Войти
Автоматическая идентификация и сбор данных (AIDC) относится к методам автоматической идентификации объектов, сбора данные о них и вводить их непосредственно в компьютерные системы без участия человека. Технологии, обычно рассматриваемые как часть AIDC, включают QR-коды, штрих-коды, радиочастотную идентификацию (RFID), биометрию (например, радужная оболочка и система распознавания лиц ), магнитные полосы, оптическое распознавание символов (OCR), смарт-карты и распознавание голоса. AIDC также обычно называют «автоматическая идентификация», «автоматическая идентификация» и «автоматический сбор данных».
AIDC - это процесс или средство получения внешних данных, в частности, посредством анализа изображений, звучит или видео. Для захвата данных используется преобразователь , который преобразует реальное изображение или звук в цифровой файл. Затем файл сохраняется, и позже он может быть проанализирован компьютером или сравнен с другими файлами в базе данных для проверки личности или авторизации для входа в защищенную систему. Сбор данных может выполняться различными способами; лучший метод зависит от приложения.
В биометрических системах безопасности захват - это получение или процесс получения и идентификации таких характеристик, как изображение пальца, изображение ладони, изображение лица, отпечаток радужной оболочки глаза или голосовой отпечаток, который включает аудиоданные, а все остальное - видео. данные.
Радиочастотная идентификация - это относительно новая технология AIDC, которая была впервые разработана в 1980-х годах. Эта технология служит основой для автоматизированных систем сбора, идентификации и анализа данных по всему миру. RFID нашел свое значение на широком спектре рынков, включая идентификацию домашнего скота и системы автоматической идентификации транспортных средств (AVI), благодаря своей способности отслеживать движущиеся объекты. Эти автоматизированные беспроводные системы AIDC эффективны в производственных условиях, где этикетки со штрих-кодом не могут выжить.
Практически все технологии автоматической идентификации состоят из трех основных компонентов, которые также включают последовательные этапы в кодировщике данных AIDC-1. Код - это набор символов или сигналов, которые обычно представляют собой буквенно-цифровые символы. При кодировании данных символы переводятся в машиночитаемый код. Ярлык или тег, содержащий закодированные данные, прикрепляется к элементу, который необходимо идентифицировать. 2 Машинный ридер или сканер. Это устройство считывает закодированные данные, преобразуя их в альтернативную форму, обычно в электрический аналоговый сигнал. 3 Декодер данных. Этот компонент преобразует электрический сигнал в цифровые данные и, наконец, обратно в исходные буквенно-цифровые символы.
Одна из наиболее полезных прикладных задач сбора данных - это сбор информации из бумажных документов и сохранение ее в базах данных (CMS, ECM и другие системы). Существует несколько типов базовых технологий, используемых для сбора данных в зависимости от типа данных:
Эти базовые технологии позволяют извлекать информацию из бумаги документы для дальнейшей обработки в информационных системах предприятия, таких как ERP, CRM и др.
Документы для сбора данных можно разделить на 3 группы: структурированные, полуструктурированныеи неструктурированные.
Структурированные документы (анкеты, тесты, страховые формы, налоговые декларации, бюллетени и т. д.) имеют полностью такая же структура и внешний вид. Это самый простой тип сбора данных, поскольку каждое поле данных находится в одном месте для всех документов.
Полуструктурированные документы (счета-фактуры, заказы на поставку, накладные и т. Д.) Имеют одинаковую структуру, но их внешний вид зависит от количества предметов и других параметров. Сбор данных из этих документов - сложная, но решаемая задача.
Неструктурированные документы (письма, контракты, статьи и т. Д.) Могут иметь гибкую структуру и внешний вид.
Идея настолько проста, насколько сложно ее применение. Если все банки, книги, обувь или части автомобилей будут оснащены крохотными опознавательными устройствами, повседневная жизнь на нашей планете претерпит трансформацию. Такие вещи, как исчерпание запасов или выброшенные продукты, больше не будут существовать, поскольку мы будем точно знать, что потребляется на другой стороне земного шара. Воровство останется в прошлом, так как мы всегда будем знать, где находится товар. Подделка критически важных или дорогостоящих товаров, таких как лекарства, запасные части или электронные компоненты, будет сокращена или устранена, поскольку производители или другие субъекты цепочки поставок будут всегда знать, где находятся их товары. Потери или порча продукции будут уменьшены, поскольку датчики окружающей среды будут предупреждать поставщиков или потребителей, когда чувствительные продукты подвергаются чрезмерному нагреву, холоду, вибрации или другим рискам. Цепочки поставок будут работать намного эффективнее, потому что поставщики будут отправлять только те продукты, которые необходимы, когда и где они необходимы. Цены для потребителей и поставщиков также должны снизиться соответственно.
Глобальная ассоциация Auto-ID Labs была основана в 1999 году и состоит из 100 крупнейших компаний мира, таких как Wal-Mart, Coca-Cola, Gillette, Johnson Johnson, Pfizer, Procter Gamble, Unilever, UPS, компании, работающие в технологическом секторе, такие как SAP, Alien, Sun, а также пять академических исследовательских центров. Они базируются в следующих университетах; MIT в США, Кембриджский университет в Великобритании, Университет Аделаиды в Австралии, Университет Кейо в Японии и ETH Zurich, а также Университет Санкт-Галлена в Швейцарии.
Auto-ID Labs предлагает концепцию будущей цепочки поставок, основанную на Интернете объектов, то есть глобальном применении RFID. Они пытаются гармонизировать технологии, процессы и организацию. Исследования сосредоточены на миниатюризации (размер чипа составляет 0,3 мм), снижении цены на одно устройство (около 0,05 доллара США за единицу), разработке инновационных приложений, таких как оплата без физического контакта (Sony / Philips), бытовая техника (одежда с радиометками и интеллектуальными стиральными машинами) и спортивные мероприятия (хронометраж Берлинского марафона).
- профессиональная организация для индустрии автоматической идентификации и сбора данных (AIDC). Эта группа состоит из людей, которые внесли существенный вклад в развитие отрасли. Повышение уровня понимания бизнесом процессов и технологий AIDC - основные цели организации.
