自动识别技术于近几年受到越来越多的关注, 主要是因为该技术可被应用于许多行业。自动识别系统实现了处于移动状态的人、动物或货物的实时跟踪信息的交换。现在, RFID是自动识别业务中发展最快的一种技术。自动识别技术于近几年受到越来越多的关注, 主要是因为该技术可被应用于许多行业。自动识别系统实现了处于移动状态的人、动物或货物的实时跟踪信息的交换。现在, RFID是自动识别业务中发展最快的一种技术。

    RFID技术在供应链中的配送中心和仓库这两个部门中所表现出的优势得到了社会的广泛认可。最近几年里, RFID技术在零售和售后行业中也发挥了明显的优势作用。RFID技术的优势包括及时性、准确性和完整性。世界零售巨头-一沃尔玛, 一直处于RFID试验的最前沿, 利用其雄厚的实力强行要求选定的供应商采用 RFID技术, 大大节约了保质期较短产品的RFID监控成本, RFID技术的引进将提高零售商供应链的效率、准确性和安全性。De等人提出了一个普遍语境下实时跟踪项目的参考系统。这项研究成果成为当前供应链管理技术架构的研究原型, 该原型得到全球专业组织(如EPCgloba组织)的支持。另一个实例是将RFID技术用于相关的实例零售购物情景, 使顾客经历一次体贴周到的购物体验。
   RFID技术的优势在于其强大的、动态的数据自动采集能力。然而, 从信息化的角度来看, 当前对 RFID技术的研究工作相对较少。实际上, RFID技术应该被视为信息的促进者, 可以直接提高组织内人员的决策能力并实现跨界合作组织的信息共享。目前, 研究人员似乎忽视了使用RFID采集的信息这个重要进程, 该进程是获取 RFID益处的重要因素, 如供应链的可见度、产品的可追溯性和零售商的库存监控。换言之, 供应链不仅应该被视为产品流网络, 同时也是信息流网络。供应链信息基础设施的有效利用有助于提高业务流程的认知, 从而改善性能分析和决策过程。
   为启动这种新型的智能供应链, 需要为基于RFID的数据存储和分析提出一种刨新信息技术解决方案。对巨大的失效和大量的数据进行深入分析的业务流程而言, 为更富表达力和复杂的RFID数据描述定义一种新的存储模式是最具研究价值的。这里主要有两个研究方向。
    第一个研究方向是数据流的运行时处理。然而, 最新的方法只能跟踪基本的信息即RFID读写器产生的原始数据。原始数据包含在三元组(EPC, 地点, 时间)中, 其中EPC是特定的产品标识, 而地点和时间代表了每个RFID读写事件发生的地点和时间。更高级的信息和知识表示技术尚未广泛集成到智能供应链管理方案的RFID技术中, 智能供应链管理方案支持更高级语义的分析。

   第二个研究方向侧重于离线计算和高效的数据存储技术研究。Wang等人确定了RFID事件的一些特征和语义, 提出了一种扩展的实体关系模型。基于这个扩属的概念模型, 对时间层面的数据流进行了分析。Bai 等人对在数据库中使用SOL语言检测时间事件的约束条件进行了研究, 并提出了一种类似SQL的语言, 利用该语言通过有效的方式查询此类事件。Ban 等人提出了面向位置区域的索引, 该索引通过一种新的表示模型实现了对 RFID读写器注册路径的跟踪。开发的索引架构薇命名为时间参数化的区间R树, 它是一般R树的变体。Gonzalez等人借鉴数据库相关的研究文献, 提出了一种新的存储模型。其核心思想是将一起移动的目标聚集在一起, 这样便可基于通用数据库中的尺寸和测量值进行多维分析。
    对于针对对象/群组发现的快速链交互, 关于给定语义注释的请求, 我们称之为语义网(语义Web)的主动性, 我们可以把语义 Web 技术运用到基于RFID技术的供应链中。其基本目标是利用语义语言(如RDF、OWL或DIG)充分描述附着RFID标签的产品。语义 Web技术采用一种机器可以理解的方式形式化注释, 因此增强了互操作性。一系列工具可用于信息处理与分析, 包括基于规则的系统、基于逻辑的推理机和以陈述性语言(如 SPARQLe语言)为基础的查询机。开放世界假设(Open World Assumption, OWA)的有效性使得分析变得有意义, 即使存在不完全的信息。这个特征可以克服广泛采用的“封闭世界”模式(例如, 关系模式)的缺陷, 当连接独立的合作组织的异构信息系统时, 会出现“封闭世界”模式。这确实是供应链管理架构出现的情况。通过正规的本体语言, 可对有关特定领域的知识进行建模和利用, 从而从与每个资源相关的元数据定义的信息中获得新的隐含信息。
    关于物理产品的基于语义注释的解决方案可通过研究相关的文献发现。Maas5和Filter介绍了一种适用于普通贸易环境的解决方案。然而, RFID标签只存储一个产品代码, 该代码是从中央后端信息系统中检索对应的rfid注释的关键。Pomel等人提出的“虚拟对手”方法, 继承了供应链管理中传统的 RFID应用, 构成了复杂多厂商供应链信息分享的重大架构和组织性挑战。相反, 我们的核心理念是, 作为供应链上流通的物理产品, 关于事实本身相关的高级别信息被传送, 并且可以在不同的层次开发有价值的业务分析。
   最后, 语义模型基于图表的性质, 也带来了一些挑战。这些模型虽然简单, 但不能被用作基本架构中的存储模型。当前已有关于替代逻辑组织以有效分析语义效数据的研究。但是，这些研究主要围绕模型物理结构的优化开展（(即依赖于支持这此结构的工具)。我们建议在不同的抽象层(不仅是在物理层)建立描述语义信息的数据模型。因此, 语义模型物理结构的优化与任何物理环境无关。