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实际且有效的UHF RFID系统评估与测试
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摘要: 本文将探讨对于UHFRFID系统应有的期望及目标。首先将检视目前读取率的实际状况,并介绍因时间和经费限制而造...
关键词: RFID|NFC UHF RFID 系统评估
Abstract:
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关键字:UHF RFID 系统评估

本文将探讨对于UHF RFID系统应有的期望及目标。首先将检视目前读取率的实际状况,并介绍因时间和经费限制而造成的各种实际应用落差。接着讨论如何选择正确的标签型态,以及实际且有效的系统评估和测试方法。最后针对如何设定符合实际效能预期的RFID 系统提供建议。设定正确的期待和目标
许多初次接触无线射频辨识系统(RFID)的使用者,常期待利用此种黏贴于外包装箱上的低成本被动性标签系统,便能让会计盘点作业有如神助,并以为只要交易伙伴安装感应读取机,包装上的标签在任何地方都能轻易地自动读取。但是,当发现堆满整个栈板的一箱箱货物中,竟然只有少数几箱的标签能够确实被系统所读取,这时,现实的残酷如当头棒喝般,狠狠地将他们从虚幻的美梦中敲醒。

在每个包装箱上贴上一个具无线辨识功能的小标签,然后将调谐器(亦即读取器)调至正确频率,这个看似简单容易的程序,实际上在智能型标签读取时,会发生许多问题。

问题形成的因素非常多,但是追根究底,最核心的原因皆是如何以极少的电力来完成大量的工作。与其他所有种类的被动性标签一样,零售业供应链中所使用的智能型被动性标签,本身不供应电源,而是靠读取器能量来运作。许多信号源可能遭受微弱信号的干扰,例如:週遭环境中的射频干扰、被贴上标签的产品本身的物理特性,以及在搬运过程中不小心对标签产生的损害等等,都很容易造成标签无法读取。

有几种产品类别的可读性几乎可达100%。一般来说,这些产品大多是不带水分、无金属物质,且密度较低。若需辨识的产品是像衣服或早餐榖片这类东西,标签的读取就很容易,但绝大多数产品都不太容易读取。

堆满于栈板上的货物,读取更不容易,因为位置较里面的货物比较难以读取。虽然严格来说,射频并非直视性(line of sight)技术,但其所使用的微弱信号很容易被遮蔽,造成位于货物堆外侧的标签很容易被读取,但较里面的标签却无法读取。  100%标签读取率不切实际
许多曾建置过 RFID 系统的使用者都体认到,以目前的技术成熟度,期望所有的读取点皆达到100%标签读取率并不切实际。然而,若要求标签至少被整个系统里的某个读取点成功读取,则是较合理的期盼,因为供应链里一般会有数个读取点。下列为一些可能的读取点位置: 制造厂生产线 制造厂出货码头 经销商进货码头及出货码头 零售业者物流中心(DC;Distribution Center) 零售店进货码头 零售店库房出口点 零售业者纸箱压缩机

一个「射频特性较弱」的产品在单一读取点或许只有50%左右的读取率,但是根据机率原则,在一个前后具备5个读取点的系统中,产品至少被读取一次,读取率就高达97%(大约每33个产品中,有一个产品未被读取)。

下表为增加标签可读性或是增加读取点数目后所得的结果,只要将单一读取点的读取成功率由50%增至60%,五个读取点的读取成功率可高达99%(100个产品中1个读不到)。若将读取成功率增加到90%,那么五个读取点就可以达成理想目标,也就是所谓的五个9的效能等级— 99.999%(100,000个产品中,只有1个读不到)。
 

读取点数目 系统读取机率1 40%   50%  60% 70% 80%  90%2 64.000% 75.000% 84.000% 91.000% 96.000% 99.000%3 78.400% 87.500% 93.600% 97.300% 99.200% 99.900%4 87.040% 93.750% 97.440% 99.190% 99.840% 99.990%5 92.224% 96.875% 98.976% 99.757% 99.968% 99.999%6 95.334% 98.438% 99.590%  99.927% 99.994% 100.000%7 97.201%     99.219% 99.836% 99.978% 99.999% 100.000%8 98.320%     99.609% 99.934% 99.993% 100.000% 100.000%9 98.992%    99.805% 99.974% 99.998% 100.000% 100.000%10 99.395%     99.902% 99.990% 99.999% 100.000% 100.000%

表:RFID读取点数目与系统读取机率对照
 

首先,必须探讨的是如何提高系统整体效能。此问题有许多解决方法,包括:使用感应度更高的标籤,採用更强的天线以升级侦测区域,以及增加新的侦测区域以便在不同读取点进行读取。事实上选择方案不胜枚举,而决定的关键在于必须适合各组织及既定目标。

值得注意的是,出口至其它国家的货物,在当地可能会由不同频率的侦测器进行读取。举例来说,欧洲地区使用的频率约在860 MHZ,北美洲是915 MHZ,而日本是960 MHZ,如果可行,应在不同频率范围下量测标签效能。採用国际型标籤,例如德州仪器Gen2裸晶黏接型或卷带型标签等,就可以解决货物须跨越国界的问题。

如果希望节省时间和金钱,最快的方法可能是採购品质较佳的电子标签。如果不在乎开发时间长短,而是考量投资成本,可以考虑目前所安装系统以外的选择,以提升系统效能,透过天线升级,或增加企业软件智能型功能,来达到更好的读取效能。当然,最后决定仍取决于何者符合终端使用者的目标。

 建立效能基准线
如果某家公司决定升级至Gen2或转换不同的标签,不妨假设该公司已有一套运作中的系统。清楚了解既有系统效能非常重要,因此,第一步是建立一个比较用的基准线。

首先,找出一些现行流程中几个重要的参数,例如完成某项任务所需的时间、读取率、侦测区域效率,或者所需要的人力介入等等。接着,在一段时间内量测这些因素,以充分瞭解流程。建立正确量测值后,就可以用此新的基准线对已升级流程进行比较,或是展示改良后的流程,或针对可能出现种种问题提出变通的解决方法。  新标签的效能分析
建立比较基准线后,便可以开始量测新系统的效能,分析它究竟有没有超越由原系统所设下的效能比较基准,以及是否符合使用者的期望和目标。

一个较好的方法是以新系统效能来建立可量测的现行测量标准,如此可将这些新的测量标准与旧系统进行比较,以确定改变是否对效能产生明显影响。如果是安装全新的系统,应该尽快依上述步骤建立一个比较基准线。

要成功量测改变的最好方式,就是瞭解新引入的各种变动因子(即新的标签、新的天线及新的系统) 如何影响系统整体效能。  根据需要选择最合适工具(标签)
零售供应商必须确保其标签的可读取性。单靠在自由空气中及无反射实验室(anechoic chamber) 内比较标签效能的一般性测试,不足以应付射频特性较弱之产品的一致性读取需求。事实上,真正应该进行的是现行特定应用的测试实验。每个供应商的标签需求都不同,须视其产品种类和流程而定。以下只是少数的几种变项: 产品材质及密度 主要包装材料 次要包装材料 标签粘贴位置可能受自动化设备所限制 栈板大小以及箱子数量

显然,大部分的使用者一定不愿意针对其产品所提供的各种智能型标签进行测试,这太花时间,也不合乎经济效益。有一些自然因素可帮助测试者直接缩小测试范围:

优选的供应商 可用的标签大小或外观限制 效能量测标准的确认—标签
什么样的效能才称得上是「够好的」呢? 此问题在能够收集更多实验资料,及主要零售商完成更缜密的商业分析之前,并无法回答。现阶段来说,应该思考的问题是,「如何去量测效能,而哪些效能参数才是最重要的?」一旦定义量测标准,就可以使用统计及可行之理论确定最低的效能标准。

大多数的效能量测资料及比较性测试都着重标签读取。但是,除非这些标签在还未购买之前就已经预先被设定好了,否则,标签也需要被写入。对于自动化且高速的生产线来说,写入速度也是非常重要。如果Gen2的标准写入模式(每次写入1个区块,也就是16个位元) 无法满足速度上的要求,可能需要采用支援一次写入,或删除多个区块的进阶模式标签。这种方式比标准模式来得更有效率。

所测试的标签数量必须要够多,实验数据才具有统计意义,这个观念非常重要。如果只测试少数几个样本,所得的数据资料可能不足以用来判断生产效能。虽然究竟多少样本数量才具「统计显着性」仍有争论,但是原则上可以从20到30个标签来着手。如果时间和资源皆允许,测试数百个样本所得的实验度量数据,将能提供更精准的一致性及效能范围,此外,对于不同的生产批别进行标签测试,有助于取得一致性的测量值。复杂的测试还包含实验方法论设计,不在本文的讨论范畴内。

测试实验的另一项实务考量,是在一般真实的环境中进行测试实验。虽然协力厂商的比较实验具有一定的参考价值,也可当做第一道效能估计的依据,但是毕竟,真正的智能型标签是用在真实世界的复杂环境里,而非各种隔离和控制的单纯实验室。真实的仓库和零售店面存在多个射频干扰源,多种金属材质结构,以及其他更多无法预测的独特建筑配置。如果实在无法在实际的使用环境里进行测试,建议可尝试寻找一个现实仓库中设置实验室。静态测试
静态测试是所有测试方法中,最简单,最容易复制,且最好比较的测试方法。简单地说,标签是静止于自由空气中时,以一读取器和一个单一天线来测试,其可能在中性射频材料之上,或于实际的产品上。一般说来,实验目标是企图判定产品上的最佳位置,或者求出特定标签/产品组合中之可读取范围及灵敏性。

某些制造商及独立实验室声称其所做的实验显示X型标签在30英尺远的地方就可以读取得到。这听来虽然极具吸引力,但是其可靠性仍需要进一步的验证。一般的出入口区域在4 MPH的状况下可读取区域宽度为10英尺(与读取点相距5英尺),至600 FPM的情况下可读取区域宽度为3英尺(距读取点1.5英尺),而这两个极端之间的任何值都有可能出现。如果这些可读取区域紧紧相邻,一个强度高的标签可能会形成不正确的读取,而造成系统混乱。因此,标签的选择显得格外重要,必须选择符合可读取区域特性的标签。

静态测试方法如下表:
  测试类型 简单说明 量测标准 优点 缺点可读取距离 标签放置于一个大型房间里的自由空气中,或者室外,并渐渐地向读取天线移进,以找出可读取的最远距离。 最大写入/读取范围和距离(英尺或公尺)
  非专业人士容易理解量测标准

无须任何特制的实验仪器或特别的环境架设

 

高度依赖环境及仪器

不同情境之实验结果无法直接进行比较

标签灵敏性   通常在无反射波实验室中进行,以阻隔外界射频干扰。渐渐地将读取器的功率降低,以找出标签可被读取/写入的最低功率值。 最低功率(dBm 或 瓦) 严谨的实验控制,而不同的实验可以相互做比较

能建立可读取距离之关联性

需要特别之仪器以及专业的知识和技能甜蜜点(sweet spot)  

  测试 将产品静止地放置,然后将标签于产品各处不同位置移动,以找出产品上最佳的标签粘贴位置。 数种方法 可对于射频特性较弱之产品提供宝贵的分析资料

可以手动或自动化操作

如果要对众多的产品及智能标签进行实验,会非常耗时动态测试
动态测试必须让贴有标签的产品移动,增加了实验的困难度。但这是一项很有效的实验方式,因为使用者可找出一套较符合于真实世界产品标签使用效能的量测标准,亦是评估何种标签最适合本身使用的准确方式。

动态测试方法如下表:
  测试类型 简单说明 量测标准 优点 缺点传送带测试   贴上标签之产品放置在速度快至 650 英尺/分钟(3.3 公尺/秒) 的传送带上(通常为一传送环链),并通过具备3 至 4 条天线的读取器出入口 每次通过能读取几次

成功率*

实验结果可直接运用在实际的系统应用

可以同时对数个产品进行测试

不同状况下的实验结果无法直接比较出入口栈板测试
  一个堆满产品的栈板通过具备 2 至 8 条天线的出入口 每次通过能读取几次

成功率*

实验结果可直接运用在实际的系统应用 不同状况下的实验结果无法直接比较

需要许多产品及标签

热缩式包膜塔或转盘测试 一个堆满产品的栈板被放置在一个转盘上旋转,并施以包膜热缩处理准备进行货运。这是产品运送过程中相当常见的步骤,也是点算产品的好时机。 成功率* 实验结果可直接运用在实际的系统应用 不同状况下的实验结果无法直接比较

需要许多产品及标签

註:读取成功率-通过出入口时,至少具备一次成功读取的次数。
 

动态的测试需要较昂贵之测试仪器,且仪器一般放置在很大的区域之中,通常是利用独立的测试实验机构,提供所需的仪器及专业技能服务。

标签危险注意事项
标签的不当使用和操作,可能会造成系统中的许多问题。标签如同其他的电子元件,应小心翼翼地使用。在装卸过程中,员工如果乱丢掷标签盒,可能会让公司损失10%的可用标签库存,标签在尚未粘贴至产品前最为脆弱,公司员工也是在此时进行使用操作。维持标签完整性最好的方法,就是确保经手标签的员工皆受过训练且非常小心。

另外,必须经常对会接触到产品及标签的仪器进行适当维修。许多的纸箱夹钳及电器夹钳都有塑胶垫,长期使用后,垫子会老化,表面出现裂缝而形成产品上的「夹损点」,对标签产生损害。要确保这些仪器具有足够压力以固定产品,但也须配合良好的灵敏性,因为对产品所施加的压力越大,对产品或产品上的标签造成伤害的机会就越大。

确保货物运送者确实遵守货物操作运送过程的指示和规定也很重要。一个不遵守指示和规定的货物运送者很有可能会伤害到标签,无论是碰撞挤压、刮伤或受潮等等,都会对标签造成损害。

对于可能会遭到较粗暴处理的产品,使用者在设计过程应考虑是否使用耐用度较高之标签。目前有专门实验室在做这类型的测试,企业本身若具备适当的时间和设备,部分的测试也可自行进行。结论
虽然有些使用者一开始会抱着错误的期待,但是经过适当的测试和验证,所有的企业都能找到最适合本身使用条件和目标的RFID标签。

用以区分过高的期待和实际情况的关键方法有: 真实环境中之实务测试 接近真实使用状况的测试方法 与实际应用相关的测量
 

系统整体效能,比个别标签的强度和灵敏性来得更重要,系统能在越多读取点成功读取标签中资料越好。资讯系统设计完善,搭配优秀的产品标签粘贴技术,可确保极佳的可读性,并发挥RFID系统对企业的真正价值。成功的关键,在于能否找到一个优良的解决方案供应商,根据其经验和专业技术知识,帮助企业进行测试及评估。在此过程中,如果与整合供应商密切合作,可以让过程更快速、更顺利。

每家企业都是独一无二的,应根据本身目标及需求,选择一套最合适的系统,以达成自身目标,发挥系统最大价值。

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