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。
行业: 零售
产品: MongoDB Atlas
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。
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。
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,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。
参考架构
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。
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。
关键组件和功能
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。
图 1.端到端供应链 RFID 追踪架构
RFID 产品跟踪实现
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。
图2.基于 Zebra Technologies 与 MongoDB Atlas 集成的 RFID 产品追踪架构示例
构建该解决方案
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。
实时显示您的库存检查
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。
关键要点
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。
使用的技术和产品
MongoDB 开发者数据平台
附加技术
作者
Francesco Baldissera, MongoDB
Pedro Bereilh, MongoDB
Rami Pinto,MongoDB
Sebastian Rojas Arbulu, MongoDB
Mehar Grewal,MongoDB
Prashant Juttukonda, MongoDB