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。
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
解决方案概述
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。
RFID 技术的优势
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。
参考架构
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。
使用 RFID 进行供应链追踪
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。
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 产品跟踪实现
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。
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。
构建解决方案
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。
在 Xcode 中配置您的项目
项目设置
在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。
实时显示您的库存检查
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。
关键要点
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。
作者
Francesco Baldissera, MongoDB
Pedro Bereilh, MongoDB
Rami Pinto,MongoDB
Sebastian Rojas Arbulu, MongoDB
Mehar Grewal,MongoDB
Prashant Juttukonda, MongoDB