Согласно складу введение в предыдущей статье этой серии, мы уже знаем, что есть четыре основных сценария в управлении складом: складирование и выход сцены, сцены сортировки, инвентаризация сцен, и сцены отслеживания и позиционирования грузов. В этой статье будет в основном представить дизайн IOT-RFID решений для достижения управления складом в и из бизнеса.
Описание сцен входа и выхода склада
1.1 Описание и сравнение сцен
Входящий и исходящий менеджмент, То есть, с помощью современных цифровых технологий для завершения эффективной идентификации и мониторинга складских товаров, исходящих и входящих, а также проверка манифестов и товаров.
В общем сценарии, грузовик загружает товары, которыми необходимо управлять, и прибывает к выходу на склад. Традиционное складное решение сравнивают с решением RFID.
В традиционной схеме, после того, как грузовик прибывает к двери склада, она должна быть выгружена на месте. Администратор держит сканер для идентификации товаров, и после того, как товар сравнивают и проверяют, начинается операция по складу, которая длится около x часов.
По схеме RFID, после завершения развертывания, товары непосредственно выгружаются и ставятся на хранение. После завершения складирования, он может быть автоматически проверен, устранение этапов разгрузки запасов и ручного сканирования.
1.2 Конструкция развертывания RFID из стороны в сторону
В соответствии с технологией RFID, радиочастота может решить возбуждение и распознавание сигнала RFID метки, но основная проблема заключается в том, как завершить суждение о входящих и исходящих направлении готовой продукции.
Радиочастота расходится, и сигнал возбуждения антенны может быть абстрагирован в форму сектора. В секторе диапазона, охватываемого антенной, тег RFID может быть возбужден и идентифицирован. Однако, невозможно создать чувство “направление” только полагаясь на форму вентилятора. Он будет распознаться при входе в фан-образный охват с любого направления. Кроме того, невозможно определить, входит ли товар или покидает дверь склада. Вы можете только знать, что товар перемещается вокруг двери склада. признанный.
Согласно теории определения прямой линии из двух точек, мы развернули радиочастотный идентификатор (помощник) внутри и за пределами Тюмени для решения проблемы определения направления идентификации товаров.
понятно, если товар, прикрепленный к RFID-метке, сначала стимулируется помощником на внешней стороне двери склада, а затем помощником на внутренней стороне, мы считаем, что товары были введены на склад в этот короткий период времени; если товар сначала находится на внутренней стороне двери склада Помощник мотивирован, а затем мотивирован внешним помощником, которая считается выездной операцией.
Как показано на следующей диаграмме архитектуры развертывания конечной стороны:
С технологией разделения #8217 RFID huawei-#8217;s, устройства-помощники должны быть развернуты на внутренней и внешней сторонах двери библиотеки или канала для стимулирования RFID-меток.
Развертывание приемного оборудования на большей площади, ответственность за получение сигнала после возбуждения тега RFID, для выявления и получения полезной информации.
Трудности на складской сцене
2.1 Большой объем данных
Устройство RFID излучает радиоволны, чтобы возбудить тег, и есть разница в интенсивности в указанной частотной полосе. Для того, чтобы охватить больший идентификационный диапазон, интенсивность общей радиочастоты будет надлежащим образом увеличена, чтобы гарантировать, что RFID-метка активируется достаточное количество раз, и сканирование избыточного тега увеличивается, чтобы повысить точность. Поэтому, во время прохождения товаров, количество сигналов, индуцированных тегом, очень большое.
Общий сценарий складирования заключается в решении проблемы ручной эффективности. В то же время, там будет много товаров определены и много тегов, таким образом, объем данных будет увеличиваться в геометрической прогрессии.
2.2 Очистка и анализ данных
Реальная модель управления складированием на стороне оборудования заключается в том, что RFID-метка сканируется помощником в определенное время, и наш бизнес на самом деле связан с товарами, выявленными на складе в определенное время. Данные тегов RFID должны быть преобразованы в данные о грузах, и идентификация помощников должна быть преобразована в учреждения, связанные с помощником, такие как пустые двери в и из склада.
С другой стороны, Полный исходящий/входящий товар анализируется несколькими событиями сканирования RFID, которые должны быть отсканированы InHelper и, наконец, отсканированы OutHelper для создания стабильных переходов состояний для анализа. В дополнение, в реальных ситуациях, Inhelper и OutHelper будут иметь перекрестное покрытие, и их переходы состояний не являются линейными, и для реализации переходов состояний необходимы более сложные алгоритмы анализа.
И наконец, когда есть несколько складских дверей параллельно, может быть даже взаимное интерференционное сканирование между дверями. Та же грузовая этикетка будет отсканирована дверью 1 и дверь 2, и легко судить об аномальном событии нескольких дверей, вхающих и выходить. данные.
Как использовать платформу IOT для решения
3.1 Служба доступа к устройствам
Решить проблему доступа RECEIVER к платформе, использование массивного восходящего звена данных и возможностей высокого параллелизма для решения проблемы массовой загрузки данных, и осуществлять загрузку данных в режиме реального времени для последующих модулей анализа.
3.2 Служба анализа данных
Услуги быстрого доступа к стыковочному оборудованию могут естественным образом получать данные об оборудовании и выполнять эффективный анализ.
Модуль моделирования активов может быть использован для завершения очистки и преобразования данных оборудования; Задание анализа потоков в реальном времени можно использовать для завершения фильтрации, шумоподавление, и вывод состояния данных RFID, реализовать анализ доступа, и генерировать данные о событиях. А задание анализа потоков в реальном времени может поддерживать стыковку различных выходных компонентов, например служба доступа к данным DIS (Кафка), Например служба отправки сообщений SMN (может толкать SMS, Электронная почта), и Ñ‚.д..
В дополнение, Службы анализа данных могут предоставлять такие возможности, как анализ в режиме реального времени и автономный анализ, чтобы помочь пользователям заполнять базовую статистику и возможности анализа больших данных Интернета вещей, например, отчеты об общем количестве ежедневных входящих и исходящих товаров у дверей склада.
После завершения работы сети на стороне оборудования, помощник стимулирует теги товаров в зоне покрытия, и приемное устройство отвечает за сбор сигналов, генерируемых возбуждением RFID-метки в полевых условиях, и подключается к промышленному компьютеру через последовательный порт. Используйте вспомогающую программу на промышленном компьютере и интегрируйте IOT Device SDK, преобразовать сигнал RFID из шестнадцатеричного сообщения в json, Подключите устройство платформы IOT для доступа к службе, и сообщайте данные.
На уровне платформы IOT, служба доступа к оборудованию отвечает за учет и управление оборудованием, и получает данные об оборудовании; служба анализа данных выполняет преобразование и анализ данных.
Служба анализа данных может анализировать исходные данные в данных событий и отправлять их в программу среднего анализа сообщений, такую как служба DIS, и верхнее приложение потребляет данные событий для завершения соответствующего бизнеса.
Заключение
Вышеупомянутое основано на анализе и проектировании складских помещений в управлении складами на основе технологии RFID-IOT. Следующая, мы подробно представим, как использовать технологию IOT для доступа, моделирование, и анализ алгоритмов для очистки данных и анализа событий. @
