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華為RFID收發(fā)分離技術(shù)在智慧倉儲(chǔ)管理中的應(yīng)用

文章出處:網(wǎng)責(zé)任編輯:作者:人氣:-發(fā)表時(shí)間:2021-04-28 17:13:00【

 【摘要】 根據(jù)本系列上一篇的倉儲(chǔ)簡(jiǎn)介,我們已經(jīng)知道在倉儲(chǔ)管理中會(huì)遇到四大場(chǎng)景:出入庫場(chǎng)景、分揀場(chǎng)景、盤點(diǎn)場(chǎng)景以及貨物跟蹤定位場(chǎng)景。本篇將主要介紹設(shè)計(jì)IOT+RFID解決方案,以實(shí)現(xiàn)倉儲(chǔ)管理中的出入庫業(yè)務(wù)。

 

 





出入庫場(chǎng)景說明

 

 

1.1    場(chǎng)景描述及對(duì)比

出入庫管理,即通過現(xiàn)代數(shù)字化技術(shù)完成對(duì)倉庫貨物出庫、入庫的有效識(shí)別、監(jiān)控以及貨單貨物核對(duì)等。

 

一般場(chǎng)景下,貨車裝載需要管理的貨物到達(dá)倉庫門口,傳統(tǒng)入庫方案和RFID方案流程對(duì)比如下圖:

 

 

RFID倉儲(chǔ)管理

 

 

傳統(tǒng)方案,貨車到達(dá)庫門后,需要原地卸貨,管理員手持掃描槍進(jìn)行貨物的面單識(shí)別,將貨物進(jìn)行對(duì)比核對(duì)后,才開始進(jìn)行入庫操作,大約持續(xù)x小時(shí)級(jí)別的時(shí)間。

 

而RFID方案下,部署完成后,直接進(jìn)行卸貨,入庫。入庫完成即可自動(dòng)核對(duì),省去了卸貨盤點(diǎn)及人工掃描的步驟。

 

1.2 RFID方案端側(cè)部署設(shè)計(jì)

在RFID端側(cè)技術(shù)下,無線射頻能解決RFID標(biāo)簽的激勵(lì)和信號(hào)識(shí)別,但核心的問題在于如何完成完成的貨物的進(jìn)出方向判斷。

 

無線射頻是發(fā)散性的,其天線激發(fā)信號(hào)可以抽象為扇形,在天線覆蓋的扇形范圍內(nèi),RFID標(biāo)簽都可能會(huì)被激發(fā)識(shí)別。但是僅靠一個(gè)扇形,是無法產(chǎn)生“方向”感,從任何一個(gè)方向進(jìn)入扇形覆蓋范圍內(nèi)都會(huì)被識(shí)別,也就無法完成貨物從庫門進(jìn)入還是離開的識(shí)別,只能知道貨物在庫門周圍被識(shí)別過。

 

根據(jù)兩點(diǎn)確定一條直線的理論,我們通過在庫門里外分別部署一個(gè)無線射頻識(shí)別器(helper)來解決貨物識(shí)別方向判斷問題。

 

可以理解地,若一個(gè)貼有RFID標(biāo)簽的貨物先被庫門外側(cè)helper激勵(lì),再被內(nèi)側(cè)helper激勵(lì),我們認(rèn)為該貨物在這一短時(shí)間內(nèi)是進(jìn)行了入庫操作;若貨物先被庫門內(nèi)側(cè)helper激勵(lì),再被外側(cè)helper激勵(lì),認(rèn)為是進(jìn)行出庫操作。

 

 

如下端側(cè)部署架構(gòu)示意圖所示:

 

 

 

RFID倉儲(chǔ)管理

 

 

在華為RFID收發(fā)分離技術(shù)下,需要在庫門或者通道內(nèi)側(cè)和外側(cè)分別部署helper設(shè)備,用于激勵(lì)RFID標(biāo)簽。

 

在更大范圍外部署receiver設(shè)備,負(fù)責(zé)接收RFID標(biāo)簽激勵(lì)后的信號(hào),從而識(shí)別和獲取有用信息。

 

 





出入庫場(chǎng)景難點(diǎn)

 

 

2.1 數(shù)據(jù)量大

RFID設(shè)備發(fā)射無線電波激勵(lì)標(biāo)簽,在指定頻段下有強(qiáng)度的區(qū)別。為了覆蓋更大的識(shí)別范圍,一般射頻的強(qiáng)度都會(huì)適當(dāng)提高,保證激發(fā)足夠次數(shù)RFID標(biāo)簽,冗余標(biāo)簽的掃描,提高準(zhǔn)確率。因此在貨物通過的過程中,標(biāo)簽感應(yīng)的信號(hào)次數(shù)是很大的。

 

一般倉儲(chǔ)場(chǎng)景是解決人工效率的問題,同時(shí)識(shí)別的貨物會(huì)很多,標(biāo)簽會(huì)很多,因此數(shù)據(jù)量會(huì)成倍增加。

 

2.2 數(shù)據(jù)清洗與分析

出入庫管理在設(shè)備側(cè)的真實(shí)模型是,RFID標(biāo)簽在某時(shí)刻被helper掃描,而我們業(yè)務(wù)關(guān)注的其實(shí)是貨物在某時(shí)刻被庫門識(shí)別。RFID標(biāo)簽數(shù)據(jù)需要被轉(zhuǎn)換為貨物數(shù)據(jù),helper標(biāo)識(shí)需要被轉(zhuǎn)換為關(guān)聯(lián)helper的設(shè)施,如出入庫空門。

 

另一方面,如上圖所示,貨物完整的出庫/入庫,是由多條RFID掃描事件分析出來的,需要由InHelper掃到,最終被OutHelper掃到,產(chǎn)生穩(wěn)定的狀態(tài)變換才能分析出。并且實(shí)際情況下,Inhelper和OutHelper會(huì)有交叉覆蓋范圍,其狀態(tài)變換并不是線性的,需要較復(fù)雜的分析算法實(shí)現(xiàn)出入狀態(tài)變換。

 

最后,當(dāng)并行有多個(gè)庫門時(shí),門與門之間甚至?xí)霈F(xiàn)相互干擾掃描的情況,同一個(gè)貨物標(biāo)簽會(huì)被1號(hào)門和2號(hào)門掃到,容易判斷出多門進(jìn)出的異常事件數(shù)據(jù)。

 

 





如何使用IOT平臺(tái)解決

 

 

3.1設(shè)備接入服務(wù)

解決RECEIVER接入平臺(tái),利用海量數(shù)據(jù)上行,高并發(fā)的能力,解決大量數(shù)據(jù)上傳的問題,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳,以便后續(xù)分析模塊使用。

 

3.2數(shù)據(jù)分析服務(wù)

快速對(duì)接設(shè)備接入服務(wù),能天然獲取設(shè)備的數(shù)據(jù)并進(jìn)行有效分析。

 

可利用資產(chǎn)建模模塊,完成設(shè)備數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換;利用實(shí)時(shí)流分析作業(yè)完成RFID數(shù)據(jù)的過濾、去噪、狀態(tài)推理,實(shí)現(xiàn)出入分析,產(chǎn)生事件數(shù)據(jù)。且實(shí)時(shí)流分析作業(yè)能支持各種輸出組件的對(duì)接,如DIS數(shù)據(jù)接入服務(wù)(kafka)、如SMN消息推送服務(wù)(可推送短信、郵件)等。

 

除此之外,數(shù)據(jù)分析服務(wù)能提供諸如實(shí)時(shí)分析、離線分析的能力,幫助用戶完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)和大數(shù)據(jù)分析能力,如倉庫庫門每日出入貨物總數(shù)等報(bào)表等。

 

 





方案構(gòu)架設(shè)計(jì)

 

 

總體端側(cè)架構(gòu)應(yīng)該如下圖:

RFID倉儲(chǔ)管理

 


 

 

 

 整體架構(gòu)如下圖所示:

 

 

 

RFID倉儲(chǔ)管理

 

 

設(shè)備側(cè)組網(wǎng)完成后,helper激勵(lì)覆蓋范圍內(nèi)的貨物標(biāo)簽,receiver設(shè)備負(fù)責(zé)采集場(chǎng)內(nèi)RFID標(biāo)簽激勵(lì)后產(chǎn)生的信號(hào),并通過串口連接工控機(jī)。工控機(jī)上使用配套程序并集成IOT Device SDK,將RFID信號(hào)由16進(jìn)制報(bào)文轉(zhuǎn)換為json后連接IOT平臺(tái)設(shè)備接入服務(wù),并上報(bào)數(shù)據(jù)。

 

IOT平臺(tái)層,設(shè)備接入服務(wù)負(fù)責(zé)設(shè)備的計(jì)入和管理,接收設(shè)備數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)分析服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和分析。

 

數(shù)據(jù)分析服務(wù)可以將原始數(shù)據(jù)分析為事件數(shù)據(jù)傳入DIS服務(wù)等消息中間件,上層應(yīng)用消費(fèi)事件數(shù)據(jù)完成對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)。

 

 





結(jié)語

 

 

以上便是基于RFID+IOT技術(shù)下,對(duì)倉儲(chǔ)管理中出入庫場(chǎng)景進(jìn)行的分析和設(shè)計(jì),接下來會(huì)詳細(xì)介紹如何使用IOT技術(shù)進(jìn)行接入、建模、算法分析以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和事件分析。