(57)【要約】  サイズカテゴリ内の他の荷物から導かれる数学式に基づいて荷物のサイズを推定するシステム及び方法。本システムは、配送されている荷物に関連するデータを格納するリレーショナルデータベースと通信する様々なモジュールを含み得る。ソースの信頼度に基づいてデータを優先付ける本発明の実施形態を用いて、様々なソースから、類似のデータが検索される。更なる態様では、期間にわたって荷物データを評価することによって、設備ニーズが予測される。
2009501119.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
重量を有し、複数のサイズカテゴリのうちの１つに関連付けられた選択された荷物のサイズを推定するシステムであって、
複数の荷物に関連付けられ、前記複数の荷物の各々の重量データ、サイズデータ、及びサイズカテゴリデータを含むデータを格納する１又は複数のデータベースと、
サイズ推定モジュールと
を備え、該サイズ推定モジュールは、
前記選択された荷物と同じサイズカテゴリに関連付けられた複数の荷物のうちの少なくとも一部について、前記１又は複数のデータベースから重量データ及びサイズデータを検索し、
前記検索したデータを分析して、重量とサイズとの間の数学的関係を決定し、
前記選択された荷物の重量及び前記数学的関係に基づいて前記選択された荷物のサイズを推定するように構成される、システム。
【請求項２】
前記カテゴリは更に、サービスレベルに基づく、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記数学的関係は、前記計算されたサイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）を加えたものに等しい多項式であり、
前記分析は、同じサイズカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記定数との値を生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記数学的関係は、前記荷物サイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）と、
第２の変数が乗じられた第２の係数（ｃ２）を加えたものに等しい多項式であり、
前記統計分析は、同じサイズカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記第２の係数と前記定数との値を生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記複数の荷物のうちの少なくとも１つのサイズデータが、前記関連するカテゴリ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６】
輸送会社によって輸送される複数の荷物のうちの第１の荷物のサイズを推定する方法であって、
前記複数の荷物の各々を、相対的なサイズに基づいて、複数のカテゴリのうちの１つに関連付けるステップと、
前記第１の荷物を、そのサイズに基づいて、前記複数のカテゴリから得られる第１のカテゴリに割り当てるステップと、
前記第１のカテゴリ内の複数の荷物に関連付けられた重量及びサイズを含むデータを検索するステップと、
前記第１のカテゴリ内の前記複数の荷物のデータを分析して、重量とサイズとの間の数学的関係を決定するステップと、
前記数学的関係を適用して、前記第１の荷物のサイズを、その重量に基づいて計算するステップと
を含む方法。
【請求項７】
前記関連付けるステップは更に、サービスレベルに基づき、前記割り当てるステップは更に、サービスレベルに基づく、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記数学的関係は、前記荷物サイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）を加えたものに等しい多項式であり、
前記統計分析は、前記第１のカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記定数との値を生成する、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記数学的関係は、前記荷物サイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）と、
第２の変数が乗じられた第２の係数（ｃ３）を加えたものに等しい多項式であり、
前記統計分析は、前記第１のカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記第２の係数と前記定数との値を生成する、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記検索するステップは更に、
複数のソースから重量データを収集するステップと、
前記複数のソースの優先度を付けるステップと、
前記優先度を付けるステップに少なくとも部分的に基づいて、前記複数のソースのうちの１つから重量データを検索するステップと
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記カテゴリの各々に、許容可能なサイズ範囲を割り当てるステップと、
前記複数の荷物の各々の前記サイズデータが、前記数学的関係を決定する際に使用するために許容可能であるかを判定するために、前記サイズデータを前記範囲と比較するステップと
を更に含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
配送レーンに対するキャパシティ要求を予測するシステムであって、
前記配送レーンについて、複数の荷物に関連するデータを格納する予測データベースであって、前記各荷物のデータは、重量データと、サイズデータと、複数のカテゴリのうちの１つをサイズに基づいて示すデータとを含み、前記複数の荷物のうちの少なくとも何れかについてのサイズデータが推定値である予測データベースと、
予測モジュールと
を備え、該予測モジュールは、
前記予測データベースから前記サイズデータを検索し、
前記複数の荷物の各々についてのサイズデータを組み合わせることによって、前記荷物の累積サイズを計算し、
前記累積サイズに成長率を適用することによって、サイズキャパシティ要求を予測するように構成される、システム。
【請求項１３】
重量及びサイズデータの両方を有する複数の荷物のためのデータを第２のデータベースから検索し、
前記検索したデータを分析して、前記複数のカテゴリの各々について、重量とサイズとの間の数学的関係を決定し、
前記少なくとも１つの荷物の関連するカテゴリについて、前記数学的関係に基づいて、サイズデータを有さない少なくとも１つの荷物のサイズを計算し、
前記第２のデータベースから検索したデータと、計算されたサイズデータとを用いて前記予測データベースを構築する
ように構成されたサイズ推定モジュールを更に備える、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
配送レーンに対するキャパシティニーズを予測する方法であって、
前記配送レーンに関連する複数の荷物の重量データ、サイズデータ、及びサイズカテゴリデータを備える荷物データを収集するステップであって、前記荷物データの構成要素は、複数のソースから収集されるステップと、
前記荷物データを含むデータベースを構築するステップと、
前記サイズデータを組み合わせて、累積サイズを取得するステップと、
前記累積サイズに成長率を適用することによって、将来の累積サイズを予測するステップと、
前記配送レーンの現在のキャパシティと、前記予測された将来の累積サイズとを比較して、将来の設備ニーズを決定するステップと
を含む方法。
【請求項１５】
前記荷物データを収集するステップは、
第１の重量データと第１のサイズカテゴリとを有する、前記複数の荷物の第１の荷物の荷物データを収集することと、
前記第１のカテゴリにおいて、複数の荷物に関連する重量及サイズを含むデータを検索することと、
前記第１のサイズカテゴリにおける複数の荷物のデータを分析し、重量とサイズとの間の数学的関係を決定することと、
前記数学的関係を適用して、前記第１の重量に基づいて、前記第１の荷物のサイズを計算することと
を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記数学的関係は、前記計算されたサイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）と、を加えたものに等しい多項式であり、
前記統計分析は、前記第１のカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記定数との値を生成する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記数学的関係は、前記荷物サイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）と、
第２の変数が乗じられた第２の係数（ｃ３）を加えたものに等しい多項式であり、
前記統計分析は、前記第１のカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記第２の係数と前記定数との値を生成する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記荷物データは更に、サービスレベルカテゴリを備える、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記重量データと前記サイズデータのための複数のソースを優先度付けるステップを更に備え、前記データベースを構築するステップは更に、前記優先度付けるステップに少なくとも部分的に基づいて、重量データとサイズデータとを選択することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
前記予測された将来の累積サイズを、予め定めたコンテナ量で割ることによって、必要とされるコンテナの数を予測するステップを更に含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２１】
前記配送レーンは、第１の配送センタ及び第２の配送センタによって識別される、請求項１４に記載の方法。
【請求項２２】
第１の荷物のサイズを推定するコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、１又は複数のコンピュータ読取可能媒体に組み込まれ、コンピュータ実行可能命令を備え、該コンピュータ実行可能命令は、
複数の荷物の各々を、相対的なサイズに基づいて、カテゴリに関連付け、
前記第１の荷物を、そのサイズに基づいて、前記カテゴリのうちの１つに割り当て、
前記カテゴリのうちの１つにおいて、複数の荷物に関連付けられた重量及びサイズを含むデータを検索し、
前記カテゴリのうちの１つに関連付けられた複数の荷物に対する前記データを分析し、重量とサイズとの間の数学的関係を決定し、
前記数学的関係を適用して、前記第１の荷物のサイズを、その重量に基づいて計算する
、コンピュータプログラム製品。
【請求項２３】
起点及び宛先に基づいて、前記サイズデータのサブセットを検索し、
前記サブセット内の荷物の各々についてのサイズデータを組み合わせることによって、
前記サブセットの累積サイズを計算し、
前記累積サイズに成長率を適用することによって、設備要求を予測する
ためのコンピュータ実行可能命令を更に備える、請求項２２に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２４】
前記サイズデータのサブセットは、前記第１の荷物の計算されたサイズを含む、請求項２３に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下の開示は、一般に、予測分野に関し、更に詳しくは、世界的な輸送網における実際の運送データを分析し、１日毎のコンテナ、輸送機、又は他の車両毎の品目又は荷物の数を、特定の航路又は経路とともに推定するシステム、方法、及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユナイテッドパーセルサービス、フェデラルエクスプレス、ＤＨＬ、及び郵便サービスのような運送会社が直面する重大な課題は、例えば、予期される量の荷物を２点間で運搬するために必要なトラックの台数のような、将来の設備ニーズを判定することである。これらのニーズを判定するために現在使用されているパラメータは、特定の経路に対するコンテナ毎の品目数である。これはしばしばコンテナ密度と称される。
【０００３】
現在、コンテナ密度は、迅速な外観検査を用いて推定される。これはしばしば信頼性の低いデータを生み出す。一般に、各個人が、コンテナに積載された品目数を報告し、積載された品目によって、利用されているコンテナの割合を推定する。このデータを使用して、運送会社は、設備展開及び購入決定を行う。例えば、この会社は、現在のコンテナの推定利用割合が低いのであれば、特定の経路へコンテナを追加する判断をしないだろう。しかしながら、このデータは、信頼性の低い推定値に基づくので、必要ではない場合に追加設備が購入されるかもしれないし、あるいは、予期された荷物量を取り扱うのに不十分な量のコンテナしか利用できないことになるかもしれない。
【０００４】
従って、当分野では、コンテナ密度利用率のより正確な指標を与え、また、将来の設備ニーズのために信頼できる予測を与えるシステム及び方法に対するニーズがある。
【発明の開示】
【０００５】
以下の要約は、広範囲な概説ではなく、装置、方法、システム、処理等の重要な又は決定的な要素を識別することも、そのような要素の範囲を線引きすることも意図されていない。本要約は、以下に続くより詳細な説明の序論として単純化された形式で概念的説明を提供する。
【０００６】
本発明の１つの実施形態では、重量を有し、複数のサイズカテゴリのうちの１つに関連付けられた選択された荷物のサイズを推定するシステムが提供される。このシステムは、複数の荷物に関連するデータを格納する１又は複数のデータベースを含み、このデータは、複数の荷物及びサイズ推定モジュールの各々のための重量データ、サイズデータ、及びサイズカテゴリデータを含む。このサイズ推定モジュールは、選択された荷物と同じサイズカテゴリに関連付けられた複数の荷物のうちの少なくとも一部について、１又は複数のデータベースから重量及びサイズデータを検索し、検索されたデータを分析して重量とサイズとの数学的関係を決定し、この数学的関係と、選択された荷物の重量とに基づいて、選択された荷物のサイズを推定するように構成される。
【０００７】
本発明の別の実施形態では、運送会社によって輸送された複数の荷物のうちの第１の荷物のサイズを推定する方法が提供される。この方法は、相対的サイズに基づいて、複数の荷物のうちの各々を、複数のカテゴリのうちの１つに関連付けるステップと、第１の荷物を、そのサイズに基づいて、複数のカテゴリから選択される第１のカテゴリに割り当てるステップと、第１のカテゴリにおける複数の荷物に関連付けられた重量とサイズを含むデータを検索するステップと、第１のカテゴリの複数の荷物のデータを分析し、重量とサイズとの間の数学的関係を決定するステップと、この数学的関係を適用して、重量に基づいて、第１の荷物のサイズを計算するステップを含む。
【０００８】
本発明の更なる実施形態では、配送レーンに対するキャパシティ要求を予測するシステムが提供される。このシステムは、配送レーンについて、複数の荷物に関連するデータを格納する予測データベースを含む。各荷物のデータは、重量データ、サイズデータ、及び、サイズに基づいて複数のカテゴリのうちの１つを示すデータを含む。そして、複数の荷物のうちの少なくとも幾つかのサイズデータは、推定値である。またこのシステムは更に予測モジュールを含む。この予測モジュールは、予測データベースからサイズデータを検索し、複数の荷物の各々に対するサイズデータを組み合わせることによって、荷物の累積サイズを計算し、累積サイズに対して成長率を適用することによって、サイズキャパシティ要求を予測するように構成される。
【０００９】
本発明の別の実施形態では、配送レーンに対するキャパシティニーズを予測する方法が提供される。この方法は、配送レーンに関連した複数の荷物のための重量データ、サイズデータ、及びサイズカテゴリデータを備える荷物データを収集するステップであって、前記荷物データの構成要素は、複数のソースから収集されるステップと、荷物データを含むデータベースを構築するステップと、サイズデータを組み合わせて累積サイズを得るステップと、累積サイズに成長率を適用することによって将来の累積サイズを予測するステップと、予測した将来の累積サイズを、配送レーンの現在のキャパシティと比較して、将来の設備ニーズを決定するステップを含む。
【００１０】
追加実施形態では第１の荷物のサイズを推定するコンピュータプログラム製品が提供される。このコンピュータプログラム製品は、１又は複数のコンピュータ読取可能媒体に組み込まれており、相対的なサイズに基づいて、カテゴリに複数の荷物の各々を関連付けることと、第１の荷物を、そのサイズに基づいてカテゴリのうちの１つに割り当てることと、カテゴリの１つにおける複数の荷物に関連付けられたサイズと重量を含むデータを検索することと、カテゴリの１つに関連付けられた複数の荷物のデータを分析して、重量とサイズとの間の数学的関係を決定することと、この数学的関係を適用し、その重量に基づいて第１の荷物のサイズを計算することのためのコンピュータ実行可能命令を含む。
【００１１】
本発明は、添付図面が用いられた以下の説明を参照することによってより容易に理解される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
ある例示的かつ典型的な装置、方法、システム、プロセス等が、以下の記載及び添付図面に関連して本明細書において記述される。以下の説明では、説明の目的のため、装置、方法、システム、プロセス等の完全な理解を容易にするために、多くの具体的詳細が述べられる。しかしながら、これら装置、方法、システム、プロセス等は、これら具体的詳細がなくても実現可能であることが明らかである。他の例では、周知の構成及びデバイスが、記述を簡単にするために、ブロック図形式で示される。
【００１３】
本出願で用いられているように、用語「コンピュータコンポーネント」は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、これらの組み合わせ、又は実行中のソフトウェアであり得るコンピュータ関連エンティティを称する。例えば、コンピュータコンポーネントは、限定されないが、プロセッサ上で実行中のプロセス、プロセッサ自体、オブジェクト、実行ファイル、実行スレッド、プログラム、及び／又はコンピュータであり得る。実例として、サーバ上で実行しているアプリケーション、及びサーバ自体の両方とも、コンピュータコンポーネントであり得る。１又は複数のコンピュータコンポーネントが、実行プロセス及び／又はスレッド内に存在することができ、コンピュータコンポーネントが、単一のコンピュータに局在化することもでき、及び／又は２以上のコンピュータ間で分散されることも可能である。
【００１４】
本明細書で使用されている「コンピュータ通信」は、２以上のコンピュータコンポーネント間の通信を称し、例えば、ネットワーク転送、ファイル転送、アプレット転送、電子メール、ハイパテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）メッセージ、ＸＭＬ、データグラム、オブジェクト転送、バイナリラージオブジェクト（ＢＬＯＢ）転送等であり得る。コンピュータ通信は、例えば、無線システム（例えばＩＥＥＥ  ８０２．１１）、イーサネット（登録商標）システム（例えばＩＥＥＥ  ８０２．３）、トークンリングシステム（例えばＩＥＥＥ  ８０２．５）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ポイントツーポイントシステム、回線交換システム、パケット交換システム等を介してなされる。
【００１５】
本明細書で使用される「ロジック」は、限定されるわけではないが、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又は１又は複数の機能や動作を実行するためのこれら各々の組み合わせを含む。例えば、所望のアプリケーション又はニーズに基づいて、ロジックは、ソフトウェア制御マイクロプロセッサ、例えば特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）のようなディスクリートロジック、あるいは、その他のプログラムロジックデバイスを含み得る。ロジックはまた、ソフトウェアとして完全に組み込まれるかもしれない。
【００１６】
本明細書で使用される「信号」は、限定されるわけではないが、１又は複数の電気信号又は光信号、アナログ又はデジタル、１又は複数のコンピュータ命令、ビット又はビットストリーム等を含む。
【００１７】
本明細書で使用される「ソフトウェア」は、限定されるわけではないが、コンピュータ、コンピュータコンポーネント、及び／又はその他の電子デバイスに、所望の方式で機能、動作、及び／又は、動作をさせる１又は複数のコンピュータ読取可能及び／又は実行可能命令を含む。これら命令は、ルーチン、アルゴリズム、モジュール、方法、スレッド、及び／又は、プログラムのような様々な形式で具体化され得る。ソフトウェアはまた、限定されるわけではないが、スタンドアロンプログラム、ファンクションコール（ローカル及び／又はリモート）、サーブレット、アプレット、メモリに格納された命令、オペレーションシステム又はブラウザの一部等を含む様々な実行可能及び／又はロード可能な形態で実現される。コンピュータ読取可能及び／又は実行可能命令は、１つのコンピュータコンポーネント内に位置するか、２以上の通信、協働、及び／又は、並列処理コンピュータコンポーネントの間で分散され、従って、連続的に、並列的に、超並列的に、あるいはその他の方式でロード及び／又は実行可能であることが理解されるべきである。当業者によれば、ソフトウェアの形態は、例えば、所望のアプリケーションの要件、ソフトウェアが動作する環境、及び／又は、設計者やプログラマ等の要望等に依存し得ることが理解される。
【００１８】
「動作可能な接続」（あるいはエンティティが「動作可能に接続」される接続）は、信号、物理通信フロー、及び／又は、論理通信フローが送信及び／又は受信される接続である。通常、動作可能な接続は、物理インタフェース、電気的インタフェース、及び／又は、データインタフェースを含む。しかし、動作可能な接続は、これらの異なる組み合わせや、操作可能な制御を可能にするのに十分な他のタイプの接続からなるかもしれないことが注目されるべきである。
【００１９】
本明細書で使用される「データベース」は、データを格納することが可能な物理的及び／又は論理的なエンティティを称する。例えば、データベースは、データ記憶装置、リレーショナルデータベース、テーブル、ファイル、リスト、キュー等のうちの１又は複数であり得る。データベースは、１つの論理的及び／又は物理的なエンティティに存在するかもしれないし、ならびに／もしくは２以上の論理的及び／又は物理的なエンティティ間で分散しているかもしれない。
【００２０】
本システムのプロセス及び方法のうちの幾つか又は全ては、動的かつ柔軟なプロセスであり得る電子的アプリケーション及び／又はソフトウェアアプリケーションを含み、これによって、本明細書に記載したものとは異なる他のシーケンスで実行され得ることが理解される。当業者によれば、ソフトウェアとして具体化された要素が、例えば機械語、手順、オブジェクト指向、及び／又は人工知能技術のような様々なプログラミングアプローチを用いて実現され得ることも理解される。
【００２１】
本明細書に記載の処理、分析、及び／又はその他の機能はまた、デジタル信号プロセッサ回路、ソフトウェア制御されたマイクロプロセッサ、又は、特定用途向けＩＣのような機能等価回路によっても実現され得る。ソフトウェアとして実現されたコンポーネントは、いかなる特定のプログラミング言語にも限定されない。むしろ、本明細書の記述は、回路を作成したり、システムの処理を実行するコンピュータソフトウェアを生成したりするために当業者が使用できる情報を提供する。本システム及び方法の機能及び／又は挙動の幾つか又は全てが、上述したようなロジックとして実現され得ることが理解される。
【００２２】
用語「含む」（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）が、詳細記述又は典型的な発明概念のリストにおいて適用されている場合、用語「備える」（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）が、請求項において移行語(transitional word)として適用されている場合に解釈されるのと同様に包含的であると意図される。更に、用語「又は」（ｏｒ）が、典型的な発明概念のリストで用いられている（例えば、Ａ  ｏｒ  Ｂ）場合、「Ａ又はＢ又はその両方」であることを意味することが意図される。著者が「Ａ又はＢのみであるが両方ではない」（ｏｎｌｙ  Ａ  ｏｒ  Ｂ  ｂｕｔ  ｎｏｔ  ｂｏｔｈ）ことを示すことを意図している場合、著者は、「Ａ又はＢであるが、両方ではない」（Ａ  ｏｒ  Ｂ  ｂｕｔ  ｎｏｔ  ｂｏｔｈ）という句を用いる。従って、本明細書における用語「又は」（ｏｒ）の用法は、包含的な使用であり、限定的な使用ではない。ＧａｒｎｅｒのＡ  Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ  ｏｆ  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｌｅｇａｌ  Ｕｓａｇｅ  ６２４（２ｄ  ｅｄ．１９９５）を参照されたい。
【００２３】
本説明及び図面に示された教示の利益を有する当業者には、多くの変形及びその他の実施形態が思い浮かぶ。従って、本発明は開示された特定の実施形態に限定されず、かつ、変形及び代替実施形態が、本開示や典型的な発明概念の範囲内に含まれるよう意図されていることが理解されるべきである。本明細書では特定の用語が用いられているが、それらは一般的及び記述的点のみにおいて使用されており、限定する目的で使用されているのではない。
【００２４】
［輸送データ］
本発明は、世界的な荷物輸送会社に関連して本明細書で一般的に記述される。しかしながら、当業者によって、他の試みに対する適用可能性も容易に理解され認識される。本明細書で使用される用語「荷物」（ｐａｒｃｅｌ）は、一般に、荷主から受取人すなわち荷受人へ運送される個別のパッケージ又は品目を称する。１又は複数の荷物は、コンテナ内に配置され得る。１又は複数のコンテナは、航空機、船舶、又は輸送用のその他任意の乗り物内に配置され得る。
【００２５】
各荷物は一般に重量とサイズを有する。各荷物は、追跡目的のために、マークされるか、そうでなければ、荷物追跡番号に関連付けられ得る。追跡番号は、限定されるわけではないが、品目又は荷物に埋め込まれるか、品目又は荷物上の他のマーク又は証印に関連付けられたＵＰＳ（登録商標）ＭａｘｉＣｏｄｅシンボル、バーコード、ＲＦＩＤタグ、又はその他の証印を含む。コンピュータシステムは、荷物追跡番号を用いて各荷物の状態をモニタするために使用され得る。コンピュータシステムはまた、各荷物に関連するある証印又はデータを格納するために使用され得る。
【００２６】
図１は、本発明の１つの実施形態に従ってデータベースと共に働くシステムを例示するハイレベルブロック図である。運送会社は、一般に、配送されている品目又は荷物を記述する様々なデータを収集する。そして、このデータは、運送記録データベース４０を構築するために使用される。運送記録データベース４０は、荷物の起点及び宛先に関連するデータのみならず、例えば追跡番号、サービスレベル、重量、サイズを含む各荷物のデータを含み得る。運送記録データベース４０は、現在運送中の荷物をモニタするために使用され、及び／又は、過去に配送された荷物に関するデータを格納するために使用される。
【００２７】
図１に示すように、所望の任意のデータセットを含む運送記録データベース４０を構築するために、様々なデータ記憶装置がアクセスされる。例えば、入力スキャンデータ２２は、最初にシステムに入った時に得られた荷物に関するデータの記録を含み得る。このデータは、荷物に関する追加データに当てはまる荷物に関するコードのスキャンを含むスキャンからまたは他の荷物の検査から得られ得る。荷物の起点から宛先への運送中に、中間スキャンデータ２４は、様々な中間地点において取得され、格納され得る。同様に、通常の取扱手順に問題又は例外がある場合、例外スキャンデータ２６が取得され、格納され得る。１又は複数の品目あるいは荷物が、一緒に配置されるか、又は、大きなコンテナに集められ、このポイントにおいて、集まりがスキャンされ、コンテナ及びその内容に関する情報がバンドルスキャンデータ２８として格納される。
【００２８】
パッケージレベル詳細データ２０もコンパイルされ、荷主によって提供されるマニフェスト、荷主識別子、配送又は荷受人住所、その他の荷受人識別子、荷物追跡番号、サービスレベル、重量、サイズ、支払情報、参照情報のための様々なフィールド、及び、運送中の荷物の取扱及び／又は輸送に関する目的のための更なるフィールドのような、荷物に関する様々なデータを含み得る。パッケージレベル詳細データ２０はまた、荷物の集まりを示す起点スキャン、様々な中間地点及び／又はソート位置における中間スキャン、及び、荷物の最終配送を示す宛先スキャンのような、運送中の荷物の動きを追跡するために使用されるデータをも含み得る。この態様では、パッケージレベル詳細データ２０が、各荷物のための履歴を提供する。ここでは、荷物追跡番号が、各荷物に関連する全ての記録されたデータを見つけるためのインデクスとして役立ち得る。パッケージレベル詳細データ２０に問い合わせを送ることによって、ユーザは、特定の荷物に関する多くの情報を得ることができる。
【００２９】
図１に示す配送スキャンデータ３５はまた、荷受人に配送された場合に、その荷物に関して得られるデータを含み得る。配送スキャンは、例えば、日、時間、場所、荷受人識別情報、荷受人署名、及び、配送に関するその他のデータのように、配送時間において又は配送時間近くに取得され、荷物追跡番号に関連する情報を記録するために、配送を行う人又は運転手によって、ポータブルデバイスを用いて行われる。このように、配送スキャンデータ３５は、荷物のマニフェスト記録における最終入力を与える。
【００３０】
運送記録データベース４０は、ある期間中に運送会社によって格納された全てのデータを用いて構築又はコンパイルされる。例えば、運送記録データベース４０は、一日単位、週単位、月単位、又はその他の単位でコンパイルされ得る。
【００３１】
［輸送コンテナ］
本発明は、本明細書では、一般に航空コンテナと呼ばれている空輸コンテナに関連して一般に説明される。しかしながら、当業者によって容易に理解され認識されるように、本発明のシステム及び方法を用いて、他のタイプのコンテナもまた分析され得る。従って、本明細書で使用されるコンテナという用語は、任意の種類の輸送コンテナの全てのタイプを含むものと理解されるべきである。航空コンテナは、貨物輸送機の１又は複数の特定のモデル内に適合するようにサイジング及び形作られ得る。陸上コンテナは、船、貨物列車、又はハイウェイトラクタ−トレーラ内に適合するようにサイジング及び形作られ得る。様々な輸送車両のうちの何れかに適合するために、その他のコンテナもサイジング及び形作られ得る。もちろん、率直に言えば、各輸送車両は、貨物倉、フラットトレーラ、バンコンパートメント、棚等のような幾つかの種類のコンテナを含む。本明細書で説明するコンテナ用途及びコンテナ密度の概念は、荷物運送外の分野にも容易に適用可能であり、また、全てのタイプのコンテナにも適用可能である。
【００３２】
コンテナのコンテナ：更に、本発明はまた、輸送車両に直接的に積載されていようといまいと、大きなコンテナ内に配置されたコンテナにも等しく当てはまり得る。幾つかのシステムでは、小さな品目が一緒にまとめられ、より大きなコンテナに入れられる。そして、コンテナ当たりの品目数が、本発明を用いて分析され予測され得る。同様に、より大きなコンテナが、他のものと一緒にグループ化され、更に大きなコンテナに配置され、この更に大きなコンテナの、それよりも大きなコンテナ当たりの数が、本発明を用いて分析され、予測される。
【００３３】
［荷物サイズ及び重量データ］
１つの実施形態では、本発明のシステム１０は、当該各荷物の重量及びサイズを含むメインフレーム荷物データベース４５のコンパイル又は構築を含み得る。図２に示すように、メインフレーム荷物データベース４５は、（図１に示すように、様々なデータソースからコンパイルされた）運送記録データベース４０、パッケージレベル詳細データ２０、寸法測定マシンデータ３０、設備ディレクトリ３２、荷主データ３４、あるいはその他のソースのうちの１又は複数からのデータを使用し得る。
【００３４】
荷物サイズ：図２に示すその他の様々なデータソースは、寸法測定マシンからのデータを含み得る。運送中の品目又は荷物のサイズを決定するニーズがある運送システムでは、１又は複数の寸法測定マシン又はシステムが使用され得る。コンベアに沿って配置されたセンサは、例えば、品目又は荷物がコンベアに沿って移動するとともに、品目又は荷物の長さ、幅、及び、高さを決定するために使用され得る。Ｐｒｕｔｕへ与えられた米国特許６，９５２，６２８号は、パッケージの寸法を測定するためのシステムを開示しており、本明細書において参照によって組み込まれている。この寸法データは格納され、荷物追跡番号を用いて、特定の荷物に関連付けられる。図２に例示するように、寸法測定マシンデータ３０がアクセスされ、メインフレーム荷物データベース４５に貢献するサイズデータが使用される。
【００３５】
荷物重量：一般に、運送記録データベース４０は、図１に示すデータソースのうちの何れかから導出される荷物重量を含み得る。例えば、パッケージレベル詳細データ２０は、重量を含み得る。入力スキャンデータ２２は、荷物が運送システムに入力された場合に得られる重量を含み得る。
【００３６】
幾つかのタイプの寸法測定マシンは、重量測定値又は推定値を得ることもできるので、寸法測定マシンデータ３０も荷物重量を含み得る。しかしながら、幾つかの輸送システムでは、全ての荷物が、寸法測定マシンを経由するわけではない。従って、サイズ及び重量データの他のソースが必要かもしれない。荷主データ３４は、送り主によって測定又は推定される荷物のサイズを含み得る。パッケージレベル詳細データ２０はまた、サイズデータ又は個々の寸法をも含むかもしれない。
【００３７】
設備データ：図２に示すように、メインフレーム荷物データベース４５は、設備ディレクトリ３２から得られるデータを含み得る。１つの実施形態では、本発明のシステム１０は、サービス領域内の様々な設備間の荷物及びコンテナの輸送を分析する。設備ディレクトリ３２は、例えば、荷物の起点に最も近い設備を識別し、かつ、宛先に最も近い設備を識別するために使用され得る。様々な設備間の荷物及びコンテナの移動を分析及び予測する場合に、データが有用になるように、メインフレーム荷物データベース４５は、起点設備及び宛先設備の識別情報を含めるように構築され得る。当業者であれば、荷物が起点設備及び宛先設備から途中で通り抜ける複数の中間設備があるかもしれないことを認識する。更に、これら中間設備の何れかは、コンテナ密度及び用途を計算する際に与えられた配送レーンのための起点設備又は宛先設備と考えられる。
【００３８】
一旦完了すると、メインフレーム荷物データベース４５は、図５に例示するように、各荷物のためのデータの幾つかのフィールドを含み得る。図５の簡略テーブルは、各荷物につき１つのローが設けられ、ローとカラムに格納されたデータを例示している。メインフレーム荷物データベース４５は、何千又はそれ以上のロー(row)を含み得る。図示するように、各荷物は、荷物追跡番号６１、サービスレベル６２、サイズカテゴリ６３、起点センタ６４、サイズ６５、重量６６、及び宛先センタ６７によって識別され得る。荷物追跡番号６１は、本明細書に記載しているように、単一の荷物に特有の英数字コードであり得る。記載された追跡番号６１又はその他のデータは、各品目又は荷物に埋め込まれるか、あるいは、限定されるわけではないが、ＵＰＳ（登録商標）ＭａｘｉＣｏｄｅシンボル、バーコード、ＲＦＩＤタグ、又はその他任意のタイプの証印のような、各品目又は荷物上の別のマーク又は証印に関連付けられる。サービスレベル６２は、あるパラメータに従って、輸送されている品目又は荷物を区別するために使用され得る。例えば、ＮＤＡというイニシャルは、翌日（Ｎｅｘｔ−Ｄａｙ）エアサービスを称し、２ＤＡは２日後エアサービス、３ＤＡは３日後エアサービスを称することができる。もちろん、様々なサービスレベルの何れも、提供されるサービスに依存して使用され得る。同様に、サイズカテゴリ６３フィールドは、品目又は荷物の一般的なサイズ及び形状を記載するために使用され得る。例えば、「Ｌｅｔｔｅｒ」は薄い封筒を称し、「Ｓｍａｌｌ」はある限界よりも小さな荷物又は小包を称し、「Ｏｔｈｅｒ」は大型すなわち小型ではない荷物を称することができる。起点センタ６４フィールド及び宛先センタ６７フィールドは、各荷物を処理あるいは取り扱うために使用される設備を示す識別子を含み得る。
【００３９】
図示するように、重量のカラム６６は、各荷物の重量を含み得る。重量６６は、本明細書に記載するソースのうちの何れか１つから取得され得る。１つの実施形態では、本発明のシステム１０は、重量測定値の存在し得るソースの優先度リストを含む。ここでは、最も信頼できるソースに最大の優先度が与えられ、最も信頼できないソースに低い優先度が割り当てられる。この態様では、本発明のシステム１０は、様々な可能な重量入力から選択し得、最も信頼できる重量を選択して、メインフレーム荷物データベース４５内に含める。
【００４０】
同様に、図示するように、サイズ６５用のカラムは、各荷物のサイズを含み得る。サイズ６５は、本明細書に記載したソースのうちの任意の１つから取得され得る。１つの実施形態では、本発明のシステム１０は、最も信頼できるソースに最優先度が与えられ、信頼度の低いソースに低い優先度が割り当てられた、サイズ測定値からなる可能なソースの優先度リストを含む。この態様では、本発明のシステム１０は、様々な可能なサイズ入力値から選択し、メインフレーム荷物データベース４５内に含めるための最も信頼できるサイズを選択し得る。システム１０は、長さ、幅、及び高さの個々の測定値に基づいてサイズ６５を計算し得る。１つの実施形態では、システム１０は、そのサービスレベル６２、サイズカテゴリ６３、又はこれら２つの組み合わせに基づいて、標準的なサイズ６５を荷物に割り当て得る。例えば、中に標準的な手紙サイズを含んでおり、翌日エアサービスを用いて輸送された荷物は、標準的な手紙用封筒によって限定された標準サイズが割り当てられる。
【００４１】
図６の例のテーブルに示すように、全ての荷物がサイズ６５を含んでいるわけではない。サイズ６５が様々なデータソースのうちの何れからも利用可能ではない場合、サイズ６５のフィールドはヌル又は空欄となる。
【００４２】
図３に戻って、本発明の実施形態は、蓄積されたデータを用いて計算を行う幾つかのコンピュータモジュールを含む。例示する実施形態では、サイズ推定モジュール４７が、メインフレーム荷物データベースと通信しており、ヌル又は空欄のサイズフィールド６５を有する荷物のサイズ推定値を与える。一般的に記載すると、このサイズ推定モジュール４７は、幾つかの荷物記録を分析して、荷物の重量とサイズとの間の数学的関係を生成する。この分析から、サイズ推定モジュール４７は、メインフレーム荷物データベース４５内のサイズフィールド６５がヌル又は空欄である荷物のサイズを推定することができる。この推定されたデータは、メインフレーム荷物データベース４５から与えられたその他のデータと共に、新たな荷物データベース、すなわち予測データベース５０を生成するために使用される。
【００４３】
更に、本発明の実施形態はまた、収集されたデータに基づいて、設備ニーズを予測する予測モジュール５５を含み得る。この予測モジュールは、新たな荷物データベース５０と通信するコンピュータコンポーネントである。一般的に記載すると、予測モジュール５５は、与えられた期間にわたって荷物データを分析し、与えられた配送レーンに対する将来の設備ニーズを計算する。
【００４４】
［荷物サイズを推定する方法］
最近の多くの運送会社は、自分たちの配送ネットワークの中に荷物測定デバイスを含んでいるが、多くの場合、サイズデータは、配送される荷物のうちの少なくとも一部には利用不可能である。当業者によって理解されるように、欠落したサイズデータは、例えば設備故障、測定デバイスの部分的配置、あるいはデータ破壊のような様々な理由による。本発明の１つの態様では、これら荷物のサイズは、収集されたその他のデータに基づいて推定される。
【００４５】
１つの実施形態では、本発明は、図４に例示するように、荷物のサイズを推定する方法を含む。図５に例示するようなメインフレーム荷物データベース４５に格納されたデータを用いて開始される本発明の方法は、ダウンロードステップ２０１を含み得る。このステップでは、メインフレーム荷物データベース４５又はその一部が、遠隔サーバ又はその他のコンピュータシステムから、サイズ推定モジュール４７による追加処理のためにローカルコンピュータへダウンロードされる。
【００４６】
本発明の方法は、サイズ推定モジュール４７によって実行される検証ステップ２０２を含み得る。このステップでは、１又は複数のフィールドにおけるデータ入力値が、許容可能な値の範囲と比較され、検証される。この検証ステップ２０２は、本発明的な方法のその他のステップと同様に実行されるか、あるいは、コンピュータスクリプト又はＰｅｒｌのようなクエリ言語によって実行される。Ｐｅｒｌは、安定したオープンソース、クロスプラットフォームプログラミング言語であり、一般大衆ライセンスの下で利用可能である。Ｐｅｒｌは、Ｐｅｒｌアプリケーション又はスクリプトが、種々のデータベースタイプのうちの何れかへアクセスすることを可能にするＤＢＩ（データベースインタフェース）モジュールを含む。
【００４７】
１つの実施形態では、本発明の方法は、抽出ステップ２０３を含み得る。このステップでは、サイズ６５を含む荷物データのみが、サイズ推定モジュール４７によって、メインフレーム荷物データベース４５から抽出される。ステップ２０３では、データ設定が生成され、全ての荷物がサイズを有する。
【００４８】
この抽出されたデータを、サイズとともに使用することによって、サイズ推定モジュール４７は、曲線生成ステップ２０４を含むことができる。１つの実施形態では、サイズ対重量曲線を生成するために、サイズデータ及び重量データが使用される。サイズと重量との両方を含む荷物のためのデータに基づいて、サイズ対重量曲線のグラフをプロットするために、以下の一般式が使用される。
【数１】
2009501119.tif 000003
【００４９】
この一般式では、係数ｃ１、ｃ２、及びｃ３は定数であり、ＣＡＴ変数は、サンプル内の荷物の特定のサイズカテゴリ６３に依存して調節され得る。例えば、ＣＡＴ変数は、小さな荷物に対してはゼロに設定され、その他の荷物に対しては１に設定され得る。
【００５０】
一般に、荷物のサイズが増加すると、予測される重量も増加する。しかしながら、この関係はしばしば線形的ではなく、サンプル内の荷物に依存して変化もし得る。小さな荷物は比較的重く、大きな荷物は比較的軽い。また、異なるサービスレベル６２に従って輸送される荷物は、特定のサービスレベルに依存又は関係するサイズ−重量関係を有し得る。何れにせよ、様々なサービスクラスの各々についての曲線を生成するために、サイズ公式が使用される。
【数２】
2009501119.tif 000004
【００５１】
上記式では、係数ｃ１、ｃ２、及びｃ３は、ＮＤＡすなわち翌日エアサービスを用いて輸送される荷物のための定数であり、係数ｄ１、ｄ２、及びｄ３は、２ＤＡすなわち２日後エアサービスを用いて輸送される荷物のための定数であり、係数ｅ１、ｅ２、及びｅ３は、３ＤＡすなわち３日後エアサービスを用いて輸送される荷物のための定数である。
【００５２】
曲線生成ステップ２０４は、一般に、各サービスレベル（ＮＤＡ、２ＤＡ、及び３ＤＡ）のためのデータの統計分析を含み得る。この統計分析は、各データセットのための具体的な定数（ｃ１、ｃ２、ｃ３；ｄ１、ｄ２、ｄ３；及びｅ１、ｅ２、ｅ３）を生成する。
【００５３】
これら定数を決定することは、既知の値を有する式を生成し、グラフ上にプロットすることが可能な式又は曲線を生成する。統計分析は、様々な方法のうちの何れを用いても実行され得る。選択される式は一般に、上記式［１］〜［３］に示すように線形的であるか、あるいは、モデル式が、曲線の予測される形状や、分析されるデータセットに依存して異なる形態をとり得る。この分析は、ＳＰＳＳ社によって提供されるＳＰＳＳ（登録商標）統計処理ソフトウェアのような統計分析ソフトウェア製品を用いて実行され得る。
【００５４】
この式の大きさの単位は一般に、計算によって得られるサイズが、立法フィート、立法インチ、又はその他任意の容積単位であるように確立され得る。従って、定数（ｃ１、ｃ２等）は、単位で評価される。例えば、希望の単位が立方フィートである場合、定数ｃ１は立方フィートで表現され、ポンドによる重量の場合、定数ｃ２はポンド当たりの立方フィートで表現され、定数ｃ３（０又は１の何れかによって乗じられる）は、立方フィートで表現され得る。
【００５５】
上記式及び生成された定数を用いて、未知の荷物のサイズが、計算ステップ２０５において計算される。例えば、上記式［１］は、サービスレベルＮＤＡを用いて輸送される荷物のサイズを、荷物の既知の重量及びｃ１、ｃ２及びｃ３の値を用いて計算するために使用される。荷物サイズカテゴリが、小型である場合、ＣＡＴ変数は０に設定され得る。従って、式［１］は、ＮＤＡ＿Ｓｉｚｅ＝ｃ１＋ｃ２*Ｗｅｉｇｈｔとなる。曲線生成ステップ２０４が、ｃ１値として０．０１１４立方フィート、ｃ２値として０．８０２６立方フィート／ポンド、荷物の重量として０．６１１９ポンドを算出した場合、荷物サイズは、ＮＤＡ＿Ｓｉｚｅ＝０．０１１４立方フィート＋（０．３０２６立方フィート／ポンド）×（０．６１１９ポンド）＝０．１９６６立方フィートとなる。
【００５６】
未知の荷物の各々についてサイズが計算された後、構築ステップ２０６は、１つの実施形態において、全ての荷物のサイズと重量とを含む新たな荷物データベース５０のコンパイル及び構築を含み得る。新たな荷物データベース５０は、計算されたサイズを太文字で示す図６に例示される。
【００５７】
［予測における新たな荷物データベースの使用］
図６に示すように、新たな荷物データベース５０は、起点設備すなわち起点センタ６４と、宛先センタ６７との識別情報を含み得る。起点センタ６４と宛先センタ６７との組み合わせは、センタペアとも称され得る。予測モジュール５５が過去の出荷から荷物データを分析し、将来の出荷に対するニーズを予測するために、センタペアに関する荷物の流れを検討することはしばしば有用である。そのような１つのセンタペアは、例えば、ロズウェル−グリーンビルであり得る。ここでは、起点センタ６４がジョージア州ロズウェル（アトランタ郊外）の設備であり、宛先センタ６７がサウスカロライナ州グリーンビル（コロンビア近郊）の設備であり得る。
【００５８】
運送会社は、センタペアの終点間を移動する１又は複数の輸送レーンを関連付けられる。例えば、ロズウェルとグリーンビル間の輸送レーンは、アトランタ空港（ＡＴＬ）とコロンビア空港（ＣＡＥ）の間の空輸レーンや、１又は複数の個別の陸上輸送レーンを含み得る。例えば、翌日エアサービスによる品目や荷物の移動の場合、センタペアであるロズウェル−グリーンビルは、ＡＴＬ−ＣＡＥの間の航空路を必ず含み得る。この点において、新たな荷物データベース５０内で識別されたセンタ６４、６７は、特定の航空路に沿って普通に移動する荷物を識別するために使用され得る。
【００５９】
１つの実施形態では、予測モジュール５５は、新たな荷物データベース５０からのデータを用いて、例えば航空路ＡＴＬ−ＣＡＥのような輸送レーンに沿って輸送される全ての荷物の合計サイズを計算され得る。上記方法によって計算されるサイズを有する荷物のみならず、既知のサイズの荷物もサンプルに含まれる。
【００６０】
例えば、ＡＴＬ−ＣＡＥ航空路に沿って移動する荷物のサンプルが、新たな荷物データベース５０内のデータから判定されるように、４，６４０．２１立方フィートの合計サイズを有する合計１０，２０８個の荷物を含んでいるものと仮定する。標準的なコンテナのキャパシティが知られている場合、我々は、そのような輸送のために使用されるコンテナ数を計算することができる。例えば、標準的なＡ２Ｎ航空コンテナは、４２０立方フィートのキャパシティを有する。それが外観検査によって完全に見える場合、荷物は、コンテナのキャパシティの約７０％、すなわち、２９４立方フィートを使用すると実際に推定される。これは現実的なコンテナキャパシティと称される。合計４，６４０．２１立方フィートの荷物キャパシティを、２９４立方フィートの現実的なコンテナキャパシティで割ることによって、特定の航空路ＡＴＬ−ＣＡＥによって荷物のサンプルを輸送するために、キャパシティにおいて、１５．７８個のコンテナが必要とされると計算される。コンテナ当たりの平均荷物数、すなわちコンテナ密度を知ることもまた興味深い。荷物の合計数（１０，２０８）を、コンテナ数（１５．７８）で割ることによって、各コンテナが、平均して６４６．７７個の荷物を運ぶことが明らかになる。
【００６１】
本明細書に記載の改善されたシステム及び方法によって得られるこれら値は、一般に、過去の出荷から荷物データを分析する場合、及び、将来の出荷を予測する場合に、我々に信頼できるデータのセットを与える。例えば、特定の地理的領域において、毎日の荷物量が増えると予想される場合、予測方法は、特定のルートに沿った荷物数に、漸進的成長率を適用して使用することができる。これは、車両及び航空機によって輸送される荷物の数に影響を与える。増加したキャパシティは、増加するコンテナ数、及び／又はこれらコンテナを移動するための大型輸送車両に対するニーズを示すことができる。この態様では、本発明的な方法によって計算され、新たな荷物データベース５０に格納された改善されたデータが、より正確な予測のために使用される。予測は、新たな荷物データベース５０に格納された改善されたデータの単なる１つの可能な用途を示すにすぎない。
【００６２】
［システムアーキテクチャ］
本明細書で参照する本発明の幾つかの実施形態では、コンピュータが参照される。コンピュータは、例えば、メインフレーム、デスクトップ、ノートブック又はラップトップ、携帯、又は、データ取得及び記憶デバイスのような携帯型デバイスであり得る。幾つかのインスタンスでは、コンピュータは、データのアクセスのために使用される“ｄｕｍｂ”端末、あるいはネットワークを介して通信するプロセッサであり得る。図７に戻って、本発明の態様を実現するために使用され得るコンピュータの１つの実施形態が例示される。図７では、マイクロプロセッサのようなプロセッサ２３０１が、定義したステップを実施するソフトウェア命令を実行するために使用される。プロセッサ２３０１は、電源２３１７から電力を受ける。電源２３１７は、必要な場合には他の構成要素にも電力を供給し得る。プロセッサ２３０１は、一般に１６ビット幅又は３２ビット幅であるデータバス２３０５を用いて（例えば、並列で）通信する。データバス２３０５は、一般に、プロセッサ２３０１とメモリとの間でデータ及びプログラム命令を伝送するために使用される。本実施形態では、メモリは、例えば、動作中にのみコンテンツを保持するＲＡＭ又はその他の形態のメモリのような揮発性の主メモリ２３０２を含むと考えられる。あるいは、例えばＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ、あるいは常にメモリ内容を保持する他のタイプのメモリのような非揮発性の主メモリ２３０３でもあり得る。このメモリはまた、例えばディスク記憶装置のように、大量のデータを格納する補助メモリ２３０４でもあり得る。幾つかの実施形態では、ディスク記憶装置は、専用バス（図示せず）の代わりにＩ／Ｏバス２３０６を用いてプロセッサと通信し得る。補助メモリは、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、コンパクトディスク、ＤＶＤ、又は、コンピュータ分野における当業者に既知の任意のその他のタイプの大容量記憶装置であるかもしれない。
【００６３】
プロセッサ２３０１はまた、Ｉ／Ｏバス２３０６を用いて、様々な周辺装置又は外部デバイスと通信する。本実施形態では、周辺装置Ｉ／Ｏコントローラ２３０７は、例えば、ＲＳ−２３２、ＲＳ４２２、ＤＩＮ、ＵＳＢ、又は、様々な入力／出力デバイスをインタフェースするために適切なその他のインタフェースのような標準的なインタフェースを提供するために使用される。典型的な入力／出力デバイスは、ローカルプリンタ２３１８、モニタ２３０８、キーボード２３０９、及びマウス２３１０、又はその他の一般的なポインティングデバイス（例えば、ロールボール、トラックパッド、ジョイスティック等）を含む。
【００６４】
またプロセッサ２３０１は、一般に、通信Ｉ／Ｏコントローラ２３１１を用いて外部通信ネットワークと通信し、Ｘ．２５、ＩＳＤＮ、ＤＳＬ、ケーブルモデム等のようなデータ通信用プロトコルのような様々なインタフェース２３１２を用い得る。通信コントローラ２３１１はまた、標準的な電話線２３１３とインタフェースし通信するモデム（図示せず）を組み込み得る。最後に、通信入力／出力コントローラは、ＬＡＮを介した通信のためのイーサネット（登録商標）インタフェース２３１４を組み込み得る。これらのインタフェースのうちの何れかは、インターネット、イントラネット、ＬＡＮ、又はその他のデータ通信設備にアクセスするために使用される。
【００６５】
最後に、プロセッサ２３０１は、例えばＩＥＥＥ  ８０２．１１プロトコル、８０２．１５．４プロトコル、あるいはＣＤＭＡ２０００  １ｘＥＶ−ＤＯ、ＧＰＲＳ、Ｗ−ＣＤＭＡ、又はその他のプロトコルのような標準的な３Ｇ無線電気通信プロトコルのうちの１つを用いて他のデバイスと無線通信するアンテナ２３１５と動作可能なように接続されている無線インタフェース２３１６と通信できる。
【００６６】
使用される処理システムの代替実施形態を図８に示す。この実施形態では、分散された通信及び処理アーキテクチャが、ローカルクライアントコンピュータ２３２６ａ又は遠隔クライアントコンピュータ２３２６ｂと通信するサーバ２３２０を含めて示されている。サーバ２３２０は、一般に、データベース２３２２と通信するプロセッサ２３２１を備える。これは、主メモリ２３２４のみならず、補助メモリの形態として見ることもできる。プロセッサはまた、一般にＬＡＮ２３２５とインタフェースするＩ／Ｏコントローラ２３２３を用いて外部デバイスと通信する。ＬＡＮは、ネットワークプリンタ２３２８及びローカルクライアントコンピュータ２３２６ａへローカルな接続を提供することができる。ネットワークプリンタ２３２８は、同じ部屋である必要はないが、同じ設備内にサーバとして配置され得る。遠隔デバイスとの通信は一般に、ＬＡＮ２３２５から通信設備を介してインターネット２３２７へデータを送ることによって達成される。遠隔クライアントコンピュータ２３２６ｂは、ウェブブラウザを実行し得る。これによって、遠隔クライアント２３２６ｂは、インターネット２３２７によってＬＡＮ２３２５を介してサーバ２３２０へ送信されたデータによって要求されると、サーバと対話し得る。
【００６７】
１つの実施形態では、図８に示すように、このアーキテクチャは、マルチティアサーバ−クライアント関係において分散されたサーバ２３２０、１又は複数のコンピュータネットワーク、及び、１又は複数のローカル又は遠隔クライアント２３２６ａ、２３２６ｂを含み得る。１又は複数のコンピュータネットワークは、例えばインターネット２３２７、プライベートイントラネット、プライベートエクストラネット、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）２３２５、又は当分野で既知のその他の任意のタイプのネットワークのような様々なタイプのコンピュータネットワークを含み得る。例えばＬＡＮ２３２５のようなネットワークは、サーバ２３２０と、１又は複数のローカルクライアント２３２６ａとの間の通信を容易にする。ＬＡＮ２３２５及びインターネット２３２７は、サーバ２３２０と、１又は複数の遠隔クライアント２３２６ｂとの間の通信を容易にする。２以上のコンピュータコンポーネント間の通信は、例えば、ネットワーク転送、ファイル転送、アプレット転送、電子メール、ハイパテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）メッセージ、ＸＭＬメッセージ、データグラム、オブジェクト転送、バイナリラージオブジェクト（ＢＬＯＢ）転送等を含み得る。本発明は、１つの実施形態では、様々な計算構成要素の間で、ショートで、クイックで、効率的なメッセージ及びデータを送るために、インターネット２３２７及びその高効率送信プロトコルを用いる。この態様では、本発明は、効率的な通信及びデータ転送のために最適化される。
【００６８】
データネットワークの当業者は、その他多くの代替例及びアーキテクチャが可能であり、本発明の原理を実現するために使用可能であることを理解する。図７及び図８に例示する実施形態は、異なる方法で修正され得、本発明の請求の範囲内にある。
【００６９】
［結論］
本発明の記載された実施形態は、単に典型的であるように意図されている。もちろん、このインベンティブな計画の様々な目的を達成するためのシステム、方法、及び装置を記述する目的として考えられる全ての構成要素又は方法の組み合わせを記述することは可能ではない。当業者であれば、更なる組み合わせ及び置換が可能であることを認識する。従って、本出願における記述は、添付の特許請求の範囲及びその等価物の範囲内にある任意及び全ての変更、修正、及び変形を含むことが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の１つの実施形態に従って運送記録データベースを作成するために使用される様々なデータソースの図である。
【図２】本発明の１つの実施形態に従ってメインフレーム荷物データベースを作成するために使用される様々なデータソースの図である。
【図３】本発明の１つの実施形態に従ってデータベースと通信する様々なモジュールの図である。
【図４】本発明の１つの実施形態に従った方法のステップを例示するフローチャートである。
【図５】本発明の１つの実施形態に従ってメインフレーム荷物データベース内のフィールドを示すテーブルである。
【図６】本発明の１つの実施形態に従った新たな荷物データベース内のフィールドを示すテーブルである。
【図７】本発明の１つの実施形態に従うコンピュータの例である。
【図８】本発明の１つの実施形態に従った分散型サーバ−クライアントネットワークの例である。
【図１】
2009501119.tif 000005
【図２】
2009501119.tif 000006
【図３】
2009501119.tif 000007
【図４】
2009501119.tif 000008
【図５】
2009501119.tif 000009
【図６】
2009501119.tif 000010
【図７】
2009501119.tif 000011
【図８】
2009501119.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】平成20年3月17日(2008.3.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
重量を有し、複数のサイズカテゴリのうちの１つに関連付けられた選択された荷物のサイズを推定するシステムであって、
複数の荷物に関連付けられ、前記複数の荷物の各々の重量データ、サイズデータ、及びサイズカテゴリデータを含むデータを格納する１又は複数のデータベースと、
サイズ推定モジュールと
を備え、該サイズ推定モジュールは、
前記選択された荷物と同じサイズカテゴリに関連付けられた複数の荷物のうちの少なくとも一部について、前記１又は複数のデータベースから重量データ及びサイズデータを検索し、
前記検索したデータを分析して、重量とサイズとの間の数学的関係を決定し、
前記選択された荷物の重量及び前記数学的関係に基づいて前記選択された荷物のサイズを推定するように構成される、システム。
【請求項２】
前記カテゴリは更に、サービスレベルに基づく、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記数学的関係は、前記計算されたサイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）を加えたものに等しい多項式であり、
前記分析は、同じサイズカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記定数との値を生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記数学的関係は、前記荷物サイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）と、
第２の変数が乗じられた第２の係数（ｃ２）を加えたものに等しい多項式であり、
前記統計分析は、同じサイズカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記第２の係数と前記定数との値を生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記複数の荷物のうちの少なくとも１つのサイズデータが、前記関連するカテゴリ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６】
輸送会社によって輸送される複数の荷物のうちの第１の荷物のサイズを推定する方法であって、
前記複数の荷物の各々を、相対的なサイズに基づいて、複数のカテゴリのうちの１つに関連付けるステップと、
前記第１の荷物を、そのサイズに基づいて、前記複数のカテゴリから得られる第１のカテゴリに割り当てるステップと、
前記第１のカテゴリ内の複数の荷物に関連付けられた重量及びサイズを含むデータを検索するステップと、
前記第１のカテゴリ内の前記複数の荷物のデータを分析して、重量とサイズとの間の数学的関係を決定するステップと、
前記数学的関係を適用して、前記第１の荷物のサイズを、その重量に基づいて計算するステップと
を含む方法。
【請求項７】
前記関連付けるステップは更に、サービスレベルに基づき、前記割り当てるステップは更に、サービスレベルに基づく、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記数学的関係は、前記荷物サイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）を加えたものに等しい多項式であり、
前記統計分析は、前記第１のカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記定数との値を生成する、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記数学的関係は、前記荷物サイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）と、
第２の変数が乗じられた第２の係数（ｃ３）を加えたものに等しい多項式であり、
前記統計分析は、前記第１のカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記第２の係数と前記定数との値を生成する、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記検索するステップは更に、
複数のソースから重量データを収集するステップと、
前記複数のソースの優先度を付けるステップと、
前記優先度を付けるステップに少なくとも部分的に基づいて、前記複数のソースのうちの１つから重量データを検索するステップと
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記カテゴリの各々に、許容可能なサイズ範囲を割り当てるステップと、
前記複数の荷物の各々の前記サイズデータが、前記数学的関係を決定する際に使用するために許容可能であるかを判定するために、前記サイズデータを前記範囲と比較するステップと
を更に含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
配送レーンに対するキャパシティ要求を予測するシステムであって、
前記配送レーンについて、複数の荷物に関連するデータを格納する予測データベースであって、前記各荷物のデータは、重量データと、サイズデータと、複数のカテゴリのうちの１つをサイズに基づいて示すデータとを含み、前記複数の荷物のうちの少なくとも何れかについてのサイズデータが推定値である予測データベースと、
予測モジュールと
を備え、該予測モジュールは、
前記予測データベースから前記サイズデータを検索し、
前記複数の荷物の各々についてのサイズデータを組み合わせることによって、前記荷物の累積サイズを計算し、
前記累積サイズに成長率を適用することによって、サイズキャパシティ要求を予測するように構成される、システム。
【請求項１３】
重量及びサイズデータの両方を有する複数の荷物のためのデータを第２のデータベースから検索し、
前記検索したデータを分析して、前記複数のカテゴリの各々について、重量とサイズとの間の数学的関係を決定し、
前記少なくとも１つの荷物の関連するカテゴリについて、前記数学的関係に基づいて、サイズデータを有さない少なくとも１つの荷物のサイズを計算し、
前記第２のデータベースから検索したデータと、計算されたサイズデータとを用いて前記予測データベースを構築する
ように構成されたサイズ推定モジュールを更に備える、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
配送レーンに対するキャパシティニーズを予測する方法であって、
前記配送レーンに関連する複数の荷物の重量データ、サイズデータ、及びサイズカテゴリデータを備える荷物データを収集するステップであって、前記荷物データの構成要素は、複数のソースから収集されるステップと、
前記荷物データを含むデータベースを構築するステップと、
前記サイズデータを組み合わせて、累積サイズを取得するステップと、
前記累積サイズに成長率を適用することによって、将来の累積サイズを予測するステップと、
前記配送レーンの現在のキャパシティと、前記予測された将来の累積サイズとを比較して、将来の設備ニーズを決定するステップと
を含む方法。
【請求項１５】
前記荷物データを収集するステップは、
第１の重量データと第１のサイズカテゴリとを有する、前記複数の荷物の第１の荷物の荷物データを収集することと、
前記第１のカテゴリにおいて、複数の荷物に関連する重量及サイズを含むデータを検索することと、
前記第１のサイズカテゴリにおける複数の荷物のデータを分析し、重量とサイズとの間の数学的関係を決定することと、
前記数学的関係を適用して、前記第１の重量に基づいて、前記第１の荷物のサイズを計算することと
を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記数学的関係は、前記計算されたサイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）と、を加えたものに等しい多項式であり、
前記統計分析は、前記第１のカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記定数との値を生成する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記数学的関係は、前記荷物サイズが、
定数（ｃ１）に、
第１の変数が乗じられた第１の係数（ｃ２）と、
第２の変数が乗じられた第２の係数（ｃ３）を加えたものに等しい多項式であり、
前記統計分析は、前記第１のカテゴリ内の複数の荷物に特有である前記第１の係数と前記第２の係数と前記定数との値を生成する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記荷物データは更に、サービスレベルカテゴリを備える、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記重量データと前記サイズデータのための複数のソースを優先度付けるステップを更に備え、前記データベースを構築するステップは更に、前記優先度付けるステップに少なくとも部分的に基づいて、重量データとサイズデータとを選択することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
前記予測された将来の累積サイズを、予め定めたコンテナ量で割ることによって、必要とされるコンテナの数を予測するステップを更に含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２１】
前記配送レーンは、第１の配送センタ及び第２の配送センタによって識別される、請求項１４に記載の方法。