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RFID:实时产品跟踪

利用射频识别 (RFID) 技术和 MongoDB Atlas 增强零售库存管理,实现供应链的实时跟踪,提高准确性,并获得数据驱动的见解。

使用案例: 目录个性化

行业: 零售

产品: MongoDB Atlas

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。

在这种情况下,RFID 技术提供了一个变革性的解决方案。通过使用电磁字段自动跟踪标签商品,零售企业可以获得前所未有的库存水平的实时可见性。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。

利用 RFID 的潜力需要一个强大的数据层。MongoDB Atlas 提供了解决方案,用于捕获、处理和分析这些海量数据集。

通过将 RFID 技术与强大的数据库解决方案集成,零售商可以高效地应对产品信息管理方面的挑战,并发挥关键优势:

  • 库存准确性:消除库存差异,减少缺货情况,确保产品在客户期望的位置上。

  • 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。

  • 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。

企业可以通过在产品上安装 RFID 标签和使用读取器网络,跟踪从生产车间到最终消费者的整个过程。下面,我们解释 RFID 系统的一般架构,并提供 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,用于监控产品在供应链中的移动。MongoDB Atlas 充当底层数据层来管理和分析 RFID 数据。

  • RFID 数据收集:使用 RFID 读取器从附在产品上的 RFID 标签中获取信息。

  • 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。

  • 工作流优化:该架构实现了数据从初始采集到生成可行见解的全流程可视化。

端到端供应链 RFID 追踪架构

图 1.端到端供应链 RFID 追踪架构

我们使用射频识别产品跟踪架构,展示了一个通过 API 网关将 Zebra Technologies 123RFID 应用程序与 MongoDB Atlas 集成的示例。

关键组件和功能

  • 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。

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

本指南解释了零售 RFID 产品跟踪应用程序如何与 MongoDB Atlas 集成,并展示了如何将其用于高效的库存检查。

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。

  • 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。

  • 使用连接字符串将您的应用程序连接到集群。

2

项目设置

设备配对

  • 在 iOS 设备上启用蓝牙功能。

  • 使用 123RFID 应用程序配对 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的标签列表。

  • 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 方法向指定的 URL 发送 POST 请求,用于显示库存检查的结果。该过程的工作原理如下:

  • 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 请求并记录日志。

  • 根据库存检查结果,系统会显示警告信息。

5

我们利用 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 inventoryCheck 集合中的新库存检查。

终结点设置

  • 使用 MongoDB Change Streams 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。

  • 使用您的基础 URL 创建 ChartsEmbedSDK 的实例。

  • 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。

请按照本指南有效地将 Zebra 123RFID 应用与 MongoDB Atlas 集成,以实现实时库存管理和数据准确性。

通过结合 RFID 技术和 MongoDB Atlas,零售商可以增强其库存管理功能。这种集成带来了几个关键优势:

  • 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

  • Pedro Bereilh, MongoDB

  • Rami Pinto,MongoDB

  • Sebastian Rojas Arbulu, MongoDB

  • Mehar Grewal,MongoDB

  • Prashant Juttukonda, MongoDB

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