特許 7090792 カスタムフルフィルメントセンタのトップアイテムを決定するためのコンピュータ実行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】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-06-16

(45)【発行日】2022-06-24

(54)【発明の名称】カスタムフルフィルメントセンタのトップアイテムを決定するためのコンピュータ実行システムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/06 20120101AFI20220617BHJP

   G06Q 10/08 20120101ALI20220617BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/06

G06Q10/08 320

G06Q10/08 330

【請求項の数】 20

(21)【出願番号】P 2021502549

(86)(22)【出願日】2020-04-22

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2021-09-27

(86)【国際出願番号】 US2020029297

(87)【国際公開番号】W WO2020247100

(87)【国際公開日】2020-12-10

【審査請求日】2021-02-19

(31)【優先権主張番号】16/431,556

(32)【優先日】2019-06-04

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】520244544

【氏名又は名称】クーパン コーポレイション

(74)【代理人】

【識別番号】230104019

【弁護士】

【氏名又は名称】大野 聖二

(74)【代理人】

【識別番号】100131451

【弁理士】

【氏名又は名称】津田 理

(74)【代理人】

【識別番号】100167933

【弁理士】

【氏名又は名称】松野 知紘

(74)【代理人】

【識別番号】100174137

【弁理士】

【氏名又は名称】酒谷 誠一

(74)【代理人】

【識別番号】100184181

【弁理士】

【氏名又は名称】野本 裕史

(72)【発明者】

【氏名】シ，シン

【審査官】山崎 誠也

(56)【参考文献】

【文献】特開２００１－０７６２９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１８／１６９６９５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特表２０１７－５０９９６８（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１６／１１７０８０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１８／０１８８０６８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】世古 裕都，気象条件と店舗特性を考慮した商品別需要モデル構築に関する一考察，公益社団法人 日本経営工学会２０１８年春季大会予稿集，2018年05月25日，p.66-67

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

カスタムフルフィルメントセンタのためのアイテムを決定するためのシステムであって、
命令を記憶する１つまたは複数のメモリデバイスと、
１つまたは複数のプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、
機械学習アルゴリズムを用いて、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定すること、
機械学習アルゴリズムを用いて、季節性係数とソーシャルメディアデータによって決定された人気係数とに基づく調整係数を、地理的領域に対して決定された１つ以上のトップアイテムに適用すること、
カスタムフルフィルメントセンタを有する車両に前記１つまたは複数のトップアイテムを送るためのデータを、表示のために第１のユーザデバイスに提供すること、
データベースから注文を受信することであって、前記注文は、１つまたは複数の注文されたアイテムを含むこと、
前記注文されたアイテムが少なくとも１つのトップアイテムを含むか否かを決定すること、
前記注文されたアイテムに少なくとも１つのトップアイテムが含まれているかどうかの決定に基づいて、前記カスタムフルフィルメントセンタにおいて前記注文を実行するために、表示のためにデータを第２のユーザデバイスを介してユーザに提供すること、および
前記注文が前記カスタムフルフィルメントセンタによって実行されることを示すために前記注文に関連付けられる注文データを変更すること
を行う命令を実行するように構成されている、システム。

【請求項2】

カスタムフルフィルメントセンタを有する前記車両が静止したトレーラである、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

カスタムフルフィルメントセンタを有する前記車両が移動しているトラックである、請求項１に記載のシステム。

【請求項4】

前記第２のユーザデバイスは、前記カスタムフルフィルメントセンタへの近接性に基づいて決定される、請求項１に記載のシステム。

【請求項5】

前記第１のユーザデバイスは、ＰＤＡ、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、または他のコンピュータデバイスのうちの１つである、請求項１に記載のシステム。

【請求項6】

前記第２のユーザデバイスは、ＰＤＡ、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、または他のコンピュータデバイスのうちの１つである、請求項１に記載のシステム。

【請求項7】

履歴注文データが２４時間ごとに更新される、請求項１に記載のシステム。

【請求項8】

地理的データが少なくとも郵便番号に基づく、請求項１に記載のシステム。

【請求項9】

履歴注文データは、少なくとも検索データに基づく、請求項１に記載のシステム。

【請求項10】

カスタムフルフィルメントセンタのためのアイテムを決定するためのシステムであって、
命令を記憶する１つまたは複数のメモリデバイスと、
１つまたは複数のプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、
機械学習アルゴリズムを用いて、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定すること、
機械学習アルゴリズムを用いて、季節性係数とソーシャルメディアデータによって決定された人気係数とに基づく調整係数を、地理的領域に対して決定された１つ以上のトップアイテムに適用すること、
近隣ゾーン内のカスタムフルフィルメントセンタを有する車両に前記１つまたは複数のトップアイテムを送るためのデータを、表示のために第１のユーザデバイスに提供することであって、前記地理的領域は、１つまたは複数の近隣ゾーンを含む、提供すること、
データベースから注文を受信することであって、前記注文は、１つまたは複数の注文されたアイテムを含む、受信すること、
前記注文されたアイテムが少なくとも１つのトップアイテムを含むか否かを決定すること、
前記注文されたアイテムに少なくとも１つのトップアイテムが含まれているかどうかの決定に基づいて、前記カスタムフルフィルメントセンタにおいて前記注文を実行するために、表示のためにデータを前記近隣ゾーン内の複数のユーザデバイスに提供すること、
前記カスタムフルフィルメントセンタにおいて前記注文を実行することに関する確認を、前記近隣ゾーン内の前記複数のユーザデバイスのうちの１つから受信すること、および
前記注文が前記カスタムフルフィルメントセンタによって実行されることを示すために前記注文に関連付けられる注文データを変更すること
を行う命令を実行するように構成されている、システム。

【請求項11】

カスタムフルフィルメントセンタを有する前記車両が静止したトレーラである、請求項１０に記載のシステム。

【請求項12】

カスタムフルフィルメントセンタを有する前記車両が移動しているトラックである、請求項１０に記載のシステム。

【請求項13】

前記近隣ゾーン内の前記複数のユーザデバイスは、前記カスタムフルフィルメントセンタへの近接性に基づいて決定される、請求項１０に記載のシステム。

【請求項14】

前記第１のユーザデバイスは、ＰＤＡ、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、または他のコンピュータデバイスのうちの１つである、請求項１０に記載のシステム。

【請求項15】

前記複数のユーザデバイスは、ＰＤＡ、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、または他のコンピュータデバイスのうちの１つである、請求項１０に記載のシステム。

【請求項16】

前記近隣ゾーン内の前記複数のユーザデバイスのうちの１つが前記注文を実行しているというデータを、前記近隣ゾーン内の残りの前記複数のユーザデバイスに提供することをさらに含む、請求項１０に記載のシステム。

【請求項17】

履歴注文データが２４時間ごとに更新される、請求項１０に記載のシステム。

【請求項18】

地理的データが少なくとも郵便番号に基づく、請求項１０に記載のシステム。

【請求項19】

履歴注文データは、少なくとも検索データに基づく、請求項１０に記載のシステム。

【請求項20】

カスタムフルフィルメントセンタのためのアイテムを決定するためのコンピュータ実行方法であって、
機械学習アルゴリズムを用いて、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定することと、
機械学習アルゴリズムを用いて、季節性係数とソーシャルメディアデータによって決定された人気係数とに基づく調整係数を、地理的領域に対して決定された１つ以上のトップアイテムに適用すること、
近隣ゾーン内のカスタムフルフィルメントセンタを有する車両に前記１つまたは複数のトップアイテムを送るためのデータを、表示のために第１のユーザデバイスに提供することであって、前記地理的領域は、１つまたは複数の近隣ゾーンを含む、提供することと、
データベースから注文を受信することであって、前記注文は、１つまたは複数の注文されたアイテムを含む、受信することと、
前記注文されたアイテムが少なくとも１つのトップアイテムを含むか否かを決定することと、
前記注文されたアイテムに少なくとも１つのトップアイテムが含まれているかどうかの決定に基づいて、前記カスタムフルフィルメントセンタにおいて前記注文を実行するために、表示のためにデータを前記近隣ゾーン内の複数のユーザデバイスに提供することと、
前記カスタムフルフィルメントセンタにおいて前記注文を実行することに関する確認を、前記近隣ゾーン内の前記複数のユーザデバイスのうちの１つから受信することと、
前記注文が前記カスタムフルフィルメントセンタによって実行されることを示すために前記注文に関連付けられる注文データを変更することと
を含む、コンピュータ実行方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、一般に、迅速な出荷のためにカスタムフルフィルメントセンタのトップアイテムを決定するためのコンピュータ化されたシステムおよび方法に関する。特に、本開示の実施形態は、機械学習アルゴリズムを用いて、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定し、カスタムフルフィルメントセンタを有する車両にトップアイテムを送り、トップアイテムを含む注文を迅速に処理することができる発明的で非従来型のシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

現在の配送システムでは、ユーザはユーザデバイス上でウェブサイトを通じて注文を行うことができ、システムは目標配送時間内に注文を実行するのに最適な場所を決定することができ、注文は目標配送時間内に実行される。

【0003】

ｅコマース業界では、配送速度が非常に重要である。高密度都市における１日または同日配送の現在のシステムは、都市型フルフィルメントセンタを使用して小さい地域にサービスする。このようなシステムは、注文時点から２時間以内に配送を行うことを可能にすることができ、これは、現在の基準では非常に高速である。ただし、このシステムは、都市部において、高価になる傾向があり、注文を十分に迅速に処理できない固定フルフィルメントセンタまたは倉庫を使用する必要があるため、非効率的である。現在のコンピュータ化されたシステムは、これらのフルフィルメントセンタにおける商品の静的な配置のみを考慮し、非常に人気の高い商品は考慮していない。ｅコマース物流を実現するための既知の電子システムは、商品が中央位置に保管されることに依拠するという点で、そのパラダイムに依存する。

【発明の概要】

【0004】

現在の電子システムおよび高速配送方法の欠点を考慮して、カスタムフルフィルメントセンタのトップアイテムを決定する、すなわち、機械学習アルゴリズムを用いて、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定し、車両上のカスタムフルフィルメントセンタにトップアイテムを送るためのシステムおよび方法を使用して、出荷注文の出荷、輸送、および物流オペレーションを強化するシステムが所望されている。より具体的には、カスタムフルフィルメントセンタのためのアイテムを決定するためのコンピュータ実行システムおよび方法は、注文をより速く、例えば３０分以内に実行することによって効率を提供することが望まれる。このようなシステムは、高密度都市の車両上のカスタムフルフィルメントセンタのトップアイテムを効率的にグループ化し、システムを通じてより多くの注文をより迅速に取得し、より多くの注文を受け入れ、無駄な時間を削減する。したがって、カスタムフルフィルメントセンタを使用して迅速に出荷するための改善された電子的方法およびシステムが必要とされている。

【0005】

本開示の一態様は、カスタムフルフィルメントセンタのためのアイテムを決定するためのコンピュータ実行システムに関する。例えば、特定の実施形態は、命令を記憶する１つまたは複数のメモリデバイスと、命令を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサとを含むことができる。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のプロセッサは、機械学習アルゴリズムを用いて、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定し、カスタムフルフィルメントセンタを有する車両に１つまたは複数のトップアイテムを送るためのデータを、表示のために第１のユーザデバイスに提供するための命令を実行するように構成されている。さらに、１つまたは複数のプロセッサは、データベースから注文を受信することであって、注文は、１つまたは複数の注文されたアイテムを含む、受信することと、注文されたアイテムが少なくとも１つのトップアイテムを含むか否かを決定することとを行うように構成されている。さらに、１つまたは複数のプロセッサは、上記決定に基づいて、カスタムフルフィルメントセンタにおいて注文を実行するためのデータを、表示のために第２のユーザデバイスに提供し、注文がカスタムフルフィルメントセンタによって実行されることを示すために注文に関連付けられる注文データを変更するように構成されている。

【0006】

本開示の別の態様は、カスタムフルフィルメントセンタのためのアイテムを決定するためのコンピュータ実行システムに関する。例えば、特定の実施形態は、命令を記憶する１つまたは複数のメモリデバイスと、命令を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサとを含むことができる。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のプロセッサは、機械学習アルゴリズムを用いて、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定し、近隣ゾーン内のカスタムフルフィルメントセンタを有する車両に１つまたは複数のトップアイテムを送るためのデータを、表示のために第１のユーザデバイスに提供するための命令を実行するように構成されている。いくつかの実施形態において、１つまたは複数のプロセッサは、データベースから注文を受信することであって、注文は、１つまたは複数の注文されたアイテムを含む、受信することと、注文されたアイテムが少なくとも１つのトップアイテムを含むか否かを決定することとを行うように構成されている。さらに、１つまたは複数のプロセッサは、上記決定に基づいて、カスタムフルフィルメントセンタにおいて注文を実行するためのデータを、表示のために近隣ゾーン内の複数のユーザデバイスに提供し、カスタムフルフィルメントセンタにおいて注文を実行することに関する確認を、近隣ゾーン内の複数のユーザデバイスのうちの１つから受信し、注文がカスタムフルフィルメントセンタによって実行されることを示すために注文に関連付けられる注文データを変更するように構成されている。

【0007】

本開示のまた別の態様は、カスタムフルフィルメントセンタのためのアイテムを決定するためのコンピュータ実行方法に関する。例えば、特定の実施形態は、機械学習アルゴリズムを用いて、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定し、近隣ゾーン内のカスタムフルフィルメントセンタを有する車両に１つまたは複数のトップアイテムを送るためのデータを、表示のために第１のユーザデバイスに提供することを含むことができる。いくつかの実施形態において、方法は、データベースから注文を受信することであって、注文は、１つまたは複数の注文されたアイテムを含む、受信することと、注文されたアイテムが少なくとも１つのトップアイテムを含むか否かを決定することとをさらに含む。さらに、本方法は、上記決定に基づいて、カスタムフルフィルメントセンタにおいて注文を実行するためのデータを、表示のために近隣ゾーン内の複数のユーザデバイスに提供することと、カスタムフルフィルメントセンタにおいて注文を実行することに関する確認を、近隣ゾーン内の複数のユーザデバイスのうちの１つから受信することと、注文がカスタムフルフィルメントセンタによって実行されることを示すために注文に関連付けられる注文データを変更することとを含む。

【0008】

他のシステム、方法、およびコンピュータ可読媒体も、本明細書で説明される。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1A】開示された実施形態と一致する、出荷、輸送、および物流オペレーションを可能にする通信のためのコンピュータ化されたシステムを備えるネットワークの例示的な実施形態を示す概略ブロック図である。

【図1B】開示された実施形態と一致する、対話型ユーザインターフェース要素と共に、検索要求を満たす１つ以上の検索結果を含むページ（ＳＲＰ）を含むサンプル検索結果を示す図である。

【図1C】開示された実施形態と一致する、対話型ユーザインターフェース要素と共に製品および製品に関する情報を含む例示的な単一ディスプレイページ（ＳＤＰ）を示す図である。

【図1D】開示された実施形態に一致する、対話型ユーザインターフェース要素と共に仮想ショッピングカート内のアイテムを含む例示的なカートページを示す図である。

【図1E】開示された実施形態と一致する、対話型ユーザインターフェース要素と共に、購入および出荷に関する情報と共に仮想ショッピングカートからのアイテムを含む例示的な注文頁を示す図である。

【図2】開示された実施形態と一致する、開示されたコンピュータ化されたシステムを利用するように構成された例示的なフルフィルメントセンタの概略図である。

【図3】開示された実施形態と一致する、カスタムフルフィルメントセンタおよび注文実行のためのアイテムを決定することを含む例示的なプロセスの概略図である。

【図4】開示された実施形態と一致する、カスタムフルフィルメントセンタのためのアイテムを決定するための例示的なプロセスのブロック図である。

【図5】開示された実施形態と一致する、例示的な機械学習アルゴリズムの論理のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下の詳細な説明は、添付の図面を参照する。可能な限り、図面および以下の説明では、同一または類似の部分を参照するために、同一の参照番号が使用される。いくつかの例示的な実施形態が本明細書で説明されるが、修正、適応、および他の実装が可能である。例えば、置換、追加、または修正が図面に示された構成要素およびステップに行われてもよく、本明細書に記載された例示的な方法は、開示された方法にステップを置換、並べ替え、除去、または追加することによって修正されてもよい。したがって、以下の詳細な説明は、開示された実施形態および実施例に限定されない。むしろ、本発明の適切な範囲は、添付の特許請求の範囲によって定義される。

【0011】

本開示の実施形態は、カスタムフルフィルメントセンタのためのアイテムを決定するためのコンピュータ実行システムに関する。例えば、特定の実施形態は、命令を記憶する１つまたは複数のメモリデバイスと、命令を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサとを含むことができる。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のプロセッサは、機械学習アルゴリズムを用いて、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定し、カスタムフルフィルメントセンタを有する車両に１つまたは複数のトップアイテムを送るためのデータを、表示のために第１のユーザデバイスに提供するための命令を実行するように構成されている。さらに、１つまたは複数のプロセッサは、データベースから注文を受信することであって、注文は、１つまたは複数の注文されたアイテムを含む、受信することと、注文されたアイテムが少なくとも１つのトップアイテムを含むか否かを決定することとを行うように構成されている。さらに、１つまたは複数のプロセッサは、上記決定に基づいて、カスタムフルフィルメントセンタにおいて注文を実行するためのデータを、表示のために第２のユーザデバイスに提供し、注文がカスタムフルフィルメントセンタによって実行されることを示すために注文に関連付けられる注文データを変更するように構成されている。

【0012】

本発明のシステムでは、機械学習アルゴリズムを用いて、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定し、トップアイテムをカスタムフルフィルメントセンタに移動し、システムを通じてより多くの注文をより迅速に取得し、無駄な時間を削減することを通じて、効率化が可能である。いくつかの実施形態では、システムは、高密度領域内の車両のカスタムフルフィルメントセンタ上で最も売れているまたは最も検索されているアイテムを効率的にグループ化し、注文時刻から３０分以内にこれらのアイテムを配送することができる。以下に説明するように、車両または移動しているトラックに出荷システムを構築することによって、より柔軟で迅速な配送を可能にすることができる。

【0013】

図１Ａを参照すると、出荷、輸送、および物流動作を可能にする通信のためのコンピュータ化されたシステムを含むシステムの例示的な実施形態を示す概略ブロック図１００が示されている。図１Ａに示すように、システム１００は様々なシステムを含むことができ、その各々は、１つまたは複数のネットワークを介して互いに接続することができる。システムはまた、例えばケーブルを使用して、直接接続を介して互いに接続されてもよい。図示のシステムは、出荷権限技術（ＳＡＴ）システム１０１、外部フロントエンドシステム１０３、内部フロントエンドシステム１０５、輸送システム１０７、モバイルデバイス１０７Ａ、１０７Ｂ、１０７Ｃ、売り手ポータル１０９、出荷および注文追跡（ＳＯＴ）システム１１１、フルフィルメント(履行)最適化（ＦＯ）システム１１３、フルフィルメントメッセージングゲートウェイ（ＦＭＧ）１１５、サプライチェーン管理（ＳＣＭ）システム１１７、労働力管理システム１１９、モバイルデバイス１１９Ａ、１１９Ｂ、１１９Ｃ（フルフィルメントセンタ（ＦＣ）２００の内部にあるものとして図示）、第三者パーティフルフィルメントシステム１２１Ａ、１２１Ｂ、１２１Ｃ、フルフィルメントセンタ認証システム（ＦＣ認証）１２３、労働管理システム（ＬＭＳ）１２５を含む。

【0014】

ＳＡＴシステム１０１は、いくつかの実施形態では注文状態および配送状態を監視するコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＳＡＴ装置１０１は注文がその約束配送日（ＰＤＤ）を過ぎているかどうかを判定し、新しい注文を開始すること、配達されていない注文でアイテムを再出荷すること、配達されていない注文をキャンセルすること、注文カスタマとのコンタクトを開始することなどを含む適切な処置をとることができる。ＳＡＴ装置１０１は、出力（特定の期間中に出荷された荷物の数のよう）及び入力（出荷に使用するために受け取った空のボール紙箱の数のよう）を含む他のデータを監視することもできる。また、ＳＡＴシステム１０１はシステム１００内の異なるデバイス間のゲートウェイとして機能し、外部フロントエンドシステム１０３およびＦＯシステム１１３などのデバイス間の通信（例えば、ストアアンドフォワードまたは他の技術を使用する）を可能にしてもよい。

【0015】

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３は外部ユーザがシステム１００内の１つまたは複数のシステムと対話することを可能にするコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、システム１００がシステムの提示を可能にして、ユーザがアイテムのための注文を配置することを可能にする実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が検索リクエストを受信し、アイテムページを提示し、決済情報を要請するウェブサーバとして実装されてもよい。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、アパッチＨＴＴＰサーバ、マイクロソフトインターネットインフォメーションサービス、ＮＧＩＮＸ等のソフトウェアを実行するコンピュータ又はコンピュータとして実施することができる。他の実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が外部デバイス（例えば、モバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂ）からの要求を受信および処理し、それらの要求に基づいてデータベースおよび他のデータストアから情報を取得し、取得した情報に基づいて受信した要求に対する応答を提供するように設計されたカスタムウェブサーバソフトウェアを実行することができる。

【0016】

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３がウェブキャッシングシステム、データベース、検索システム、または支払いシステムのうちの１つまたは複数を含むことができる。一態様では外部フロントエンドシステム１０３がこれらのシステムのうちの１つまたは複数を備えることができ、別の態様では外部フロントエンドシステム１０３がこれらのシステムのうちの１つまたは複数に接続されたインターフェース（例えば、サーバ間、データベース間、または他のネットワーク接続）を備えることができる。

【0017】

図１Ｂ、図１Ｃ、図１Ｄ、および図１Ｅによって示されるステップの例示的な組は、外部フロントエンドシステム１０３のいくつかの動作を説明するのに役立つことができる。外部フロントエンドシステム１０３は提示および／またはディスプレイのために、システム１００内のシステムまたはデバイスから情報を受け取ることができる。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、検索結果を含む１つ以上のウェブページをホスティングまたは提供することができる： ページ(ＳＲＰ)(例えば、図１Ｂ）、単一ディテールページ(ＳＤＰ)(例えば、図１Ｃ）、カードページ（例えば、図１Ｄ）、または注文ページ（例えば、図１Ｅ）。ユーザデバイス（例えば、モバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂを使用する）は外部フロントエンドシステム１０３にナビゲートし、サーチボックスに入力することによってサーチをリクエストすることができる。外部フロントエンドシステム１０３は、システム１００内の１つまたは複数のシステムからリクエストすることができる。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、検索要求を満たす情報をＦＯシステム１１３に要求してもよい。また、外部フロントエンドシステム１０３は検索結果に含まれる商品ごとに、約束配送日または「ＰＤＤ」を（ＦＯシステム１１３から）リクエストし、受信することもできる。
ＰＤＤはいくつかの実施形態では、特定の期間内に、例えば、その日の最後（午後１１時５９分）までに注文された場合、製品を含む荷物が、いつユーザの所望の場所に到着するか、または製品がユーザの所望の場所に配送されることを約束される日付かのいずれかの推定値を表すことができる（ＰＤＤはＦＯシステム１１３に関して以下でさらに説明される）。

【0018】

外部フロントエンドシステム１０３がその情報に基づいてＳＲＰ(例えば、図１Ｂ）を準備することができる。ＳＲＰは、検索要求を満たす情報を含むことができる。例えば、これは、検索要求を満たす製品の写真を含むことができる。ＳＲＰはまた、各製品についてのそれぞれの価格、または各製品についての強化された配送オプション、ＰＤＤ、重み、規模、オファー、割引などに関する情報を含んでもよい。外部フロントエンドシステム１０３は（例えば、ネットワークを介して）要求側ユーザデバイスにＳＲＰを送信することができる。

【0019】

次いで、ユーザデバイスは例えば、ユーザインターフェースをクリックまたはタップすることによって、または別のインプットデバイスを使用して、ＳＲＰから製品を選択して、ＳＲＰ上に表される製品を選択し得る。ユーザデバイスは選択されたプロダクトに関するリクエストを作成し、それを外部フロントエンドシステム１０３に送ることができる。これに応じて、外部フロントエンドシステム１０３は、選択された商品に関する情報をリクエストすることができる。例えば、情報は、それぞれのＳＲＰ上の製品について提示される情報を超える追加の情報を含むことができる。これには、例えば、貯蔵寿命、原産国、体重、大きさ、荷物中のアイテムの個数、取扱説明書、または生成物に関する他の事項が含まれ得る。また、情報は（例えば、この製品および少なくとも１つの他の製品を購入した顧客のビッグデータおよび／または機械学習分析に基づく）類似の製品に対する推奨、頻繁に質問される質問に対する回答、顧客からのレビュー、製造業者情報、写真などを含むことができる。

【0020】

外部フロントエンドシステム１０３は受信したプロダクトインフォメーションに基づいて、ＳＤＰ(単一ディテールページ）（例えば、図１Ｃ）を準備することができる。ＳＤＰはまた、「今すぐ買う」ボタン、「カードに追加する」ボタン、数量欄、アイテムの写真等のような他の対話型要素を含んでもよい。ＳＤＰは、製品を提供する売り手のリストをさらに含むことができる。リストは各売り手が提供する価格に基づいて注文されてもよく、その結果、最低価格で製品を販売することを提案する売り手は最上位にリストされてもよい。リストは最高ランクの売り手が最上位にリストされるように、売り手ランキングに基づいて注文されてもよい。売り手ランキングは例えば、約束されたＰＤＤを満たす売り手の過去の実績を含む、複数の要因に基づいて定式化されてもよい。外部フロントエンドシステム１０３は（例えば、ネットワークを介して）要求側ユーザデバイスにＳＤＰを配信することができる。

【0021】

依頼元ユーザデバイスは、商品情報を記載したＳＤＰを受け取る場合がある。ＳＤＰを受信すると、ユーザデバイスはＳＤＰと対話することができる。例えば、要求ユーザデバイスのユーザは、ＳＤＰ上の「カートに入れる」ボタンをクリックするか、あるいは他の方法で対話することができる。これは、ユーザに関連付けられたショッピングカートに製品を追加する。ユーザデバイスはこのリクエストを送信して、商品をショッピングカートに追加し、外部フロントエンドシステム１０３に送ることができる。

【0022】

外部フロントエンドシステム１０３はカートページ（例えば、図１Ｄ）を生成することができる。カートページはいくつかの実施形態ではユーザが仮想の「買物かご」に追加した商品をリストし、ユーザデバイスは、ＳＲＰ、ＳＤＰ、または他のページ上のアイコンをクリックするか、または他の方法で対話することによって、カートページをリクエストしてもよい。いくつかの実施形態では、カートページがユーザがショッピングカートに追加したすべての製品、ならびに各製品の数量、各製品のアイテム当たりの価格、関連する数量に基づく各製品の価格、ＰＤＤに関する情報、配送方法、出荷費用、ショッピングカート内の製品を修正するためのユーザインターフェース要素（例えば、数量の削除または修正）、他の製品を注文するかまたは製品の定期的な配送を設定するためのオプション、利息支払いを設定するためのオプション、購入を進めるためのユーザインターフェース要素などのカート内の製品に関する情報を列挙することができる。ユーザデバイスのユーザはショッピングカート内の商品の購入を開始するために、ユーザインターフェース要素（例えば、「今すぐ買う」と読むボタン）をクリックするか、または他の方法でユーザインターフェース要素と対話することができる。そうすると、ユーザデバイスは、このリクエストを送信して、外部フロントエンドシステム１０３への購入を開始することができる。

【0023】

外部フロントエンドシステム１０３は購入を開始するためのリクエストの受信に応じて、注文頁（例えば、図１Ｅ）を発生することができる。注文頁はいくつかの実施形態ではショッピングカートからのアイテムを再リストし、支払及び出荷に関するインプットを要求する。例えば、注文ページはショッピングカート内のアイテムの購入者に関する情報（例えば、名前、住所、電子メールアドレス、電話番号）、受取人に関する情報（例えば、名前、住所、電話番号、配送情報）、出荷情報（例えば、配送および／または集荷の速度／方法）、支払情報（例えば、クレジットカード、銀行振込、小切手、記憶クレジット）、現金受領を要求するためのユーザインターフェース要素（例えば、税務目的のための）などを要求する区画を含むことができる。外部フロントエンドシステム１０３は、注文頁をユーザデバイスへ送信することが可能である。

【0024】

ユーザデバイスは注文頁に情報を入力し、その情報を外部フロントエンドシステム１０３に送信するユーザインターフェース要素をクリックするか、または他の方法で対話することができる。そこから、外部フロントエンドシステム１０３はショッピングカート内の製品との新しい注文の作成および加工を可能にするために、システム１００内の様々なシステムに情報を送信することができる。

【0025】

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が売り手が注文に関する情報を送受信することを可能にするようにさらに構成されてもよい。

【0026】

内部フロントエンドシステム１０５はいくつかの実施形態では内部ユーザ（例えば、システム１００を所有し、運営し、またはリースする団体の従業員）がシステム１００内の１つまたは複数のシステムと対話することを可能にするコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、ネットワーク１０１がシステムの提示を可能にして、ユーザが注文のための注文を配置できるようにする実施形態では、内部ユーザが注文に関する診断および統計情報を見たり、アイテム情報を修正したり、またはアイテムに関する統計を見直したりできるようにする、内部フロントエンドシステム１０５をウェブサーバとして実装することができる。例えば、内蔵フロントエンドシステム１０５は、アパッチＨＴＴＰサーバ、マイクロソフトインターネットインフォメーションサービス、ＮＧＩＮＸ等のソフトウェアを実行するコンピュータ又はコンピュータとして実現することができる。他の実施形態では、内蔵フロントエンドシステム１０５がシステム１００に示されるシステムまたはデバイス（ならびに図示されない他のデバイス）からの要求を受信および処理し、それらの要求に基づいてデータベースおよび他のデータストアから情報を取得し、取得された情報に基づいて受信された要求への応答を提供するように設計されたカスタムウェブサーバソフトウェアを実行することができる。

【0027】

いくつかの実施形態では、内蔵フロントエンドシステム１０５がウェブキャッシングシステム、データベース、検索システム、支払いシステム、分析システム、注文監視システムなどのうちの１つまたは複数を含むことができる。一態様では内部フロントエンドシステム１０５がこれらのシステムのうちの１つまたは複数を備えることができ、別の態様では内部フロントエンドシステム１０５がこれらのシステムのうちの１つまたは複数に接続されたインターフェース（たとえば、サーバ間、データベース間、または他のネットワーク接続）を備えることができる。

【0028】

輸送システム１０７は、いくつかの実施形態ではシステム１００内のシステムまたはデバイスとモバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃとの間の通信を可能にするコンピュータシステムとして実施することができる。いくつかの実施形態では、トランスポーテーションシステム１０７が１つまたは複数のモバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃ（例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡなど）から受信することができる。例えば、いくつかの実施形態では、モバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃが配送作業員によって操作されるデバイスを含んでもよい。配送作業員は、正社員、臨時社員、または交替社員であってもよく、モバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃを利用して、ユーザによって注文された製品を含む荷物の配送を行うことができる。例えば、荷物を配信するために、配送作業員は、どの荷物を配信すべきか、およびそれをどこに配信すべきかを示す通知をモバイルデバイス上で受信することができる。配送位置に到着すると、配送作業員は荷物を（例えば、トラックの後ろに、または荷物の箱に）配置し、モバイルデバイスを使用して荷物上の識別子に関連するデータ（例えば、バーコード、イメージ、文字列、ＲＦＩＤタグなど）を走査または他の方法で捕捉し、荷物を（例えば、前扉に置いたままにし、警備員を置いたままにし、受信者に渡すなどによって）配信することができる。いくつかの実施形態では、配送作業員が荷物の写真をキャプチャすることができ、および／またはモバイルデバイスを使用してシグネチャを取得することができる。モバイルデバイスは例えば、時刻、日付、ＧＰＳ位置、写真、配送作業員に関連付けられた識別子、モバイルデバイスに関連付けられた識別子などを含む配送に関する情報を含む情報を輸送機関１０７に送信することができる。輸送システム１０７はシステム１００内の他のシステムによるアクセスのために、この情報をデータベース（図示せず）に記憶することができる。輸送システム１０７はいくつかの実施形態ではこの情報を使用して、特定の荷物の位置を示す追跡データを準備し、他のシステムに送信することができる。

【0029】

いくつかの実施形態ではあるユーザが１つの種類のモバイルデバイスを使用することができる（例えば、永久作業員はバーコードスキャナ、スタイラス、および他のデバイスなどのカスタムハードウェアと共に専用のＰＤＡを使用することができる）が他のユーザは他の種類のモバイルデバイスを使用することができる（例えば、一時的または移動作業員は既製の携帯電話および／またはスマートフォンを利用することができる）。

【0030】

いくつかの実施形態では、交通機関１０７がユーザをそれぞれのデバイスに関連付けることができる。例えば、輸送システム１０７はユーザ（例えば、ユーザ識別子、従業員識別子、または電話番号）とモバイルデバイス（例えば、国際移動装置アイデンティティ（ＩＭＥＩ）、国際移動加入識別子（ＩＭＳＩ）、電話番号、汎用一意識別子（ＵＵＩＤ）、またはグローバル一意（ＧＵＩＤ）によって表される）との間の関連を記憶することができる。トランスポートシステム１０７はこの関連付けを、配送上で受信されたデータと併せて使用して、とりわけ、作業員の位置、作業員の有効性、または作業員のスピードを決定するために、注文内のデータベースに格納されたデータを分析することができる。

【0031】

売り手ポータル１０９は、いくつかの実施形態では売り手または他の外部エンティティがシステム１００内の１つまたは複数のシステムと電子的に通信することを可能にするコンピュータシステムとして実装され得る。例えば、売り手は、コンピュータシステム（図示せず）を利用して、売り手が売り手ポータル１０９を使用してシステム１００を通して売りたい製品について、製品情報、注文情報、連絡先情報などをアップロードまたは提供することができる。

【0032】

出荷および注文追跡システム１１１はいくつかの実施形態では（例えば、デバイス１０２Ａ～１０２Ｂを使用するユーザによって）顧客によって注文された製品を含む荷物の位置に関する情報を受信し、記憶し、転送するコンピュータシステムとして実装されてもよい。いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡装置１１１は顧客が注文した製品を含む荷物を配送する出荷会社によって運営されるウェブサーバ（図示せず）からの情報をリクエストまたは記憶することができる。

【0033】

いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡システム１１１がシステム１００に示されたシステムからの情報をリクエストし、記憶することができる。例えば、出荷および注文追跡システム１１１は、輸送システム１０７にリクエストすることができる。上述のように、交通機関１０７はユーザ（例えば、配送作業員）または乗り物（例えば、配送車）のうちの１つまたは複数に関連付けられた１つまたは複数のモバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃ（例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡなど）から受信することができる。いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡装置１１１がフルフィルメントセンタ（例えば、フルフィルメントセンタ２００）内の個々の製品の位置を決定するために、労働力管理システム（ＷＭＳ）１１９にリクエストすることもできる。出荷および注文追跡システム１１１は輸送システム１０７またはＷＭＳ １１９のうちの１つまたは複数からデータを要求し、それを処理し、要求に応じてそれをデバイス（たとえば、ユーザデバイス１０２Ａおよび１０２Ｂ）に提示することができる。

【0034】

フルフィルメント(履行)最適化（ＦＯ）システム１１３はいくつかの実施形態では他のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３および／または出荷および注文追跡システム１１１）からのカスタマ注文のための情報を記憶するコンピュータシステムとして実装されてもよい。また、ＦＯシステム１１３は、特定のアイテムがどこに保持されているか、またはどこに記憶されているかを記述する情報を記憶することもできる。たとえば、特定のアイテムは１つのフルフィルメントセンタにのみ格納でき、他の特定のアイテムは複数のフルフィルメントセンタに格納できる。さらに他の実施形態では、特定のフルフィルメントセンタが特定の組のアイテム（例えば、生鮮食品または冷凍食品）のみを格納するように設計されてもよい。ＦＯシステム１１３はこの情報ならびに関連する情報（例えば、数量、サイズ、受領日、有効期限など）を格納する。

【0035】

また、ＦＯシステム１１３は、商品毎に対応するＰＤＤ(約束配送日）を計算してもよい。ＰＤＤは、いくつかの実施形態では１つまたは複数の要因に基づくことができる。例えば、ＦＯシステム１１３は製品に対する過去の需要（例えば、その製品がある期間中に何回注文されたか）、製品に対する予想需要（例えば、来るべき期間中にその製品を注文するために何人の顧客が予想されるか）、ある期間中にいくつの製品が注文されたかを示すネットワーク全体の過去の需要、来るべき期間中にいくつの製品が注文されることが予想されるかを示すネットワーク全体の予想需要、各フルフィルメントセンタ２００に格納された製品の１つ以上のカウント、その製品に対する各製品、予想または現行注文などに基づいて、製品に対するＰＤＤを計算することができる。

【0036】

いくつかの実施形態では、ＦＯシステム１１３が定期的に（例えば、１時間ごとに）商品ごとにＰＤＤを決定し、それを検索または他のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３、ＳＡＴシステム１０１、出荷および注文追跡システム１１１）に送信するためにデータベースに格納することができる。他の実施形態では、ＦＯシステム１１３が１つまたは複数のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３、ＳＡＴシステム１０１、出荷および注文追跡システム１１１）から電子要求を受信し、オンデマンドでＰＤＤを計算することができる。

【0037】

フルフィルメントメッセージングゲートウェイ１１５はいくつかの実施形態ではＦＯシステム１１３などのシステム１００内の１つ以上のシステムから１つのフォーマットまたはプロトコルで要求または応答を受信し、それを別のフォーマットまたはプロトコルに変換し、変換されたフォーマットまたはプロトコルで、ＷＭＳ １１９または３パーティフルフィルメントシステム１２１Ａ、１２１Ｂ、または１２１Ｃなどの他のシステムに転送するコンピュータシステムとして実装することができる。

【0038】

サプライチェーン管理（ＳＣＭ）システム１１７は、いくつかの実施形態では予測機能を実行するコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、ＳＣＭシステム１１７は例えば、製品に対する過去の需要、製品に対する予想される需要、ネットワーク全体の過去の需要、ネットワーク全体の予想される需要、各フルフィルメントセンタ２００に格納された計数製品、各製品に対する予想または現行注文などに基づいて、特定の製品に対する需要の水準を予測することができる。この予測された水準およびすべてのフルフィルメントセンタにわたるそれぞれの製品の量に応じて、ＳＣＭシステム１１７は特定の製品に対する予測された需要を満たすのに充分な量を購入し、ストックするための１つまたは複数の購入注文を生成することができる。

【0039】

労働力管理システム（ＷＭＳ）１１９は、いくつかの実施形態ではワークフローをモニタするコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＷＭＳ １１９は個別イベントを示す個別デバイス（例えば、デバイス１０７Ａ－１０７Ｃまたは１１９Ａ－１１９Ｃ）からイベントデータを受信することができる。例えば、ＷＭＳ １１９は、荷物を走査するためにこれらのデバイスの１つの使用を示すイベントデータを受信してもよい。フルフィルメントセンタ２００および図２に関して以下で論じるように、フルフィルメントプロセス中に、荷物識別子（例えば、バーコードまたはＲＦＩＤタグデータ）は特定の段階で機械によってスキャンまたは読み取ることができる（例えば、自動またはハンドヘルドバーコードスキャナ、ＲＦＩＤリーダ、高速カメラ、タブレット１１９Ａ、モバイルデバイス／ＰＤＡ １１９Ｂ、コンピュータ１１９Ｃなどのデバイス）。ＷＭＳ １１９は荷物識別子、時刻、日時、位置、ユーザ識別子、または他の情報と共に、荷物識別子の走査または読取りを示す各々の事象を対応するデータベース（図示せず）に記憶することができ、この情報を他のシステム（例えば、出荷および注文追跡システム１１１）に提供することができる。

【0040】

ＷＭＳ １１９はいくつかの実施形態では１つまたは複数のデバイス（例えば、デバイス１０７Ａ～１０７Ｃまたは１１９Ａ～１１９Ｃ）を、システム１００に関連付けられた１つまたは複数のユーザに関連付ける情報を記憶してもよい。例えば、いくつかの状況では、ユーザ（パートまたはフルタイムの従業員など）は、ユーザがモバイルデバイスを所有する（例えば、モバイルデバイスがスマートフォンである）という点で、モバイルデバイスに関連付けられてもよい。他の状況では、ユーザは、ユーザが一時的にモバイルデバイスの管理下にある（例えば、ユーザは日の始めにモバイルデバイスを借り、日中にそれを使用し、日の終わりにそれを返す）という点で、モバイルデバイスに関連付けられてもよい。

【0041】

ＷＭＳ １１９は、いくつかの実施形態ではシステム１００に関連する各ユーザの作業ログを維持することができる。例えば、ＷＭＳ １１９は任意の割り当てられたプロセス（例えば、トラックのアンローディング、ピックゾーンからのアイテムのピッキング、仕分け装置ワーク、パッキングアイテム）、ユーザ識別子、位置（例えば、フルフィルメントセンタ２００内のフロアまたはゾーン）、従業員によってシステム内を移動されたユニットの数（例えば、ピックされたアイテムの数、パックされたアイテムの数）、デバイスに関連付けられた識別子（例えば、デバイス１１９Ａ～１１９Ｃ）などを含む、各従業員に関連付けられた情報を記憶することができる。いくつかの実施形態では、ＷＭＳ １１９がデバイス１１９Ａ～１１９Ｃ上で動作するタイムキーピングシステムなどのタイムキーピングシステムからチェックインおよびチェックアウト情報を受信することができる。

【0042】

第三者フルフィルメント（３ＰＬ）システム１２１Ａ～１２１Ｃは、いくつかの実施形態ではロジスティクスおよび製品のサードパーティプロバイダに関連するコンピュータシステムを表す。例えば、（図２に関して以下に説明するように）いくつかの製品がフルフィルメントセンタ２００に格納されている間、他の製品は、オフサイトで格納されてもよく、オンデマンドで生産されてもよく、またはフルフィルメントセンタ２００に格納するために利用できなくてもよい。３ＰＬシステム１２１Ａ～１２１ＣはＦＯシステム１１３から（例えば、ＦＭＧ １１５を介して）注文を受信するように構成することができ、製品および／またはサービス（例えば、配送または設置）を顧客に直接的に提供することができる。いくつかの実施形態では３ＰＬシステム１２１Ａ～１２１Ｃのうちの１つまたは複数がシステム１００の一部とすることができ、他の実施形態では３ＰＬシステム１２１Ａ～１２１Ｃのうちの１つまたは複数がシステム１００の外部（例えば、サードパーティプロバイダによって所有または運営される）とすることができる。

【0043】

フルフィルメントセンタ自動システム（ＦＣ認証）１２３は、いくつかの実施形態では様々な機能を有するコンピュータシステムとして実装され得る。例えば、いくつかの実施形態では、ＦＣ認証１２３がシステム１００内の１つまたは複数の他のシステムのためのシングルサインオン（ＳＳＯ）サービスとして動作することができる。例えば、ＦＣ認証１２３はユーザが内部フロントエンドシステム１０５を介してログインすることを可能にし、ユーザが出荷および注文追跡系１１１においてリソースにアクセスするための同様の特権を有していることを決定し、ユーザが２回目のログイン処理を必要とせずにそれらの特権にアクセスすることを可能にしてもよい。他の実施形態では、ＦＣ認証１２３は、ユーザ（例えば、従業員）が自分自身を特定の作業に関連付けることを可能にしてもよい。例えば、従業員の中には、電子デバイス（デバイス１１９Ａ～１１９Ｃなど）を持たない者もいれば、その代わりに、１日の過程中に、フルフィルメントセンタ２００内でタスクからタスクへ、およびゾーンからゾーンへ移動してもよい。ＦＣ認証１２３は、それらの従業員は、彼らがどの仕事をしているか、および彼らが様々な時刻にどの区域にいるかを示すことを可能にするように構成されてもよい。

【0044】

労働管理システム（ＬＭＳ）１２５は、いくつかの実施形態では従業員（フルタイムおよびパートタイムの従業員を含む）のための出勤および残業を記憶するコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＬＭＳ １２５は、ＦＣ認証１２３、ＷＭＡ １１９、デバイス１１９Ａ－１１９Ｃ、輸送装置１０７、及び／又はデバイス１０７Ａ－１０７Ｃから受信することができる。

【0045】

図１Ａに示される特定の構成は単なる例である。例えば、図１ＡはＦＯシステム１１３に接続されたＦＣ認証システム１２３を示すが、全ての実施形態がこの特定の構成を必要とするわけではない。実際、いくつかの実施形態では、システム１００内のシステムがインターネット、イントラネット、ＷＡＮ(ワイドエリアネットワーク）、ＭＡＮ(メトロポリタンエリアネットワーク）、ＩＥＥＥ ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ規格に準拠する無線ネットワーク、専用線などを含む１つまたは複数の公衆またはプライベートネットワークを介して互いに接続され得る。いくつかの実施形態では、システム１００内のシステムの１つ以上がデータセンター、サーバファームなどに実装された１つ以上の仮想サーバとして実装されてもよい。

【0046】

図２は、フルフィルメントセンタ２００を示す。フルフィルメントセンタ２００は、注文時に顧客に出荷するためのアイテムを格納する物理的な場所の実例である。フルフィルメントセンタ（ＦＣ）２００は多数のゾーンに分割することができ、その各々を図２に示す。これらの「ゾーン」はいくつかの実施形態ではアイテムを受け取り、アイテムを保管し、アイテムを取り出し、アイテムを出荷する処理の様々な段階の間の仮想分割と考えることができ、したがって、「ゾーン」は図２に示されているが、ゾーンの他の分割も可能であり、いくつかの実施形態では図２のゾーンを省略、複製、または修正することができる。

【0047】

インバウンドゾーン２０３は、図１Ａの装置１００を使用して製品を販売しようとする売り手からアイテムを受け取るＦＣ ２００の領域を表す。例えば、売り手は、台車２０１を使用してアイテム２０２Ａ及び２０２Ｂを配送することができる。アイテム２０２Ａはそれ自体の出荷パレットを占有するのに十分な大きさの単一のアイテムを表すことができ、アイテム２０２Ｂは、空間を節約するために同じパレット上に一緒に積み重ねられた１組のアイテムを表すことができる。

【0048】

作業員はインバウンドゾーン２０３でアイテムを受け取り、コンピュータシステム（図示せず）を使用して、アイテムの破損および正当性を任意選択で検査することができる。例えば、作業員は、コンピュータシステムを使用して、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂの数量をアイテムの注文数量と比較することができる。数量が合致しない場合、その作業員は、アイテム２０２Ａまたは２０２Ｂのうちの１つまたは複数を拒否することができる。数量が一致すれば、作業員はそれらのアイテムを緩衝地帯２０５まで（例えば、１ドル、ハンドトラック、フォークリフト、手動で）移動させることができる。緩衝ゾーン２０５は例えば、予測される需要を満たすのに十分な量のアイテムがピッキングゾーンにあるため、ピッキングゾーンで現在必要とされていないアイテムのための一時保管領域であってもよい。いくつかの実施形態では、フォークリフト２０６が緩衝ゾーン２０５の周り、および入りゾーン２０３と落下ゾーン２０７との間でアイテムを移動させるように動作する。ピッキングゾーンにアイテム２０２Ａまたは２０２Ｂが必要な場合（例えば、予想される需要のため）、フォークリフトは、アイテム２０２Ａまたは２０２Ｂを落下ゾーン２０７に移動させることができる。

【0049】

ドロップゾーン２０７は、アイテムがピッキングゾーン２０９に移動される前にそれらを保管するＦＣ ２００の領域であってもよい。ピッキングタスクに割り当てられた作業員（「ピッカー」）はピッキングゾーン内のアイテム２０２Ａおよび２０２Ｂに接近し、ピッキングゾーンのバーコードをスキャンし、モバイルデバイス（例えば、デバイス１１９Ｂ）を使用してアイテム２０２Ａおよび２０２Ｂに関連するバーコードをスキャンすることができる。次いで、ピッカーはアイテムをピッキングゾーン２０９まで（例えば、それをカート上に置くか、またはそれを運ぶことによって）取り込むことができる。

【0050】

ピッキングゾーン２０９は、アイテム２０８が保管ユニット２１０に保管されるＦＣ ２００の領域であってもよい。いくつかの実施形態では、貯蔵ユニット２１０が物理的な棚、本棚、箱、運搬箱、冷蔵庫、冷凍庫、冷蔵庫などのうちの１つまたは複数を含むことができる。いくつかの実施形態では、ピッキングゾーン２０９が複数のフロアに編成されてもよい。いくつかの実施形態では、作業員または機械が例えば、フォークリフト、エレベータ、コンベアベルト、カート、ハンドトラック、台車、自動ロボットもしくはデバイス、または手動を含む多数の方法で、ピッキングゾーン２０９内にアイテムを移動させることができる。例えば、ピッカーは、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂを降下ゾーン２０７の手押し車または台車に載せ、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂをピッキングゾーン２０９まで歩くことができる。

【0051】

ピッカーは、保管ユニット２１０上の特定の空間のようなピッキングゾーン２０９内の特定のスポットにアイテムを配置する（又は「収納する」）命令を受け取ることができる。例えば、ピッカーはモバイルデバイス（例えば、デバイス１１９Ｂ）を使用してアイテム２０２Ａを走査することができる。デバイスは例えば、通路、棚、及び位置を示す装置を使用して、ピッカーがアイテム２０２Ａを収納すべき場所を示すことができる。次に、デバイスはアイテム２０２Ａをその位置に格納する前に、その位置でバーコードを走査するようにピッカーを促すことができる。デバイスは（例えば、ワイヤレスネットワークを介して）図１ＡのＷＭＳ １１９のようなコンピュータシステムにデータを送信し、アイテム２０２Ａがデバイス１１９Ｂを使用してユーザによってその位置に格納されたことを示すことができる。

【0052】

ユーザが注文を置くと、ピッカーは、保管ユニット２１０から１つまたは複数のアイテム２０８を取り出すための命令をデバイス１１９Ｂ上で受け取ることができる。ピッカーはアイテム２０８を取り出し、アイテム２０８上のバーコードを走査し、それを搬送メカニズム２１４上に置くことができる。搬送機構２１４はスライドとして表されているが、いくつかの実施形態では搬送機構がコンベヤーベルト、エレベータ、カート、フォークリフト、ハンドトラック、台車、カートなどのうちの１つまたは複数として実施することができる。次いで、アイテム２０８は、充填領域２１１に到達することができる。

【0053】

パッキングゾーン２１１は、アイテムがピッキングゾーン２０９から受け取られ、最終的に顧客に出荷するためにボックスまたはバッグにパッキングされる、ＦＣ ２００の領域であってもよい。パッキングゾーン２１１において、受信アイテム（「リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員」）に割り当てられた作業員はピッキングゾーン２０９からアイテム２０８を受信し、それがどの注文に対応するかを決定する。例えば、リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員はアイテム２０８上のバーコードを走査するために、コンピュータ１１９Ｃなどのデバイスを使用することができる。コンピュータ１１９Ｃはどの注文アイテム２０８が関連付けられているかを視覚的に示すことができる。これは例えば、注文に対応する壁面２１６上の空間または「セル」を含むことができる。注文が完了すると（例えば、セルが注文のためのすべてのアイテムを含むため）、リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員は、注文が完了したことをパッキング作業員（または「パッカー」）に示すことができる。梱包業者はセルからアイテムを回収し、輸送のために箱または袋に入れることができる。その後、パッカーは例えば、フォークリフト、カート、ドリー、ハンドトラック、コンベヤーベルトを介して、又は他の方法で、箱又はバッグをハブゾーン２１３に送ることができる。

【0054】

ハブゾーン２１３は、パッキングゾーン２１１から全てのボックスまたはバッグ（「荷物」）を受け取るＦＣ ２００の領域であってもよい。ハブゾーン２１３内の作業員および／またはマシンは荷物２１８を検索し、それぞれの荷物が行こうとする配送領域の一部を決定し、荷物を適切なキャンプゾーン２１５にルーティングすることができる。例えば、配送領域が２つのより小さいサブ領域を有する場合、荷物は２つのキャンプゾーン２１５のうちの１つに進む。いくつかの実施形態では、作業員またはマシンが（例えば、デバイス１１９Ａ～１１９Ｃのうちの１つを使用して）荷物を走査して、その最終的な宛先を決定することができる。荷物をキャンプゾーン２１５にルーティングすることは、例えば、荷物が向けられている地理的エリアの一部を（例えば、郵便番号に基づいて）決定することと、地理的エリアの一部に関連付けられたキャンプゾーン２１５を決定することとを含むことができる。

【0055】

キャンプゾーン２１５はいくつかの実施形態では１つまたは複数の建物、１つまたは複数の物理的な空間、または１つまたは複数のエリアを備えることができ、荷物は、ルートおよび／またはサブルートに分類するためにハブゾーン２１３から受け取られる。いくつかの実施形態ではキャンプゾーン２１５がＦＣ ２００から物理的に分離されているが、他の実施形態ではキャンプゾーン２１５がＦＣ ２００の一部を形成することができる。

【0056】

キャンプゾーン２１５内の作業員および／またはマシンは例えば、目的地と現存するルートおよび／またはサブルートとの照合、ルートおよび／またはサブルートごとの作業負荷の算出、時刻、出荷方法、荷物２２０を出荷する費用、荷物２２０内のアイテムに関連付けられたＰＤＤなどに基づいて、荷物２２０がどのルートおよび／またはサブルートに関連付けられるべきかを決定することができる。いくつかの実施形態では、作業員またはマシンが（例えば、デバイス１１９Ａ～１１９Ｃのうちの１つを使用して）荷物を走査して、その最終的な宛先を決定することができる。荷物２２０が特定のルートおよび／またはサブルートに割り当てられると、作業員および／またはマシンは、出荷される荷物２２０を移動させることができる。例示的な図２において、キャンプゾーン２１５は、トラック２２２、かご２２６、および配送作業員２２４Ａおよび２２４Ｂを含む。いくつかの実施形態では、トラック２２２が配送作業員２２４Ａによって駆動されてもよく、配送作業員２２４ＡはＦＣ ２００の荷物を配信する常勤の従業員であり、トラック２２２はＦＣ ２００を所有し、リースし、または運営する同じ企業によって所有され、リースされ、または運営される。いくつかの実施形態では、自動車２２６が配送作業員２２４Ｂによって駆動されてもよく、ここで、配送作業員２２４Ｂは必要に応じて（例えば、季節的に）送達する「屈曲」または時折の作業員である。自動車２２６は、配送作業員２２４Ｂによって所有され、リースされ、または操作され得る。

【0057】

図３は、開示された実施形態と一致する、カスタムフルフィルメントセンタおよび注文実行のためのアイテムを決定することを含む例示的なプロセス３００の概略図である。

【0058】

従来技術の方法では、高速配送を可能にするためのコンピュータ実行プロセスは、高密度都市における都市型フルフィルメントセンタを利用して小さな地域にサービスを提供する１日または同日配送から構成されていた。このようなシステムは、注文時刻から２時間以内に配送することを可能にするための命令を提供していた。これは、以前の基準では非常に高速であった。ただし、このシステムは、都市部において、高価である、固定フルフィルメントセンタまたは倉庫を使用する必要があるため、非効率的である。さらに、固定フルフィルメントセンタは、注文をより迅速に実行するためにフルフィルメントセンタ注文を移動するためのコンピュータ実行プロセスを利用することができない。ｅコマース業界では配送速度が引き続き非常に重要であるため、履歴注文データおよび地理的データを分析し、３０分以内に注文を配送するための命令を提供する方法が、２時間以内に注文を配送する現在のシステムよりもはるかに有利である。

【0059】

本発明のシステムでは、機械学習アルゴリズムを用いて、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定し、トップアイテムをカスタムフルフィルメントセンタに移動し、システムを通じてより多くの注文をより迅速に取得し、無駄な時間を削減することを通じて、効率化が可能である。いくつかの実施形態では、システムは、高密度領域内の車両のカスタムフルフィルメントセンタ上で最も売れているまたは最も検索されているアイテムを効率的にグループ化し、注文時刻から３０分以内にこれらのアイテムを配送することができる。以下に説明するように、車両または移動しているトラックに出荷システムを構築することによって、より柔軟で迅速な配送を可能にすることができる。

【0060】

いくつかの実施形態では、図５に関して以下に説明するように、機械学習アルゴリズムは、各アイテムの予測データを生成することができる。予測データは、カスタムフルフィルメントセンタに配置するアイテムを決定するための入力として使用することができる。いくつかの実施形態では、機械学習アルゴリズムは４つのステップを含む。

【0061】

ステップ１：（１）全国的な製品予測データ（予測チームまたは機械学習アルゴリズムによって生成された）および（２）すべてのアイテムの履歴出荷および販売データを含む入力データを受信する。機械学習アルゴリズムは、２種類の入力データを使用して、郵便番号に基づいてアイテム一般地理予測データ（ＧＧＦＤ）を生成することができる。ＧＧＦＤは、例えば、特定の地域（例えば、郵便番号）の各アイテムの予測売上に関連するデータを作成するための（１）全国的な製品予測データ、（２）アイテムの履歴出荷および販売データに関するデータを含む。

【0062】

ステップ２：精密地理予測データ（ＰＧＦＤ）を生成するためにＧＧＦＤの調整係数を適用する。いくつかの実施形態では、ＰＧＦＤは、特定の領域（例えば、郵便番号）における各アイテムの予測売上高に関連するデータを含む。調整係数は、季節性係数を含んでもよい。例えば、所与の月または四半期のデータに基づいて、機械学習アルゴリズムはＧＧＦＤを調整することができる。調整係数はまた、人気度または検索係数を含んでもよい。例えば、機械学習アルゴリズムは、様々な検索データ（またはソーシャルメディアデータ）に基づいてＧＧＦＤを調整することができる。いくつかの実施形態では、人気度係数は、ＰＧＦＤの決定について季節性係数よりも重い重みを有してもよい。いくつかの実施形態では、人気係数は、ＧＧＦＤを調整する際に季節性係数の２倍の重みであってもよい。

【0063】

ステップ３：各アイテムのＰＧＦＤに基づいて、機械学習アルゴリズムは、最も売れているアイテム、および、売れると予測される最も売れているアイテムの数を決定する。

【0064】

ステップ４：カスタムフルフィルメントセンタの容量（例えば、車両または移動しているトラック）は制限されているため、機械学習アルゴリズムは線形計画法を使用して容量をどのように利用するかを決定する。機械学習アルゴリズムはまた、線形計画法を使用して、いずれのカスタムフルフィルメントセンタにいずれの最も売れている商品を充填すべきかを決定する。これは、売上高、販売単位、または貢献利益などの特定の出力を最大化することに基づくことができる。例えば、いくつかの実施形態では、機械学習アルゴリズムは、販売単位での売上を増やすために、カスタムフルフィルメントセンタに特定のアイテムを充填するようにＳＡＴシステム１０１に指示することができる。

【0065】

例えば、いくつかの実施形態では、車両は、高密度領域（例えば、市、地方、または他の政治的または地理的細分化）に配置することができ、その領域でよく売れる製品（トップアイテム）を保管するカスタムフルフィルメントセンタを含むことができる。上述のように、配送作業員は、正社員、臨時社員、または交替社員であってもよく、図１Ａのモバイルデバイス１０７Ａ～１０７Ｃを利用して、ユーザによって注文された製品（トップアイテム）を含む荷物の配送を遂行することができる。いくつかの実施形態では、ＳＡＴシステム１０１は、配送のために、近隣区域または近隣ゾーン３２０の配送作業員などの近隣リソースを活用することができる。例えば、注文された商品をより迅速に配送するために、配送作業員を、高密度都市の様々な近隣区域に配置することができる。

【0066】

いくつかの実施形態は、高密度領域において開示された方法およびシステムを実施し、一方、他の実施形態では、開示された方法およびシステムは、他の領域において利用され得る。例えば、いくつかの実施形態では、トップアイテム３０３を充填されたカスタムフルフィルメントセンタ３１０は、比較的少数のアイテムをアイテムが注文されたときそこに出荷するコストを負担するために、人口の少ない領域（例えば、地方の場所）において利用され、配置され得る。

【0067】

プロセス３００は、図１Ａの１つまたは複数のシステム間の接続のための制御サーバ３０１を示している。プロセス３００のいくつかの実施形態では、ＳＡＴシステム１０１は、地理的領域または近隣ゾーン３２０のトップアイテム３０３を決定するために、履歴注文データおよび地理的データ３０２を分析することができる。ＳＡＴシステム１０１は、機械学習アルゴリズムを使用して、履歴注文データおよび地理的データ３０２を分析することができる。履歴注文データは、少なくともユーザからの検索データおよび過去の注文からの検索データに基づくことができる。地理的データは、少なくとも郵便番号に基づくことができる。地理的領域のトップアイテム３０３の決定に応答して、ＳＡＴシステム１０１は、トップアイテム３０３を、カスタムフルフィルメントセンタ３１０を有する車両３０４に送るためのデータを第１のユーザデバイス（ＰＤＡ、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、または他のコンピュータデバイス）に提供することができる。いくつかの実施形態では、地理的領域のトップアイテム３０３の決定は、アイテムがその領域で人気になる前に行うことができる。そのような実施形態では、カスタムフルフィルメントセンタ３１０は、アイテムがその領域で頻繁に注文される前に、トップアイテム３０３をストックすることができる。例えば、２つのライバル間のフットボールの試合が２週間以内にある都市内で行われる場合がある。ＳＡＴシステム１０１は、今日から１週間、その都市のトップアイテム３０３が地元のフットボールチームの衣料品を含むと決定することができる。したがって、ＳＡＴシステム１０１は、トップアイテム３０３の注文の急増に先立って、その都市に位置するカスタムフルフィルメントセンタ３１０を有する車両３０４にトップアイテム３０３（スポーツ衣料品）を送るためのデータをユーザデバイスに提供することができる。

【0068】

いくつかの実施形態では、車両３０４は、図２のキャンプゾーン２１５においてトップアイテム３０３を積み込むことができる。他の実施形態では、配送作業員は、図２のキャンプゾーン２１５からトップアイテム３０３をピックアップし、高密度都市の任意の場所においてトップアイテム３０３を車両３０４に積み込むことができる。

【0069】

３つの近隣区域の実例を以下に示す。第１の近隣区域は、高密度都市の若年層専門の近隣区域であり得る。第１の近隣区域では、トップアイテム３０３は、スマートスピーカ、運動器具、およびテレビを含み得る。第２の近隣区域は、高密度都市の住宅地の近くにあり得る。第２の近隣区域では、例えば、トップアイテム３０３は、乳幼児のよだれかけ、乳幼児向け玩具、および洗浄製品を含み得る。第３の近隣区域は、都市内の単科大学または総合大学の近くにあり得る。第３の近隣区域では、例えば、トップアイテム３０３は、教科書、蛍光ペン、および付箋を含み得る。各近隣区域または近隣ゾーン３２０は、その近隣区域または近隣ゾーン３２０のトップアイテム３０３を保持する固有のフルフィルメントセンタ３１０を有する固有の車両３０４を含むことができる。

【0070】

いくつかの実施形態では、各注文のアイテムは、ユーザによって、図１Ａのモバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂなどのデバイスにおいて、図１Ａの外部フロントエンドシステム１０３上にホストされたウェブサイトを通じて発注されているものであり得る。いくつかの実施形態では、図１Ａのモバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂは、（例えば、図１Ｂ～図１Ｅに関して上記で説明したように）図１Ａの外部フロントエンドシステム１０３上でホストされるウェブサイトを通じて注文情報（１つまたは複数の所望のアイテムを含む）を送ることができる。

【0071】

発注に応じて、ＳＡＴシステム１０１は、データベースから注文を受信することができる。いくつかの実施形態では、注文は複数のアイテムを含み得る。ＳＡＴシステム１０１は、注文されたアイテムが少なくとも１つのトップアイテム３０３を含むか否かを決定することができる。トップアイテム３０３が注文されたとＳＡＴシステム１０１が判定した場合、ＳＡＴシステム１０１は、注文されたトップアイテムをカスタムフルフィルメントセンタ３１０においてピックアップすることによって注文を実行するためのデータを、車両３０４上のまたは車両３０４とは別個の、配送作業員のユーザデバイスに提供することができる。ＳＡＴシステム１０１が、注文がフルフィルメントセンタ３１０によって完全に実行可能ではないとした場合、ＳＡＴシステム１０１は、新しい注文を行うことによって、注文内のアイテムを分割することができる。他の実施形態では、ＳＡＴシステム１０１は、車両などのカスタムフルフィルメントセンタ３１０の容量制限に起因して、カスタマイズされた倉庫内のアイテムの注文可能な在庫の合計を制限し得る（例えば、カスタムフルフィルメントセンタ３１０が１０単位のアイテムＡを担持する場合、ＳＡＴシステム１０１は、その領域においてアイテムＡに対して１０単位の販売のみを許可し得る）。さらに、いくつかの実施形態では、ユーザがアイテムをオンラインで見るとき、ＳＡＴシステム１０１は、どのカスタムフルフィルメントセンタが要求を処理することができるか否かを判定するために、ユーザの位置および／または出荷住所データを受信することができる。

【0072】

いくつかの実施形態では、車両３０４は静止していて、トレーラとして使用され得る。そのような実施形態では、ＳＡＴシステム１０１は、配送の注文を実行するように配送作業員２２４Ｂ、３２１、３２２、および３２３に通知することができる。例えば、配送作業員３２３は、注文されたトップアイテムを徒歩で出荷先住所に配送することができる。配送作業員３２１および３２２は、注文されたトップアイテムを自転車またはスクータで配送することができる。配送作業員２２４Ｂは、自動車２２６を運転して注文されたトップアイテムを配送することができる。ＳＡＴシステム１０１は、カスタムフルフィルメントセンタ３１０への近接性、近隣ゾーン３２０への近接性、それらの輸送モード、およびカスタムフルフィルメントセンタ３１０から出荷先住所までの距離に基づいて、配送作業員２２４Ｂ，３２１，３２２，３２３などに通知することができる。

【0073】

一例では、ＳＡＴシステム１０１は、近隣ゾーン３２０にいるか、または近隣ゾーン３２０から等距離にいるために、注文されたトップアイテムを同時に配送することができる４人の配送作業員に通知することができる。第１の配送作業員が、注文されたトップアイテムを自身が配送するという確認指示を提供すると、ＳＡＴシステム１０１は、近隣ゾーン３２０内の別の配送作業員が注文を実行していることを残りの３人の配送作業員に通知することができる。

【0074】

他の実施形態では、車両３０４は、より多くの注文を実行し、より迅速に注文を実行するために、動的であり、近隣区域を通じて移動し得る。車両３０４の配送作業員は、カスタムフルフィルメントセンタにおいて注文を実行し、車両３０４を運転して注文を実行する出荷先住所に行くためのデータを、ユーザデバイス上で受信することができる。車両３０４が移動しているそのような実施形態では、配送作業員２２４Ｂ、３２１、３２２、および３２３は、依然として、カスタムフルフィルメントセンタ３１０から注文を実行することができる。例えば、車両３０４は、混雑した通りをあちこちへ運転することができ、配送作業員２２４Ｂ、３２１、３２２、および３２３は、そのルート上で停止するために車両３０４に接近することができる。

【0075】

いくつかの実施形態では、配送作業員は、自動スキャン装置（例えば、コンピュータ１１９Ｃに関連付けられている）を使用して、注文部分に関する情報を記憶するためにＳＫＵに関連付けられているバーコードをスキャンすることができる。さらに他の実施形態では、ＳＫＵは、（図２で上に説明したように）作業員が配送のために注文部分を読み取ることを可能にする。

【0076】

注文されたトップアイテムがカスタムフルフィルメントセンタ３１０においてピックアップされると、ＳＡＴシステム１０１は、注文がカスタムフルフィルメントセンタによって実行されることを示すために、注文に関連する注文データを変更することができる。

【0077】

図４は、バッチ最適化のための例示的なプロセスのブロック図である。プロセス４００は、コンピュータ可読媒体記憶デバイス上に符号化された命令を実行する、例えば、ＳＡＴシステム１０１のプロセッサによって実施することができる。しかしながら、プロセス４００の１つまたは複数のステップは、システム１００の他の構成要素（示されているまたは示されていない）によって実施され得ることが理解されるべきである。

【0078】

ステップ４１０において、システム１００は、機械学習アルゴリズムによって、履歴注文データおよび地理的データを分析して、地理的領域の１つまたは複数のトップアイテムを決定することができる。履歴注文データは、少なくとも検索データおよび以前の注文データに基づき得る。いくつかの実施形態では、以前の注文のアイテムは、ユーザによって、図１Ａのモバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂにおいて、図１Ａの外部フロントエンドシステム１０３上にホストされたウェブサイトを通じて発注されているものであり得る。地理的データは、少なくとも郵便番号に基づくことができる。

【0079】

ステップ４２０において、システム１００は、トップアイテム３０３をカスタムフルフィルメントセンタ３１０を有する車両３０４に送るためのデータを、第１のユーザデバイス（ＰＤＡ、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、または他のコンピュータデバイス）に提供することができる。いくつかの実施形態では、車両３０４は、図２のキャンプゾーン２１５においてトップアイテム３０３を積み込むことができる。他の実施形態では、配送作業員は、図２のキャンプゾーン２１５からトップアイテム３０３をピックアップし、高密度都市の任意の場所においてトップアイテム３０３を車両３０４に積み込むことができる。さらに、いくつかの実施形態では、ＳＡＴシステム１０１がカスタムフルフィルメントセンタから注文を実行することを決定すると、ＳＡＴシステム１０１は、注文がそのようなセンタから実行されるべきであることを示すように、注文データおよび他のデータを変更する。

【0080】

ステップ４３０において、ＳＡＴシステム１０１は、データベースから注文を受信することができ、注文は、１つまたは複数の注文されたアイテムを含む。いくつかの実施形態では、各注文のアイテムは、ユーザによって、図１Ａのモバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂなどのデバイスにおいて、図１Ａの外部フロントエンドシステム１０３上にホストされたウェブサイトを通じて発注されているものであり得る。いくつかの実施形態では、図１Ａのモバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂは、（例えば、図１Ｂ～図１Ｅに関して上記で説明したように）図１Ａの外部フロントエンドシステム１０３上でホストされるウェブサイトを通じて注文情報（１つまたは複数の所望のアイテムを含む）を送ることができる。

【0081】

ステップ４４０において、ＳＡＴシステム１０１は、入来する注文を有するデータベースをチェックすることによって、注文されたアイテムが少なくとも１つのトップアイテムを含むか否かを判定することができる。

【0082】

ステップ４５０において、ＳＡＴシステム１０１は、判定に基づいて、カスタムフルフィルメントセンタにおいて注文を実行するためのデータを、表示のために第２のユーザデバイスに提供することができる。トップアイテム３０３が注文されたとＳＡＴシステム１０１が判定した場合、ＳＡＴシステム１０１は、注文されたトップアイテムをカスタムフルフィルメントセンタ３１０においてピックアップすることによって注文を実行するためのデータを、車両３０４上のまたは車両３０４とは別個の、配送作業員２２４Ｂ，３２１，３２２，または３２３のユーザデバイスに提供することができる。

【0083】

ステップ４６０において、ＳＡＴシステム１０１は、注文がカスタムフルフィルメントセンタによって実行されることを示すために、注文に関連する注文データを変更することができる。

【0084】

図５は、開示された実施形態と一致する、例示的な機械学習アルゴリズムプロセス５００の論理のブロック図である。

【0085】

いくつかの実施形態では、機械学習アルゴリズムは、各アイテムの予測データを生成することができる。予測データは、カスタムフルフィルメントセンタに配置するアイテムを決定するための入力として使用することができる。いくつかの実施形態では、機械学習アルゴリズムは４つのステップを含む。

【0086】

ステップ５１０：（１）全国的な製品予測データ（予測チームまたは機械学習アルゴリズムによって生成された）および（２）すべてのアイテムの履歴出荷および販売データを含む入力データを受信する。機械学習アルゴリズムは、２種類の入力データを使用して、郵便番号に基づいてアイテム一般地理予測データ（ＧＧＦＤ）を生成することができる。ＧＧＦＤは、例えば、特定の地域（例えば、郵便番号）の各アイテムの予測売上に関連するデータを作成するための（１）全国的な製品予測データ、（２）アイテムの履歴出荷および販売データに関するデータを含む。

【0087】

ステップ５２０：精密地理予測データ（ＰＧＦＤ）を生成するためにＧＧＦＤに対して調整係数を適用する。いくつかの実施形態では、ＰＧＦＤは、特定の領域（例えば、郵便番号）における各アイテムの予測売上高に関連するデータを含む。調整係数は、季節性係数を含んでもよい。例えば、所与の月または四半期のデータに基づいて、機械学習アルゴリズムはＧＧＦＤを調整することができる。調整係数はまた、人気度または検索係数を含んでもよい。例えば、機械学習アルゴリズムは、様々な検索データ（またはソーシャルメディアデータ）に基づいてＧＧＦＤを調整することができる。いくつかの実施形態では、人気度係数は、ＰＧＦＤの決定について季節性係数よりも重い重みを有してもよい。いくつかの実施形態では、人気係数は、ＧＧＦＤを調整する際に季節性係数の２倍の重みであってもよい。

【0088】

ステップ５３０：各アイテムのＰＧＦＤに基づいて、機械学習アルゴリズムは、最も売れているアイテム、および、売れると予測される最も売れているアイテムの数を決定する。

【0089】

ステップ５４０：カスタムフルフィルメントセンタの容量（例えば、車両または移動しているトラック）は制限されているため、機械学習アルゴリズムは線形計画法を使用して容量をどのように利用するかを決定する。機械学習アルゴリズムはまた、線形計画法を使用して、いずれのカスタムフルフィルメントセンタにいずれの最も売れている商品を充填すべきかを決定する。これは、売上高、販売単位、または貢献利益などの特定の出力を最大化することに基づくことができる。例えば、いくつかの実施形態では、機械学習アルゴリズムは、販売単位での売上を増やすために、カスタムフルフィルメントセンタに特定のアイテムを充填するようにＳＡＴシステム１０１に指示することができる。

【0090】

本開示はその特定の実施形態を参照して示され、説明されてきたが、本開示は修正なしに、他の環境において実施され得ることが理解され得る。前述の説明は、例示の目的で提示されている。これは、網羅的ではなく、開示された正確な形態または実施形態に限定されない。当業者には、開示された実施形態の明細書および実施を考慮することによって、修正および適合が明らかになり得る。さらに、開示された実施形態の態様はメモリに記憶されるものとして記載されているが、当業者にはこれらの態様が二次記憶デバイス、例えば、ハードディスクまたはＣＤ ＲＯＭ、または他の形態のＲＡＭまたはＲＯＭ、ＵＳＢ媒体、ＤＶＤ、ブルーレイ、または他の光学駆動媒体などの他のタイプのコンピュータ可読媒体に記憶されてもよいことが理解され得る。

【0091】

記載された説明および開示された方法に基づくコンピュータプログラムは、熟練した開発者の技術の範囲内である。様々なプログラムまたはプログラムモジュールは当業者に知られている技法のいずれかを使用して作成することができ、または既存のソフトウェアに関連して設計することができる。例えば、プログラム・セクションまたはプログラムモジュールは、．Ｎｅｔ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ、．Ｎｅｔ Ｃｏｍｐａｃｔ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ（およびＶｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ、Ｃ などの関連言語）、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ－Ｃ、ＨＴＭＬ、ＨＴＭＬ／ＡＪＡＸの組み合わせ、ＸＭＬ、またはＪａｖａアプレットを含むＨＴＭＬの中で、またはその手段によって設計することができる。

【0092】

さらに、例示的な実施形態が本明細書で説明されてきたが、本開示に基づいて当業者によって理解されるように、同等の要素、修正、省略、組み合わせ（例えば、様々な実施形態にわたる態様の）、適応、および／または変更を有する任意のおよびすべての実施形態の範囲が可能である。クレームの限定はクレームに使用されている文言に広く基づいて解釈されるものとし、本明細書に記載されている例に限定されるものではなく、または出願手続中に解釈されるものとする。実施例は、非排他的であると解釈されるべきである。さらに、開示された方法のステップは、ステップを並べ替えること、および／またはステップを挿入または削除することを含む、任意の方法で修正されてもよい。したがって、本明細書および実施例は単に例示的なものとみなされ、真の範囲および精神は以下の特許請求の範囲およびそれらの均等物の全範囲によって示されることが意図される。

【図1A】

【図1B】

【図1C】

【図1D】

【図1E】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】