Datamars запустив систему ідентифікації UHF RFID на основі штучного інтелекту для покращення акс.

Метою використання системи RFID є ідентифікація та відстеження всього життєвого циклу текстилю, досягнення точного й автоматизованого управління запасами, зменшення втрат, створення прозорих даних і точних рахунків для підвищення ефективності праці та підвищення прибутковості шляхом оптимізації циклу потоку текстилю, а також зменшення вартості заміни втраченого текстилю. Чим вища точність системи RFID, тим більше ці переваги можна реалізувати в повній мірі.

Але це непросто. Технологія UHF RFID характеризується здатністю зчитувати мітки без зору та на великих відстанях, що дозволяє цій технології зчитувати тисячі партій текстилю за кілька секунд, але її також можна випадково зчитати поблизу. До непотрібних міток, особливо коли предмети розкидані або рухаються. Це знижує точність збору даних RFID.

Поки що ця проблема в основному вирішується шляхом використання механічної екрануючої конструкції або ручного встановлення порогу параметрів зчитувача для контролю та максимального обмеження області зчитування. Але в той же час цей метод обмежує гнучкість системи RFID і знижує швидкість роботи.

Як машинне навчання застосовується до RFID?

Компанія Datamar застосувала технологію машинного навчання RFID технології. Машинне навчання — це галузь штучного інтелекту, яка надає системі здатність навчатися та вдосконалюватись автоматично за допомогою досвіду без необхідності явного програмування. Він активно перевірятиме набори даних, створені на практиці, щоб знаходити спільні шаблони та будувати модель для прийняття рішень.

Система використовує алгоритми машинного навчання та спеціально розроблену нейронну мережу для класифікації кожного тега, використовуючи інформацію, отриману з даних, зчитаних з усіх тегів RFID. Таким чином, система може ідентифікувати та відхиляти теги, які не знаходяться в діапазоні, замість того, щоб уникати помилок, «уникаючи неправильного читання».

Крім того, використовуючи нейронну мережу, навчену великому об’єму даних, системі не потрібно вручну встановлювати порогові значення та інші механізми, а також не потрібна велика кількість складних процесів тонкого налаштування. Чим більший обсяг даних, тим точніша та надійніша нейронна мережа, яка може легко адаптуватися до багатьох середовищ, випадків використання та змін, що також може зменшити інвестиції в апаратне забезпечення. Оскільки всі процеси визначаються алгоритмами програмного забезпечення, з часом точність системи зчитування також покращуватиметься завдяки оновленням програмного забезпечення без необхідності змінювати апаратне забезпечення.

Ріккардо Маццоліні, генеральний менеджер Datamars textile ID, сказав: «Datamars знову порушила межі технології RFID і стала піонером у використанні технології машинного навчання штучного інтелекту в пральній пральні, надаючи ринку більш точну, гнучку та адаптовану систему зчитування UHF RFID, яка забезпечує клієнтам кращий досвід роботи».

Для додаткової інформації зверніться на адресу sales@goldbridgesz.com