KR102553561B1 - 라스트마일 물류 최적화 솔루션 제공 장치 및 방법 - Google Patents

라스트마일 물류 최적화 솔루션 제공 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 라스트마일 물류 최적화 솔루션 제공 방법은 물류대상 상품들이 적재될 물류차량에 대응하는 물류차량 정보를 획득하는 단계, 물류차량의 적재 공간에 대응하는 적재 가능 부피 및 적재 가능 무게를 포함하는 적재 공간 데이터를 결정하는 단계, 물류대상 상품들 각각에 대응하는 규격 데이터를 결정하는 단계, 적재 공간 데이터 및 규격 데이터를 기초로 적재 공간 내 물류대상 상품들이 모의 적재된 물류대상 상품 배치도를 생성하는 단계, 사용자 단말에 물류대상 상품 배치도를 포함하는 안내 정보를 제공하는 단계를 포함하되, 안내 정보는, 물류대상 상품 배치도에 대응하는 물류대상 상품들의 적재 순서 정보를 포함하고, 물류대상 상품 배치도를 생성하는 단계는 적재 공간 데이터에 기초하여 복수의 3차원의 적재 공간 레이어(layer)들을 생성하는 단계, 규격 데이터에 기초하여 물류대상 상품들 각각에 대응하는 3차원의 물류대상 상품 오브젝트들을 생성하는 단계, 물류대상 상품들 각각에 대한 추가데이터들을 획득하는 단계, 규격 데이터 및 추가데이터들에 기초하여, 적재 공간 레이어들에 물류대상 상품 오브젝트들을 배치하는 단계를 포함한다.

Description

라스트마일 물류 최적화 솔루션 제공 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD OF PROVIDING LAST MILE LOGISTICS OPTIMIZATION SOLUTION}
본 발명은 물류 최적화 솔루션 제공 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자가 물류차량에 물류대상 상품들을 용이하게 적재 및 하차할 수 있도록, 사용자에게 안내 정보를 제공하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
개별 물류대상 상품들 각각에 대한 길이, 면적, 체적 등의 크기 정보가 있는 경우에도, 사용자가 물류대상 상품들의 규격을 상세히 기억하거나, 물류차량 적재 공간의 치수를 정확히 계산하는 것은 어렵기 때문에, 경험이 부족한 사용자의 경우 물류대상 상품들을 물류차량에 전부 적재하지 못하거나 비효율적으로 적재하게 되는 문제가 있다.
이에, 사용자가 물류대상 상품들을 물류차량에 효율적으로 적재할 수 있도록 하기 위한 안내 정보 제공의 필요성이 있다.
본 발명의 목적은 사용자가 물류차량에 물류대상 상품들(특히, 택배 물류품)을 용이하게 적재 및 하차할 수 있도록 사용자에게 안내 정보를 제공하는 물류 최적화 솔루션을 제공하는데 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
물류대상 상품들이 적재될 물류차량에 대응하는 물류차량 정보를 획득하는 단계; 상기 물류차량의 적재 공간에 대응하는 적재 가능 부피 및 적재 가능 무게를 포함하는 적재 공간 데이터를 결정하는 단계; 상기 물류대상 상품들 각각에 대응하는 규격 데이터를 결정하는 단계; 상기 적재 공간 데이터 및 상기 규격 데이터를 기초로 상기 적재 공간 내 상기 물류대상 상품들이 모의 적재된 물류대상 상품 배치도를 생성하는 단계; 및 사용자 단말에 상기 물류대상 상품 배치도를 포함하는 안내 정보를 제공하는 단계;를 포함하되, 상기 안내 정보는, 상기 물류대상 상품 배치도에 대응하는 상기 물류대상 상품들의 적재 순서 정보를 포함하고, 상기 물류대상 상품 배치도를 생성하는 단계는, 상기 적재 공간 데이터에 기초하여 3차원의 적재 공간 레이어(layer)를 생성하는 단계; 상기 규격 데이터에 기초하여 상기 물류대상 상품들 각각에 대응하는 3차원의 물류대상 상품 오브젝트들을 생성하는 단계; 상기 물류대상 상품들 각각에 대한 특성데이터들을 획득하는 단계; 및 상기 규격 데이터 및 상기 특성데이터들에 기초하여, 상기 적재 공간 레이어에 상기 물류대상 상품 오브젝트들을 배치하는 단계;를 포함하는 물류 최적화 솔루션 제공 방법이 제공된다.
상기 특성데이터들을 획득하는 단계는, 상기 물류대상 상품들 각각에 대한 부피 데이터, 무게 데이터 및 운송 데이터를 스캔하는 단계; 및 상기 물류대상 상품들 각각에 대한 파손위험 데이터를 산출하는 단계;를 포함하고, 상기 적재 공간 레이어에 상기 물류대상 상품 오브젝트들을 배치하는 단계는, 상기 부피 데이터, 상기 무게 데이터 및 상기 파손위험 데이터에 기초하여 상기 물류대상 상품들 각각에 대한 레이어링 스코어 결정하는 단계; 상기 레이어링 스코어에 기초하여 상기 물류대상 상품들 각각에 대한 서브 레이어를 결정하는 단계; 상기 운송 데이터에 기초하여 상기 물류대상 상품들 각각에 대한 뎁스(depth) 스코어를 결정하는 단계; 및 상기 뎁스 스코어 및 상기 규격 데이터에 기초하여 상기 서브 레이어 별로 상기 물류대상 상품 오브젝트들을 배치하는 단계;를 포함한다.
상기 파손위험 데이터는 상기 물류대상 상품들 각각을 스캔하여 획득된 스캔데이터들 및 상기 스캔데이터들을 특성 추출(feature extraction)하여 생성된 특성데이터들을 파손위험 데이터 생성 모델에 입력하여 도출되며, 상기 스캔데이터들은, 상기 물류대상 상품들 각각의 내용물 종류; 내용물 부피; 외부 박스 부피; 및 완충재 부피;를 포함하고, 상기 특성데이터들은, 상기 내용물 크기와 상기 박스 크기에 기초하여 산출된 내용물-박스 부피비(ratio) 데이터; 및 상기 외부 박스, 상기 내용물 및 상기 완충재의 배치에 기초하여 산출된 상기 완충재의 균일도 데이터;를 포함하며, 상기 파손위험 데이터 생성 모델은 상기 스캔데이터들 각각에 부여된 스캔데이터 가중치와, 상기 특성데이터들 각각에 부여된 특성데이터 가중치에 기초하여 상기 파손위험 데이터를 도출하되, 상기 특성데이터 가중치는 상기 스캔데이터 가중치보다 높은 가중치값을 가지며, 상기 레이어링 스코어는 하기 수학식 1에 따라 산출되는 것을 특징으로 한다.
[수학식 1]
Figure 112023043192446-pat00001
(여기서, L_score는 상기 레이어링 스코어를, W_data는 상기 무게 데이터를, V_data는 상기 부피 데이터를, F_data는 상기 파손위험 데이터를 나타낸다)
상술한 본 발명의 실시예들에 따른 물류품 배치 안내 서비스의 제공 장치 및 방법에 따르면, 사용자가 물류차량에 물류품들을 용이하게 적재할 수 있도록, 사용자에게 안내 정보를 제공하는 물류품 배치 안내 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 물류품 배치 안내 서비스의 제공을 위한 주체들을 나타낸 블록도이다.
도 2 내지 도 4는 본 발명의 일부 실시예들에 따른 물류품 배치 안내 서비스의 제공 방법을 예시적으로 설명하기 위한 도면들이다.
도 5는 본 발명의 일부 실시예들에 따른 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치의 물류품별 파손위험 데이터 산출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 물류품 배치 안내 서비스의 제공 방법을 보다 세부적으로 설명하기 위한 도면들이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
또한, 본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함될 수 있다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 물류품 배치 안내 서비스의 제공을 위한 주체들을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 물류품 배치 안내 서비스의 제공을 위한 주체들은 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110) 및 사용자 단말(120)을 포함한다.
물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 사용자 단말(120)을 통해 사용자에게 물류품 배치 안내 서비스를 제공하는 서버를 의미한다.
비록 도 1에는 도시되지 아니하였으나, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 별도의 데이터베이스 서버로부터 물류차량 또는 물류품과 관련된 데이터를 획득할 수 있다.
사용자 단말(120)은 유무선 통신 환경에서 단말 어플리케이션을 이용할 수 있는 통신 단말기를 의미한다. 예컨대, 사용자 단말(120)은 퍼스널 컴퓨터(personal computer), 스마트폰(smart phone)과 같은 단말기일 수 있으며, 본 발명의 사상은 이에 제한되지 아니하며 단말 어플리케이션을 탑재한 단말은 제한 없이 차용될 수 있다.
사용자 단말(120)에는 사용자로부터 데이터를 입력 받고, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(100)로부터 데이터를 수신하고, 이를 사용자에게 표시하기 위한 단말 어플리케이션이 탑재될 수 있다.
여기서, 단말 어플리케이션은 물류품 배치 안내 서비스 제공을 위한 전용 어플리케이션이거나, 물류품 배치 안내 서비스를 웹 페이지(web page)의 형태로 표시하기 위한 브라우저(browser)일 수 있다.
물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110) 및 사용자 단말(120)은 통신망을 통해 상호 연결될 수 있다.
통신망은 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110) 및 사용자 단말(120) 사이에서 데이터가 송수신되도록 하기 위한 접속 경로를 의미한다. 예컨대, 통신망은 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명에 적용될 수 있는 통신망의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 물류품 배치 안내 서비스의 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 물류품 배치 안내 서비스의 제공 방법은 먼저, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)가 물류품들이 적재될 물류차량에 대응하는 물류차량 정보를 획득할 수 있다(S210).
여기서, 물류차량은 사용자의 입력 정보에 기초한 것이거나, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)에 의해 선정된 것일 수 있다.
다음으로, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류차량의 적재 공간에 대응하는 적재 가능 부피 및 적재 가능 무게를 포함하는 적재 공간 데이터를 결정할 수 있다(S220).
여기서, 물류차량은 물류품을 적재할 수 있는 공간을 포함하는 운송수단을 의미한다. 예컨대, 물류차량은 화물차, 승용차, 캐러밴(caravan) 또는 카고 트레일러(cargo trailer)와 같은 운송수단일 수 있으며, 본 발명의 사상은 이에 제한되지 아니하며 물류품을 적재할 수 있는 공간을 포함하는 운송수단은 제한 없이 차용될 수 있다.
여기서, 적재 공간은 물류차량의 적재 공간으로서 규정되어 있는 화물칸 또는 트렁크(trunk)뿐만 아니라, 해당 물류차량에서 물류품을 적재할 수 있는 다른 공간을 더 포함할 수 있다. 예컨대, 적재 공간은 물류차량의 트렁크에 나아가 글로브 박스(glove box), 조수석 공간 및 뒷좌석 공간 등을 포함할 수 있다.
물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 별도의 물류차량 정보 데이터베이스를 통해, 사용자가 지정한 차종에 대응하는 적재 공간에 대한 정보를 획득할 수 있다.
물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 적재 가능 부피에 나아가, 상기 적재 장소의 3차원 형태를 나타내는 표면 식별 정보를 획득할 수 있다.
다음으로, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류품들 각각에 대응하는 규격 데이터를 결정할 수 있다(S230).
여기서, 규격 데이터는 물류품들 각각의 폭, 깊이, 높이 정보를 포함할 수 있으며, 규격 데이터는 상기 물류품들에 대한 사용자의 입력 정보에 기초하여 결정되거나, 별도의 물류품 외관 촬상 장치(예를 들어, 카메라)를 통해 결정될 수 있다.
다음으로, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 적재 공간 데이터 및 규격 데이터에 기초하여 적재 공간 내 물류품들이 모의 적재된 물류품 배치도를 생성할 수 있다(S240).
즉, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류품들을 적재 공간 내에 모의 적재하고, 모의 적재 결과를 기초로 물류품 배치도를 생성할 수 있다. 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)가 물류품 배치도를 생성하는 단계에 관한 자세한 설명은 도 3을 참조하여 후술하기로 한다.
다음으로, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)가 사용자 단말에 물류품 배치도를 포함하는 안내 정보를 제공할 수 있다(S250).
여기서, 안내 정보는 물류품 배치도에 대응하는 물류품들의 적재 순서 정보를 포함할 수 있다.
안내 정보는 모의 적재 과정을 순서에 따라 시계열적으로 시각화한 영상 또는 적어도 하나의 이미지 정보를 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 복수의 물류품 배치도를 저장하고, 이를 불러올 수 있도록 하는 프로파일(profile) 기능을 제공할 수 있다.
선택적 실시예로서, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 복수의 물류품 배치도들 간 비교 정보를 제공할 수 있다.
여기서, 비교 정보는 적재된 물류품들의 차이 및 물류품들의 적재 위치 차이에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 비교 정보는 적재 위치 차이에 기초하여 제1 적재 상태에서 제2 적재 상태로 용이하게 변경하기 위한 정보를 더 포함할 수 있다. 즉, 비교 정보는 제1 물류품 배치도에 대응되도록 적재된 상태에서 제1 물류품 배치도와 서로 다른 제2 물류품 배치도에 대응되도록 적재된 상태로 변경하기 위한 적재 변경 절차 정보를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 물류품 배치도 생성 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)가 적재 공간 데이터에 기초하여 복수의 3차원 적재 공간 레이어(layer)를 생성할 수 있다(S310).
여기서, 적재 공간 레이어는 물류품이 적재되는 층수를 나타내는 것으로서, 하나의 적재 공간에는 복수의 적재 공간 레이어들이 생성될 수 있다.
다음으로, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 상기 규격 데이터에 기초하여 3차원의 물류품 오브젝트들을 생성할 수 있다(S320). 여기서, 물류품 오브젝트들은 물류품이 모델링(modeling)된 오브젝트일 수 있다.
이후, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류품 각각에 대한 추가데이터를 획득할 수 있다(S325). 여기서, 상기 추가데이터에는 물류품들 각각에 대한 부피 데이터, 무게 데이터, 운송 데이터 및 파손위험 데이터가 포함될 수 있다. 여기서, 운송 데이터는 물류품별 목적지 정보 및/또는 하차 거점 정보를 포함할 수 있으며, 파손위험 데이터에 관한 자세한 설명은 도 5를 참조하여 후술하기로 한다.
다음으로, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 적재 공간 레이어에 물류품 오브젝트들을 배치할 수 있다(S330). 물류품 오브젝트들의 배치에 관한 자세한 설명은 도 4를 참조하여 후술하기로 한다.
도 4는 본 발명의 일부 실시예들에 따른 물류품 오브젝트 배치 방법을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 부피 데이터, 무게 데이터 및 파손위험 데이터에 기초하여 물류품 각각에 대한 레이어링 스코어 결정할 수 있다(S331).
상기 레이어링 스코어는 하기 수학식 1에 따라 산출될 수 있다. 수학식 1에서, L_score는 레이어링 스코어를, W_data는 무게 데이터를, V_data는 부피 데이터를, F_data는 파손위험 데이터를 나타낸다.
Figure 112023043192446-pat00002
다음으로, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 상기 레이어링 스코어에 기초하여 상기 적재 공간 레이어들 중 물류품 각각이 배치될 적재 공간 레이어를 배정할 수 있다(S332).
이후, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류품의 운송 데이터에 기초하여 상기 물류대상 상품들 각각에 대한 뎁스(depth) 스코어를 결정할 수 있다(S333). 상기 뎁스 스코어는 동일한 적재 레이어 상에서의 공간 내 깊이에 기초하여 산출된 스코어일 수 있다. 예를 들어, 적재 공간의 입구쪽(화물칸의 문쪽)은 낮은 뎁스 스코어를 가질 수 있다.
일부 실시예들에서, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류차량의 예정 동선과 운송 데이터에 포함된 물류품별 목적지 정보를 종합적으로 고려하여 상기 뎁스 스코어를 결정할 수 있다.
다음으로, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 상기 뎁스 스코어 및 상기 규격 데이터에 기초하여 상기 적재 공간 레이어들 별로 상기 물류대상 상품 오브젝트들을 배치할 수 있다(S334).
도 5는 본 발명의 일부 실시예들에 따른 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치의 물류품별 파손위험 데이터 산출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류대상 상품들 각각을 스캔하여 획득된 스캔데이터들(SD set) 및 상기 스캔데이터들을 특성 추출(feature extraction)하여 생성한 특성데이터들(FD set)을 파손위험 데이터 생성 모델에 입력하여 파손위험 데이터를 도출할 수 있다.
바람직하게, 상기 스캔데이터들은 물류품 각각의 내용물 종류, 내용물 부피, 외부 박스 부피 및 완충재 부피 정보를 포함하는 데이터이고, 상기 특성데이터들은 물류품의 내용물 크기와 박스 크기에 기초하여 산출된 내용물-박스 부피비(ratio) 데이터 및 외부 박스, 상기 내용물 및 완충재의 배치에 기초하여 산출된 완충재의 균일도를 포함하는 데이터일 수 있다.
상기 파손위험 데이터 생성 모델은 도 5에 도시된 것과 같이 상기 스캔데이터들 각각에 부여된 스캔데이터 가중치(Ws#1, Ws#2)와, 상기 특성데이터들 각각에 부여된 특성데이터 가중치(Wf#1, Wf#2)에 기초하여 상기 파손위험 데이터를 도출할 수 있다.
여기서, 상기 특성데이터 가중치는 상기 스캔데이터 가중치보다 높은 가중치값을 가지는 것이 바람직하며, 더욱 바람직하게 상기 완충재의 균일도에 가장 높은 가중치가 부여되고, 내용물 부피 및/또는 외부 박스 부피에는 가장 낮은 가중치가 부여될 수 있다.
한편, 상기 파손위험 데이터 생성 모델은 도 5에 도시된 학습부에 의해 학습 및 구축될 수 있으며, 이를 위해 학습부는 스캔데이터들(SD set) 및 특성데이터(FD set) 중 적어도 하나를 포함하는 학습용 데이터셋을 기계학습할 수 있다.
한편, 상기 학습부는 지도학습 또는 비지도학습 알고리즘을 통해 파손위험 데이터 생성 모델을 학습시키거나, 지도학습 알고리즘 및 비지도학습 알고리즘을 병행하여 파손위험 데이터 생성 모델을 학습시킬 수 있다. 예를 들어, K-NN(K-Nearest Neighbor), SVM(Supprot Vector Machine), 의사결정트리(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest), 나이브 베이즈 분류기(Naive Bayer Classifier), K-means 클러스터링, 선형 회귀(Linear Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction), 연관 규칙 학습(Association Rule Learning) 등의 학습 알고리즘이 파손위험 데이터 생성 모델의 학습을 위해 적어도 하나 이상 사용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 지도 학습을 위한 학습지도데이터는 관리자가 선택한 실제 데이터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 학습지도데이터로는 물류과정에서 파손신고가 접수된 건들에 대하여 누적된 스캔데이터 및 특성데이터가 사용될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 물류품 배치 안내 서비스의 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류품들의 규격 데이터에 기초하여 물류품 오브젝트들을 복수의 그룹들로 그룹핑(grouping)할 수 있다.
여기서, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류품들의 목적지 및 하차거점(ex, 동일한 아파트 단지) 중 적어도 하나에 기초하여 물류품 오브젝트들을 복수의 그룹들로 그룹핑할 수 있다.
도 7은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 물류품 배치 안내 서비스의 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류품 오브젝트들을 복수의 그룹들로 그룹핑한 뒤에, 물류품 오브젝트들이 그룹별로 구분되도록 물류품 오브젝트들에 그룹별로 서로 다른 시각적 효과를 적용시킬 수 있다(S510).
예컨대, 제1 그룹에 속하는 물류품 오브젝트들에 대해 제1 색상, 제2 그룹에 속하는 물류품 오브젝트들에 대해 제2 색상을 적용시킬 수 있다.
도 8은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 물류품 배치 안내 서비스의 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류품 오브젝트들을 복수의 그룹들로 그룹핑한 뒤에, 동일한 그룹에 속하는 물류품 오브젝트들이 동일한 서브 레이어에 속하도록 적재 공간 레이어를 서브 레이어(sub-layer)들로 분할할 수 있다(S610).
다음으로, 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 물류품 오브젝트들의 배치 결과를 기초로, 물류품들의 서브 레이어 별 적재 순서를 산출할 수 있다(S620).
즉, 물류품 배치도는 물류품들의 서브 레이어 별 배치도 및 서브 레이어 별 적재 순서 정보를 더 포함할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 물류품 배치 안내 서비스 제공 장치(110)는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체와 같은 컴퓨터 시스템(1100)에서 구현될 수 있다.
도 9를 참조하면, 컴퓨터 시스템(1100)은 버스(1120)를 통하여 서로 통신하는 하나 이상의 프로세서(1110), 메모리(1130), 사용자 인터페이스 입력 장치(1140), 사용자 인터페이스 출력 장치(1150) 및 스토리지(1160)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(1100)은 네트워크(1180)에 연결되는 네트워크 인터페이스(1170)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(1110)는 중앙 처리 장치 또는 메모리(1130)나 스토리지(1160)에 저장된 프로세싱 인스트럭션들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1130) 및 스토리지(1160)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(1131)이나 RAM(1132)을 포함할 수 있다.
본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (3)

  1. 물류대상 상품들이 적재될 물류차량에 대응하는 물류차량 정보를 획득하는 단계;
    상기 물류차량의 적재 공간에 대응하는 적재 가능 부피 및 적재 가능 무게를 포함하는 적재 공간 데이터를 결정하는 단계;
    상기 물류대상 상품들 각각에 대응하는 규격 데이터를 결정하는 단계;
    상기 적재 공간 데이터 및 상기 규격 데이터를 기초로 상기 적재 공간 내 상기 물류대상 상품들이 모의 적재된 물류대상 상품 배치도를 생성하는 단계; 및
    사용자 단말에 상기 물류대상 상품 배치도를 포함하는 안내 정보를 제공하는 단계;를 포함하되,
    상기 안내 정보는, 상기 물류대상 상품 배치도에 대응하는 상기 물류대상 상품들의 적재 순서 정보를 포함하고,
    상기 물류대상 상품 배치도를 생성하는 단계는,
    상기 적재 공간 데이터에 기초하여 복수의 3차원의 적재 공간 레이어(layer)들을 생성하는 단계;
    상기 규격 데이터에 기초하여 상기 물류대상 상품들 각각에 대응하는 3차원의 물류대상 상품 오브젝트들을 생성하는 단계;
    상기 물류대상 상품들 각각에 대한 추가데이터들을 획득하는 단계; 및
    상기 규격 데이터 및 상기 추가데이터들에 기초하여, 상기 적재 공간 레이어들에 상기 물류대상 상품 오브젝트들을 배치하는 단계;를 포함하고,
    상기 추가데이터들을 획득하는 단계는, 상기 물류대상 상품들 각각에 대한 부피 데이터, 무게 데이터 및 운송 데이터를 스캔하는 단계; 및 상기 물류대상 상품들 각각에 대한 파손위험 데이터를 산출하는 단계;를 포함하고,
    상기 적재 공간 레이어들에 상기 물류대상 상품 오브젝트들을 배치하는 단계는, 상기 부피 데이터, 상기 무게 데이터 및 상기 파손위험 데이터에 기초하여 상기 물류대상 상품들 각각에 대한 레이어링 스코어 결정하는 단계; 및 상기 레이어링 스코어에 기초하여 상기 적재 공간 레이어들 중 상기 물류대상 상품들 각각이 배치될 적재 공간 레이어를 배정하는 단계;를 포함하며,
    상기 파손위험 데이터는 상기 물류대상 상품들 각각을 스캔하여 획득된 스캔데이터들 및 상기 스캔데이터들을 특성 추출(feature extraction)하여 생성된 특성데이터들을 파손위험 데이터 생성 모델에 입력하여 도출되며,
    상기 스캔데이터들은, 상기 물류대상 상품들 각각의 내용물 종류; 내용물 부피; 외부 박스 부피; 및 완충재 부피;를 포함하고,
    상기 특성데이터들은, 상기 내용물 부피와 상기 외부 박스 부피에 기초하여 산출된 내용물-박스 부피비(ratio) 데이터; 및 상기 외부 박스, 상기 내용물 및 스캔데이터 상기 완충재의 배치에 기초하여 산출된 상기 완충재의 균일도 데이터;를 포함하며,
    상기 파손위험 데이터 생성 모델은 상기 스캔데이터들 각각에 부여된 스캔데이터 가중치와, 상기 특성데이터들 각각에 부여된 특성데이터 가중치에 기초하여 상기 파손위험 데이터를 도출하되, 상기 특성데이터 가중치는 상기 스캔데이터 가중치보다 높은 가중치값을 가지며,
    상기 레이어링 스코어는 하기 수학식 1에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는, 물류 최적화 솔루션 제공 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112023053501610-pat00013

    (여기서, L_score는 상기 레이어링 스코어를, W_data는 상기 무게 데이터를, V_data는 상기 부피 데이터를, F_data는 상기 파손위험 데이터를 나타낸다)
  2. 삭제
  3. 삭제
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170101555A (ko) * 2016-02-29 2017-09-06 성균관대학교산학협력단 3d 카메라와 빅데이터 플랫폼을 이용한 물류 적재 보조 시스템 및 그 적재 보조방법
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