基于華為云IOT及無線RFID技術的智慧倉儲解決方案最佳實踐系列一----簡介

      網友投稿 1149 2025-03-31

      倉儲是什么?

      倉儲,是物流生命周期很重要的一部分,首先了解什么物流。

      物流,顧名思義“物的流通”,指從物品的供應地向接收地流通,是一個根據實際需要,將運輸、核算、儲存、裝卸搬運、包裝、流通加工、配送、信息處理等功能有機結合起來實現用戶要求的復雜過程。

      在現代物流流程中,一般會經歷如下幾個環節:

      工廠根據訂單生產貨物供貨

      調度車輛運輸貨物

      貨物流入近終端倉庫中轉

      派件機構攬送配送

      交付最終用戶

      在上圖所示的物流環節中,倉儲定位于“訂單&生產”和“園區倉儲”環節

      智慧是什么?

      基于華為云IOT及無線RFID技術的智慧倉儲解決方案最佳實踐系列一----簡介

      “智慧”體現在通過一系列IOT+5G+AI技術,在物流生命周期的各個環節和場景中,實現低成本、高效率、高準確率、高業務量的需求,提供更可靠可用的服務。比如整個物流生命周期,有如下可以自動化、信息化的細分場景:

      智慧倉儲主要聚焦于解決貨物出入庫、資產盤點、智能分揀、貨物跟蹤定位等場景中的關鍵問題。

      倉儲管理的痛點

      在智慧倉儲覆蓋的四大場景業務中,當前傳統WMS系統或解決方案有如下幾個問題。

      出入庫場景

      一般使用基于面單掃描的掃描槍進行人工掃描,在貨車到達倉庫門的時候,先人工掃描,核對完成后,再使用叉車分批拉入倉庫。存在人力投入大,效率低,容易遺漏等問題。

      分揀場景

      基于面單掃描,需要人工將貨物或者包裹擺正,將面單正面對準掃描機器。而當面單污濁或者破損的情況下,需要人工單獨拆件核對分揀,人力投入大,效率低。

      資產盤點場景

      傳統面單掃描或者rfid掃描槍盤點方式,需要人工手持rfid掃描槍,近距離對準貨物進行盤點清算,在大型倉庫會耗時數天,成本很高。且在倉庫貨架很高或分布排列偏僻的情況下,管理員進行盤點操作會很困難。

      資產定位跟蹤

      傳統的WMS系統缺少實時的定位方案,通常是進庫時分配好庫位,錄入系統管理,后續想要跟蹤該貨物所屬庫位需要人工確認,若有異常很難追蹤,需要依賴盤點排查,仍然很低效。

      云端和本地

      傳統倉庫的數據和處理中心在本地部署,設備運維困難,存儲、聯接、分析能力、運維能力很弱,設備數據的延伸價值很難集中挖掘,存在本地劣勢。

      因此,為解決以上問題,我們可用采用華為無線RFID+IOT的智慧倉儲方案解決。

      技術選型

      端側

      如前文介紹,傳統工廠一般采用紙質面單識別或二維碼識別技術管理倉儲,解決細分場景的問題。但明顯地,面單識別存在人力投入大,效率低,易破損不可靠等問題。相比之前RFID技術則更為先進和自動化。

      RIFD即無線射頻識別技術(Radio Frequency Identification,RFID),是自動識別技術的一種,通過無線射頻方式進行非接觸雙向數據通信,利用無線射頻方式對記錄媒體(電子標簽或射頻卡)進行讀寫,從而達到識別目標和數據交換的目的。相比傳統面單掃描的基本優勢是零人力、廣覆蓋、穿透力強。

      市面上多數RFID設備是收發一體式的手持式RFID讀寫器,相比之下,華為提供的收發分離式無線rfid技術則更具優勢。

      在部署上,Helper設備負責激勵標簽,Receiver設備負責統一采集數據,實現收發分離。此方案能有效避免空間干擾,收發解耦,真正實現rfid組網,部署簡單。Receiver設備容量大,抗干擾強,連續覆蓋范圍更廣。當然,還有Helper、Receiver設備還有無線方面獨有的黑科技。

      云側

      在理解華為云IOT的基礎上,云端使用IOT全棧云服務,從設備接入、設備管理、數據分析到應用構建,端到端高效便利的接入rfid設備,并實現基于rfid數據的場景算法,以及遠程控制,遠程運維。

      應用側

      在應用體驗上的選擇很多,如倉庫管理系統WMS等,本實踐我們主要關注的是智慧倉儲IOT解決方案,應用的開發最好足夠簡單明了。因此,可使用華為云數據可視化服務(Data Lake Visualization),構建一個數據呈現大屏進行用戶體驗。

      接下來我們針對倉儲管理中的出入庫場景,端到端的體驗基于華為云IOT及華為無線RFID設備的智慧倉儲解決方案,實現料箱進出庫監控的最佳實踐。

      IoT 物聯網 IoT

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