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可靠性统计交通和通讯，RelStat#39;2016，10月19-22日，2016年，拉脱维亚里加16 ^届会议

RFID在物流与生产中的应用，研究与应用以及

智能物流区的展望

Martin Kirch，Olaf Poenicke *，Klaus Richter

弗劳恩霍夫工厂操作和自动化研究所IFF，Sandtorstr。 22，39106马格德堡，德国

摘要

作为安全供应链的管理和控制的数据来源，对自动识别和定位以及物流对象的状况监测的需求正在增加。 通过使用这些技术而产生的智能物流区是为后勤和生产流程创建的。 本文介绍了一种定义这种智能物流区域的方法。 作为智能物流区应用的例子，描述了两个基于RFID的用例。 通过这两个用例，智能物流技术的潜力得以显现。 其中一个例子是关于汽车行业原型零件的RFID标签应用，另一个例子描述了用于托盘管理应用的RFID集成的用例和方法。

第十六届国际可靠性和统计学会科学委员会负责同侪审查。

关键词： 自动识别，RFID，智能物流区，汽车，零售

1. 介绍

智能物流是跨公司和跨国际运输链和网络更有效地组织物理和信息物流的关键方法，这样的网络通常处于很大的波动性，不确定性和不可预测性的环境中。因此，对于未来的物流系统设计，必须将鲁棒性，灵活性，敏捷性和弹性的需求作为关注的焦点。

在物流和生产过程中对物体和资源的识别，定位和状态监测，除了是对收集到的数据的汇总和处理外，还是智能物流的一个重要方面。 根据智能服务和智能产品的定义，Uckelmann将智能物流描述为通过采用技术组件获取物料流量数据并处理这些数据进行监控和进一步的目的。 作为关键技术，他提到了以下技术组件（Uckelmann，2008）：

• 识别 - 基于 RFID的自动识别，
• 定位 - GPS等RTLS，
• 传感器 - 温度和湿度传感器等。

基于智能物流的描述，智能物流应用的物理区域可以定义为智能区域。 这一概念将在第二节进一步描述。在第三和四节中，本文介绍了使用无源UHF-RFID作为智能物流区应用的核心要素。 它还展露了一些深入的挑战，必须成功满足这些解决方案的技术整合。 第五节简要介绍了智能物流区进一步的方面。

1. 智能物流区

智能物流区域定义了技术系统的多用途概念，用于物流和生产过程中不同物体水平的识别，定位和状态监测。 此外，空间参考需要整合到定义中，因为需要通过沿着空间和时间的移动和处理对象来定义运输和生产相关的物流过程。 因此，典型供应链必须考虑到几个空间和客体层面：

• 个人（员工），
• 单个对象（货物/货运），
• 移动资源，
• 基础设施

技术系统中供应链空间和客体层面的整合就是建立智能物流区的核心挑战。

物流区被理解为物流和生产基础设施中的移动物体（车辆，搬运设备，货物，人员等）的行动领域。 物流区域由物流过程在其地形技术和时间框架中定义。 这个定义使物流区域可扩展 - 从地理区域和交通路线到达定义的物流节点和单个感兴趣的区域，如接收区域，单个集装箱或单个生产工作场所，其物料供应和出口产品。

智能物流区配备了形成环境智能的ICT。 环境智能描述了通过连接多个支持传感器，通信和处理模块以及根据IT-Tools提供分析，监控和性能测量功能来支持人类在其行动（例如物流过程和环境中）的技术范例。 根据这些要求，在多传感器系统中连接识别，定位和状态监测系统，以无缝监控智能物流区的货物，资源和员工的物流流程。

• 1. 智能物流区的要素和技术要求

由于信息通信技术（ICT）在物流和生产过程中的使用提供了处理对象和资源的实时信息，因此将这些传感器信息用于安全和安全性越来越重要。 将传感器技术整合到物流和生产过程中的基本思想是监控过程的可靠性。 由于法规（例如食品物流，危险品），传感器技术的使用在安全性方面进一步相关。 另一方面，尤其是 用于实时对象跟踪和跟踪的解决方案可用于工作场所安全和过程可靠性方面（参见图1和图2）。

图1.元素智能物流区域（Schenk 等人 ，2012）。

如图1所示，智能物流区的定义方面可以分为安全/安全，空间/对象参考和信息流等级。

图2.形态学的智能物流区的特性（Schenk 等人 ，2012）。

在供应链的所有阶段必须满足识别，本地化和状况监测系统的技术要求，因为它们的弱点不可避免地位于绝对肯定地获取信息的地方。 无缝智能物流的一个关键挑战是在供应链的各个方面创造了可比较的技术水平。 这定义了对标准化物流区域的要求，包括不同的要求。 智能标准化物流区的建立有利于整个运输链相关的所有物流信息的集成，从而追求一个安全的供应链的愿景（Schenk 等，2007）。

• 1. 智能物流区技术

自动识别和定位的需求以及对物流和生产中物品的状态监测也正在增加 - 这两者都是安全供应链文档和控制的数据源。 通过结合使用无线电和图像识别和定位技术，通过运动和状态分析自动确定物流过程的状态，可以获得安全和安全任务的重大协同效应。 信息通信技术正在进入基础设施（例如物流节点），并且对设备，运输和运行人员至关重要，以确保即使在物流边界也可以获得所需的信息，如出货地点和状态。

智能物流区是在任何供应链中单独建立的，构成必须在特定物流系统中获取信息并处理的目标区域。 信息物流的一个关键挑战是从传感器源到性能测量功能的并行和部分竞争中存在于各个物流区的各个级别的许多子系统的兼容和接口执行的必要性。 出于这个原因研发在协同操作和ICT系统的互操作性是物流应用的关键显影区域（Schenk 等人 ，2010）。

为了建立智能物流区，可以提供越来越多的技术 - 说识别和本地化技术以及不同的传感器技术进行状态监测。 为了概述智能物流区的一些基本应用，将在接下来的两节中描述在物流和生产中使用无源UHF-RFID的两种不同应用。 对于这些应用，RFID已被确定为沿着参考供应链进行物体识别的最佳拟合技术 - 然而智能物流区也可以基于其他技术。 要实施智能物流和生产流程，必须分析目标识别，定位和状态监测技术的技术和经济可行性。

1. 汽车行业的安全物体识别

由于使用像RFID这样的AutoID技术在各种各样的领域都在增加，因此要被扫描的对象的数量同样上升。 因此，需要新颖的扫描技术来确保在供应链的所有阶段对物体的安全识别。 随着不同业务情况下企业物流和生产区不同RFID门锁的实施，RFID应用程序共存的问题日益严重。 无源RFID标签的单次读取，批量读取和定位的应用中，基本RFID应用的灵敏度和射频信号范围的相关性不同。

在供应链上要求新的标准化技术解决方案的一个很好的例子是RFID在汽车行业的引入。 通过引入RFID，OEM公司及其供应商能够在物品层面跟踪他们的产品。 在车辆装配部件上广泛使用RFID应答器，可以实现物品跟踪的新可能性 - 物流过程（如进货控制）以及生产过程（例如组装的正确零件的控制）。 除了诸如在生产中的单车或车体的RFID基础识别之外的已建立的应用近来已经开发了用于RFID应用的进一步的领域。 特别是使用RFID标记和识别原型零件 - 单读应用程序以及组装零件的批量读取应用程序 - 为汽车工艺中的RFID集成提供了良好的开发和测试案例。 随着技术发展，汽车RFID标准（编号系统的结构）的定义是一个重要方面。

在车辆开发过程中，原型车辆和部件正在不断发展。 因此，独特地识别车辆和部件是特别重要的。 要处理的车辆数量要比串联生产量要小得多。 这减少了RFID实施的范围和成本，并学习RFID技术，而不是直接将RFID技术引入大规模的系列生产。 车辆开发过程涉及仅用于内部用途的车辆和部件，即不交付给最终客户。 这有助于减少潜在隐私问题等不可预见的风险。 （Peppel 等人 ，2014）。

系统的原理被称为大容量检测，这种系统在诸如车辆的发动机或乘客舱之间快速连续地自动识别公共读取范围内的多个RFID应答器的原理。 除了适用于读取应答器的RFID系统之外，读取空间还必须具有足够的能量密度，并且在任何极化中具有均匀的场强分布，即使当其取向未知时也可以高度可靠地读取RFID应答器。 在车辆开发过程的特定用例中，多达100个单个物品位于一个车辆中，这需要被安全地识别。

由于在批量阅读过程（例如，原型机中的原始零件/组装零件的批量）中可靠识别RFID应答器是技术难题，因此已经分析了不同的技术方法。 对于这种高性能批量读取（大量的RFID应答器，读取时间短）的一个可能的技术解决方案是由FraunhoferIFF开发的RFID隧道门。 该解决方案采用混响室的原理。 读取区域由导电介质限定，并且在UHF频带中组合RFID系统的一个或多个天线时采用电磁混响。 混响室提供周期性的电磁环境，这意味着：

• 所有波之间的相位是随机的，
• 室内能量密度均匀，
• 所有方向的能量流都是一样的。

隧道门的技术优点是使用常规门上的混响室的原理是：

• RFID读取器可靠地读取RFID读取器输出功率，
• 屏蔽读取区可防止假阳性读数，
• 完全独立于极化确保了RFID应答器的读数准确无论应答器的方向如何。

混响室有助于在已建立的物料流中批量放置标有RFID的物品的可靠自动扫描。 电磁回波的灵活性和可扩展性的原理使其成为需要高性能批量读取的智能物流区域的理想参考技术。 Tunnelgate的解决方案可应用于各种供应链。

1. 基于RFID的托盘管理

无源UHF-RFID的典型应用领域是识别可运输的运输设备，如托盘或集装箱。 由于目前正在开发建立具有集成RFID功能的标准集装箱（例如在汽车行业内），仍然只有很少的大规模应用，RFID标签的运输设备可以长期使用。 下面描述的用例提供了开发和建立RFID标签运输设备的方法。 这种方法已经成功地用于德国零售公司的RFID标签塑料的开发和推广，并被进一步描述（Poenicke和Kirch，2016）。

通过该应用，给出了智能物流

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