Secondo l'introduzione del magazzino nel precedente articolo di questa serie, sappiamo già che ci sono quattro scenari principali nella gestione del magazzino: stoccaggio ed uscita da scene, scene di ordinamento, inventario scene, e scene di tracciamento e posizionamento del carico. This article will mainly introduce the design of IOT+RFID solutions to achieve warehouse management in and out of the business.
Description of warehouse entry and exit scenes
1.1 Scene description and comparison
Inbound and outbound management, Cioè, through modern digital technology to complete the effective identification and monitoring of warehouse goods outbound and inbound, as well as the check of manifests and goods.
In a general scenario, the truck loads the goods that need to be managed and arrives at the gate of the warehouse. The traditional warehousing solution is compared with the RFID solution.
In the traditional scheme, after the truck arrives at the warehouse door, it needs to be unloaded on the spot. The administrator holds a scanner to identify the goods, and after the goods are compared and checked, the warehousing operation starts, which lasts about x hours.
Under the RFID scheme, after the deployment is completed, the goods are directly unloaded and put into storage. After warehousing is completed, it can be automatically checked, eliminating the steps of unloading inventory and manual scanning.
1.2 End-to-side deployment design of RFID solution
Under the RFID end-to-side technology, radio frequency can solve the excitation and signal recognition of RFID tags, but the core problem is how to complete the judgment of the incoming and outgoing direction of the finished goods.
The radio frequency is divergent, e il segnale di eccitazione dell'antenna può essere astratto in una forma di settore. All'interno della gamma di settore coperta dall'antenna, il tag RFID può essere eccitato e identificato. però, è impossibile produrre un senso di “direzione” solo affidandosi a una forma a ventaglio. Sarà riconosciuto quando si entra nella copertura a forma di ventola da qualsiasi direzione. È inoltre impossibile riconoscere se la merce entra o lascia la porta del magazzino. Puoi solo sapere che le merci vengono spostate intorno alla porta del magazzino. riconosciuto.
Secondo la teoria di determinare una linea retta da due punti, abbiamo distribuito un identificatore di radiofrequenza (aiutante) all'interno e all'esterno di Kumen per risolvere il problema di determinare la direzione dell'identificazione delle merci.
comprensibilmente, se una merce apposta con un tag RFID viene prima stimolata dall'aiutante all'esterno della porta del magazzino, e poi dall'aiutante all'interno, crediamo che le merci siano state messe in magazzino in questo breve periodo di tempo; se la merce è prima all'interno della porta del magazzino L'aiutante è motivato e poi motivato dall'aiutante esterno, che è considerata un'operazione in uscita.
Come illustrato nel diagramma seguente dell'architettura di distribuzione sul lato finale:
Con la tecnologia di separazione dei ricetrasmettitore RFID di Huawei’s, i dispositivi di assistenza devono essere distribuiti sui lati interno ed esterno della porta o del canale della libreria per stimolare i tag RFID.
Distribuire apparecchiature ricevitore in un'area più ampia, responsabile della ricezione del segnale dopo l'eccitazione del tag RFID, in modo da identificare e ottenere informazioni utili.
Difficoltà nella scena del magazzino
2.1 Grande quantità di dati
Il dispositivo RFID emette onde radio per eccitare il tag, e c'è una differenza di intensità nella banda di frequenza specificata. Al fine di coprire una gamma di identificazione più ampia, l'intensità della radiofrequenza generale sarà opportunamente aumentata per garantire che il tag RFID sia attivato abbastanza volte, e la scansione del tag ridondante viene aumentata per migliorare la precisione. perciò, durante il passaggio delle merci, il numero di segnali indotti dal tag è molto grande.
Lo scenario generale del magazzino è quello di risolvere il problema dell'efficienza manuale. Allo stesso tempo, ci saranno un sacco di beni identificati e un sacco di tag, quindi la quantità di dati aumenterà esponenzialmente.
2.2 Pulizia e analisi dei dati
Il vero modello di gestione del magazzino sul lato dell'apparecchiatura è che il tag RFID viene scansionato dall'aiutante in un determinato momento, e la nostra attività si occupa in realtà delle merci identificate dal magazzino in un determinato momento. I dati dei tag RFID devono essere convertiti in dati di carico, e l'identificazione dell'aiutante deve essere convertita in strutture relative agli aiutante, come porte vuote all'interno e all'uscita dal magazzino.
D'altra parte, l'uscita/entrata completa delle merci viene analizzata da più eventi di scansione RFID, che devono essere scansionati da InHelper e infine analizzati da OutHelper per generare transizioni di stato stabili da analizzare. Inoltre, in situazioni reali, Inhelper e OutHelper avranno copertura incrociata, e le loro transizioni di stato non sono lineari, e algoritmi di analisi più complessi sono necessari per realizzare le transizioni di stato.
Infine, quando ci sono più porte del magazzino in parallelo, ci possono anche essere interferenze reciproche scansione tra le porte. La stessa etichetta di carico verrà scansionata a porta 1 e porta 2, ed è facile giudicare l'evento anomalo di più porte in uscita e in uscita. dati.
Come utilizzare la piattaforma IOT per risolvere
3.1 Servizio di accesso ai dispositivi
Risolvere il problema del ricevitore che accede alla piattaforma, utilizzo di enormi uplink di dati e elevate capacità di concorrenza per risolvere il problema del caricamento massiccio dei dati, e realizzare il caricamento dei dati in tempo reale per i moduli di analisi successivi.
3.2 Servizio analisi dati
L'attracco rapido dei servizi di accesso alle apparecchiature può naturalmente ottenere i dati delle apparecchiature ed eseguire analisi efficaci.
Il modulo di modellazione delle risorse può essere utilizzato per completare la pulizia e la conversione dei dati delle apparecchiature; Il processo di analisi del flusso in tempo reale può essere utilizzato per completare il filtro, denoising, e l'inferenza statale dei dati RFID, realizzare l'analisi di accesso, e generare i dati degli eventi. E il lavoro di analisi del flusso in tempo reale può supportare l'attracco di vari componenti di output, come il servizio di accesso ai dati DIS (Kafka), come il servizio push dei messaggi SMN (può spingere SMS, E-mail), ecc.
Inoltre, i servizi di analisi dei dati possono fornire funzionalità come l'analisi in tempo reale e l'analisi offline per aiutare gli utenti a completare le statistiche di base e le funzionalità di analisi dei big data dei dati di Internet of Things, come report sul numero totale di merci giornaliere in entrata e in uscita alle porte del magazzino.
Al termine della rete sul lato apparecchiatura, l'aiutante stimola le etichette merci nell'area di copertura, e il dispositivo ricevente è responsabile della raccolta dei segnali generati dall'eccitazione del tag RFID sul campo, e si collega al computer industriale attraverso la porta seriale. Utilizzare il programma di supporto nel computer industriale e integrare IOT Device SDK, convertire il segnale RFID dal messaggio esadecimale in json, collegare il dispositivo della piattaforma IOT per accedere al servizio, e segnalare i dati.
A livello di piattaforma IOT, il servizio di accesso alle apparecchiature è responsabile della contabilità e della gestione delle apparecchiature, e riceve i dati delle apparecchiature; Il servizio di analisi dei dati esegue la conversione e l'analisi dei dati.
Il servizio di analisi dei dati può analizzare i dati originali nei dati dell'evento e inviarli al middleware dei messaggi come il servizio DIS, e l'applicazione superiore utilizza i dati dell'evento per completare l'attività corrispondente.
Conclusione
Quanto sopra si basa sull'analisi e la progettazione della scena del magazzino nella gestione del magazzino basata sulla tecnologia RFID+IOT. prossimo, introdurremo in dettaglio come utilizzare la tecnologia IOT per l'accesso, modellazione, e l'analisi degli algoritmi per ottenere la pulizia dei dati e l'analisi degli eventi. @
