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基于语义的RFID数据管理

基于语义的RFID数据管理

发布日期:2020-02-21 11:25:34 作者:Ling 点击:13822

      供应链是由系统性的组织和人们的日常活动构成的一个夏余的系统, 包括从备应商到最终客户的产品或服务的转移。一个成功的供应链依赖于扩展的协作, 意着生产和物流网络中参与者的整合。完善、灵活的物流管理(物品流和信息流)必须能够对工厂内、外的物流进行界定。专业的生产和分配过程会受到刚性网络所允许的制约影响。因此, 当今市场竞争的相关成分开始在物流链中出现。供应链也再是静态的或线性的系统, 而是需要进行动态评估的、由供应链中参与者行为之间的相互作用和相互联系组成的复杂系统。
     诸多实证调查表明, 企业效能与其对更大系统的倾向和态度呈正相关。这就是企业越来越关注由企业内部职能和外部参与者之间的协调和合作带来的机会的原因。因此, 在过去几年里, 信息已成为一种重要的战略资产, 在物流和市场营销中占据决定性地位。对业务分析和评估以及最终制定纠正措施等过程而言, 原材料、产品及其相关信息被认为是评价产品或服务的质量标准的战略性要素。对受供应链制约的零售商而言, 当前消费品市场的发展趋势尤为重要。对消费品市场领域极其感兴趣的零售集团的规模不断扩大, 增强了他们与生产商抗衡的力量, 并使其成为价值累积的特权中坚力量, 在整个供应链中扮演了信息流的过滤器角色。因此, 为促进信息的交流, 大多数的零售商正引进新技术, 并且贸易伙伴采用可互操作的解决方案。

     RFID是一种自动识别技术, 通过无线电实现应答器(俗称标签)和询问机 (也叫做阅读器)之间的互连。应答器和询问机作为RFID的主要组成部分, 其中, 携带数据的应答器被置于待检测的目标上; 询问机则接收传输的数据。与条形码技术相比, RFID技术具有以下优势:

①与光学扫描不同, 阅读器不需要绝对对准标签; 

②识读区域更广(可达数米);

 ③可同时检测多个RFID 标签;

 ④标签存储容
      量更大(高达数KB)。以上特征使得 RFID技术有助于提高供应链应用的自动化水准, 并避免人为错误(例如, 阅读器可以对入库的整批货物进行一次性库存识读登记, 而不需要人工扫描每一个产品)。近几年来, 行业正逐步形成 RFID 技术的全球标准。其中 EPCglobal 发挥了主导作用。然而, 更先进的 RFID功能的开发遇到了两大难题。首先, 原来的识别机制只是解决琐碎的字符串与ID代码的匹配问题, 并给出匹配结果“是/否”。其次, 基于RFID的技术通常依赖于稳定的基础设施和固定的信息服务器, 如果没有优越的数据管理和聚合机制, 很难对这些设施和服务器中的大规模数据进行分析。对基于RFID技术的供应链增值的精确评估依赖于对供应链全球发展趋势的洞察, 供应链本身要求对产生的和中央数据库管理系统(Database Management System, DBMS)中存储的大量 RFID 数据进行多维分析。因此, 严重的数据管理问题依然存在且无法避免。
     供应链管理的创新模式, 旨在克服引进普适计算所带来的缺陷。正 如MarkWeiser 所述, 普适计算要求将信息和计算能力都深度融入到共同的目标对象/行为中, 并且用户可同时与多部计算设备互动, 从他/她日常活动环境中的“智能对象”中提取数据并对数据进行自动开发。

     由于采用了分布式体系结构, 该模型针对供应链中参与者的需要和要求, 为快速运行时的分析(与所有结构的本地片段相关)和大量独立业务逻辑的详述(与集中式数据库管理系统相关)提供了一个框架。于是, 开发了支持基于逻辑的知 识表示体系的 RFID 扩展技术。基于语义的对象或产品的注释被存储在RFID标签中, 开发了机器可理解的本体描述语言, 本体描述语言最初用于语义Web 并以描述逻辑(Description Logic, DL)为基础, 例如资源描述框架(Resource DescriptionFramework, RDF)和网络本体语言(Web Ontology Language, OWL)等描述逻辑。丰富、明确的语义信息是跟踪产品生存周期中每个步骤的关键。该模型可以沿供应链追踪和发现信息流-一与产品特性相关的信息流, 并形成不同供应链分析。也可以从不同的角度(例如, 以产品为中心、以节点为中心、以路径为导向、以时间为导向)进行追踪。利用基于语义的查询, 可在生产、包装和供应链管理的过程中对产品和工艺信息进行识读、更新和整合, 从而均衡产品的全追踪能力与销售能力,同时实现产品数据的智能和本地化查询。

本文网址:http://www.hysrfid.com/article/jiyuyuyideRFIDshujuguanli.html

关键词: RFIDRFID数据基于语义的RFID数据管理

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