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En quoi le Machine Learning est-il important pour la performance des tunnels RFID ?

L'utilisation de la RFID rend les processus de manutention dans les entrepôts et les centres de distribution plus efficaces, en permettant d'inventorier les articles en vrac, à distance et même dans des cartons fermés.

Les données relatives aux produits sont ainsi enregistrées jusqu'à 25 fois plus rapidement que lors d'une manipulation manuelle.


Grâce aux tunnels RFID, il est possible de recevoir automatiquement des centaines de colis par heure et de connaître sa contenance avec exactitude, jusqu'à la taille et la couleur de chaque article. Cela permet aux marques, aux distributeurs, aux grossistes et aux autres acteurs de la logistique de détecter des livraisons incomplètes ou d'autres erreurs afin de garantir que les expéditions sont exactes et que le centre de distribution peut fonctionner sur la base d'informations d'inventaire correctes.


Tunnel RFID chez l'enseigne Scotch and Soda
Tunnel RFID chez l'enseigne Scotch and Soda

Simplifier la réception des articles grâce aux tunnels RFID


Si vous utilisez des tunnels RFID pour vérifier les expéditions, il est nécessaire de s'assurer qu'ils fonctionnent avec avec une extrême précision. Dans le cas contraire, vous perdrez en efficacité en devant vérifier manuellement un grand nombre de colis après le tunnel, ou vous accuserez à tort les fournisseurs de ne pas avoir expédié les bonnes quantités.

Pour être précis, le tunnel RFID doit lire tout ce qui se trouve à l'intérieur de ses parois, mais rien de ce qui se trouve au delà (avant ou après le tapis, ou encore sur les côtés). Cela représente un véritable défi, en particulier lorsque la vitesse de convoyage est élevée, que la cloison du tunnel est fine et que les quantités de colis sont importantes.


En ce qui concerne la partie lecture, il est possible d'utiliser autant de puissance RFID que voulu, tout en prenant en compte la qualité de communication entre le lecteur RFID et les étiquettes RFID. Cette configuration doit être optimisée pour la vitesse, et éviter les risques d'interférence avec d'autres lecteurs.


S'assurer de lire les bonnes étiquettes


La première étape consiste à sélectionner les meilleures antennes RFID pour le travail à effectuer, avec la bonne distance de détection.


L'emplacement des antennes est également d'une importance capitale, même si cela ne résout pas tous les problèmes de lecture d'étiquettes parasites.

Certains tunnels RFID utilisent des portes métalliques mécaniques ou des volets roulants à l'avant et à l'arrière du tunnel pour protéger le colis à scanner des autres colis situés avant et après. Toutefois, cette solution ralentit fortement le débit de traitement, est plus coûteuse et impose une charge supplémentaire en termes de maintenance en raison des composants mécaniques impliqués.


La meilleure solution consiste à utiliser le Machine Learning ! Au cours des dernières années, l'IA a beaucoup progressé. Parmi les exemples les plus récents, vous avez certainement entendu parler du fameux chatbot "ChatGPT", qui offre une conversation presque humaine avec son interlocuteur.


Utilisation du Machine Learning avec les tunnels RFID


Le Machine Learning pour les tunnels RFID permet de calculer, pour chaque étiquette RFID lue par le lecteur, la probabilité qu'elle soit incluse dans le colis scanné, ou qu'il s'agisse d'une lecture "parasite".


La précision de l'algorithme doit être extrêmement élevée : si vous avez 50 articles dans un colis et que vous voulez estimer correctement le contenu de ce dernier, l'algorithme doit avoir raison 50 fois.


La plateforme RFID Nedap


TunnelML fait partie de la plateforme iD Cloud de Nedap. Avec l'algorithme TunnelML de Nedap, il est possible de concevoir et d'utiliser des tunnels RFID qui nécessitent moins de matériel.


En effet, plus de trente paramètres ont été soigneusement sélectionnés pour que l'algorithme du TunnelML soit capable de lire précisément chaque étiquette RFID.

L'algorithme a ensuite été entraîné en scannant des milliers de colis de différents vendeurs et marques, et dans différentes configurations de lecture. L'algorithme est ainsi devenu suffisamment robuste pour fonctionner avec une grande précision et à grande vitesse, avec seulement avec un simple rideau à l'entrée du tunnel ou sans aucun blindage.


Ainsi, l'investissement dans un tunnel RFID est moindre, et le coût total d'entretien est grandement réduit puisque la quantité de matériels utilisée a été simplifiée.


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