華為RFID收發(fā)分離技術(shù)在智慧倉儲(chǔ)管理中的應(yīng)用

出入庫場景說明

1.1 場景描述及對(duì)比

出入庫管理，即通過現(xiàn)代數(shù)字化技術(shù)完成對(duì)倉庫貨物出庫、入庫的有效識(shí)別、監(jiān)控以及貨單貨物核對(duì)等。

一般場景下，貨車裝載需要管理的貨物到達(dá)倉庫門口，傳統(tǒng)入庫方案和RFID方案流程對(duì)比如下圖：

傳統(tǒng)方案，貨車到達(dá)庫門后，需要原地卸貨，管理員手持掃描槍進(jìn)行貨物的面單識(shí)別，將貨物進(jìn)行對(duì)比核對(duì)后，才開始進(jìn)行入庫操作，大約持續(xù)x小時(shí)級(jí)別的時(shí)間。

而RFID方案下，部署完成后，直接進(jìn)行卸貨，入庫。入庫完成即可自動(dòng)核對(duì)，省去了卸貨盤點(diǎn)及人工掃描的步驟。

1.2 RFID方案端側(cè)部署設(shè)計(jì)

在RFID端側(cè)技術(shù)下，無線射頻能解決RFID標(biāo)簽的激勵(lì)和信號(hào)識(shí)別，但核心的問題在于如何完成完成的貨物的進(jìn)出方向判斷。

無線射頻是發(fā)散性的，其天線激發(fā)信號(hào)可以抽象為扇形，在天線覆蓋的扇形范圍內(nèi)，RFID標(biāo)簽都可能會(huì)被激發(fā)識(shí)別。但是僅靠一個(gè)扇形，是無法產(chǎn)生“方向”感，從任何一個(gè)方向進(jìn)入扇形覆蓋范圍內(nèi)都會(huì)被識(shí)別，也就無法完成貨物從庫門進(jìn)入還是離開的識(shí)別，只能知道貨物在庫門周圍被識(shí)別過。

根據(jù)兩點(diǎn)確定一條直線的理論，我們通過在庫門里外分別部署一個(gè)無線射頻識(shí)別器(helper)來解決貨物識(shí)別方向判斷問題。

可以理解地，若一個(gè)貼有RFID標(biāo)簽的貨物先被庫門外側(cè)helper激勵(lì)，再被內(nèi)側(cè)helper激勵(lì)，我們認(rèn)為該貨物在這一短時(shí)間內(nèi)是進(jìn)行了入庫操作;若貨物先被庫門內(nèi)側(cè)helper激勵(lì)，再被外側(cè)helper激勵(lì)，認(rèn)為是進(jìn)行出庫操作。

如下端側(cè)部署架構(gòu)示意圖所示：

在華為RFID收發(fā)分離技術(shù)下，需要在庫門或者通道內(nèi)側(cè)和外側(cè)分別部署helper設(shè)備，用于激勵(lì)RFID標(biāo)簽。

在更大范圍外部署receiver設(shè)備，負(fù)責(zé)接收RFID標(biāo)簽激勵(lì)后的信號(hào)，從而識(shí)別和獲取有用信息。

出入庫場景難點(diǎn)

2.1 數(shù)據(jù)量大

RFID設(shè)備發(fā)射無線電波激勵(lì)標(biāo)簽，在指定頻段下有強(qiáng)度的區(qū)別。為了覆蓋更大的識(shí)別范圍，一般射頻的強(qiáng)度都會(huì)適當(dāng)提高，保證激發(fā)足夠次數(shù)RFID標(biāo)簽，冗余標(biāo)簽的掃描，提高準(zhǔn)確率。因此在貨物通過的過程中，標(biāo)簽感應(yīng)的信號(hào)次數(shù)是很大的。

一般倉儲(chǔ)場景是解決人工效率的問題，同時(shí)識(shí)別的貨物會(huì)很多，標(biāo)簽會(huì)很多，因此數(shù)據(jù)量會(huì)成倍增加。

2.2 數(shù)據(jù)清洗與分析

出入庫管理在設(shè)備側(cè)的真實(shí)模型是，RFID標(biāo)簽在某時(shí)刻被helper掃描，而我們業(yè)務(wù)關(guān)注的其實(shí)是貨物在某時(shí)刻被庫門識(shí)別。RFID標(biāo)簽數(shù)據(jù)需要被轉(zhuǎn)換為貨物數(shù)據(jù)，helper標(biāo)識(shí)需要被轉(zhuǎn)換為關(guān)聯(lián)helper的設(shè)施，如出入庫空門。

另一方面，如上圖所示，貨物完整的出庫/入庫，是由多條RFID掃描事件分析出來的，需要由InHelper掃到，最終被OutHelper掃到，產(chǎn)生穩(wěn)定的狀態(tài)變換才能分析出。并且實(shí)際情況下，Inhelper和OutHelper會(huì)有交叉覆蓋范圍，其狀態(tài)變換并不是線性的，需要較復(fù)雜的分析算法實(shí)現(xiàn)出入狀態(tài)變換。

最后，當(dāng)并行有多個(gè)庫門時(shí)，門與門之間甚至?xí)霈F(xiàn)相互干擾掃描的情況，同一個(gè)貨物標(biāo)簽會(huì)被1號(hào)門和2號(hào)門掃到，容易判斷出多門進(jìn)出的異常事件數(shù)據(jù)。

如何使用IOT平臺(tái)解決

3.1設(shè)備接入服務(wù)

解決RECEIVER接入平臺(tái)，利用海量數(shù)據(jù)上行，高并發(fā)的能力，解決大量數(shù)據(jù)上傳的問題，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳，以便后續(xù)分析模塊使用。

3.2數(shù)據(jù)分析服務(wù)

快速對(duì)接設(shè)備接入服務(wù)，能天然獲取設(shè)備的數(shù)據(jù)并進(jìn)行有效分析。

可利用資產(chǎn)建模模塊，完成設(shè)備數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換;利用實(shí)時(shí)流分析作業(yè)完成RFID數(shù)據(jù)的過濾、去噪、狀態(tài)推理，實(shí)現(xiàn)出入分析，產(chǎn)生事件數(shù)據(jù)。且實(shí)時(shí)流分析作業(yè)能支持各種輸出組件的對(duì)接，如DIS數(shù)據(jù)接入服務(wù)(kafka)、如SMN消息推送服務(wù)(可推送短信、郵件)等。

除此之外，數(shù)據(jù)分析服務(wù)能提供諸如實(shí)時(shí)分析、離線分析的能力，幫助用戶完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)和大數(shù)據(jù)分析能力，如倉庫庫門每日出入貨物總數(shù)等報(bào)表等。

方案構(gòu)架設(shè)計(jì)

總體端側(cè)架構(gòu)應(yīng)該如下圖：

整體架構(gòu)如下圖所示：

設(shè)備側(cè)組網(wǎng)完成后，helper激勵(lì)覆蓋范圍內(nèi)的貨物標(biāo)簽，receiver設(shè)備負(fù)責(zé)采集場內(nèi)RFID標(biāo)簽激勵(lì)后產(chǎn)生的信號(hào)，并通過串口連接工控機(jī)。工控機(jī)上使用配套程序并集成IOT Device SDK，將RFID信號(hào)由16進(jìn)制報(bào)文轉(zhuǎn)換為json后連接IOT平臺(tái)設(shè)備接入服務(wù)，并上報(bào)數(shù)據(jù)。

IOT平臺(tái)層，設(shè)備接入服務(wù)負(fù)責(zé)設(shè)備的計(jì)入和管理，接收設(shè)備數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)分析服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和分析。

數(shù)據(jù)分析服務(wù)可以將原始數(shù)據(jù)分析為事件數(shù)據(jù)傳入DIS服務(wù)等消息中間件，上層應(yīng)用消費(fèi)事件數(shù)據(jù)完成對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)。

結(jié)語

以上便是基于RFID+IOT技術(shù)下，對(duì)倉儲(chǔ)管理中出入庫場景進(jìn)行的分析和設(shè)計(jì)，接下來會(huì)詳細(xì)介紹如何使用IOT技術(shù)進(jìn)行接入、建模、算法分析以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和事件分析。