作為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集的神經(jīng)末梢，RFID技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，包括倉儲物流、零售、鞋服、航空、醫(yī)療、圖書等行業(yè)中都很容易看到它們的身影。
在商業(yè)市場中，最容易聽到別人談?wù)摰脑掝}之一便是“商業(yè)模式”。在競爭激烈的零售領(lǐng)域，這樣的模式之爭則更為激烈。由于海外市場在文化背景、產(chǎn)業(yè)環(huán)境、配套設(shè)施、政策、消費習(xí)慣等方面與國內(nèi)有所差異，它們的市場往往催生出不一樣的形態(tài)，可以帶給我們不少啟發(fā)。由于歐洲人力成本高昂，運費高、配送時間久一直是影響歐洲電商買家的一大軟肋，也是各大電商絞盡腦汁希望突破的方向。正是在這樣的情形下，歐洲零售市場出現(xiàn)了Click-and-Collect的配送方式。
2021年6月11日，思科在其公司總部的思科商店以及世界其他地方的旅行商店部署了RFID解決方案。該系統(tǒng)由一個支持RFID識別的機器人和不同種類的RFID閱讀器組成，旨在收集準確的庫存數(shù)據(jù)，檢測商品何時離開商店，并為顧客提供智能試衣間，以幫助他們訪問正在試穿的產(chǎn)品的詳細信息。
該解決方案由RFID公司Keonn提供，目前已經(jīng)在思科公司位于加利福尼亞州圣何塞的思科商店以及旅行商店中投入使用。它能夠?qū)崟r自動捕獲庫存數(shù)據(jù)，通過這些信息，零售商可以確保無論顧客是進入實體店還是在線購物，都能提供產(chǎn)品的準確信息給顧客。該系統(tǒng)旨在通過訪問服裝和相關(guān)產(chǎn)品的內(nèi)容，以及通過分析試衣或購買的商品來增強試衣間的客戶體驗。因此，公司可以確定并保證受歡迎的產(chǎn)品貨源充足。
與Click-and-Collect方式對應(yīng)是被稱為BOPIS 2.0的零售戰(zhàn)略。通過利用單品級RFID技術(shù)及其對BOPIS 2.0的庫存準確性的大幅提高，特別適合用在鞋服產(chǎn)品、家居用品、化妝品、體育用品和電子行業(yè)這些領(lǐng)域。其中的一個關(guān)鍵在于對RFID技術(shù)的使用，它能提高整個產(chǎn)業(yè)內(nèi)所有庫存的全面可見性。有了RFID之后，BOPIS 2.0可以有效地確定所剩庫存的確切數(shù)量、哪些區(qū)域需要重新進貨，剩余的庫存供應(yīng)在哪兒。
在旅游商店，標簽是在貨物到達商店之前貼上的。據(jù)思科商店的技術(shù)專家Brian Domine說說，每個商店門口都會部署RFID reading AdvanMat電子物品監(jiān)控系統(tǒng)，可以根據(jù)每個旅游地點的現(xiàn)場規(guī)格進行調(diào)整。當個人攜帶帶RFID標簽的商品出門時，他們會經(jīng)過閱讀器，閱讀器會讀取標簽ID號并發(fā)出聲音警報，同時根據(jù)標簽ID向庫存管理軟件傳輸商品的詳細信息。這樣，公司就可以按照庫存所需，重新進貨。
Brian Domine解釋說，公司在圣何塞商店倉庫安裝了AdvanShelf RFID閱讀器來監(jiān)控其倉庫的庫存，這樣就知道哪些貨品庫存充足，。在商店前端，公司安裝了AdvanSafe頂置式RFID閱讀器，它在商店入口附近實時捕獲標簽ID，以防止被盜，并在商品被盜時更新庫存。該公司還雇傭了Keonn的RFID閱讀機器人Robin。這種機器人可以在倉庫里移動，讀取所有商品上的標簽，從而無需工作人員攜帶手持式讀卡器在整個空間內(nèi)走動，就能完成完整的庫存盤點。
不過，在RFID的實際應(yīng)用和發(fā)展中，還有許多難題是需要克服的，這些問題既對項目的運作有著直接影響，也與RFID技術(shù)的長遠發(fā)展密切相關(guān)。
01、標簽的成本問題
人們通常希望RFID標簽具備存儲量大、低功耗的特點，這樣就能將標簽的尺寸做得盡量小，不過這也在很大程度上制約了RFID標簽的生產(chǎn)成本。因為就目前來看，RFID標簽的成本還是限制其規(guī)?；瘧?yīng)用的核心要素之一。
02、傳輸信號干擾問題
由于RFID有著無線傳輸?shù)墓ぷ魈匦?，這就導(dǎo)致其無法避免空間中的信號干擾問題。雖然可以通過技術(shù)手段來克服，但往往會導(dǎo)致性能下降。目前，就實際應(yīng)用而言，在高速狹小的空間內(nèi)實現(xiàn)大量的數(shù)字化識別還無法做到很完美的實現(xiàn)。
03、數(shù)據(jù)碰撞問題
當許多標簽在一個系統(tǒng)中工作時，很容易產(chǎn)生標簽之間的數(shù)據(jù)碰撞問題，這通常是通過算法優(yōu)化來解決。
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