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特開2025-115979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シングルペインオブグラスモバイルアプリケーション
(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】P2025115979
(43)【公開日】2025-08-07
(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シングルペインオブグラスモバイルアプリケーション
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/067 20230101AFI20250731BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20250731BHJP
G06Q 10/063 20230101ALI20250731BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/067
G06Q50/10
G06Q10/063
【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 2025011018
(22)【出願日】2025-01-26
(31)【優先権主張番号】18/424,193
(32)【優先日】2024-01-26
(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
４．ＡＮＤＲＯＩＤ
５．ＧＰＴ
６．ＡＣＴＩＶＥＸ
(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
【テーマコード（参考）】
5L010
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L010AA06
5L050CC11
(57)【要約】 （修正有）
【課題】モバイルアプリシステム内のリアルタイムにデータを統合、解析かつ通知するモバイルアプリケーションシステム及び方法を提供する。
【解決手段】適応型フィードバック機構を通して動作を最適化し、暗号化を通してデータをセキュリティ保護するシステム１１０は、データレイヤー及び前処理フェーズを初期化し、分散データベース戦略を活用して構造化データ及び非構造化データを保管する。リアルタイムデータメッシュは、ノイズ除去及びデータ特徴抽出のための信号処理方法並びに機械学習手法を採用し、様々なプラットフォームからデータを継続的に引き出す。高度解析及び機械学習エンジンはデータを処理し、決定構造が好適なアクションを導き出す。プッシュ通知サービスは、イベント駆動型アーキテクチャ又は出版購読システムに基づいて作動し、カスタマイズされた通知を配信する。技術的な精度は、タイムリーな情報がエンドユーザに届くことを保証する。
【選択図】図１
【解決手段】適応型フィードバック機構を通して動作を最適化し、暗号化を通してデータをセキュリティ保護するシステム１１０は、データレイヤー及び前処理フェーズを初期化し、分散データベース戦略を活用して構造化データ及び非構造化データを保管する。リアルタイムデータメッシュは、ノイズ除去及びデータ特徴抽出のための信号処理方法並びに機械学習手法を採用し、様々なプラットフォームからデータを継続的に引き出す。高度解析及び機械学習エンジンはデータを処理し、決定構造が好適なアクションを導き出す。プッシュ通知サービスは、イベント駆動型アーキテクチャ又は出版購読システムに基づいて作動し、カスタマイズされた通知を配信する。技術的な精度は、タイムリーな情報がエンドユーザに届くことを保証する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
モバイルアプリシステムでのリアルタイムのデータ統合、解析、および通知のためのコンピュータ化された方法であって、
データレイヤーおよび前処理フェーズを提供することであって、前記データレイヤーが、分散データベース戦略を利用して構造化データおよび非構造化データを保管するように設計され、ＲＴＤＭが、ＥＲＰおよびＣＲＭを含むシステムからデータを継続的に引き込み、前処理が、ノイズを除去するための信号処理方法と、データ特徴を抽出して優先順位付けするための機械学習手法とを含み、提供することと、
高度解析および機械学習（ＡＡＭＬ）エンジンと情報を通信することと、
決定構文を使用して、前記ＡＡＭＬエンジンから出力を受信することと、
イベント駆動型アーキテクチャ（ＥＤＡ）、出版購読（Ｐｕｂ－Ｓｕｂ）システム、または適切な方法体系に基づいてプッシュ通知サービスを作動させることであって、前記ＥＤＡ方法が、イベントとして別個のデータパターンに応答し、前記Ｐｕｂ－Ｓｕｂシステムが、効率的な通信のためにＭＱＴＴ等のプロトコルを使用し、作動させることと、
前記プッシュ通知サービスを前記ＡＡＭＬモジュールとともに動作させて、エンドユーザに対しカスタマイズされた通知を配信し、前記ＡＡＭＬエンジンによって生成された見通しを活用することと、を備える、方法。
データレイヤーおよび前処理フェーズを提供することであって、前記データレイヤーが、分散データベース戦略を利用して構造化データおよび非構造化データを保管するように設計され、ＲＴＤＭが、ＥＲＰおよびＣＲＭを含むシステムからデータを継続的に引き込み、前処理が、ノイズを除去するための信号処理方法と、データ特徴を抽出して優先順位付けするための機械学習手法とを含み、提供することと、
高度解析および機械学習（ＡＡＭＬ）エンジンと情報を通信することと、
決定構文を使用して、前記ＡＡＭＬエンジンから出力を受信することと、
イベント駆動型アーキテクチャ（ＥＤＡ）、出版購読（Ｐｕｂ－Ｓｕｂ）システム、または適切な方法体系に基づいてプッシュ通知サービスを作動させることであって、前記ＥＤＡ方法が、イベントとして別個のデータパターンに応答し、前記Ｐｕｂ－Ｓｕｂシステムが、効率的な通信のためにＭＱＴＴ等のプロトコルを使用し、作動させることと、
前記プッシュ通知サービスを前記ＡＡＭＬモジュールとともに動作させて、エンドユーザに対しカスタマイズされた通知を配信し、前記ＡＡＭＬエンジンによって生成された見通しを活用することと、を備える、方法。
【請求項2】
前記前処理フェーズが、フーリエ変換およびウェーブレット変換を含む信号処理方法を採用して前記データからノイズを除去し、前記システム内での後続の解析のためのデータ品質を保証する、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記ＡＡＭＬエンジンが、テキストデータを処理するための深層学習アルゴリズムを利用し、解析の向上のための意味的関連性およびパターンを抽出する、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記ＡＡＭＬエンジンが、決定木およびベイジアンネットワークを含む１以上のアルゴリズムを採用して、前記解析されたデータに基づいて好適なアクションを導き出し、前面システム内でのデータ駆動型の意思決定を可能にする、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記プッシュ通知サービスが、ＡＡＭＬプロセスを使用してデータパターンの変更を動的に検出して対処し、１以上のユーザにリアルタイムの通知を配信する、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記プッシュ通知サービスが、前記ＡＡＭＬエンジンによって生成された１以上の見通しに基づいて、カスタマイズされた通知をエンドユーザに配信し、それらの有意性および対象とする客層に基づいてイベントを分類および優先順位付けし、前記システム内での効率的な通信を保証する、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
近接方策最適化等の強化学習モデルを処理およびトレーニングすることを含む、システム動作を最適化するための適応型フィードバックプロセスを行うことをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項8】
モバイルアプリケーションシステムであって、
さまざまなデバイスおよびプラットフォームにわたり一貫性のあるユーザ経験を提供するために、ユーザデバイス上での直感的なユーザインタラクション向けに構成されたユーザインターフェース（ＵＩ）レイヤーと、
前記１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、前記データメッシュ内のリアルタイムデータに基づくリアルタイムの解析を可能にする１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備え、１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適合する標準化された形式に変換して調和させ、前記データメッシュ間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、
イベント駆動型アーキテクチャおよび出版購読システムのうちの１以上で、流通プラットフォームのイベントに基づくリアルタイムの通知を配信するように動作する、プッシュ通知サービスと、
流通プロセスを改善するために、高度なＡＩアルゴリズムを利用して、製品画像をスキャンしてそれら各自のＳＫＵにマッピングする、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジンと、
重要なデータをユーザデバイス上にローカルに保管し、中断のない機能性を保証し、接続性が回復されたときにバックエンドサーバと同期するためのオフラインデータキャッシュモジュールと、を備える、モバイルアプリケーションシステム。
さまざまなデバイスおよびプラットフォームにわたり一貫性のあるユーザ経験を提供するために、ユーザデバイス上での直感的なユーザインタラクション向けに構成されたユーザインターフェース（ＵＩ）レイヤーと、
前記１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、前記データメッシュ内のリアルタイムデータに基づくリアルタイムの解析を可能にする１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備え、１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適合する標準化された形式に変換して調和させ、前記データメッシュ間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、
イベント駆動型アーキテクチャおよび出版購読システムのうちの１以上で、流通プラットフォームのイベントに基づくリアルタイムの通知を配信するように動作する、プッシュ通知サービスと、
流通プロセスを改善するために、高度なＡＩアルゴリズムを利用して、製品画像をスキャンしてそれら各自のＳＫＵにマッピングする、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジンと、
重要なデータをユーザデバイス上にローカルに保管し、中断のない機能性を保証し、接続性が回復されたときにバックエンドサーバと同期するためのオフラインデータキャッシュモジュールと、を備える、モバイルアプリケーションシステム。
【請求項9】
前記ＵＩレイヤーが、画面のリアルエステートを最適化し、応答性設計要素を採用し、メニュー、ボタン、およびナビゲーションバーの配置を含む前記ユーザの視点を優先順位付けすることによって効率的なユーザ関与を促進し、さまざまなデバイスおよびプラットフォームにわたり一貫性のあるユーザフレンドリな経験を保証する、請求項８に記載のモバイルアプリケーションシステム。
【請求項10】
前記データレイヤーが、前記データメッシュ内のリアルタイムのデータに基づくリアルタイムの解析を可能にする１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み、１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適合する標準化された形式に変換して調和させ、ＥＲＰ等のさまざまな企業システムからのデータ検索を含む前記データメッシュ間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、請求項８に記載のモバイルアプリケーションシステム。
【請求項11】
前記プッシュ通知サービスが、イベント駆動型アーキテクチャを動作させ、流通プラットフォームのイベントに基づくリアルタイムの通知を配信するための標準化されたプッシュ通知プロトコルを利用して、流通プラットフォームのイベントに関してユーザと情報を通信する、請求項８に記載のモバイルアプリケーションシステム。
【請求項12】
前記画像認識およびＳＫＵマッピングエンジンが、モバイルデバイスのカメラと直接統合し、高度なＡＩアルゴリズムを利用して、色、形、テクスチャ、およびラベルを含む製品画像を解析して、それらを各自の在庫保管単位（ＳＫＵ）に正確にマッピングし、流通プロセスを簡易化して手動によるデータエントリを低減する、請求項８に記載のモバイルアプリケーションシステム。
【請求項13】
前記オフラインデータキャッシュモジュールが、注文ステータス、製品の詳細、およびユーザの好みを含む重要なデータをユーザデバイス上にローカルに保管し、中断のない機能性を保証し、接続性が回復されたときにバックエンドサーバと同期し、ユーザ経験を最適化して、静止時および転送時の両方において機密情報を保護するためのデータ暗号化を含むデータの一貫性を維持する、請求項８に記載のモバイルアプリケーションシステム。
【請求項14】
強固な暗号化機構を採用して、静止時および転送時の両方において機密情報を保護し、ユーザ識別情報を検証するように認証プロトコルを強化し、データ整合性およびユーザプライバシーを保証する、データリネージおよび監査証跡機構を含むセキュリティおよび認証レイヤーをさらに備える、請求項８に記載のモバイルアプリケーションシステム。
【請求項15】
前記モバイルアプリケーションがスマートフォンおよびタブレットを含む多様なデバイスにわたってそれらのオペレーティングシステムに関わらずアクセス可能かつ機能可能であることを保証し、前記モバイルデバイス画像化コンポーネントを活用し、それらを正確な製品認識のための高度なＡＩアルゴリズムに結合し、効率的な注文処理および在庫管理を促進するデバイス互換性モジュールをさらに備える、請求項８に記載のモバイルアプリケーションシステム。
【請求項16】
コンピュータ可読媒体であって、プロセッサによって実行されると、
データレイヤーおよび前処理フェーズを提供することであって、前記データレイヤーが、分散データベース戦略を利用して構造化データおよび非構造化データを保管するように設計され、ＲＴＤＭが、ＥＲＰおよびＣＲＭを含むシステムからデータを継続的に引き込み、前処理が、ノイズを除去するための信号処理方法と、データ特徴を抽出して優先順位付けするための機械学習手法とを含み、提供するステップと、
高度解析および機械学習（ＡＡＭＬ）エンジンと情報を通信するステップと、
決定構文を使用して、前記ＡＡＭＬエンジンから出力を受信するステップと、
イベント駆動型アーキテクチャ（ＥＤＡ）、出版購読（Ｐｕｂ－Ｓｕｂ）システム、または適切な方法体系に基づいてプッシュ通知サービスを作動させるステップであって、前記ＥＤＡ方法が、イベントとして別個のデータパターンに応答し、前記Ｐｕｂ－Ｓｕｂシステムが、効率的な通信のためにＭＱＴＴ等のプロトコルを使用し、作動させるステップと、
前記プッシュ通知サービスを前記ＡＡＭＬモジュールとともに動作させて、エンドユーザに対しカスタマイズされた通知を配信し、前記ＡＡＭＬエンジンによって生成された見通しを活用するステップと、を行わせる命令を備える、コンピュータ可読媒体。
データレイヤーおよび前処理フェーズを提供することであって、前記データレイヤーが、分散データベース戦略を利用して構造化データおよび非構造化データを保管するように設計され、ＲＴＤＭが、ＥＲＰおよびＣＲＭを含むシステムからデータを継続的に引き込み、前処理が、ノイズを除去するための信号処理方法と、データ特徴を抽出して優先順位付けするための機械学習手法とを含み、提供するステップと、
高度解析および機械学習（ＡＡＭＬ）エンジンと情報を通信するステップと、
決定構文を使用して、前記ＡＡＭＬエンジンから出力を受信するステップと、
イベント駆動型アーキテクチャ（ＥＤＡ）、出版購読（Ｐｕｂ－Ｓｕｂ）システム、または適切な方法体系に基づいてプッシュ通知サービスを作動させるステップであって、前記ＥＤＡ方法が、イベントとして別個のデータパターンに応答し、前記Ｐｕｂ－Ｓｕｂシステムが、効率的な通信のためにＭＱＴＴ等のプロトコルを使用し、作動させるステップと、
前記プッシュ通知サービスを前記ＡＡＭＬモジュールとともに動作させて、エンドユーザに対しカスタマイズされた通知を配信し、前記ＡＡＭＬエンジンによって生成された見通しを活用するステップと、を行わせる命令を備える、コンピュータ可読媒体。
【請求項17】
１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させ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、効率的な検索および特定のタイプのデータの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ＡＡＭＬエンジンが、テキストデータを処理するための深層学習アルゴリズムを利用し、解析の向上のための意味的関連性およびパターンを抽出する、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項20】
前記プッシュ通知サービスが、ＡＡＭＬプロセスを使用してデータパターンの変更を動的に検出して対処し、１以上のユーザにリアルタイムの通知を配信する、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日出願の米国特許出願第１８／３４１，７１４号、２０２３年７月１０日出願の米国特許出願第１８／３４９，８３６号、２０２３年７月１１日出願の米国仮出願第６３／５１３，０７３号、２０２３年７月１１日出願の米国仮出願第６３／５１３，０７８号、２０２３年７月２１日出願の米国仮出願第６３／５１５，０７５号、および２０２３年７月２１日出願の米国仮出願第６３／５１５，０７６号の一部継続出願（ＣＩＰ）である。これらの出願の各々は、その全体が参照により本明細書に組み入れられる。
本願は、２０２３年６月２６日出願の米国特許出願第１８／３４１，７１４号、２０２３年７月１０日出願の米国特許出願第１８／３４９，８３６号、２０２３年７月１１日出願の米国仮出願第６３／５１３，０７３号、２０２３年７月１１日出願の米国仮出願第６３／５１３，０７８号、２０２３年７月２１日出願の米国仮出願第６３／５１５，０７５号、および２０２３年７月２１日出願の米国仮出願第６３／５１５，０７６号の一部継続出願（ＣＩＰ）である。これらの出願の各々は、その全体が参照により本明細書に組み入れられる。
【0002】
背景技術
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性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。
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性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管理およびローカライゼーションは、さまざまなＯＥＭからの異なるデータや、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インタラクション方法は、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】
企業資源計画（ＥＲＰ）システムは、流通およびサプライチェーンを含むビジネスプロセスの管理における主力として機能してきた。これらのシステムは、財務、人事、および在庫管理等の異なる部門がリアルタイムのデータにアクセスして共有することができる中央リポジトリの働きをする。ＥＲＰは包括的であるが、今日の複雑な流通およびサプライチェーン環境においてはいくつかの課題を提示する。主な課題の１つは、データの断片化である。異なる部門または別個のＥＲＰシステムにわたるデータサイロが、リアルタイムの可視性を達成することを困難にする。ユーザは、鍵となる流通およびサプライチェーンの指標の包括的な把握に欠け、これが意思決定プロセスに悪影響を及ぼす。
【0005】
さらに、ＥＲＰシステムは、多くの場合効果的なデータ統合性能を提供しない。これまでのＥＲＰシステムは、外部システムとの、あるいは同じＥＲＰスイート内の異なるモジュール間での効率的な統合のために設計されていない。この設計は、結果としてシステム間でデータを転送するために、プロセスを煩雑でエラーが発生しやすい手作業に依存することとなり、サプライチェーン全体にわたる情報の流れに悪影響を及ぼす。システム間にわたり情報が異なる形式で存在すると、データの不一致が生じ、正確なデータ解析を妨げ、情報に基づかない意思決定につながる。
【0006】
データの不一致は、別の課題を提示する。部門間またはＥＲＰ間にわたり異なる形式または単位のデータが存在する場合、意味のある解析のためにこのデータを標準化することは骨の折れるプロセスとなる。ビジネスは、データの変換および検証に時間を要する手動のプロセスに頼ることが多く、これが意思決定をさらに遅らせる。加えて、これまでのＥＲＰシステムは、多くの場合大量のデータを効果的に処理する性能に欠けている。これらのシステムは、業務改善のためのタイムリーな見通しを提供することに苦労し、特に複雑で拡大する流通およびサプライチェーンネットワークに対処するビジネスにとって問題となる。
【0007】
データセキュリティは、特にサプライチェーンデータの機密性を考慮すると、別の懸念事項であり、これには顧客の詳細、価格設定、および契約が含まれる。データセキュリティおよびガバナンスに関するグローバルな規制への準拠を保証することは、複雑性のさらなる積み重ねを付加する。これまでのＥＲＰシステムは、多くの場合サイバーセキュリティの脅威およびコンプライアンス要件の絶え間なく進化する状況に適応するために十分に迅速である強固なセキュリティ機能に欠けている。
【0008】
最後に、より高速なサービスおよびリアルタイムの情報に対する消費者の期待は、これまでのシステムにさらなるプレッシャーを加えている。流通プラットフォームにおけるこれまでのリクエストベースのユーザインターフェースは、重要な流通およびサプライチェーンの指標へのアクセスが遅れるという困難を抱えている。これらのリクエストベースのシステムは、要求されたときにのみデータが更新されるため、結果として情報が古くなり、情報に基づいた意思決定が妨げられるデータの陳腐化に悩まされるおそれがある。さらに、従来のシステムで複数のソースからのデータを要求することは、相当のリソースを必要とし、時間がかかり、リソース負荷が高くなる。これらは、本質的に受動的であり、ユーザ開始データ要求に依拠しており、このことが事前対応性を制限する。これらのシステム内でさまざまなソースからのデータを統合することは、複雑かつ煩雑である可能性があり、複雑な統合の課題につながる。加えて、リクエストベースのシステムは、大量のデータリクエストを扱う際にスケーラビリティの課題に直面する場合がある。よって、従来のリクエストベースの流通およびサプライチェーンプラットフォームは、多くの場合、効率的な流通および流通管理を妨げる。
【発明の概要】
【0009】
グローバルな流通業界は重要な局面にあり、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、業界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行動の分野に存在する。
【0010】
第一の鍵となる課題は、流通業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、流通業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提供するための流通業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の整合を保証することを必要とする。
【0011】
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、会社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してナビゲートするという純然たる必要性が、流通プロセスに付加的な複雑性のさらなる積み重ねを付加する。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維持させるための警戒および書類作業のさらなる積み重ねもまた課される。
【0012】
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商標製造企業（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、非効率性および誤りの可能性を増す。
【0013】
最終的に、進化する市場状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性を包含するようにすることを伴う。消費者の行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、購買技術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。顧客とインタラクションするこれまでの方法は急速に支持を失っており、会社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。
【0014】
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ぶ展開範囲を有し、製造業者にとって直接網羅することが実現し得ない遠く離れたエリアの顧客に対し製品を入手させることを可能にする。第三に、流通業者は、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。
【0015】
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に発生する課題に適応させることが必須である。進化する市場状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論は、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得る。
【0016】
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、包括的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得る。
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、包括的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得る。
【0017】
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得る。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価値ある見通しを提供し、サプライチェーンおよび流通管理プロセスが効率的に扱われることを保証することができる。
【0018】
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、消費者が流通業者とインタラクション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。
【0019】
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、会社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ガイドとなる。
【0020】
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、流通業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。この特徴は、手作業による追跡の負担を大幅に低減させ、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トランザクションを保証する。
【0021】
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ゼーション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、誤り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性能を提供する。
【0022】
いくつかの実施形態によれば、ＳＰｏＧは、高度に構成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、ユーザが技術に容易にアクセスし購買することを可能にし、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。
【0023】
さらに、ＳＰｏＧの高度な解析性能は、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、会社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。
【0024】
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、会社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。
【0025】
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管理を簡易化し、優れた顧客経験をもたらすことによって、流通業界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、流通業者は効率の向上、誤りの低減、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。
【0026】
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、サプライチェーンの可視性を向上させ、効率的な管理を可能にし、流通業者が混乱をより効果的に扱うことを可能にする。
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、サプライチェーンの可視性を向上させ、効率的な管理を可能にし、流通業者が混乱をより効果的に扱うことを可能にする。
【0027】
ＲＴＤＭの予測解析性能は、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、会社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低減させる。
【0028】
ＲＴＤＭのグローバル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、流通業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低減され、国境を越えたトランザクションが可能になる。
【0029】
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易化し、データの一貫性を保証して誤りの可能性を低減する。ローカライズされたＳＫＵを管理し流通させるためのその性能が、特定の市場ニーズに効率的に沿う。
【0030】
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、新世代の技術購入者の期待に応える。
【0031】
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問題に対する包括的なソリューションを提供する。ＲＴＤＭの性能によって、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。
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問題に対する包括的なソリューションを提供する。ＲＴＤＭの性能によって、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。
【0032】
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、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ＳＰｏＧの能力を改善する。正確かつ最新の情報を提供し、流通業者が情報に基づく意思決定を迅速に行うことが可能になる。
【0033】
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管理における誤りが減少する。さまざまなＯＥＭからのデータを管理する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。
【0034】
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トランザクションを促進する。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。
【0035】
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、その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。
【0036】
ＳＰｏＧモバイルアプリケーション（モバイルアプリ）システムおよび方法は、グローバルな流通業界内での課題にユニークに対処する。そのユーザフレンドリで直感的なインターフェースは、流通業者および顧客が同じように、複雑な流通状況を簡易かつ効率的にナビゲートする権限を与える。中核的な利点の１つは、在庫、注文、およびサプライチェーンの運用に関するリアルタイムの可視化を提供することによって、流通管理を向上させるためのその能力にある。この透明性は、流通業者が情報に基づく意思決定を行い、プロセスを最適化し、変化する市場のダイナミクスにリアルタイムで適応することを可能にする。
【0037】
ＳＰｏＧ ＵＩモバイルアプリは、流通業者と顧客との間の接続を促進し、進化する消費者中心の規範に沿うようにする。これにより顧客は苦労なく、製品情報へのアクセス、発注、および配送の追跡を、すべて彼らのモバイルデバイスから便利に行うことが可能になる。この直接的な関与は、顧客満足度を改善させるのみならず、ブランドロイヤルティおよび信頼も強化される。
【0038】
いくつかの実施形態では、ＳＰｏＧ ＵＩのプッシュ通知の統合は、ベンダから顧客までのすべてのユーザに対する情報提供および関与を保持することにおいて、流通システムの能力を改善する。これにより、流通業者は注文の更新、プロモーション、および関連製品情報に加えて、高度な見通しを、リアルタイムで顧客に積極的に通信することが可能になる。このレベルの関与は、タイムリーかつ個人化されたインタラクションを要求する現代の消費者の急速に進化する期待に応える上で非常に貴重である。
【0039】
さらに、ＳＰｏＧ ＵＩの画像認識およびＳＫＵマッピング性能は、製品特定プロセスを簡易化することによって著しい利点を提供する。顧客は製品画像を容易にスキャンすることができ、高度なＡＩアルゴリズムが、それらを正しい在庫管理単位（ＳＫＵ）に正確にマッピングする。この動的なＳＫＵ作成は、注文プロセスが合理化されるのみならず、手動によるデータエントリおよび潜在的な誤りを低減し、動作効率の向上に大きな利点となる。
【0040】
ＳＰｏＧ ＵＩモバイルアプリのオフラインデータキャッシングは、オフライン環境においてであっても中断のない機能性を保証する。重要なデータをユーザのデバイスのローカルに保管し、接続性が回復したときにバックエンドサーバと同期させることによって、いつでも現在の情報にアクセスすることを請け合う。接続性の課題に直面した場合のこのレジリエンスは、特に散発的であるかまたは制限されたインターネットアクセスを有する地域では著しい利点である。
【0041】
これにより、ＳＰｏＧ ＵＩモバイルアプリは、流通管理、およびリアルタイムの顧客関与の向上から、画像認識、およびオフライン機能までの包括的な利点を提供する。これらの特徴は、流通業者が急速に進化する流通状況で成功すると同時に、顧客に便利な流通経験を提供する権限を与える。
【図面の簡単な説明】
【0042】
【図1】本実施形態で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】高度な流通プラットフォームの一実施形態を示し、流通ネットワークの管理および動作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。
【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ＳＰｏＧ ＵＩモバイルアプリシステムおよびＵＩのアーキテクチャを図示する。
【図8】本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩモバイルアプリシステム内でのリアルタイムのデータ統合、解析、および通知のための方法のフロー図である。
【図9A】本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩモバイルアプリシステム内での画像キャプチャおよびＳＫＵマッピングのための方法のフロー図である。
【図9B】本開示のいくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩモバイルアプリシステムの強化された製品ルックアップ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モバイルアプリでオフラインデータキャッシュを管理する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。
【図12A-12Q】いくつかの実施形態による、ＳＰｏＧ ＵＩのさまざまな画面および機能性を示す。
【図13A-13F】いくつかの実施形態による、モバイルアプリＳＰｏＧ ＵＩのさまざまな画面および機能性を示す。
【発明を実施するための形態】
【0043】
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、本実施形態は、機械可読媒体に記憶された命令として実装することもでき、これは１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行う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。
【0044】
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をサポートするプラットフォームが開示される。他の実施形態では、サプライチェーン管理ではなく流通管理をサポートするためのプラットフォームが提供され、流通プラットフォームは、特にビジネス、ＩＴプロフェッショナル等をターゲットとしたクラウドサービス、ソフトウェア、およびハードウェア等の技術指向の製品およびサービスの流通に向けられたデジタル中心の環境として特徴付けられる。ＡＭＡＺＯＮ等のプラットフォームとは対照的に、本明細書で説明する流通プラットフォームは、衣類、食料品、もしくは家庭用品等の幅広い消費財の小売には関与しない。流通プラットフォームの運用モデルは、一般に、消費者指向のアプローチではなく、企業間取引に向けられている。プラットフォームのインフラストラクチャは、デジタルおよびＩＴ流通の区別をサポートするように構成されることができ、プラットフォームの物流は、消費者指向のアプローチではなく、この客層に対し推薦、見通し、バンドル等を提供することに限定して構成される。
【0045】
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同様に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、本開示のいくつかの実施形態において、動作は異なる順序で実行され、および／または異なる場合がある。
【0046】
図１は、本実施形態ではシステム１１０と呼ばれる流通プラットフォームの動作環境１００を図示する。システム１１０は、情報技術（ＩＴ）流通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、および流通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、流通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。
【0047】
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ためのＩＴソリューションを求めているビジネスまたは個人を表す。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ソリューションを閲覧し、サーチし、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の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。
【0048】
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。最終顧客は、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ビジネス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へのアクセスを有することが確保される。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。
【0049】
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、流通業者、およびサプライヤを包含する。システム１１０は、ベンダが自社の提供品を展示し、在庫を管理し、顧客および再販業者とのトランザクションを促進するための中央集中プラットフォームの働きをする。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、ベンダは展開範囲を拡大し、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。
【0050】
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。再販業者は、顧客をさまざまなベンダからの正しいＩＴソリューションに繋ぐことにより、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。
【0051】
システム１１０の動作環境内には、その有効性に寄与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、既存の企業システムとの統合、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、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。
【0052】
スケーラビリティおよび柔軟性は、システム１１０の鍵となる特性である。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に関わらず、ＩＴ流通モデルの需要の増大を受容することができる。システム１１０は、大規模なデータ処理、ストレージ、および解析を扱うように設計され、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、その動作に対し強固な基盤を提供する。
【0053】
要約すると、ＩＴ流通モデル内のシステム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、およびトランザクション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。
【0054】
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を図示する。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性を促進する。この図は、効率的なコラボレーションおよびデータ駆動型の意思決定を可能にする相互接続性および機構を示している。
【0055】
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機能する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得る。通信、データ交換、およびトランザクション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１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。
【0056】
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、価格設定詳細、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性能が向上する。
【0057】
ベンダシステム統合：統合ポイント２１０は、システム１１０とベンダシステム２４０との間の接続を容易にする。ベンダシステム２４０は、ベンダによって採用された在庫管理システム、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、彼らの製品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。
【0058】
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と接続するための性能を提供する。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を包含し得る。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。
【0059】
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性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。
【0060】
動作環境２００内の統合ポイント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を採用して、通信チャネルを確立し、データ交換を可能にする。
【0061】
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全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。
【0062】
いくつかの実施形態では、統合ポイント２１０と、動作環境２００内のデータフローとが、接続されたエコシステム内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を流れる。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、データ駆動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。
【0063】
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内での通信を可能にする。これらの技術は、システム１１０に強固な基盤を提供し、スケーラビリティ、柔軟性、および効率的なデータ処理性能を保証する。さらに、統合ポイント２１０はまた、アルゴリズム、データ解析、および機械学習手法を採用して、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、価格設定の変更、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を通して関連する関係者にリアルタイムで利用可能にされる。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。
【0064】
図２に示さ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。
【0065】
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）とインタラクション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インタラクションし、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。
【0066】
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。
【0067】
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し、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任意の他の揮発性または不揮発性記憶媒体もしくはデバイス、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、磁気または光カード、ナノシステム、または命令およびデータを保管するための任意の好適な媒体にダウンロードおよび保管することができる。
【0068】
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、または他のものを使用して、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。
【0069】
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。
【0070】
これにより、動作環境２００は、流通プラットフォームを１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。
【0071】
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を図示する。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。
【0072】
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として機能し、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、リアルタイムのデータ、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性を提示する。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、データ駆動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を管理するための権限をユーザに与える。
【0073】
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、タイムリーな商品配送を確保することができる。
【0074】
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容易にする。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、流通エコシステムにわたるコラボレーティブな意思決定を可能にする。
【0075】
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、手作業による誤りを低減し、全体的なサプライチェーンの可視性を向上させる。
【0076】
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。
【0077】
ＲＴＤＭモジュールの性能を例証するために、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、および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。形式を整合させ、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。
【0078】
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キャプチャするように構成され得る。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）機構を採用し、更新または修正を検出する。ＣＤＣコンポーネントは、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ビジネス運用のための互換性および柔軟性を保証する。
【0079】
リアルタイムの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、変化する市場状況に迅速に応答することができる。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。
【0080】
ＲＴＤＭモジュール３１０は、サプライチェーン運用内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システムによって課される制約から解放する。この柔軟性の向上は、効率性、顧客サービス、革新の改善をサポートする。
【0081】
システム３００の別のコンポーネントは、高度解析および機械学習（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。高度な解析、予測モデル化、異常検出、および他の機械学習性能を可能にする。
【0082】
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、将来の需要を予測することができる。在庫レベルを最適化し、繁忙期における在庫の可用性を保証し、過剰在庫コストを最小限にすることを助ける予想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。
【0083】
需要の予想に加えて、ＡＡＭＬモジュールは、顧客行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、当該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薦することができる。
【0084】
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ソースからのデータを解析して、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ビジネス戦略を適応させることができる。
【0085】
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性を強調する。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、サプライチェーンにわたる円滑なデータ交換、プロセス自動化、およびエンドツーエンドの可視性を可能にする。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、包括的かつ接続された流通エコシステムを作成する。
【0086】
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、容易な管理、および異なる環境にわたる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。
【0087】
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、および強固な統合性能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、データ駆動型の意思決定、および最適化されたサプライチェーン運用を提供する。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推進する。
【0088】
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、サプライチェーン運用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。
【0089】
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、リアルタイムの解析、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。
【0090】
ＳＰｏＧ ＵＩ４０５は、いくつかの実施形態では、システム４００内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。
【0091】
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。
【0092】
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、およびストリーム管理のために、Ａｐａｃｈｅ Ｋａｆｋａ、Ａｐａｃｈｅ Ｆｌｉｎｋ、または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、さまざまなトランザクションシステム、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キャプチャする。この性能は、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。
【0093】
システム４００内の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可能になる。たとえば、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、在庫切れまたは過剰在庫の状況を最小限にすることが可能になる。
【0094】
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手法、たとえばグラフ、チャート、および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、および動向解析を可能にする。
【0095】
個人化インタラクションモジュール４３０は、顧客データ、動向履歴、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提供のために、Ａｄｏｂｅ Ｔａｒｇｅｔ、Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋ、およびＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのような技術を採用する。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。
【0096】
ドキュメントハブ４３５は、システム４００内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のような技術を利用する。たとえば、ドキュメントハブ４３５は、ＳｅｅＢｕｒｇｅｒのドキュメント管理性能を採用して、契約書、請求書、製品仕様書、または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、関係者は必要なときに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。
【0097】
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、および配信を可能にする。これにより、関係者は、仕様、価格設定、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へのアクセスを有することが保証される。カタログの更新、コンテンツ配信、およびキャッシングを容易にするために、ＫｅｎｔｉｃｏおよびＡｋａｍａｉのような技術を採用する。たとえば、当該モジュールは、Ａｋａｍａｉのコンテンツ配信ネットワーク（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信することができる。
【0098】
パフォーマンスおよび見通しマーカディスプレイ４４５は、サプライチェーン運用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のようなツールを利用して、効果的なパフォーマンス監視を可能にし、アクション可能な見通しを提供する。たとえば、当該モジュールは、Ｓｐｌｕｎｋのログ解析性能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ことができる。
【0099】
予測解析モジュール４５０は、機械学習アルゴリズムおよび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向上させる。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の深層学習性能を利用して、販売履歴データを解析し、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。
【0100】
推薦システムモジュール４５５は、流通ネットワーク内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、動向履歴、および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の提供のために、Ａｄｏｂｅ ＴａｒｇｅｔおよびＡｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋのような技術が採用される。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、顧客の好みおよび行動を解析し、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信し、顧客関与を向上させて売上を推進することができる。
【0101】
通知モジュール４６０は、サプライチェーン内の大切なイベント、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、および通知配信のために、Ａｐｉｇｅｅ ＸおよびＴＩＢＣＯのような技術を利用する。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ることができ、タイムリーな関連情報の配布を保証する。
【0102】
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性に慣れることを助けるためのガイド付きステップ、チュートリアル、またはドキュメンテーションを提供する。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性能を利用して、新規関係者をセキュアにオンボーディングさせ、彼らに適切なアクセス許可を提供し、システムの機能性を通して彼らをガイドすることができる。
【0103】
通信モジュール４７０は、システム４００内の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、インタラクション、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。Ａｐｉｇｅｅ ＥｄｇｅおよびＡｄｏｂｅ Ｌａｕｎｃｈのような技術を採用して、セキュアで効率的な通信、ドキュメント共有、およびバージョン管理を容易にする。たとえば、当該モジュールは、Ａｐｉｇｅｅ ＥｄｇｅのＡＰＩ管理性能を利用して、関係者間でのセキュアかつ高信頼の通信を保証することができ、効果的なコラボレーションを行うことを可能にする。
【0104】
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でエンドツーエンドの可視性、データ駆動型の意思決定、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、および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。
【0105】
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、リアルタイムの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。
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、リアルタイムの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。
【0106】
ＲＴＤＭモジュール５００は、図５に示されるように、全体的なシステムアーキテクチャ内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、リアルタイムのデータ管理および調和性能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領域内での効率的な運用を可能にする。
【0107】
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、たとえばＳＡＰ、Ｉｍｐｕｌｓｅ、ＭＥＴＡ、およびＩ－ＳＣＡＬＡ等のＥＲＰ、ならびに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。
【0108】
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核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性能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、システムにわたるデータの一貫性および整合性を保証する。
【0109】
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和され、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。
【0110】
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得る。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と呼ばれることができる高度にスケーラブルで強固なデータレイクを、ＰＤＳ５２４．１～５２４．Ｎと表記される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。
【0111】
データレイヤー５２０の中核には、サプライチェーン内で生成されるデータの絶え間なく増大する量、多様性、および速度を扱う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、構造化データおよ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受け入れることができる。
【0112】
データレイク５２２に付随して、目的別データストアＰＤＳ５２４．１～５２４．Ｎの母集団を採用することができる。各ＰＤＳ５２４は、サプライチェーン領域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、トランザクション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、価格設定、および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、および処理を可能にし、サプライチェーン関係者の多様なニーズに応える。
【0113】
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、１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得る。これらのＣＤＣ機構は、ＳＡＰ、Ｉｍｐｕｌｓｅ、ＭＥＴＡ、およびＩ－ＳＣＡＬＡのようなレガシー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更新、修正、または新しいトランザクションを絶えず監視し、それらを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。
【0114】
いくつかの実施形態では、データレイヤー５２０は１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。
【0115】
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の性能を活用する。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にわたる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。
【0116】
いくつかの実施形態では、データレイヤー５２０は、強固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。緻密なアクセス制御機構および認証プロトコルは、認可されたユーザのみがデータレイクおよびＰＤＳ内のデータにアクセスし、修正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、認可されていないアクセスから機密サプライチェーン情報を保護する。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。
【0117】
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、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して、クラウドネイティブな環境で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ストレージ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ストラクチャを提供する。
【0118】
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ＰＤＳ５２４．１～５２４．Ｎとともに組み込むことができ、高度な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、およびＡｐａｃｈｅのような分散型コンピューティングフレームワークの統合は、強力なデータ処理、高度な解析、および機械学習性能を可能にする。強固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、および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を通して、データレイヤー５２０は、サプライチェーン関係者に、データ駆動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。
【0119】
ＲＴＤＭモジュール５００は、１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のパターン、動向、および潜在的なリスクを特定することができる。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ことができる。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。
【0120】
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５４０．１～５４０．Ｎの集合を含むことができる。これらのエンジンは、システム内の別個の機能性を表し、たとえば、１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５４０．１～５４０．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、モジュールの性能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。
【0121】
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、および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得る。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、および濃縮に適用され、さらなる解析および統合に対する準備を整えさせる。
【0122】
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、１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得る。
【0123】
経験レイヤー５５０は、サプライチェーンデータとインタラクション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もたらす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性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、および顧客需要を検索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、自分の好みや役割に合わせて、特定のデータ更新、たとえば在庫変更、価格設定更新、または新しいＳＫＵ通知をサブスクライブすることができる。
【0124】
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１以上のデータレイヤー、ＡＩコンポーネント、データエンジンレイヤー、およびユーザ経験レイヤー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、ならびに既存の企業システムとの統合を提供する。モジュール内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、異種のデータソースの豊富な統合、効率的なデータ調和、および高度な解析性能を可能にする。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モジュールの能力は、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。
【0125】
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、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、サプライチェーンの包括的な理解と、それらの動作の効率的な管理を得ることを可能にする種々の機能および機能性を組み合わせている。
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、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、サプライチェーンの包括的な理解と、それらの動作の効率的な管理を得ることを可能にする種々の機能および機能性を組み合わせている。
【0126】
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、ユーザが流通エコシステム内で、彼らの特定の役割と責任に合わせたリアルタイムのデータ、解析、および機能性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包括的かつ全体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。
【0127】
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、１以上のＥＲＰ、ＣＲＭ、または他のソースを含むことができる１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。リアルタイムのデータ同期は、ＳＰｏＧ ＵＩ６００に提示される情報が、サプライチェーンにわたって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されたデータに基づいて、十分な情報に基づく意思決定を行うことを可能にする。
【0128】
ＳＰｏＧ ＵＩ６００内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助長する。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、流通エコシステム内の全体的な業務効率とコラボレーションをプロモートする。
【0129】
機能性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、認可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。
【0130】
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。
【0131】
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。高度な可視化手法を活用して、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、および異常に関する見通しを得ることができ、データ駆動型の意思決定および戦略的計画が容易になる。
【0132】
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性へのアクセスを保証する。
【0133】
これらの参照エレメント／モジュールをＳＰｏＧ ＵＩ６００内に統合し、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包括的なビューを提供し、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プロモートし、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のビジネス効率を推進することを可能にする。
【0134】
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、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ことにたびたび苦労している。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。
【0135】
ＳＰｏＧ６０５ＵＩは、リアルタイムのデータを効率的に管理し、パフォーマンスを損なうことなく視覚的にクリーンなインターフェースを維持するように構成され得る。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、リアルタイムのデータを扱う方法、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。
【0136】
ＳＰｏＧ ６０５ＵＩ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。
【0137】
例示的な方法で示された動作は網羅的なものではなく、図示された動作のいずれかの前、後、またはそれらの間に他の動作が同様に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。
【0138】
モバイルアプリケーションアーキテクチャフレームワーク
図７は、クラウド流通プラットフォーム内のモバイルアプリのアーキテクチャフレームワークを図示し、その中核的なコンポーネントが強調されている。モバイルアプリアーキテクチャ７００は、ユーザインターフェース（ＵＩ）レイヤー７０５、データレイヤー７１０、プッシュ通知サービス７２０、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジン７３０、オフラインデータキャッシュ７４０、セキュリティおよび認証レイヤー７５０、バックエンドシステムとの統合７６０、およびデバイス互換性７７０を包含する。このアーキテクチャは、ユーザにリアルタイムのデータアクセストランザクション性能を提供し、動的かつ進化する市場でのユーザの経験を向上させるように設計されている。
図７は、クラウド流通プラットフォーム内のモバイルアプリのアーキテクチャフレームワークを図示し、その中核的なコンポーネントが強調されている。モバイルアプリアーキテクチャ７００は、ユーザインターフェース（ＵＩ）レイヤー７０５、データレイヤー７１０、プッシュ通知サービス７２０、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジン７３０、オフラインデータキャッシュ７４０、セキュリティおよび認証レイヤー７５０、バックエンドシステムとの統合７６０、およびデバイス互換性７７０を包含する。このアーキテクチャは、ユーザにリアルタイムのデータアクセストランザクション性能を提供し、動的かつ進化する市場でのユーザの経験を向上させるように設計されている。
【0139】
いくつかの実施形態では、ＵＩレイヤー７０５は、システム７００内でのユーザのためのインタラクションの中心ポイントとして機能することができる。非限定的な一例では、ＵＩ７０５は、ＳＰｏＧ ＵＩ３０５、４１０、６００等のＳＰｏＧ ＵＩの、またはユーザ、たとえば１以上のベンダ、顧客、提携先、再販業者等が異なるモジュールを通して容易にナビゲートし、関連情報にアクセスし、流通プラットフォームに関連するさまざまなタスクを行うことを可能にする任意の他のＵＩの一実施形態であることができる。ＵＩ７０５は、直感的かつユーザフレンドリで応答性に優れるように設計され、ユーザがシステムと効率的にインタラクションを行うことを可能にする。
【0140】
ＵＩレイヤー７０５は、ユーザとアプリの機能性との間のインタラクションの中心ポイントを提供する。これは、ユーザフレンドリで直感的な経験を提供するように構成され、顧客、ベンダ、提携先、再販業者等を含むユーザに、アプリの広範な機能および性能へのアクセスを提供する。ＵＩレイヤーは、応答性に優れたモバイルフレンドリなレイアウトを有するように熟考して設計され、ユーザが採用し得る多様な範囲に及ぶデバイスおよび画面サイズの期待に応える。ＵＩレイヤーは、ユーザの視点を優先し、ユーザ中心の設計アプローチを採用している。これは、メニュー、ボタン、およびナビゲーションバー等の要素の熟考された配置を必然的に伴い、アプリケーションと効率的にインタラクションするためのユーザの能力を向上させる。ユーザインターフェースは、アプリを通した簡単なナビゲーションを促進するように作られている。明確で論理的に構造化されたメニュー、直感的なアイコン、およびユーザフレンドリなラベルを採用して、アプリの機能性を通じて混乱することなくユーザをガイドする。
【0141】
ＵＩレイヤー７０５は、意図的にユーザフレンドリであることができる。したがって、当該ＵＩは、画面のリアルエステートを最適化し、情報およびアクションが明確で整理された方法で提示されることを保証し、読みやすさと使いやすさを向上させる。いくつかの実施形態では、設計は、読みやすさおよび使いやすさをさらに増すための豊富な空白を含む。ＵＩレイヤー７０５は、応答性に優れた設計を含むように構成される。すなわち、ユーザインターフェースは、異なる画面サイズおよび向きに対して動的に調整される。ユーザがアプリにアクセスする場合、大きなデスクトップモニタ上であっても、または小さなスマートフォン画面上であっても、インターフェースはユーザフレンドリで視覚的に引き付けられるものであることを維持する。ＵＩレイヤー７０５は、モバイルプラットフォーム向けに最適化される。この最適化は、タッチフレンドリーな制御、画面スペースの効率的な使用、モバイル画面に適応する応答性に優れた設計要素を包含する。ＵＩレイヤー７０５は、ウェブブラウザおよびモバイルアプリ等の異なるプラットフォームにわたって一貫性のあるユーザ経験を保証する。ユーザは、アプリケーションにアクセスするために使用するデバイスまたはプラットフォームに関係なく、使い慣れたインターフェースを期待することができる。ＵＩレイヤーにアクセシビリティ機能を組み込むことができ、多様な能力を有する個人によるアプリケーションの使用を可能にする。これらの機能は、キーボードナビゲーション、スクリーンリーダの互換性、およびアクセシビリティ規格への準拠を含む。ＵＩレイヤー７０５は、スケーラビリティを念頭に置いて設計されている。アプリケーションに対する将来の潜在的な強化および追加を受け入れ、ユーザインターフェースが進化する要件に適応可能であることを維持することを保証する。
【0142】
いくつかの実施形態では、データレイヤー７１０は、ＳＫＵ管理エコシステムにわたる効率的なデータフローを可能にするように構成され得る。データレイヤー７１０は、ＲＴＤＭモジュール３１０、４１５、５００、または任意の他のデータレイヤーの一実施形態であることができ、ＳＫＵに関連する構造化データおよび非構造化データを保存するためのスケーラブルで強固なストレージインフラストラクチャとして機能するデータレイクを包含することができる。いくつかの実施形態では、データレイヤー７１０はＲＴＤＭモジュールと統合され、リアルタイムのデータ交換および同期を可能にする。この統合は、データレイヤー７１０内のデータが最新であり、ＳＫＵ管理操作のために容易に使用可能であることを保証する。
【0143】
いくつかの実施形態では、データレイヤー７１０は、ＲＴＤＭモジュール３１０またはＲＴＤＭモジュール４１５、もしくはＲＴＤＭモジュール５００等のＲＴＤＭモジュールの一実施形態であることができる。いくつかの実施形態では、データレイヤー７１０は、ＲＴＤＭモジュールとインタラクションする別個のデータレイヤーであることができる。上述のように、ＲＴＤＭモジュールは、ＥＲＰに依存しないリアルタイムデータメッシュとして機能するように構成され得る。いくつかの実施形態では、ＲＴＤＭモジュールは、記録システムレイヤーから、ＥＲＰ等のさまざまな企業システムからのデータを含むデータを収集し、データレイヤー７１０内のデータレイクに組み込む。
【0144】
データレイヤー７１０は、ＲＴＤＭモジュールから取得された調和および標準化されたデータのリポジトリの働きをする。データレイヤー７１０内には、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ためのさまざまな目的別データストアが展開されている。これらの目的別データストアは、特定のユースケースおよび要件に基づいてデータ検索を最適化し、効率的な流通および注文管理を保証する。
【0145】
データレイヤー７１０内で利用可能なデータと、ＲＴＤＭモジュールのリアルタイム性能とを活用することによって、システム７００は、最新の情報と整合した効率的で正確なＳＫＵ作成プロセスを可能にするように構成されている。データレイヤー７１０とＲＴＤＭモジュールとの間のこのインタラクションは、統合されたデータフローを促進し、動的な注文および流通プロセスが、流通エコシステム全体の内で効果的に実行されることを可能にする。
【0146】
データレイヤー７１０は、ＲＴＤＭアーキテクチャ（たとえば、５００）を取り入れるかまたはＲＴＤＭアーキテクチャと動作可能に接続されることができ、サプライチェーンおよび流通管理領域内のリアルタイムデータ管理および処理を容易にする。このモジュールは、データの検索、変換、および解析を容易にするように構成され、ユーザがデータ駆動型の意思決定のために最新かつ的確な情報を受け取ることを保証する。
【0147】
一例では、データレイヤー７１０はＲＴＤＭモジュールと結合され、システムのアーキテクチャの不可欠なコンポーネントを形成する。その主な目的は、ＲＴＤＭモジュール５００を介してさまざまなソースからデータを抽出、処理、および翻訳し、見通しの生成および企業システムとの統合をサポートすることである。データレイヤー７１０は、ＲＴＤＭモジュールを介して、ＳＡＰ、Ｉｍｐｕｌｓｅ、ＭＥＴＡ、およびＩ－ＳＣＡＬＡ等の著名なＥＲＰを含む多様な企業システムのセットと統合する。この統合は、多くの場合「記録システム」と呼ばれる統合レイヤー５１０を通して実現される。統合レイヤー５１０は重要な情報、たとえば販売注文、購入注文、在庫データ、および顧客の詳細の交換と同期を容易にするデータフィードを確立する。データレイヤー６２０は、リアルタイムのデータ更新を維持することによって、ＲＴＤＭモジュールが、効率的なサプライチェーン管理のための基本要件である最新で正確なデータで動作することを保証する。
【0148】
データレイヤー７１０内では、データレイヤー５２０へのバス／ゲートウェイが、検索および解析のためにデータの処理および翻訳を行う。データレイヤーの中核は、そのスケーラビリティおよびフォールトトレラントなデータストレージ性能で既知である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である。このデータメッシュは、複数の目的別データストア（ＰＤＳ）（ＰＤＳ５２４．１～５２４．Ｎと表記）を包含し、各々がサプライチェーン領域に関連する特定の種類のデータに対して最適化されている。たとえば、ＰＤＳ５２４．１は顧客データを格納することができ、一方でＰＤＳ５２４．２はＳＫＵの詳細、説明、価格設定、および在庫レベルを含む製品データに焦点を当て得る。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の働きをし、全システムにわたるデータの一貫性および整合性を保証する。
【0149】
データレイヤー７１０は、ＥＲＰのようなトランザクションシステムを含むさまざまな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データ複製機構を実装するように構成されている。このキャプチャされたデータはリアルタイムで処理され、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。このリアルタイムのデータキャプチャおよび変換プロセスは、データメッシュおよびＰＤＳ内のデータが最新の状態であることを維持することを請け負い、関係者、特に精通しているエンジニアがリアルタイムの見通しにアクセスしてタイムリーな意思決定を行うことを可能にする。
【0150】
また、データレイヤー７１０は、データ処理および解析のための現在および将来の技術を活用することができる。Ａｐａｃｈｅ ＳｐａｒｋまたはＡｐａｃｈｅ Ｆｌｉｎｋのような分散型コンピューティングフレームワークは、データメッシュおよびＰＤＳに保管された大規模なデータセットにわたる並列処理および分散コンピューティングを可能にする。これらのフレームワークは、エンジニアを含むサプライチェーンの関係者に、入り組んだデータ解析を実施し、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抽出する権限を与える。たとえば、これらの性能は、サプライチェーン内の需要の予想、在庫の最適化、およびリスクの特定を容易にする。
【0151】
このモジュール内では、データガバナンスおよびセキュリティが最重要視される。きめ細かなアクセス制御機構および強固な認証プロトコルは、エンジニアを含む認可されたユーザのみがデータメッシュおよびＰＤＳ内のデータにアクセスして修正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、機密サプライチェーン情報を保護し、認可されていないアクセスに対するプロテクトを保証する。加えて、データレイヤー７１０は、データリネージおよび監査証跡機構を実装して、エンジニアを含む関係者がデータの履歴および出所を追跡することを可能にし、データの整合性および規制遵守を保証する。
【0152】
それによって、データレイヤー７１０は、ＲＴＤＭモジュール５００と動作可能に統合され、サプライチェーンおよび流通管理システムの基本的な要素として存在する。データを効率的に管理、変換し、リアルタイムのアクセスを提供するそのキャパシティは、関係者、特に熟練したエンジニアに、サプライチェーン運用を最適化し、データ駆動型の意思決定を行い、流通環境の複雑さを効果的にナビゲートするために必要な見通しをもって権限を与える。このモジュールの強固なアーキテクチャ、スケーラビリティ、および統合性能は、動的で競争の激しい状況でサプライチェーン管理を向上させるための重要な資産として位置付ける。
【0153】
プッシュ通知サービス７３０は、モバイルアプリアーキテクチャの基本コンポーネントであり、データレイヤー６２０／７１０と緊密に統合される。イベント推進型アーキテクチャ上で動作し、ＲＴＤＭモジュールを介して具体化および／または動作可能に接続されたイベントハンドラが、特定の流通プラットフォームイベントのために構成され、ユーザとの効率的な通信を保証する。そのようなイベントは、価格調整、在庫更新、注文確認等を含むことができ、ユーザのモバイルデバイスに配信されるリアルタイムの通知をトリガする。
【0154】
プッシュ通知サービス７３０は、企業資源計画（ＥＲＰ）システムおよび他のデータリポジトリを含むさまざまなソースからの、ＲＴＤＭに基づくリアルタイムのデータ検索のために、データレイヤー７１０を介してＲＴＤＭと通信する。プッシュ通知サービス７３０は、データレイヤー７１０を介して公開され、ユーザの即時のアテンションを必要とするイベントを受信することができる。そのようなイベントは、ベンダ、顧客、および最終顧客、再販業者、提携先、および流通プラットフォームによって管理される任意の他のイベントに関する事項を包含する。これらのイベントは、流通プラットフォームの運用をサポートする在庫更新に対する動的な価格変動を含むことができる。各イベントは、付随するユーザのモバイルデバイスへのリアルタイムの通知の配信を開始する。信頼性の高い通知配信を保証するために、当該サービスは、Ｆｉｒｅｂａｓｅ Ｃｌｏｕｄ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ （ＦＣＭ） ｆｏｒ ＡｎｄｒｏｉｄおよびＡｐｐｌｅ Ｐｕｓｈ Ｎｏｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＡＰＮ）ｆｏｒ ｉＯＳ等の標準化されたプッシュ通知プロトコルに準拠している。エンジニアは、プラットフォーム固有の要件を満たすために、これらのプロトコルを細心の注意を払って構成および統合する。
【0155】
Ａｎｄｒｏｉｄデバイスの場合、プッシュ通知サービス７３０は、Ｆｉｒｅｂａｓｅ Ｃｌｏｕｄ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ（ＦＣＭ）と統合して、Ｆｉｒｅｂａｓｅ Ｃｌｏｕｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓを通した通知の取り扱いを最適化することができる。プッシュ通知サービス７３０は、Ｃｌｏｕｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎを、ＦＣＭをイベント推進型アーキテクチャと整合させて通知を送信するためのトリガとして機能するように構成することができる。ｉＯＳデバイスの場合、プッシュ通知サービス７３０は、特定の構成ステップを必要とするＡｐｐｌｅ Ｐｕｓｈ Ｎｏｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＡＰＮ）と統合することができる。エンジニアは暗号化キーを管理し、Ａｐｐｌｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒアカウントを設定し、ＡＰＮをイベント推進型アーキテクチャに統合して、ｉＯＳデバイスとのセキュアで効率的な通信チャネルを確立する。
【0156】
プッシュ通知サービス７３０とデータレイヤー７１０との間のインタラクションは、データ推進型のインテリジェンスおよびリアルタイムのユーザ関与を可能にする。多様なデータソースおよびＥＲＰへのアクセスにおいてデータ検索および処理モジュールの性能に依拠することによって、プッシュ通知サービスは、ユーザが流通プラットフォームを最新の状態にし続けることを保証する。
【0157】
加えて、プッシュ通知サービス７３０は、１以上のＡＩおよび／またはＭＬモジュール、たとえばＡＡＭＬモジュール３１５と動作可能に接続することができる。ＡＡＭＬモジュールは、収集されたデータから貴重な見通しを抽出し、高度な解析、予測モデル化、および異常検出を行うことに焦点を当てているが、プッシュ通知サービスは、これらの見通しがモバイルデバイスユーザにすぐに通信されることを保証することによって、そのような動作を補完することができる。
【0158】
非限定的な例では、ＡＡＭＬモジュールは、季節的なパターンを特定するか、または販売データ履歴に基づいて将来の需要を予測するように構成されることができ、プッシュ通知サービス７３０は、リアルタイムの通知を、関連するユーザに知らせるようにトリガすることができる。これらの通知は、在庫の最適化に関連する予想を含むことができ、繁忙期における在庫可用性を保証し、過剰在庫コストを最小化する。プッシュ通知サービス７１０の統合は、ＡＡＭＬモジュールによって生成された実用的な見通しが、当事者にタイムリーに配信されることを保証する。
【0159】
さらに、プッシュ通知サービス７３０は、ＡＡＭＬモジュールによって生成された顧客行動の見通しに関するリアルタイムの更新を提供することによって、ユーザ経験を向上させる。この情報は、ターゲット化／行動マーケティングおよび個人化された顧客経験のために活用されることができる。たとえば、ＡＡＭＬモジュールがクロスセリングまたはアップセリングの機会を特定し、個々の顧客に関連製品を推奨する場合、プッシュ通知サービスは、これらの推奨をユーザのモバイルデバイスに直接配信して、即時のアクションを可能にすることができる。
【0160】
ＡＡＭＬモジュールを介して導き出された見通しを伝えることに加えて、プッシュ通知サービス７３０は、ＡＡＭＬの解析性能と内部的に統合することができる。さまざまなソース、たとえばソーシャルメディアフィード、カスタマーレビュー、市場動向等からのデータを解析することによって、ＡＡＭＬモジュールは、意向の解析および動向の特定を提供することができる。これらの見通しは、プッシュ通知サービス７３０によって通信される通知の内容を合わせるために使用されることができ、消費者および市場の意向および好みとの整合を保証する。
【0161】
さらに、統合プロトコル、ＡＰＩ、およびデータコネクタによって確立されたデータフローに関連する統合および相互運用性機能により、プッシュ通知サービスが、ＡＡＭＬモジュールによって生成および解析された関連データにアクセスすることが可能になり、通知の精度および関連性が向上する。
【0162】
これにより、プッシュ通知サービス７３０は、ＲＴＤＭモジュール、ＡＡＭＬモジュール、およびシステム７００のエンドユーザを橋渡しする。それにより、ＡＡＭＬモジュールによって生成された価値ある見通しおよび推奨がリアルタイムまたはほぼリアルタイムでユーザに通信されることが保証され、リアルタイムの情報の権限をユーザに与え、サプライチェーンエコシステム内でのユーザの意思決定性能を向上させる。この統合は、リアルタイムのデータ駆動型意思決定に対するシステムの関与を強調し、流通業務を最適化するためのインテリジェンスを提供する。さらに、プッシュ通知サービス７３０は、ＲＴＤＭアーキテクチャおよび強固なＡＡＭＬ処理と連携して動作することによって効果的に拡張され、大量のリアルタイム通知および見通しを扱うと同時に、一時的な配信の問題に対処するための誤り／再試行機構を組み込むことができる。
【0163】
画像認識およびＳＫＵマッピングエンジン７４０は、モバイルデバイスのカメラを活用して製品画像をスキャンする。高度なＡＩアルゴリズムがこれらの画像を処理して製品を特定し、それら各自の在庫管理単位（ＳＫＵ）にマッピングする。この動的なＳＫＵ作成プロセスは、注文プロセスを簡易化し、手動によるデータエントリおよび潜在的な誤りを低減させる。
【0164】
一実施形態では、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジン７４０は、モバイルデバイスのカメラと直接統合される。この統合により、ユーザは外部アプリケーションまたはソフトウェアを必要とすることなく、製品画像を効率的にスキャンすることが可能になる。いったんユーザが画像をキャプチャすると、システムは処理フェーズを開始する。これらの製品画像の処理は、正確な製品認識のために設計された高度なＡＩアルゴリズムを伴う。これらのアルゴリズムは、キャプチャされた画像の異なる特徴および属性を解析し、それらを特定可能なコンポーネントに分解する。この解析は、色、形状、テクスチャ、および製品に存在する任意のマーキングまたはラベルを検査することを含む。
【0165】
非限定的な一例において、ユーザが特定のブランドラベルを有する青色の円筒形のオブジェクトの画像をスキャンする場合を考える。まず、アルゴリズムは円筒形状および青色を特定する。次いで、ラベルに焦点を当ててブランドおよび任意の他の該当する詳細を判定する。このレベルの詳細は、製品画像が最高の質ではないかもしれない場合であっても、正確な製品識別情報を保証する。
【0166】
解析に続いて、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジン７４０は、特定された製品を各自の在庫保管単位（ＳＫＵ）にマッピングする。ＳＫＵは、別個の製品およびバリエーションごとにユニークな識別子を表す。ビジネスの場合、ＳＫＵは在庫追跡、注文処理、および他の物流タスクを促進する。
【0167】
エンジン７４０は、動的なＳＫＵ作成プロセスを採用している。既存のＳＫＵに依拠するのではなく、この動的なアプローチは、製品が初めて特定されたときに新しいＳＫＵを作成する。この機能は、新しい製品またはバリエーションを継続的に導入するビジネスにとって特に有益であることが証明されている。動的なＳＫＵ作成プロセスは、新規であるかに関係なく、すべての製品をユニークな識別子にマッピングされる。
【0168】
この動的なプロセスは、手動によるデータエントリの必要を低減する。従来のシステムでは、ユーザは新しい製品に関する詳細を手動で入力し、ＳＫＵを割り当てる必要があり得た。しかしながら、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジン７４０では、この手動プロセスはほぼ使われなくなっている。ＳＫＵを動的に生成するためのエンジンの性能は、時間を節約するのみならず、潜在的なデータエントリの誤りを最小限にする。
【0169】
さらに、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジン７４０と他の企業システムとの統合は、製品認識および注文プロセス全体を合理化する。たとえば、いったん製品が特定され、そのＳＫＵにマッピングされると、システムは在庫データベースを直ちに更新することができる。このリアルタイムの更新は、在庫レベルを正確に維持し、効率的な注文処理を支援することを保証する。
【0170】
加えて、エンジン７４０のＡＩアルゴリズムは、継続的に学習して適応する。処理される製品画像ごとに、アルゴリズムはその認識性能を洗練させる。時間の経過とともに、この反復学習プロセスは、エンジンの正確性を改善し、誤認の可能性を低減させる。ビジネスにとって、これは、より多くの製品がスキャンされて処理されるにしたがって、システムがより高信頼かつ効率的になることを意味する。
【0171】
別の実施形態では、エンジン７４０はまた、外部データソースと統合する。これらのソースは、製品仕様、価格設定、およびサプライヤの詳細等の追加の製品情報を提供することができる。エンジンが製品を特定すると、この追加情報を取り込むことができ、ユーザが入手可能な製品の詳細の深度を向上させる。
【0172】
いくつかの実施形態では、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジン７４０は、ＡＡＭＬモジュールの要素、別のモジュール、またはシステム７００の別個の要素として構成され得る。これにより、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジン７４０は、ユーザのモバイルデバイスを活用して、アイテム識別情報、注文処理、および他のタスクを扱うように構成される。モバイルデバイスの画像化コンポーネントを活用し、それらを高度なＡＩアルゴリズム（および動的なＳＫＵ作成プロセス）に結合することによって、エンジンは操作を簡易化し、誤りを低減し、ワークフローを合理化する。その継続的な学習性能および統合の可能性により、エンジンは、現代の企業にとって不可欠なツールとなる態勢にある。
【0173】
オフラインデータキャッシュ７５０は、インターネット接続が制限されているか、またはインターネット接続がない状況でのユーティリティを向上させる。モバイルアプリは、重要なデータをユーザのデバイスにローカルに保管するオフラインデータキャッシュ７５０を組み込んでいる。いくつかの非限定的な例では、注文ステータス、製品の詳細、および他の必須データに関連する情報がキャッシュされ、接続性が回復するとバックエンドサーバと同期される。このことは、オフライン環境においても中断のない機能性および大切な情報へのアクセスを保証する。
【0174】
一実施形態では、オフラインデータキャッシュ７５０は、変化に富む接続性シナリオで最適なパフォーマンスのために設計されたモバイルアプリの基本コンポーネントとして機能する。特に遠隔地や混雑したエリアでのネットワーク接続の予測不可能性を認識し、オフラインデータキャッシュ７５０は、ユーザに必須データへの中断のないアクセスを提供する。
【0175】
オフラインデータキャッシュ７５０の中核的な機能は、重要なデータをユーザのデバイスにローカルに保管することを中心として展開している。データをローカルにキャッシュすることによって、システムは、デバイスがインターネット接続を失った場合であっても、ユーザが関連情報にアクセスすることができることを保証する。このローカルなストレージ機構は、データ検索のたびにリアルタイムのサーバインタラクションの必要を排除し、それによって、アプリの応答性が向上し、待ち時間が低減される。
【0176】
非限定的な一例では、インターネットの到達範囲にむらのある地域を移動しながら注文ステータスへのアクセスを試みるユーザは、キャッシュされたオフラインデータの恩恵を受けることができる。接続性の問題に起因して妨げられる場合があるバックエンドサーバからこのデータをリアルタイムで検索するのではなく、モバイルアプリはオフラインデータキャッシュ７５０から、必要とされるデータを引き出す。このことは、ユーザが遅延なく必要な情報を取得することを保証する。
【0177】
加えて、オフラインデータキャッシュ７５０は、製品の詳細、注文ステータス、ユーザの好み等を含むさまざまな種類のデータを扱う。ユーザが特定のデータにアクセスすると、モバイルアプリはそれをキャッシュし、その後の検索をより素早くすることを可能にする。積極的なキャッシングは、冗長なデータ転送を低減することによって、ユーザ経験を最適化することができる。
【0178】
いくつかの実施形態では、オフラインデータキャッシュ７５０は、同期機構を含むことができる。いったんデバイスがインターネット接続を再取得すると、システムはバックエンドサーバとの同期アルゴリズムを開始する。このプロセスは、ローカルに保管されたデータが最新に維持され、一次データソースと整合していることを保証する。ユーザによってオフラインでなされた変更、たとえば新しい注文または既存の注文に対する修正は、この同期中にバックエンドサーバで更新され得る。
【0179】
また、同期プロセスは、潜在的なデータ競合を考慮する。デバイスおよびバックエンドサーバの両方で同じデータがオフラインで変更を経る状況では、システムは競合解決プロトコルを採用する。これらのプロトコルは、最新の、または優先する変更を判定し、プラットフォームにわたるデータの整合性を保証する。
【0180】
また、オフラインデータキャッシュ７５０は、ローカルに保管されたデータの機密性を認識するセキュリティ対策を組み込んでおり、システムはキャッシュされたデータを暗号化するように構成され得る。暗号化は、認可されていないアクセスからオフラインデータを保護し、デバイスが危険にさらされた場合にキャッシュされたデータに関連するリスクを軽減する。
【0181】
これにより、オフラインデータキャッシュ７５０は、オフラインのシナリオで大切なデータに中断のないアクセスを提供する。重要なデータをローカルに保管し、オンライン時にバックエンドサーバと同期し、セキュリティ対策を実施することによって、オフラインデータキャッシュ７５０は、アプリ全体の機能性およびユーザ満足度を向上させる。
【0182】
セキュリティおよび認証レイヤー７６０は、ユーザデータおよびトランザクションのセキュリティが最重要視されることを保証する。セキュリティおよび認証レイヤー７６０は、強固な暗号化機構を採用して、静止時および転送時の両方において機密情報を保護する。ユーザ識別情報を検証するように認証プロトコルを強化し、認可されたユーザのみにアクセス権を与える。このレイヤーは、データの整合性を維持し、ユーザのプライバシーをプロテクトするために必須である。
【0183】
統合モジュール７７０は、モバイルアプリをクラウド流通プラットフォームのバックエンドシステムと統合する。この統合は、アプリとプラットフォームのサーバとの間のリアルタイムデータの継続的なフローを保証する。また、発注、支払処理、在庫管理を含むセキュアで効率的なトランザクションを促進する。
【0184】
デバイス互換性モジュール７８０は、モバイルデバイスおよびオペレーティングシステムの多様性を可能にし、モバイルアプリが、それらのオペレーティングシステム（ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ等）に関係なく、スマートフォンおよびタブレットを含む幅広いデバイスにわたりアクセス可能で機能できることを保証するアーキテクチャである。この柔軟性は、広範なユーザベースの好みおよびデバイスに応える。
【0185】
オフラインデータキャッシュ７５０：オフラインデータキャッシュは、主にオフラインアクセスのためにデータをローカルに保管することに焦点を当て、データの同期についてはＲＴＤＭに依拠する。モバイルアプリがオンラインでＲＴＤＭに接続されている場合、キャッシュされたデータを更新して、発生した変更をリアルタイムで反映させる。この同期は、キャッシュされたデータが最新かつ正確であることを維持することを保証する。
【0186】
図７は、流通プラットフォームのより広範なコンテキスト内でのモバイルアプリアーキテクチャの一実施形態を示す。リアルタイムプッシュ通知、ＳＫＵ認識および他のプロセスのための画像スキャン、ネイティブモバイル機能、およびオフラインデータキャッシングを包含するその機能性は、比類のない流通経験に集合的に貢献している。この経験は、リアルタイムの見通しを提供するのみならず、インターネット接続が制限されているかまたは利用不可能であるシナリオであっても中断のない使いやすさを保証する。
【0187】
図８は、図７で詳細が示されるようなモバイルアプリシステム７００でのリアルタイムデータ統合、解析、および通知のためのプロセスフロー８００を示している。プロセスフロー８００は、ＲＴＤＭおよびＡＡＭＬエコシステム内でのデータ同化、瞬時処理、および統合を行う動作を提示している。
【0188】
動作８０１では、システムはデータレイヤー、ＲＴＤＭ、および前処理フェーズを初期化する。データレイヤーは、ＮｏＳＱＬなどの分散データベース戦略を利用して、構造化データおよび非構造化データを保管するように設計される。ＲＴＤＭは、ＥＲＰ、ＣＲＭなどのシステム、および他のプラットフォームからデータを継続的に引き出す。分散データアーキテクチャを採用して、データをリアルタイムで同期する。前処理中、フーリエ変換およびウェーブレット変換を含む信号処理方法が、ノイズを除去する。ＰＣＡおよびｔ－ＳＮＥ等の機械学習手法によって、データの特徴が抽出され、優先順位が付けられる。
【0189】
動作８０２では、データが高度解析および機械学習（ＡＡＭＬ）エンジンにルーティングされる。ここでは、深層学習アルゴリズム、たとえばＢＥＲＴまたはＧＰＴのバリアントがテキストデータを処理し、意味的関連性およびパターンを抽出する。
【0190】
動作８０３では、決定構文がＡＡＭＬエンジンからの出力を処理する。決定木からベイジアンネットワークにいたる範囲のアルゴリズムが、解析されたデータに基づいて、好適なアクションを導き出す。
【0191】
動作８０４では、イベント駆動型アーキテクチャ（ＥＤＡ）、出版購読（Ｐｕｂ－Ｓｕｂ）システム、または別の適切な方法体系に基づいて、プッシュ通知サービスを作動させることができる。
【0192】
ＥＤＡ法を使用して、サービスは、イベントと見なされる個別のデータパターンまたはステートに応答し得る。これらのイベントは通例は、リアルタイムデータメッシュ（ＲＴＤＭ）から到来し、これは特定のパターンについてデータストリームを一貫して検査する。ＲＴＤＭは、注目すべきパターンを特定すると、これをイベントとして登録し、プッシュ通知サービスに指示する。このサービスは、高度な解析および機械学習（ＡＡＭＬ）手法とさらに協働し、変化するデータパターンを動的に検出させて対処させることができる。
【0193】
加えて、または代替的に、Ｐｕｂ－Ｓｕｂシステムを使用して、プッシュ通知サービスは、帯域幅およびリソースが制限され得るシナリオでのデバイス間の効率的な通信のために設計された軽量なメッセージングプロトコルであるＭＱＴＴ（Ｍｅｓｓａｇｅ Ｑｕｅｕｉｎｇ Ｔｅｌｅｍｅｔｒｙ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）などのプロトコルを使用する。リアルタイムで低オーバーヘッドのメッセージングが必須であるモバイルアプリケーションで使用され得る。ここでは、パブリッシャーと称されるメッセージプロデューサが、一定の受信者を指定することなくメッセージを作成する。トピック別に配置されたこれらのメッセージは、ブローカーによって扱われる。加入者が特定のトピックに興味を示すと、ブローカーはこれらの好みに基づいてメッセージをフィルタリングして配信する。ＭＱＴＴプロトコルの固有のサービス品質（ＱｏＳ）レベルは、変化に富む配信を請け負うことを保証する。ＭＱＴＴを使用したｐｕｂ－ｓｕｂアーキテクチャには、２つの主な役割がある。中央ブローカーにメッセージを送信するパブリッシャーと、ブローカーのトピックをサブスクライブすることによって特定の種類のメッセージを受信するサブスクライバーである。ＭＱＴＴは、そのシンプルさおよび効率性で知られており、メッセージの信頼性のためのサービス品質（ＱｏＳ）レベル、保持メッセージ、遺言（ＬＷＴ）、および暗号化通信のためのＴＬＳ／ＳＳＬなどのセキュリティオプションなどの機能を提供する。ＭＱＴＴの代替は、特定の機能およびユースケースを有するいくつかの代替プロトコルをリストアップすると、ＡＭＱＰ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｑｕｅｕｉｎｇ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＣｏＡＰ（Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＷｅｂＳｏｃｋｅｔ、およびＨＴＴＰ／ＨＴＴＰＳを含むことができる（これらに限定されない）。
【0194】
動作８０４で、ＥＤＡ Ｐｕｂ－Ｓｕｂ、または他の方法体系間で選ぶことは、特定のプロセスと、潜在的な応答時間に依存する。プッシュ通知がＲＴＤＭまたはＡＡＭＬを多用して以前の動作を呼び出す場合は、ＥＤＡ法が望ましい場合がある。しかしながら、システムが多数の別個のエンティティ間での効率的な通信を必要とする場合は、Ｐｕｂ－Ｓｕｂシステムが適切である場合がある。選択は、後続の動作およびシステムの全体的なパフォーマンスに影響を与える可能性がある。
【0195】
動作８０５では、プッシュ通知サービスは、高度解析および機械学習（ＡＡＭＬ）モジュールと密接に連携して動作し、システムのリアルタイム通信性能を向上させる。このプロセスは、データパターンおよび導き出された見通しを利用して、エンドユーザに高度にカスタマイズされた通知を配信することを伴う。ここでは、不必要な粉飾なしに技術的な詳細を掘り下げる。
【0196】
動作８０５は、ユーザに該当情報を配信することを含むことができる。プッシュ通知サービスおよびＡＡＭＬモジュールは、洗練された見通しを達成するために統合される。ＡＡＭＬモジュールは、システムによって維持された広範なデータセットから、貴重な見通しを抽出する。これらの見通しは、高度な解析手法、予測モデル化、および異常検出を通して導き出される。さらに、ＡＡＭＬモジュールは、入り組んだデータパターンの認識および解読に優れ、これはシステム内でのリアルタイムの意思決定に最重要視される。
【0197】
動作８０５のコンテキストでは、主な焦点は、ＡＡＭＬエンジンによって生成された見通しを活用することに当てられている。これらの見通しは、高度に合わせられた通知を作るための基礎として使用され、その後、関連するユーザに発送される。通知は、重要なアラートとして機能し、タイムリーな該当情報をシステムユーザに提供することができる。
【0198】
たとえば、ＡＡＭＬエンジンは、相当に重大なビジネスイベントを特定すると、通知プロセスを開始する。このイベントは、突然の市場変動から、システムのデータ内で検出された在庫等に関連する異常までにいたる広範なシナリオを包含することができる。そのようなイベントを迅速に認識するためのＡＡＭＬエンジンの能力は、高度な解析性能を可能にする。
【0199】
プロセスフロー８００の鍵となる１つの側面は、プッシュ通知サービスと統合されたＡＡＭＬモジュールの見通しである。この統合は、システムが新たなパターンまたは異常にリアルタイムで応答し、データ推進型の見通しを実用的な通知に翻訳することを保証する。さらに、そのような通知は、検出されたイベントまたはパターンの特定のコンテキストにふさわしいようにカスタマイズされることができる。
【0200】
通知のカスタマイズは、イベントの種類、その重大性、および対象とする客層を含むさまざまなパラメータを包含する。プッシュ通知サービスは、イベントを分類して優先順位を付けるための性能を具備し、重要な通知が適切な受信者に迅速に配信されることを保証する。この優先順位付けは、情報のオーバーロードを防止し、最も緊急性の高い事項がすぐに注意を引きつけることを保証するために必須である。
【0201】
この動作の根底にあるのは、強固で効率的な通知配信機構である。プッシュ通知サービスは、Ｆｉｒｅｂａｓｅ Ｃｌｏｕｄ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ（ＦＣＭ）ｆｏｒ ＡｎｄｒｏｉｄおよびＡｐｐｌｅ Ｐｕｓｈ Ｎｏｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＡＰＮ）ｆｏｒ ｉＯＳ等の標準化されたプロトコルに準拠している。これらのプロトコルは、プラットフォームの特定の要件を満たすように綿密に構成および統合されており、高信頼でセキュアな通知配信を保証する。
【0202】
Ａｎｄｒｏｉｄデバイスの場合、Ｆｉｒｅｂａｓｅ Ｃｌｏｕｄ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ（ＦＣＭ）との統合により、通知の扱いが最適化される。プッシュ通知サービスは、Ｃｌｏｕｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎを、通知を送るためのトリガの働きをするように構成し、ＦＣＭをシステムのイベント推進型アーキテクチャと整合させることができる。このアプローチは、Ａｎｄｒｏｉｄプラットフォーム上での通知配信の効率を向上させる。
【0203】
同様に、ｉＯＳデバイスの場合、プッシュ通知サービスは、Ａｐｐｌｅ Ｐｕｓｈ Ｎｏｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＡＰＮ）と統合される。この統合は、暗号化キーの管理、Ａｐｐｌｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒアカウントの設定、システムのイベント推進型アーキテクチャへのＡＰＮの統合を含む、一連の特定の構成ステップを必然的に伴う。これらの対策は、ｉＯＳデバイスとのセキュアで効率的な通信チャネルを確立させる。
【0204】
動作８０５は、ユーザにデータ推進型の見通しをリアルタイムで配信するためのプロセスを行う。パターン、異常、および重要なビジネスイベントを特定するためのＡＡＭＬモジュールの能力を生かし、この情報を実用的な通知に変換する。これらの通知は、綿密にカスタマイズされて優先順位が付けられ、関係者に、システムの動的で競争の激しい状況の中で情報に基づいた意思決定を行うために必要なタイムリーな情報を得る権限を与える。データ解析から通知配信までにいたるこの動作の技術的な精度は、通信を最適化し、リアルタイムの応答性を促進するためのシステムの献身を強調している。
【0205】
動作８０６では、システムは適応型フィードバック機構を埋め込み、その動作を最適化する。いくつかの実施形態では、動作８０６は、近接方策最適化などの強化学習モデルの処理および／またはトレーニングをすることを含み、システムは、そのアクションから学習し、応答を微調整する。
【0206】
動作８０７では、システムは、暗号化を通してインタラクションログ、決定、および必須メタデータをセキュリティ保護する。ＡＥＳ（高度暗号化標準）および楕円曲線暗号等の方法が、データの保全を保証する。
【0207】
図９Ａは、高度なＡＩアルゴリズム、リアルタイムデータ統合、および動的なＳＫＵ作成を活用した、モバイルアプリシステム内での画像キャプチャおよびＳＫＵマッピングのための方法９００Ａのフロー図である。本方法は、製品を特定して各自の在庫管理単位（ＳＫＵ）にマッピングするプロセスを合理化し、最終的に注文プロセスを簡易化し、手動のデータエントリ誤りを低減させる。方法９００Ａは、モバイルアプリベースのＳＰｏＧ ＵＩの性能を活用して画像認識およびＳＫＵ特定を容易にする、合理化された効率的なプロセスを概説する。リアルタイムデータ、コラボレーティブ意思決定、および役割ベースのアクセス制御機能性を統合することによって、モバイルＳＰｏＧ ＵＩは、ユーザが流通プロセスを効果的に管理および最適化することを可能にする。本明細書における開示に基づくと、方法９００Ａの動作は、異なる順序で行われることができ、および／または特定の実装要件にふさわしいように変動することができる。プロセスは、リアルタイムデータメッシュ（ＲＴＤＭ）および高度解析および機械学習（ＡＡＭＬ）モジュール内での効率および精度を最大にするように設計された、技術的な動作のシリーズまたはシーケンスを伴うことができる。
【0208】
動作９０１では、プロセスは画像のキャプチャおよび処理で始まる。ユーザはモバイルアプリを採用し、彼らのモバイルデバイスのカメラを使用して製品の画像をキャプチャする。これらの画像は、高度なＡＩアルゴリズムによって綿密な解析を経る。アルゴリズムは、色、形状、テクスチャ、ラベル、および製品上のマーキングを含む、さまざまな視覚属性を精査する。たとえば、ユーザが特定のブランドラベルを有する青色の円筒形の物体の画像をキャプチャすると、アルゴリズムは、最初に円筒形状を特定し、次に進んで青色を見分け、次いでブランドおよび他の該当する詳細を判定する。この厳密な解析は、画像の質が最適でない場合であっても、的確な製品識別情報を保証する。
【0209】
動作９０２での画像解析に続いて、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジンは、動的ＳＫＵ作成に関わる。事前定義されたＳＫＵに依拠するこれまでのシステムとは異なり、この動的なアプローチは、新しいバリエーションを含む製品ごとのユニークなＳＫＵを生成する。このことは、手動でのデータエントリの必要性を不要にし、誤りの可能性を著しく減らし、ＳＫＵ作成プロセスを合理化する。
【0210】
動作９０３では、生成されたＳＫＵがシステムのデータレイヤーとリアルタイムで統合される。この統合は、ＳＫＵ情報が最新に維持され、モバイルアプリ内のさまざまな動作に容易にアクセス可能であることを請け負う。リアルタイムのデータ同期は、データ交換および同期を可能にするリアルタイムデータメッシュ（ＲＴＤＭ）モジュールによって促進され、関係者が情報に基づいた意思決定をし、注文処理を早めるためにＳＫＵ情報を利用できるようにする。
【0211】
動作９０４では、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジンは、継続的な学習および適応を経る。処理された各製品画像により、エンジンのＡＩアルゴリズムがそれらの性能を洗練させる。この反復学習プロセスは、時間の経過とともにエンジンの精度を増強し、誤認の可能性を減らす。システムは、より多くの製品を処理するにしたがって、次第に高信頼で効率的になる。
【0212】
さらに、動作９０５は、外部データソースとの統合を含むことができる。ある構成では、エンジンは外部データソースとコラボレートして製品情報を増やす。これらのソースは、製品仕様、価格設定、サプライヤ情報等の補足的な詳細を与え得る。製品が特定されると、エンジンはこの追加データを検索し、ユーザが入手可能な製品の詳細の幅を豊富にする。
【0213】
動作９０６の構成は、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジンが、高度解析および機械学習（ＡＡＭＬ）モジュールに、または別個のシステムコンポーネントとして、組み込まれる。この適応は、エンジンに、ユーザのモバイルデバイスを使用して、アイテムの識別情報、注文処理、および関連タスクを管理するための権限を与える。モバイルデバイスの画像化コンポーネントおよび高度なＡＩアルゴリズムを活用することで、エンジンは動作を簡易化し、誤りを低減し、ワークフローを合理化して、最終的には現代の企業にとって不可欠なツールへと進化する。
【0214】
最後に、動作９０７では、エンジンと他の企業システムとの統合は、リアルタイムの在庫更新を容易にする。いったん製品が特定され、そのＳＫＵにマッピングされると、システムは在庫データベースを迅速に更新する。このリアルタイムの更新機構は、正確な在庫レベルを保証し、すべてに先んじる流通エコシステム内での効率的な注文処理に寄与する。
【0215】
モバイルアプリシステム内の画像キャプチャおよびＳＫＵマッピング方法９００Ａは、リアルタイムのデータ統合、動的なＳＫＵ作成、継続的な学習、および外部データソースと企業システムとの統合を行う。本方法は、強固な技術的性能に基づいて、製品認識およびＳＫＵ管理の効率と精度を高める。
【0216】
図９Ｂは、モバイルアプリシステム内の強化された製品ルックアッププロセスのための方法９００Ｂのフロー図である。方法９００Ｂは、ユーザが高度なサーチアルゴリズム、ＲＴＤＭ動作、およびリアルタイムの個人化を利用することによってシステムとインタラクションし、製品の発見と探索を向上させることを可能にする。ユーザ中心の設計および効率的な情報検索に焦点を当てることで、本プロセスは、高度に合わせられ、応答性に優れたユーザ経験をもたらすことを目指している。本明細書は、動作の各ステップを通して読者をガイドし、この向上した製品ルックアップ機能性を可能にする技術的な細部を明らかにする。
【0217】
図９Ｂは、モバイルアプリシステム内で画像認識を使用した強化された製品ルックアッププロセスのための方法９００Ｂのフロー図を示す。方法９００Ｂは、ユーザが、モバイルデバイスのカメラを使用して画像をキャプチャし、高度な画像認識アルゴリズム、ＲＴＤＭ動作、およびリアルタイムの個人化を活用することによって製品をサーチすることを可能にする。
【0218】
モバイルアプリシステムでの画像認識ベースの製品ルックアップは、ユーザがアイテムの写真をスナップ撮影することによって製品の詳細をすばやく得るための能力を提供する。この特徴は、ユーザの満足度を向上させ、消費者の効率的な意思決定を助長する。
【0219】
動作９１１では、プロセスは画像のキャプチャおよびアップロードで始まる。ユーザは、モバイルデバイスのカメラを使用して商品の写真をキャプチャする。そして、この画像は、処理のためにモバイルアプリシステムにアップロードされる。
【0220】
動作９１２では、画像認識エンジン、たとえばエンジン７４０は、アップロードされた画像を処理する。エンジン７４０は、高度なＡＩアルゴリズムを使用して、色、形状、テクスチャ、ラベルまたはマーク等の画像の特徴および属性を解析する。この解析に基づいて、エンジンは、ＲＴＤＭに格納されている商品画像の包括的なデータベースと画像とを比較することによって、商品を各自の在庫保管単位（ＳＫＵ）と合致させる。データレイヤー７１０に埋め込まれたＲＴＤＭは、リアルタイムのデータ交換および同期を容易にし、最新かつ正確な情報を保証する。
【0221】
動作９１２は、アップロードされた画像に対して画像認識エンジンが作用することを伴う。エンジン７４０は、人工知能性能を有し、画像内に存在する詳細を検査する。エンジン７４０の機能性は、ＡＩアルゴリズムを使用して画像のさまざまな特徴および属性を特定することを含む。これらは、色パターン、形状のアウトライン、テクスチャのプロパティ、および画像内の製品のラベルまたはマーク等の要素を含む。画像の特性を解読した後、エンジン７４０は製品を特定する。解析された製品の属性を、対応する在庫保管単位、すなわちＳＫＵと合致させる。プロセスは、アップロードされた画像を製品画像のデータベースと比較することを伴う。この製品画像データベースは、ＲＴＤＭ内で、すなわちデータレイヤー７１０を介して維持される。ＲＴＤＭシステムは、データ交換および同期を容易にし、最新かつ正確な情報を保証する。
【0222】
ＲＴＤＭは、データ交換がリアルタイムで発生することを保証する。また、データの同期を監督し、システム内の情報が最新かつ正確であることを請け負う。ユーザが製品データベースに最近更新された詳細を有する製品の画像をアップロードすると、ＲＴＤＭは、エンジン７４０が認識プロセス中に現在の情報にアクセスすることを保証する。このことは、起こり得る不一致を最小限にする。
【0223】
動作９１３中に、ＲＴＤＭを介して問い合わせを行うことができる。画像認識プロセスからの特定された製品の詳細は、ＲＴＤＭに問い合わせするためのパラメータの働きをする。データレイヤー７１０に統合されたＲＴＤＭは、ＳＫＵの詳細、説明、および在庫レベルを含む製品データなどの特定のデータタイプ向けに最適化された目的別データストアを有する。サーチでは、画像の認識された製品と合致するかまたはそれに類似するＲＴＤＭ内のアイテムが検索される。また、ＲＴＤＭモジュールは、ＥＲＰなどのさまざまな企業システムからのデータを含む、記録システムレイヤーからのデータを組み込む。画像認識手順から以前に特定された製品の詳細は、ＲＴＤＭ内のこのサーチの入力基準として機能する。
【0224】
データレイヤー７１０を介して具体化されたＲＴＤＭは、特殊なデータストアを含有する。これらのデータストアは、別個のデータタイプ用に特に設計されている。たとえば、主に製品関連情報に応えるデータストアが存在する。このデータストア内には、ＳＫＵ識別情報、製品の説明、および入手可能な在庫レベル等の詳細がある。
【0225】
いったん問い合わせが開始されると、ＲＴＤＭは、画像から特定された製品の詳細と合致するか、またはそれに非常に類似するエントリをフェッチする。結果の精度は、認識された製品の特徴の特定性に依存することに注意することは必須である。
【0226】
さらに、ＲＴＤＭは独自の内部データベースに限定されない。記録システムレイヤーともまた、インターフェースする。このレイヤーは、幅広い企業システムからのデータを集約する。これらのシステムの中で注目すべきは、企業資源計画すなわちＥＲＰシステムである。これらのシステムからデータにアクセスすることによって、ＲＴＤＭは包括的かつ豊富な製品の詳細を保証し、認識および合致プロセスの精度を向上させる。
【0227】
動作９１４において、検索された結果は、フィルタリングおよび順位付けプロセスを経る。フィルタリング基準は、価格、ブランド、またはカテゴリを含み得る。順位付けは、ユーザの好みおよび過去のサーチを考慮するアルゴリズムを使用して製品を整理する。データレイヤー／ＲＴＤＭモジュール間のインタラクションは、入手可能な最新の情報に沿う順位付けおよびフィルタリングされた製品リストの検索を可能にする。
【0228】
動作９１５では、モバイルアプリは、フィルタリングされた結果をユーザに表示する。インターフェースは、特定された製品が、名称、画像、価格、および説明等の必須の詳細とともに展示される。
【0229】
動作９１６では、ユーザは、掘り下げた製品情報にアクセスすることができる。表示された結果から製品を選択した後、アプリはさらに、仕様、レビュー、関連アイテム、および入手可能性を含む詳細を提供する。
【0230】
動作９１７では、ユーザフィードバックおよび個人化処理が行われる。モバイルアプリは、特定された製品の精度および関連性に関するユーザフィードバックを集める。このデータは、画像認識アルゴリズムを洗練させることを支援する。加えて、システムは機械学習を採用して、ユーザフィードバックおよびサーチ履歴に基づく将来の製品提案に合わせる。
【0231】
図１０は、モバイルアプリのオフラインデータキャッシュ、たとえばモバイルアプリアーキテクチャのオフラインデータキャッシュ７５０を管理するための方法１０００を図示する。上述のように、オフラインデータキャッシュ７５０は、パフォーマンスを最適化し、インターネット接続が制限されているかまたはないシナリオで重要なデータへの中断のないアクセスを保証するように設計される。本明細書は、オフラインデータキャッシュに関連する機能を行うためのプロセスフローを提供する。
【0232】
動作１００１では、モバイルアプリが、インターネット接続が制限されているかまたはないことを検出すると、オフラインデータキャッシュ７５０がトリガされ、重要なデータへの継続的なアクセスを保証する。
【0233】
動作１００２は、注文ステータス、製品の詳細、およびユーザの好みを含む必須のデータタイプを、ユーザのデバイスにキャッシュすることを伴う。このキャッシュプロセスは、ローカルストレージ機構、たとえばオンデバイスデータベースを利用して、データを効率的に保管する。動作１００２は、注文ステータス、製品の詳細、およびユーザの好み等の重要なデータカテゴリを、ユーザのデバイスのローカルストレージに体系化してキャッシュすることを含むことができる。効率的なデータストレージ機構、たとえばＳＱＬｉｔｅデータベース等を活用して、データをローカルで効果的に管理および保管する。
【0234】
ユーザが特定のデータにアクセスすると、動作１００３で、システムはローカルにキャッシュされたオフラインデータキャッシュから、必要とされる情報を検索する。このプロセスは、オンデバイスデータベースに問い合わせすることと、リアルタイムのサーバ要求を行うことなくデータを検索することとを伴い、これにより、アプリの応答性が向上し、待ち時間が低減される。このフェーズの間、モバイルアプリは、ローカルにキャッシュされたオフラインデータキャッシュから特定の情報にアクセスすることによってデータ検索を行う。構造化されたＳＱＬクエリは、オンデバイスデータベースから直接、的確かつ高速にデータを検索するために採用される。このアプローチは、リアルタイムのサーバ要求の必要を排除し、それによって、アプリの応答性を最適化し、待ち時間を低減させる。
【0235】
動作１００４は、同期機構を包含する。デバイスがインターネット接続を回復すると、オフラインデータキャッシュは、バックエンドサーバとの同期を開始して、ローカルに保管されたデータを更新する。この同期プロセスは、オフラインで行われた変更を特定し、これらの変更をサーバに送信するためのデータ差分アルゴリズムを伴う。また、データ同期は、複数の変更が同時に発生するケースを扱い、データの一貫性を保証するための競合検出機構を伴う。この動作は、デバイスがインターネット接続を再度確立したときに開始される。オフラインデータキャッシュは、バックエンドサーバと連携して、ローカルにキャッシュされたデータを同期および更新する。デルタエンコーディングまたはバイナリ差分検出等の高度なデータ差分アルゴリズムを採用して、関連するデータ変更のみを特定してサーバに送信する。この合理化された同期プロセスは、データ転送のオーバーヘッドを最小限にする。
【0236】
データ競合の場合、動作１００５は、競合解決プロトコルを用いる。これらのプロトコルは、タイムスタンプベースまたはバージョンベースの戦略を利用して、最新の変更または優先される変更を決定し、プラットフォームにわたるデータの整合性を保証する。競合解決は、競合する変更をマージすること、または場合によってはユーザの介入を促すことを伴い得る。同時にデータの改変があった場合、この動作はデータの競合を効果的に管理する。的確な競合解決プロトコルを利用し、これは、タイムスタンプまたはバージョン管理機構に依拠して、最新または優先されるデータ変更を見極める。Ｌａｓｔ－Ｗｒｉｔｅ－ＷｉｎｓまたはＴｈｒｅｅ－Ｗａｙ Ｍｅｒｇｅなどのアルゴリズムを適用して、デバイスとバックエンドとの間のデータの一貫性を保証し得る。
【0237】
動作１００６は、オフラインデータキャッシュ内に実装されたセキュリティ対策を強調している。ＡＥＳ（高度暗号化標準）等の業界標準の暗号化アルゴリズムを使用して、キャッシュされたデータを暗号化するように構成され得る。この暗号化は、認可されていないアクセスおよび危険にさらされたデバイスに関連する潜在的なリスクからオフラインデータを保護する。暗号化されたデータへのアクセスは、セキュアなキー管理プラクティスを使用して制御される。動作１００６は、ローカルにキャッシュされたデータのセキュリティ保護を含むことができる。強固な暗号化アルゴリズム、たとえばＡＥＳ－２５６を採用して、キャッシュされたデータを暗号化する。キー生成、セキュアな保管、およびアクセス制御を包含する包括的なキー管理アプローチが実装され、認可されていないアクセスからオフラインデータを保護する。暗号化および復号化プロセスは、向上したパフォーマンスのためのハードウェアアクセラレーションを利用するように最適化されている。
【0238】
これにより、方法１０００は、オフラインのシナリオで、必須データへの中断のないアクセスを提供するための一連の動作を含む。これらの動作は、効率的なデータキャッシング、ローカルストレージからのデータ検索、高度なデータ同期、競合解決機構、および強固なデータ暗号化を含み、アプリの機能性を向上させ、接続性が困難な状況でのデータのセキュリティを保証する。
【0239】
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。１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、１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に接続され得る。
【0240】
また、コンピュータシステム１１００は、たとえばモニタ、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。
【0241】
１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。
【0242】
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、１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。
【0243】
また、コンピュータシステム１１００は、１以上の二次ストレージ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ストレージデバイスまたはドライブ１１１４を含み得る。
【0244】
リムーバブルストレージドライブ１１１４は、リムーバブルストレージユニット１１１８とインタラクションし得る。リムーバブルストレージユニット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ストレージデバイスを含み得る。リムーバブルストレージユニット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（ビデオゲームデバイスにおいて見られるもの等）、リムーバブルメモリチップ（ＥＰＲＯＭまたはＰＲＯＭ等）および付随するソケット、メモリスティックおよびＵＳＢポート、メモリカードおよび付随するメモリカードスロット、および／または他のリムーバブルストレージユニットならびに付随するインターフェースであってもよい。リムーバブルストレージドライブ１１１４は、リムーバブルストレージユニット１１１８から読み取り、および／またはそれに書き込みし得る。
【0245】
二次メモリ１１１０は、コンピュータプログラムおよび／または他の命令ならびに／もしく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、リムーバブルストレージユニット１１２２およびインターフェース１１２０を含み得る。リムーバブルストレージユニット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（ビデオゲームデバイスにおいて見られるもの等）、リムーバブルメモリチップ（ＥＰＲＯＭまたはＰＲＯＭ等）および付随するソケット、メモリスティックおよびＵＳＢポート、メモリカードおよび付随するメモリカードスロット、および／または他のリムーバブルストレージユニットおよび付随するインターフェースを含み得る。
【0246】
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）の組み合わせと通信およびインタラクション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組み合わせを含み得る通信パス１１２６を経由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。
【0247】
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、またはそれらの組み合わせのいずれかであってもよい。
【0248】
コンピュータシステム１１００は、配信規範を通して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）、「アズアサービス」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））、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。
【0249】
コンピュータシステム１１００における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規格から導き出され得る。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規格との組み合わせのいずれかにおいて使用されてもよい。
【0250】
いくつかの実施形態では、保管された制御ロジック（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ストレージデバイスとも称され得る。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ストレージユニット１１１８および１１２２に加えて、前述の組み合わせを具現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、１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。
【0251】
図１２Ａ～１２Ｑは、ベンダオンボーディング、パートナーダッシュボード、顧客カート、注文要約、ＳＫＵ生成、注文追跡、出荷追跡、サブスクリプション履歴、およびサブスクリプション変更に関連するＳＰｏＧ ＵＩのさまざまな画面および機能性を示す。各図面の詳細な説明を以下に記載する。
【0252】
図１２Ａは、ベンダオンボーディングプロセスの最初のステップを表すベンダオンボーディング開始画面を示す。ベンダがサプライチェーンエコシステムへの参加への関心を表明することができるフォームまたはインターフェースを提供する。ベンダは、企業詳細、連絡先情報、製品カタログ等の基本情報を入力することができる。
【0253】
図１２Ｂは、ベンダがオンボーディングプロセス中に従うためのステップバイステップ方式のガイドまたはチェックリストを表示するベンダオンボーディングガイドを示す。必要なタスクおよび要件を概説し、ベンダがオンボーディングプロセスの明確な理解を有し、スムーズに進めることができることを保証する。
【0254】
図１２Ｃは、ベンダと、オンボーディングプロセスを通してベンダをガイドすることに責任を負うプラットフォーム提携先または代表担当者との間の通話または会議のスケジューリングを容易にするベンダオンボーディング通話スケジューラを示す。ベンダは、好適な時間枠を選択するかまたは通話を要求することができ、オンボーディングの旅全体を通して効果的な通信およびアシストを確保する。
【0255】
図１２Ｄは、ベンダオンボーディングの成功に必要とされる特定のステップおよびアクションを概説する包括的なタスクリストまたはダッシュボードを提示するベンダオンボーディングタスクリストを示す。保留中のタスク、完了したタスク、および今後の期限の概要が提供され、ベンダが進捗を追跡することを助け、各オンボーディングタスクをタイムリーに完了することを保証する。
【0256】
図１２Ｅは、ベンダオンボーディングプロセスの完了に成功したことを確認するベンダオンボーディング完了画面を示す。ベンダがサプライチェーンエコシステムにこの時点で正式にオンボーディングされたことを示すお祝いのメッセージまたは完了したタスクの要約を表示し得る。
【0257】
図１２Ｆは、パートナーまたは関係者に、サプライチェーンエコシステムとの彼らのパートナーシップに関する関連情報および指標の集約ビューを提供するパートナーダッシュボードを示す。パフォーマンスのインジケータ、鍵となるデータポイント、実用的な見通しの概要を提供し、効果的なコラボレーションおよび意思決定を促進する。
【0258】
図１２Ｇは、顧客の製品カートを表す顧客製品カートを示し、顧客は購入を希望するアイテムを追加することができる。選択された製品、数量、価格、および他の関連する詳細のリストを表示する。顧客は、チェックアウトプロセスに進む前に、彼らのカートの内容を見直しおよび修正することができる。
【0259】
図１２Ｈは、顧客がサブスクリプションベースの購入を管理することを可能にする顧客サブスクリプションカートを示す。選択されたサブスクリプションプラン、価格設定、および期間を表示する。顧客は、彼らの選んだものを確定する前に、サブスクリプションの詳細を見直しおよび修正することができる。
【0260】
図１２Ｉは、購入した製品またはサブスクリプション、数量、価格設定、および適用された割引またはプロモーション等の詳細を含む顧客の注文の要約を提供する顧客注文要約を示す。これより、顧客は、購入を確認する前に注文を見直しすることが可能になる。
【0261】
図１２Ｊは、ベンダ製品のユニークな在庫保管単位（ＳＫＵ）コードを生成するためのベンダＳＫＵ生成画面を示す。ベンダが製品の詳細、属性、および価格設定を特定することができるフィールドまたはオプションを含み得、システムは、対応するＳＫＵコードを自動生成する。
【0262】
図１２Ｋおよび１２Ｌは、サプライチェーンエコシステム内でなされた注文に関する要約情報を表示するためのダッシュボード注文要約を示す。これらは、鍵となる注文の詳細、たとえば注文番号、顧客名、製品またはサブスクリプション情報、数量、および注文ステータスを提示する。ダッシュボードは、注文アクティビティの概要を提供し、関係者が注文を効率的に追跡および管理することを可能にする。
【0263】
図１２Ｍは、顧客がサブスクリプションプランを追加、修正、または削除することを許可する顧客サブスクリプションカートを示す。選択されたサブスクリプション、価格設定、およびリニューアル日のリストを表示することができる。顧客は自分のサブスクリプションを管理し、好みおよび要件に応じて変更を加えることができる。
【0264】
図１２Ｎは、顧客がサプライチェーン内で彼らの注文のステータスおよび進捗を追跡することを可能にする顧客注文追跡画面を示す。処理、梱包、および出荷を含む注文履行に関するリアルタイムの更新を表示する。顧客は、自分の注文の動きを監視し、配送時間を予測することができる。
【0265】
図１２Ｏは、顧客に出荷品に関するリアルタイムの追跡情報を提供する顧客出荷品追跡を示す。運送業者、追跡番号、現在の場所、および推定配送日等の詳細を含み得る。顧客は、出荷品の所在に関し、常に情報を得ることができる。
【0266】
図１２Ｐは、顧客のサブスクリプションアクティビティの履歴記録を提示する顧客サブスクリプション履歴を示す。サブスクリプションプラン、期間、およびステータスを含む過去のサブスクリプションのリストを表示する。顧客は、サブスクリプション履歴を見直し、以前の支払いを追跡し、過去のサブスクリプションの詳細を参照することができる。
【0267】
図１２Ｑは、顧客サブスクリプション修正ダイアログを示し、これにより顧客が既存のサブスクリプションを修正することが可能になる。サブスクリプションプランのアップグレードまたはダウングレード、請求の詳細変更、または他のサブスクリプション関連の好みの調整のためのオプションを提供する。顧客は、彼らの進化するニーズまたは好みに応じてサブスクリプションを管理することができる。
【0268】
図１３Ａ～１３Ｆは、ベンダオンボーディング、パートナーダッシュボード、顧客カート、注文概要、ＳＫＵ生成、注文追跡、出荷追跡、サブスクリプション履歴、およびサブスクリプション修正に関連するモバイルアプリベースのＳＰｏＧ ＵＩのさまざまな画面および機能性を示す。各図の詳細な説明は、以下で提供される。
【0269】
図１３Ａは、説明されたＲＴＤＭおよびＡＡＭＬアーキテクチャを利用して熟考して厳選され、顧客の好みおよび閲覧履歴に合わせたトップ製品ピックを表示するホーム画面を提示している。このインターフェースは、最適化されたショッピング経験へのゲートウェイとして機能し、顧客の関心に沿うように特別に選ばれた製品セレクションを提示している。高度な推薦アルゴリズムを活用して、システムは顧客の共感を得る可能性が高い製品を特定する。これらのトップピックは、電子機器およびガジェットから衣類およびアクセサリーまで、多様な範囲に及ぶカテゴリを包含する。各製品には、簡単な説明、高画質の画像、および価格設定の詳細が付随することができ、顧客が苦労なく探し、情報に基づいて選ぶことを可能にする。ホーム画面の直感的なレイアウトは、顧客が、展示された製品を閲覧して、個人化された購買体験を開始することができることを保証する。ユーザ中心の設計および応答性に優れたインターフェースにより、この画面は、さまざまなデバイスおよび画面サイズに応じ、一貫性のあるアクセシビリティおよびユーザ満足度を保証する。
【0270】
図１３Ｂは、モバイルアプリのインターフェース内の顧客サーチ結果（たとえば、「ケーブル」）画面を示し、たとえば特定のケーブル製品を求めているユーザに、効率的で的確なサーチ経験をもたらすように設計されている。ユーザは、ケーブルに関連するキーワード、製品コード、または仕様を使用してサーチを開始することができ、システムは、関連するサーチ結果の明確で整理されたリストで応答する。各サーチ結果エントリは、製品名、画像、仕様、および価格情報を含む必須の詳細を提供する。インターフェースは、すばやく苦労のないナビゲーションのために綿密に設計され、ユーザが要件を満たすケーブル製品をすばやく特定することを可能にする。ユーザがＨＤＭＩ（登録商標）ケーブル、イーサネットケーブル、または他の種類のケーブルをサーチしているかどうかにかかわらず、この画面はサーチプロセスを合理化し、ユーザが正しいケーブルを簡単に見つけることができることを保証する。インターフェースの応答性に優れた設計は、さまざまなデバイスおよび画面サイズにわたる効率的な経験を保証し、ユーザ満足度を促し、効率的な製品の発見を促進する。
【0271】
図１３Ｃは、顧客お気に入り画面を示し、顧客が好みであったりセーブしたりしたアイテムへのすばやいアクセスを提供するように設計されている。この画面は、ユーザが興味のある製品を便利に保管して再確認することを可能にする。お気に入り画面は、ファッションアンサンブルおよびテックガジェットから家庭の必需品等まで、顧客が選択したアイテムの包括的なビューを提供する。各製品には、説明、画像、および価格設定を含む詳細情報が付随され、顧客が選んだものを苦労なく再表示することを可能にする。直感的なインターフェースは、お気に入りアイテムをシームレスにナビゲートして管理することを可能にし、好みが進化したときに製品を追加または削除するためのオプションを含む。お気に入り画面は、顧客が最も欲しいアイテムの厳選されたコレクションを提供することによって、ショッピング経験を向上させ、購入プロセスを合理化し、ショッピングに対する個人化されたアプローチを保証する。ユーザフレンドリな設計および応答性に優れたレイアウトにより、この画面は、さまざまなデバイスおよび画面サイズに応じ、一貫性のある楽しいユーザ経験をもたらす。
【0272】
図１３Ｄは、モバイルアプリの顧客注文追跡画面を示し、これは、顧客がサプライチェーン内で注文ステータスおよび進捗を追跡することを可能にする。処理、梱包、および出荷を含む注文履行に関するリアルタイムの更新を表示する。顧客は注文の動きを監視し、配送時間を予測することができる。
【0273】
図１３Ｅは、モバイルアプリのインターフェース内の顧客見積もりリスト画面を示している。この画面は、顧客のためのすべての見積もりされた注文の包括的な概要として機能する。ユーザは見積もりリストを通して効率的にナビゲートすることができ、各エントリは、製品の説明、数量、価格設定内訳を含む見積られた注文の概要を提供し、推定配送タイムラインを含むことができる。この画面は、モバイルアプリのＵＩの基本的方針であるユーザ中心のアプローチに沿う、明確で直感的な設計を採用している。顧客は、見積もりリストを容易に見直すことができ、情報に基づいた購入決定をプロモートする。応答性に優れた要素がインターフェースに組み込まれ、顧客は、単にタップまたはジェスチャーによってさらなる詳細にアクセスしたり、特定の見積もりに対してアクションを取ったりすることが可能になる。
【0274】
図１３Ｆは、顧客見積もり詳細画面を示し、選択した見積もりの細目に関するより深い概要をユーザに提供する。この画面は、包括的な製品の説明、正確な数量、明細化された価格設定、および配送スケジュール等のオプション情報を含む、見積もりされた注文の詳細な内訳を提示する。インターフェースは、ユーザフレンドリで応答性に優れた設計を維持し、顧客が見積もり情報の正確性を十分に見直して検証することができることを可能にする。顧客見積もり詳細画面内では、顧客は見積もられた注文を簡単に承認、修正、または拒否するための能力を有し、システムとの関与が合理化される。さらに、画面はリアルタイムの更新用に設計され、見積もりの変更または改訂が迅速に反映されることを請け負い、顧客とシステムとの間の透明性および効率的な通信を助長する。
【0275】
示されたＵＩ画面は限定的ではない。いくつかの実施形態では、図１２Ａ～１２Ｑおよび１３Ａ～１３ＦのＵＩ画面は、ＳＰｏＧ ＵＩによって提供される多様な機能性および特徴を集合的に表し、関係者にサプライチェーンエコシステム内でのベンダオンボーディング、パートナーシップ管理、顧客インタラクション、注文管理、サブスクリプション管理、および追跡のための包括的でユーザフレンドリなインターフェースを提供する。
【0276】
１以上のコンピュータのシステムは、システム上にインストールされた、動作時にシステムにアクションを行わせるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせを有することにより、特定の動作またはアクションを行うように構成され得る。１以上のコンピュータプログラムは、データ処理装置によって実行されると当該装置にアクションを行わせる命令を含むことにより、特定の動作またはアクションを行うように構成され得る。
【0277】
１つの一般的な態様では、コンピュータ実装方法は、ユーザの母集団間の多重通信チャネル（すなわち、タッチポイント）を、コンピュータシステム内の統一型インタラクティブインターフェースに組み込まれることを含み得、上記統一型インタラクティブインターフェースは、本明細書ではＳＰｏＧ ＵＩと称され、ＳＰｏＧは、ユーザの母集団のユーザインタラクション、データ、および／または機能性を集約するように構成された中央インターフェースコンポーネントであり、ＳＰｏＧ ＵＩは、サプライチェーンエコシステムにわたる運用を容易にするように配置される。コンピュータ実装方法は、ＳＰｏＧ ＵＩを利用して、ユーザインタラクションのエンドツーエンドライフサイクルを管理することをさらに含み得る。方法は、ＳＰｏＧ ＵＩ内の上記ユーザインタラクションからデータを収集することをさらに含み得る。加えて、方法は、上記収集されたデータを解析して、ビジネス成長に対する１以上の見通しを生成することを含み得る。方法は、１以上の人工知能および／または機械学習アルゴリズムを行い、解析されたデータに基づいてビジネス運用を向上させることをさらに含み得る。方法は、解析されたデータに基づいて、ＳＰｏＧ ＵＩに定期的な更新および改善を組み込むことをさらに含み得る。方法は、ユーザの母集団が、２以上の多様な群から選択されたユーザを含み得る場合、流通業者、再販業者、顧客、最終顧客、ベンダ、およびサプライヤを有する群をさらに含み得る。本態様の他の実施形態は、対応するコンピュータシステム、装置、および１以上のコンピュータストレージデバイスに記録されたコンピュータプログラムを含み、各々が本方法のアクションを行うように構成される。
【0278】
実装は、以下の特徴の１以上を含み得る。統合することが、複数の既存のビジネスプラットフォームとの通信リンクを確立することを含む方法。集約されたインタラクションポイントが、１以上のウェブサイト、顧客関係管理システム、ベンダプラットフォーム、およびサプライチェーン管理システムを含み得る方法。エンドツーエンドライフサイクルの管理が、最初のコンタクト、サービス履行、およびフォローアップインタラクションの１以上を含み得る方法。データを収集することが、ＳＰｏＧ ＵＩ内のユーザアクティビティを監視すること、および／またはログを取ることを含み得る方法。収集されたデータを解析することが、高度な統計アルゴリズムを使用して行われる方法。人工知能および機械学習アルゴリズムが、市場動向を特定するための予測的解析を含む方法。人工知能および機械学習アルゴリズムが、ユーザインタラクションを個人化するための推薦システムを含む方法。改善は、ＳＰｏＧ ＵＩを通して受信された解析および／または解析されたユーザフィードバックに基づくことができる。説明された手法の実装は、ハードウェア、方法またはプロセス、もしくはコンピュータ有形媒体を含み得る。
【0279】
１つの一般的な態様では、システムは、多重通信チャネル（すなわち、タッチポイント）を統合するように構成された通信統合モジュールを含み得る。システムは、統合された通信チャネルを統一型インタラクティブインターフェースに結合するように構成された集約モジュールをさらに含み得、上記統一型インタラクティブインターフェースは、本明細書においてはＳＰｏＧ ＵＩと称され、ＳＰｏＧが、ユーザの母集団のユーザインタラクション、データ、および／または機能性を集約するように構成された中央インターフェースコンポーネントであり、ＳＰｏＧ ＵＩが、サプライチェーンエコシステムにわたる運用を容易にするように配置される。システムは、ＳＰｏＧ内のユーザインタラクションのエンドツーエンドライフサイクルを管理するように構成されたライフサイクル管理モジュールをさらに含み得る。本システムは、ＳＰｏＧ内のユーザインタラクションからデータを自動的に収集するように構成されたデータ収集モジュールを付加的に、または代替的に含み得る。システムは、収集されたデータに基づいて１以上の見通しを生成するように構成されたデータ解析モジュールをさらに含み得る。システムは、解析されたデータに基づいて１以上のＡＩおよび／またはＭＬアルゴリズムを行うように構成された人工知能モジュールをさらに含み得る。システムは、ユーザの母集団が、２以上の多様な群から選択されたユーザを含み得る場合、流通業者、再販業者、顧客、最終顧客、ベンダ、およびサプライヤを有する群をさらに含み得る。本態様の他の実施形態は、対応するコンピュータシステム、装置、および１以上のコンピュータストレージデバイス上に記録されたコンピュータプログラムを含み、各々が本方法のアクションを行うように構成される。
【0280】
ＳＫＵ管理を自動化するためのシステムおよび方法は、ユーザから２以上の多様な形式のカタログファイルを受信するように構成されたユーザインターフェースと、カタログファイルを標準形式に変換し、少なくとも１つのカタログアイテムの分類および属性マッピングを予測するように構成されたカタログ変換モジュールであって、反復学習を利用して分類および属性マッピングを提案する、カタログ変換モジュールと、システムコンポーネントにわたるリアルタイムのデータ交換および同期を保証するためのリアルタイムデータメッシュ（ＲＴＤＭ）モジュールであって、ユーザとシステムとの間のリアルタイムのインタラクションを容易にする、ＲＴＤＭモジュールと、変換されたカタログを検証し、誤りをベンダに通信して戻すためのマスターデータガバナンス（ＭＤＧ）モジュールと、検証されたカタログを保管し、保管されたカタログのデータ整合性を維持するためのグローバルデータリポジトリ（ＧＤＲ）とを含むことができる。
【0281】
本システムおよび方法は、保管されたカタログの索引付けおよび検索を行うためのサーチプラットフォームを含むことができる。ユーザインターフェースは、シングルペインオブグラスユーザインターフェース（ＳＰｏＧ ＵＩ）である。ＥＲＰシステムでカタログアイテムに対するＳＫＵを生成するための動的ＳＫＵ作成モジュールであって、カタログアイテムが、１以上の非トランザクション製品を表し、ＳＫＵを生成することが、１以上の製品が顧客のカートに追加されることを許可する。ＧＤＲは、ＲＴＤＭモジュールと統合されて、システムにわたるリアルタイムのデータ同期をサポートする。ＭＤＧモジュールは、１以上の変換されたカタログに付随するカタログ変換プロセスで発生した１以上の誤りを示す表示を生成する。カタログアイテムに対するリアルタイムの価格設定を決定するためのグローバル価格設定エンジン（ＧＰＥ）。ＧＰＥは、ベンダ価格ファイル、市場動向、および価格設定データ履歴の１以上に基づいて製品の価格を決定する。実装は、以下の特徴の１以上を含み得る。インタラクティブエレメントが、さまざまなビジネスプラットフォームへのリンクを含む方法。ユーザインタラクションが、１以上のクリック、ホバー、および入力データを含み得るアクションを含む方法。収集されたデータが、高度な統計アルゴリズムを使用して解析される方法。個人化されたコンテンツが、推薦アルゴリズムに基づいて生成される方法。方法は、ユーザフィードバックおよびデータ解析結果に基づいてＳＰｏＧ ＵＩを更新することを含み得る。説明された手法の実装は、ハードウェア、方法またはプロセス、もしくはコンピュータ有形媒体を含み得る。
【0282】
請求項を解釈するために、要約セクションではなく、詳細な説明セクションを使用することが意図されていることを理解されたい。要約セクションは、発明者によって意図されたような本発明の１以上ではあるがすべてではない例示的な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請求項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。
【0283】
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行われる限り、代替の境界を定義することができる。
【0284】
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修正することができ、および／またはさまざまな用途に適応させることができる。したがって、そのような適応および修正は、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、限定は意図されておらず、したがって、本明細書の用語または表現は、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。
【0285】
本発明の幅および範囲は、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あるべきではなく、以下の請求項およびそれらの等価物によってのみ定義されるべきである。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9A】
【図9B】
【図10】
【図11】
【図12A】
【図12B】
【図12C】
【図12D】
【図12E】
【図12F】
【図12G】
【図12H】
【図12I】
【図12J】
【図12K】
【図12L】
【図12M】
【図12N】
【図12O】
【図12P】
【図12Q】
【図13A】
【図13B】
【図13C】
【図13D】
【図13E】
【図13F】
【手続補正書】
【提出日】2025-07-28
【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】請求項８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項8】
モバイルアプリケーションシステムであって、
さまざまなデバイスおよびプラットフォームにわたり一貫性のあるユーザ経験を提供するために、ユーザデバイス上での直感的なユーザインタラクション向けに構成されたユーザインターフェース（ＵＩ）レイヤーと、
１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、前記データメッシュ内のリアルタイムデータに基づくリアルタイムの解析を可能にする１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備え、１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適合する標準化された形式に変換して調和させ、前記データメッシュ間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、
イベント駆動型アーキテクチャおよび出版購読システムのうちの１以上で、流通プラットフォームのイベントに基づくリアルタイムの通知を配信するように動作する、プッシュ通知サービスと、
流通プロセスを改善するために、高度なＡＩアルゴリズムを利用して、製品画像をスキャンしてそれら各自のＳＫＵにマッピングする、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジンと、
重要なデータをユーザデバイス上にローカルに保管し、中断のない機能性を保証し、接続性が回復されたときにバックエンドサーバと同期するためのオフラインデータキャッシュモジュールと、を備える、モバイルアプリケーションシステム。
さまざまなデバイスおよびプラットフォームにわたり一貫性のあるユーザ経験を提供するために、ユーザデバイス上での直感的なユーザインタラクション向けに構成されたユーザインターフェース（ＵＩ）レイヤーと、
１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、前記データメッシュ内のリアルタイムデータに基づくリアルタイムの解析を可能にする１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備え、１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適合する標準化された形式に変換して調和させ、前記データメッシュ間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、
イベント駆動型アーキテクチャおよび出版購読システムのうちの１以上で、流通プラットフォームのイベントに基づくリアルタイムの通知を配信するように動作する、プッシュ通知サービスと、
流通プロセスを改善するために、高度なＡＩアルゴリズムを利用して、製品画像をスキャンしてそれら各自のＳＫＵにマッピングする、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジンと、
重要なデータをユーザデバイス上にローカルに保管し、中断のない機能性を保証し、接続性が回復されたときにバックエンドサーバと同期するためのオフラインデータキャッシュモジュールと、を備える、モバイルアプリケーションシステム。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0125】
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、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、サプライチェーンの包括的な理解と、それらの動作の効率的な管理を得ることを可能にする種々の機能および機能性を組み合わせている。
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、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、サプライチェーンの包括的な理解と、それらの動作の効率的な管理を得ることを可能にする種々の機能および機能性を組み合わせている。
【手続補正3】
【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】
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ＲＴＤＭモジュール３１０との間のデータの継続的な交換を容易にし、１以上のＥＲＰ、ＣＲＭ、または他のソースを含むことができる１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。リアルタイムのデータ同期は、ＳＰｏＧ ＵＩ６００に提示される情報が、サプライチェーンにわたって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されたデータに基づいて、十分な情報に基づく意思決定を行うことを可能にする。
【手続補正4】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0138】
モバイルアプリケーションアーキテクチャフレームワーク
図７は、クラウド流通プラットフォーム内のモバイルアプリのアーキテクチャフレームワークを図示し、その中核的なコンポーネントが強調されている。モバイルアプリアーキテクチャは、ユーザインターフェース（ＵＩ）レイヤー７０５、データレイヤー７１０、プッシュ通知サービス７３０、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジン７４０、オフラインデータキャッシュ７５０、セキュリティおよび認証レイヤー７６０、バックエンドシステムとの統合７７０、およびデバイス互換性７８０を包含する。このアーキテクチャは、ユーザにリアルタイムのデータアクセストランザクション性能を提供し、動的かつ進化する市場でのユーザの経験を向上させるように設計されている。
図７は、クラウド流通プラットフォーム内のモバイルアプリのアーキテクチャフレームワークを図示し、その中核的なコンポーネントが強調されている。モバイルアプリアーキテクチャは、ユーザインターフェース（ＵＩ）レイヤー７０５、データレイヤー７１０、プッシュ通知サービス７３０、画像認識およびＳＫＵマッピングエンジン７４０、オフラインデータキャッシュ７５０、セキュリティおよび認証レイヤー７６０、バックエンドシステムとの統合７７０、およびデバイス互換性７８０を包含する。このアーキテクチャは、ユーザにリアルタイムのデータアクセストランザクション性能を提供し、動的かつ進化する市場でのユーザの経験を向上させるように設計されている。
【手続補正5】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0139】
いくつかの実施形態では、ＵＩレイヤー７０５は、システム７００内でのユーザのためのインタラクションの中心ポイントとして機能することができる。非限定的な一例では、ＵＩレイヤー７０５は、ＳＰｏＧ ＵＩ３０５、４１０、６００等のＳＰｏＧ ＵＩの、またはユーザ、たとえば１以上のベンダ、顧客、提携先、再販業者等が異なるモジュールを通して容易にナビゲートし、関連情報にアクセスし、流通プラットフォームに関連するさまざまなタスクを行うことを可能にする任意の他のＵＩの一実施形態であることができる。ＵＩレイヤー７０５は、直感的かつユーザフレンドリで応答性に優れるように設計され、ユーザがシステムと効率的にインタラクションを行うことを可能にする。
【手続補正6】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0158】
非限定的な例では、ＡＡＭＬモジュールは、季節的なパターンを特定するか、または販売データ履歴に基づいて将来の需要を予測するように構成されることができ、プッシュ通知サービス７３０は、リアルタイムの通知を、関連するユーザに知らせるようにトリガすることができる。これらの通知は、在庫の最適化に関連する予想を含むことができ、繁忙期における在庫可用性を保証し、過剰在庫コストを最小化する。プッシュ通知サービス７３０の統合は、ＡＡＭＬモジュールによって生成された実用的な見通しが、当事者にタイムリーに配信されることを保証する。
【手続補正7】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0194】
動作８０４で、ＥＤＡ、Ｐｕｂ－Ｓｕｂ、または他の方法体系間で選ぶことは、特定のプロセスと、潜在的な応答時間に依存する。プッシュ通知がＲＴＤＭまたはＡＡＭＬを多用して以前の動作を呼び出す場合は、ＥＤＡ法が望ましい場合がある。しかしながら、システムが多数の別個のエンティティ間での効率的な通信を必要とする場合は、Ｐｕｂ－Ｓｕｂシステムが適切である場合がある。選択は、後続の動作およびシステムの全体的なパフォーマンスに影響を与える可能性がある。
【手続補正8】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0239】
図１１は、コンピュータシステム１１００の例示的なコンポーネントのブロック図である。１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、１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に接続され得る。
【手続補正9】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0281】
本システムおよび方法は、保管されたカタログの索引付けおよび検索を行うためのサーチプラットフォームを含むことができる。ユーザインターフェースは、シングルペインオブグラスユーザインターフェース（ＳＰｏＧ ＵＩ）である。ＥＲＰシステムでカタログアイテムに対するＳＫＵを生成するための動的ＳＫＵ作成モジュールであって、カタログアイテムが、１以上の非トランザクション製品を表し、ＳＫＵを生成することが、１以上の製品が顧客のカートに追加されることを許可する。ＧＤＲは、ＲＴＤＭモジュールと統合されて、システムにわたるリアルタイムのデータ同期をサポートする。ＭＤＧモジュールは、１以上の変換されたカタログに付随するカタログ変換プロセスで発生した１以上の誤りを示す表示を生成する。カタログアイテムに対するリアルタイムの価格設定を決定するためのグローバル価格設定エンジン（ＧＰＥ）が使用される。ＧＰＥは、ベンダ価格ファイル、市場動向、および価格設定データ履歴の１以上に基づいて製品の価格を決定する。実装は、以下の特徴の１以上を含み得る。インタラクティブエレメントが、さまざまなビジネスプラットフォームへのリンクを含む方法。ユーザインタラクションが、１以上のクリック、ホバー、および入力データを含み得るアクションを含む方法。収集されたデータが、高度な統計アルゴリズムを使用して解析される方法。個人化されたコンテンツが、推薦アルゴリズムに基づいて生成される方法。方法は、ユーザフィードバックおよびデータ解析結果に基づいてＳＰｏＧ ＵＩを更新することを含み得る。説明された手法の実装は、ハードウェア、方法またはプロセス、もしくはコンピュータ有形媒体を含み得る。
【手続補正10】
【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】
【外国語明細書】