Menu Docs
Página inicial do Docs
/

RFID: Rastreamento de Produtos em Tempo Real

Enhance retail inventory management with RFID. Technology and MongoDB Atlas for real-time tracking, improved accuracy, and data-driven insights across your supply chain.

Casos de uso: Catálogo, Personalização

Setores: Varejo

Produtos: MongoDB Atlas

Parceiros: Zebra Technologies 123RFID app, Zebra RFID readers/scanners

Os varejistas precisam ter informações precisas e consistentes de seu inventário em vários canais enquanto gerenciam grandes volumes de dados. No entanto, os métodos tradicionais não conseguem acompanhar as demandas do mercado dinâmico de hoje.

RFID technology offers a solution to this scenario. Retailers can gain real-time visibility into inventory levels by automatically tracking tagged items with electromagnetic fields. This implementation optimizes stock management, reduces labor costs, and elevates customer satisfaction.

To harness the full potential of RFID technology, MongoDB Atlas provides a robust platform for capturing, processing, and analyzing the massive datasets it generates.

You can efficiently manage product information and gain key advantages by integrating RFID technology with a robust database solution. The benefits include:

  • Improve inventory accuracy: Eliminate stock discrepancies and reduce out-of-stocks, ensuring products are where customers expect them to be.

  • Boost operational efficiency: Streamline processes like receiving, picking, and packing, leading to faster turnaround times and cost savings.

  • Enhance customer experience: Fulfill orders accurately and quickly, boosting customer satisfaction and loyalty.

  • Gain data-driven insights: Leverage detailed product and sales data to make informed business decisions and optimize product assortment.

By attaching RFID tags to your products and setting up a network of readers, you can track items from the manufacturing floor to the end consumer. Examine the general architecture of a RFID system and a specific example with Zebra Technologies below.

This architecture shows a comprehensive system with RFID technology to monitor product movement through the supply chain. MongoDB Atlas serves as the underlying data layer to manage and analyze RFID data.

Arquitetura de rastreamento RFID de ponta a ponta da cadeia de suprimentos

Figura 1. Arquitetura de rastreamento RFID de ponta a ponta na cadeia de suprimentos

This architecture consists of the following key components:

  • RFID data collection: RFID tags attached to products using RFID capture information.

  • Gerenciamento de dados: o MongoDB Atlas armazena e processa os dados RFID coletados.

  • Análise de dados: o sistema utiliza o MongoDB Atlas para extrair informações valiosas dos dados por meio de limpeza, transformação e análise.

The RFID product tracking architecture diagram explains how to connect the Zebra Technologies 123RFID app to MongoDB Atlas using an API gateway. This setup enables real-time inventory management and ensures data accuracy.

Exemplo de arquitetura de produto RFID com Atlas e Zebra Technologies

Figura 2. Exemplo de uma arquitetura de rastreamento de produtos RFID baseada na integração da Zebra Technologies com o MongoDB Atlas

This architecture consists of the following key components:

  • Captura de dados RFID: o aplicativo 123RFID da Zebra Technologies coleta informações de produtos por meio de tags RFID.

  • Integração de dados: um gateway de API transfere dados RFID de forma contínua do aplicativo para o MongoDB Atlas.

  • Armazenamento e análise de dados: o MongoDB Atlas serve como o repositório central para dados RFID, possibilitando uma análise de dados abrangente.

The following guide explains how you can integrate a retail RFID product tracking application with MongoDB Atlas. It shows how to use this application for efficient inventory checks.

1

Configuração de cluster

  • Selecione um provedor de nuvem.

  • Escolha uma região.

  • Configure especificações do cluster (por exemplo, tamanho da instância, armazenamento).

Segurança de rede

  • Configure o acesso à rede.

  • Identifique a lista de acesso IP para dispositivos de borda e servidores de aplicativo.

  • Use user authentication.

  • Crie um usuário de banco de dados com permissões de leitura e gravação no banco de dados do estoque.

Conexão

  • Obtain a connection string from MongoDB Atlas.

  • Use your connection string to connect your application to the cluster.

2

Configuração do projeto

  • Open the 123RFID project in Xcode, or open the project using the name you assigned.

  • Configure your project settings.

  • Add the required frameworks and libraries from the Zebra SDK.

  • Configure build settings, including library and framework search paths.

Emparelhamento de Dispositivos

  • Habilite o Bluetooth no dispositivo iOS.

  • Pair the RFID reader using the 123RFID app.

Executando o aplicativo

  • Connect your iOS device to Mac.

  • Select the device as target in Xcode.

  • Execute o aplicativo.

3

The getMatchingTagList method in Objective-C compares RFID tags from the current physical inventory with a predefined list of tags, and updates the user interface accordingly. This procedure works as follows:

  • Retrieves the current inventory and the predefined tag list.

  • Compara as tags do estoque com a lista de tags para encontrar correspondências.

  • Remova as tags correspondentes da lista de tags ausentes.

  • Updates the UI with counts of unique and total tags.

  • Stops the inventory operation and confirms a complete match if all tags are accounted for.

4

The sendUrlRequestToFlag method sends a POST request to a specified URL to indicate the result of the inventory check. This process works as follows:

  • Initializes a POST request to the target URL.

  • Sets the JSON content type header.

  • Prepares a JSON payload with inventory check results.

  • Sends a POST request and logs the results.

  • Exibe uma mensagem de aviso com base no resultado da verificação do estoque.

5

Leverage MongoDB Change Streams for instant notifications and visualize the data using MongoDB Atlas Charts. The code sets up a change stream to monitor new inventory checks in a collection named inventoryCheck.

Below set ChartsEmbedSDK as a variable.

Below set pushToast as a variable.

Verify that real-time notifications and dashboard updates work properly.

Configuração do ponto de extremidade

  • Use MongoDB Change Streams to monitor changes in the inventoryCheck collection.

const startWatchInventoryCheck = async (dashboard, addAlert, utils) => {
console.log("Start watching stream");
const runs = await getMongoCollection(utils.dbInfo.dbName, "inventoryCheck");
const filter = {
filter: {
operationType: "insert"
}
};
const stream = runs.watch(filter);
const closeStreamInventoryCheck = () => {
console.log("Closing stream");
stream.return();
};
try {
for await (const change of stream) {
console.log(change.fullDocument);
addAlert(change.fullDocument.checkResult);
dashboard.refresh();
}
} catch (error) {
console.error("Error watching stream:", error);
}
};

Incorporar o dashboard

  • Use o SDK de incorporação do MongoDB Charts para integrar o painel ao seu aplicativo web.

  • Importe as bibliotecas e os contextos necessários.

  • Create an instance of ChartsEmbedSDK with your base URL.

  • Defina e renderize as propriedades do dashboard em um div designado.

  • Inicie o fluxo de alterações e lide com atualizações em tempo real com alertas.

Implementar alertas em tempo real

  • Display success or error alerts based on the inventory check results using pushToast.

Garantir a integração

  • Verifique se as notificações em tempo real e as atualizações do dashboard funcionam sem problemas.

  • Mantenha dados precisos de inventário e responda rapidamente a discrepâncias.

  • Provide real-time inventory management: Leverage RFID technology and MongoDB Atlas to achieve accurate and up-to-date inventory data.

  • Improve efficiency: Streamline inventory processes, reduce stockouts, and optimize operations through data-driven insights.

  • Decisões orientadas por dados: use o MongoDB Atlas Charts para ter visualizações em tempo real que ajudem a tomar decisões de negócios bem fundamentadas.

  • Francesco Baldissera, MongoDB

  • Pedro Bereilh, MongoDB

  • Rami Pinto, MongoDB

  • Sebastian Rojas Arbulu, MongoDB

  • Mehar Grewal, MongoDB

  • Prashant Juttukonda, MongoDB

  • Varejo impulsionado por IA: personalização e precisão

  • Sistema de gerenciamento de inventário orientado por eventos

  • Lançamento de um chatbot de RAG agêntica com a MongoDB e a Dataworkz

Voltar

Recibos Digitais

Nesta página