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RFID:实时产品跟踪

使用 RFID 增强零售库存管理。技术和 MongoDB Atlas 实现对整个供应链的实时跟踪、提高准确性和数据驱动的见解。

使用案例: 目录个性化

行业: 零售

产品: MongoDB Atlas

合作伙伴: Zebra Technologies 123RFID 应用, Zebra RFID 阅读器/扫描器

零售商必须确保在多个渠道中保持库存信息的准确和一致,同时处理大量数据。然而,传统方法难以跟上当今动态市场的需求。

RFID 技术为这种情况提供了解决方案。零售商可以通过电磁场自动跟踪带有标签的商品,实时了解库存水平。这一实施优化了库存管理,降低了人工成本,并提高了客户满意度。

为了充分利用 RFID 技术的潜力,MongoDB Atlas 提供了一个强大的平台,用于捕获、处理和分析其生成的海量数据集。

通过将RFID技术与强大的数据库解决方案集成,您可以高效地管理产品信息并获得关键优势。其好处包括:

  • 提高库存准确性:消除股票差异并减少缺货,确保产品达到客户的预期。

  • 提高运营效率:简化收货、拣选和包装等流程,从而加快周转时间并节省成本。

  • 提升客户体验:准确快速地履行订单,提高客户满意度和忠诚度。

  • 获取数据驱动见解:利用详细的产品和销售数据,做出明智的业务决策并优化产品种类。

通过在产品上安装 RFID 标签并建立读取器网络,您可以追踪从生产现场到最终消费者的商品。请查看下方 RFID 系统的一般架构和 Zebra Technologies 的具体示例。

该架构展示了一个采用 RFID 技术的综合系统,用于监控供应链中的产品动向。 MongoDB Atlas用作管理和分析RFID 数据的根本的数据层。

端到端供应链 RFID 追踪架构

图 1.端到端供应链 RFID 追踪架构

该架构由以下关键组件构成:

  • RFID 数据集合:贴在产品上的 RFID 标签使用 RFID 采集信息。

  • 数据管理:MongoDB Atlas 存储和处理收集的 RFID 数据。

  • 数据分析:该系统利用 MongoDB Atlas 通过数据清洗、转换和分析,从数据中提取有价值的见解。

RFID 产品跟踪架构图解释了如何通过 API 网关将 Zebra Technologies 123RFID 应用连接到 MongoDB Atlas。这种设置支持实时库存管理,并确保数据准确性。

Atlas 和 Zebra Technologies 的 RFID 产品架构示例

图2.基于 Zebra Technologies 与 MongoDB Atlas 集成的 RFID 产品追踪架构示例

该架构由以下关键组件构成:

  • RFID 数据采集:Zebra Technologies 123RFID 应用程序通过 RFID 标签收集产品信息。

  • 数据集成:API 网关无缝地将 RFID 数据从应用传输到 MongoDB Atlas。

  • 数据存储和分析:MongoDB Atlas 作为 RFID 数据的中央存储库,支持全面的数据分析。

以下指南解释了如何将零售 RFID 产品跟踪应用程序与 MongoDB Atlas 集成,并展示了如何使用此应用程序进行高效的库存检查。

1

集群设置

  • 选择一个云提供商。

  • 选择区域。

  • 配置集群规格(例如,实例大小、存储)。

网络安全

  • 配置网络访问。

  • 识别边缘设备和应用程序服务器的 IP 访问列表。

  • 使用用户身份验证。

  • 创建一个具有读取和写入权限的库存数据库用户。

连接

  • 从 MongoDB Atlas 获取连接字符串。

  • 使用连接字符串将应用程序连接到该集群。

2

项目设置

  • Xcode中打开 123RFID项目,或使用您指定的名称打开该项目。

  • 配置您的项目设置。

  • 从 Zebra SDK 添加所需的框架和库。

  • 配置构建设置,包括库和框架搜索路径。

设备配对

  • 在 iOS 设备上启用蓝牙功能。

  • 使用123RFID应用配对RFID读取器。

运行该应用程序

  • 将iOS设备连接到 Mac。

  • 在 Xcode 中选择设备作为目标。

  • 运行应用程序。

3

Objective-C 中的 getMatchingTagList 方法将当前物理库存中的 RFID 标签与预定义的标签列表进行比较,并相应地更新用户界面。该过程的运作方式如下:

  • 检索当前库存和预定义标签列表。

  • 将库存标签与标签列表进行比较,找出匹配的标签。

  • 从缺失的标签列表中删除匹配的标签。

  • 将用户界面更新为显示唯一标签和总标签的数量。

  • 如果所有标签均已核对无误,则停止盘点操作并确认完全匹配。

4

sendUrlRequestToFlag 方法向指定URL发送帖子请求,表明库存检查结果。此进程的工作原理如下:

  • 向目标 URL 发起 POST 请求。

  • 设置 JSON 内容类型头。

  • 准备包含库存检查结果的 JSON 有效负载。

  • 发送 POST 请求并记录结果。

  • 根据库存检查结果,系统会显示警告信息。

5

利用 MongoDB Change Streams 来实现即时通知,并使用 MongoDB Atlas Charts 进行数据可视化。该代码设置了一个变更流来监控名为 inventoryCheck 集合中的新库存检查。

下面将 ChartsEmbedSDK设立为变量。

下面将 pushToast设立为变量。

验证实时通知和仪表盘更新是否正常工作。

终结点设置

  • 使用 MongoDB Change Streams 来监控inventoryCheck集合中的更改。

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);
}
};

嵌入仪表盘

  • 使用 MongoDB Charts 嵌入 SDK 将仪表盘集成到网络应用程序。

  • 导入必要的库和上下文。

  • 使用您的基本 URL 创建一个 ChartsEmbedSDK 实例。

  • 定义仪表板属性并将其渲染到指定的 div 容器中。

  • 启动变更流并处理带实时警报的数据更新。

实现实时警报功能

  • 使用 pushToast 根据库存检查结果显示成功或错误警报。

确保集成性

  • 验证实时通知和仪表盘更新是否能够无缝工作。

  • 保持准确的库存数据,并对差异迅速做出响应。

  • 提供实时库存管理:利用 RFID 技术和 MongoDB Atlas 实现准确且最新的库存数据。

  • 提高效率:通过数据驱动的见解简化库存流程、减少缺货现象,并优化操作。

  • 数据驱动的决策制定:使用MongoDB Atlas Charts进行实时可视化,支持做出明智的商业决策。

  • Francesco Baldissera, MongoDB

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