することができる。このことは、需要に基づくリソースのスケーリングを可能にし、運用上のオーバーヘッドを最小限にし、サプライチェーンデータを管理するための順応性のあるインフラを提供することを可能にする。

【手続補正6】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１１１

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0111】

ＲＴＤＭモジュール５００は、一以上のアルゴリズムおよび機械学習モデルを実装し、データレイヤー５２０内に保管されたデータを解析して、意味のある見通しを導き出すように構成されたＡＩモジュール５３０を含むことができる。いくつかの非限定的な例では、ＡＩモジュール５３０は、予測解析、異常検出、および最適化アルゴリズムを適用して、サプライチェーン内部のパターン、動向、および潜在的なリスクを識別することができる。ＡＩモジュール５３０は、新しいデータ入力から継続的に学習し、そのモデルを適応させて、正確で最新の見通しを提供する。ＡＩモジュール５３０は、予測、推薦、およびアラートを生成し、そのような見通しを専用のデータフィードに公開することができる。

【手続補正7】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１１７

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0117】

シングルペインオブグラスＵＩ
図６Ａは、一実施形態によるＳＰｏＧ ＵＩを図示する。いくつかの実施形態では、ＳＰｏＧ ＵＩ６００は、ＳＰｏＧ ＵＩ３０５の一実施形態であることができ、ＳＰｏＧ ＵＩ６００は、流通エコシステム全体の統一型のカスタマイズ可能なビューを関係者に提供するように設計された、包括的で直感的なユーザインターフェースを表す。ユーザがサプライチェーンを包括的に理解し、それらの動作を効率的に管理することを可能にする種々の機能および機能を組み合わせている。

【手続補正8】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１２７

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0127】

ＳＰｏＧＵＩは、リアルタイムデータを効率的に管理し、性能を損なうことなく視覚的に明確なインターフェースを維持するように構成されることができる。この革新的なアプローチは、ＵＩ構造のユニークな構成、応答性に優れたデータ視覚化、リアルタイムデータ対処方法、適応性のある情報アーキテクチャ、および空白の最適化を含む。

【手続補正9】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１２８

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0128】

ＳＰｏＧＵＩは、グリッドベースのレイアウトシステムを中心として構築され、ＣＳＳグリッドおよびＦｌｅｘｂｏｘ技術を活用する。この構造は、利用可能なスペースおよびコンテンツに自動的に適合されるエレメントによって、流動的なレイアウトを作成するための柔軟性を提供する。ＨＴＭＬ５およびＣＳＳ３は、ＵＩを作成するための基礎となる技術として機能し、一方でＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、特にＲｅａｃｔ．ｊｓは、ＵＩの動的な側面を管理する。

【手続補正10】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１４２

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0142】

そのようなアルゴリズムは、プログラミング言語、データベースクエリ言語、およびデータ統合ツールの組み合わせを使用して実装されることができる。加えて、ＡＩおよび／またはＭＬモデルを生成してトレーニングし、リアルタイムデータ処理パイプラインにおいてＣＤＣを実装することができる。

【手続補正11】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２１８

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0218】

一以上のプロセッサ１１０４は、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）であってもよい。一実施形態では、ＧＰＵは、数学的に集約的なアプリケーションを処理するように設計された特殊な電子回路であるプロセッサであってもよい。ＧＰＵは、大規模なデータブロック、たとえばコンピュータグラフィックスアプリケーション、画像、ビデオ等に共通する数学的に集約的なデータの並列処理に効率的な並列構造を有し得る。

【手続補正12】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図５

【補正方法】変更

【補正の内容】

【図5】

【手続補正13】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図７

【補正方法】変更

【補正の内容】

【図7】

【手続補正14】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図８

【補正方法】変更

【補正の内容】

【図8】

【手続補正15】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図９

【補正方法】変更

【補正の内容】

【図9】

【手続補正16】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図１０

【補正方法】変更

【補正の内容】

【図10】

【外国語明細書】