零售商最终将更换条码的 4 个原因

尽管条码系统的想法起源于 1932 年，但第一个条码于 1974 年在俄亥俄州的一家超市扫描了一包箭牌口香糖。从那时起，光学标记已成为资产识别最常用的方法。每个标记都以特定模式嵌入信息，机器和相机经过编程以识别该模式。因为条码非常便宜，所以它们被用来识别商品。

在一定程度上，条码技术甚至可以用于资产追踪。例如，收银机有一个物理地址。任何时候扫描一个项目，用户都可以准确地看到该产品在某个时间点的位置。但是，这是条码资产跟踪功能的限制。以下是零售商最终将停止使用条形码的四个原因。

人为错误

假设一家杂货店的顾客正在购买产品，但条码已损坏。店员可能必须输入 PLU 编号，从而导致输入错误代码、错误地轻敲或称重某物或添加错误数量的机会。更糟糕的是，如果店员记住了错误的代码怎么办？如果店员在客户实际购买便宜的香蕉时不小心打电话给他们购买昂贵的樱桃怎么办？如果客户决定不购买商品并将其留在收银台怎么办？如果一件物品从仓库的托盘上掉下来，没人注意到怎么办？可见条码是多么容易变得不够用。

图像识别技术

传统条码有两个基本层次。第一种是一维条码，最多只能容纳 84 个字符。相比之下，二维条码最多可容纳 7,000 个字符。 （即大约不到一平方英寸的两段信息。）二维技术的一个例子是二维码。但即使是二维码也有其局限性。

想象一下，试图购买一包奥利奥，但是当店员试图扫描包裹时，它没有条形码，或者条形码损坏了。取而代之的是，店员将奥利奥饼干移到具有图像识别技术的扫描仪前。系统识别传统的蓝色和白色奥利奥字母，并在扫描仪使用商店中奥利奥包裹数量更新系统时响起。虽然这听起来有点未来主义，但图像识别已经成为现实，并且具有取代传统条码的强大潜力。

图像识别技术的另一个步骤是图像条形码。借助这项技术，整个包裹的表面都嵌入了不易察觉的条形码。尽管商品看起来不再有条形码，但店员会更快地扫描商品，而无需寻找传统的条形码。

走出去技术

如果您认为图像识别技术很酷，AmazonGo 会将其提升到一个新的水平。除了客户用来进入商店的手机应用程序上的二维码（现在亚马逊可以跟踪客户），任何产品上都没有条形码。这种免费结账体验使用了与自动驾驶汽车相同类型的技术。计算机视觉、传感器融合和深度学习可帮助 AmazonGo 了解特定商品何时被取走或返回货架。问题是，AmazonGo 如何决定哪个客户拿起了特定物品？答案是面部识别和射频识别 (RFID) 阅读器。一旦系统识别出哪个客户拿起了该物品，它就可以将该产品放入虚拟购物车中。顾客可以拿着物品在商店里自由走动。然而，一旦他们离开商店，他们的虚拟购物车就会被收取费用。

RFID 技术

对于廉价零售商品，图像识别和直接离开技术可以减少人为错误。但是，随着产品价值的增加，识别资产变得不够，定位资产的需求变得有价值。这就是 RFID 技术可以介入以创造附加值的地方。第一种RFID技术是无源RFID。尽管无源 RFID 标签没有内部电池，但当它们从通电的阅读器接收到电磁信号时，它们可以将数据传输到 30 英尺远的地方。其他时候他们沉默，地点不明。第二种RFID标签是有源RFID。有源 RFID 标签的电池可以将数据传输到 1,500 英尺。有源 RFID 标签有两种基本类型。

• 信标 – 定期传输数据。它们甚至可用于持续可见性。传输数据所需的距离越远，电池电量就越大。
• 转发器 – 类似于无源 RFID，因为它们仅在接收到信号后才传输数据。由于转发器根据需要传递信息，因此其电池的使用寿命比信标要长得多。

尽管可以使用 RFID 标签跟踪资产，但它们主要适用于远距离识别资产。当用于资产跟踪时，需要有大量的读者。即使具有持续可见性，RFID 标签也无法实时跟踪。

总结

传统上，零售商必须在商店或仓库中走动，扫描物品或设备，然后将其记录到电子表格中。今天，大多数组织都受益于使用资产管理软件来识别资产甚至跟踪资产。这些集中式系统可以从 RFID 标签中获取信息并限制人为错误，同时提高数据质量。使用 RTLS 解决方案的资产跟踪系统可以增加对采购趋势的了解，并有助于设备的搬迁。在 Link-Labs，我们专注于经济高效的资产跟踪和识别。如果您需要帮助迈向零售业的未来，请随时与我们联系……

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