El grupo de trabajo de RAIN Alliance lanza un estándar de numeración de etiquetas

Por Claire Swedberg

31 de agosto de 2023A medida que se aplican miles de millones de etiquetas RFID a los productos anualmente para realizar un seguimiento del inventario y obtener visibilidad de la cadena de suministro, se ha ido generando un problema en torno al "desorden" de etiquetas. Este es el término relacionado con la lectura involuntaria de etiquetas perdidas o no relacionadas cerca de un lector. El resultado son numerosas lecturas de etiquetas no deseadas que simplemente atascan los sistemas RFID con un exceso de datos no relacionados.

La organización de estándares globales GS1 proporciona un formato de codificación de etiquetas global, o Tag Data Standard, que incluye un código de producto electrónico (EPC). No todos los proveedores de etiquetas emplean el estándar. En algunos casos, se emplean otros estándares, como la Asociación Internacional de Transporte Aéreo (IATA) para el seguimiento de equipaje, o no se utiliza ningún estándar.

El grupo de trabajo de identidad de aplicación (APP ID) de RAIN Alliance ha completado una serie de proyectos para combatir este problema, con sus propias recomendaciones de estandarización que tienen como objetivo ayudar a los fabricantes a garantizar que sus etiquetas estén codificadas de forma única según sistemas de numeración estandarizados, como el estándar ISO de RAIN Alliance. .

Según el grupo de trabajo APP ID, entre el 30 y el 70 por ciento de las etiquetas RFID que se utilizan hoy en día no aprovechan un sistema de numeración basado en estándares, que tienen campos predefinidos para el filtrado. El sistema de numeración ISO de RAIN Alliance pretende ser una forma estandarizada de codificar etiquetas según la empresa que se registró en RAIN Alliance cuando no se utilizan GS1 u otros estándares. De hecho, el grupo de trabajo APP ID ha creado lo que llama un conjunto de herramientas para estandarizar etiquetas que incluyen un número de identificación de cliente (CIN) y un servicio de identificador de familia de aplicaciones (AFI), un servicio de espacio de nombres global y un documento de mejores prácticas de codificación.

Hasta la fecha, 22 miembros de RAIN Alliance (oficinas de servicios, empresas de etiquetas y proveedores de soluciones) se han comprometido a promover sistemas de numeración estandarizados, por ejemplo, siguiendo las recomendaciones de APP ID o informándose a sí mismos y a sus socios sobre su uso.

Los sistemas de numeración estandarizados pueden ayudar a identificar los orígenes de un producto y, por lo tanto, si pertenece a un conjunto específico de lecturas de etiquetas, dice Megan Brewster, presidenta del grupo de trabajo de TI de APP de RAIN Alliance y vicepresidenta de tecnología avanzada de Impinj. El grupo de trabajo APP ID se formó en octubre de 2020 con el objetivo de encontrar una forma estandarizada para que las empresas identifiquen de forma única sus etiquetas en comparación con las de otra persona.

La misión era guiar y promover la codificación y la generación de informes correcta y estandarizada de los datos de las etiquetas, afirma Brewster. Señala que en 2021 se vendieron más de 28,94 mil millones de chips de etiquetas RAIN y algunos productos pueden tener varias etiquetas dentro de sus partes individuales.

Un ejemplo común de desorden de etiquetas que interrumpe un sistema RFID se puede encontrar en un maratón en el que se utilizan dorsales con etiquetas RFID para identificar a los atletas cuando cruzan las líneas de salida y meta. Las etiquetas no relacionadas en la ropa y el calzado de los corredores crean un desorden que podría exacerbarse si un camión de comida estacionado cerca de la línea de meta tiene productos etiquetados a bordo.

Otro ejemplo es un servicio postal o de entrega que rastrea los paquetes que pasan por sus instalaciones o se entregan desde sus camiones. Si el contenido de un paquete incluye etiquetas RFID que utilizan un sistema de numeración similar al del servicio postal, se podría producir un desorden de etiquetas.

Uno de los proyectos clave para el grupo de trabajo fue desarrollar un servicio CIN con certificación ISO para identificar etiquetas cuando el sistema GS1 no está en uso. El CIN sirve como un identificador único en el frente de la etiqueta de identificación que vincula a una empresa o grupo de empresas específico. Una sola empresa o grupo de empresas puede tener más de un CIN. Los usuarios pueden solicitar un CIN en el sitio web de RAIN Alliance.

Otro proyecto en el que se centró el grupo de trabajo fue la creación de un servicio AFI. El uso de RAIN AFI indica que la codificación de etiquetas es para una aplicación de sistema cerrado que utiliza un formato de datos propietario o definido por el proveedor. Incluye el CIN asignado por RAIN Alliance para identificar al propietario de los datos de la etiqueta.

El grupo de trabajo también imaginó un Servicio Global de Espacio de Nombres para actuar como un solucionador web que conecta a los usuarios de etiquetas con los datos; sin embargo, esta solución ha quedado en suspenso mientras el programa genera masa crítica. La solución se centraría en garantizar que los usuarios del estándar RAIN ISO puedan tener una fuente para acceder y compartir información para dar sentido a los datos. Todavía está en forma de prototipo y se construirá en una fecha posterior. El “resolvedor” del grupo de trabajo consistió en un sitio web prototipo al que los usuarios autorizados pueden acceder, ingresar una ID de etiqueta y ver resultados relacionados con el objeto etiquetado, como su origen.

Como parte del esfuerzo de desarrollo del solucionador, el grupo de trabajo también organizó un desafío premiado para analizar conceptos sobre cómo la gestión de datos de identificación podría estandarizarse y estar disponible en el futuro.

Por último, el grupo de trabajo creó un documento de "mejores prácticas de codificación", que describe los detalles necesarios que una organización debe comprender sobre las etiquetas de codificación.

El grupo de trabajo ha pedido a los miembros y socios de RAIN Alliance que se comprometan a cumplir con los requisitos estándar o a informarse a sí mismos y a sus socios al respecto. El objetivo, afirma Brewster, es centrar la atención de la industria en el uso de sistemas de numeración estandarizados.

Megan Brewster, presidenta del grupo de trabajo de TI de aplicaciones de RAIN Alliance y vicepresidenta de tecnología avanzada de Impinj

El hecho de que 22 miembros aceptaran la solicitud de compromiso del grupo de trabajo fue una señal de un éxito temprano, dice Brewster. "Personalmente, eso es lo que me pareció más emocionante: generó un impulso muy fuerte en la industria y se centró en resolver este problema realmente importante".

En el futuro, dice, "Creo que tendremos una mayor conciencia y adopción de sistemas de numeración estandarizados entre los profesionales y proveedores de soluciones de RAIN".

Cuando se trata de codificar las mejores prácticas, el grupo de trabajo también proporciona un árbol de decisiones. El grupo de trabajo de identidad de aplicaciones de RAIN Alliance, en colaboración con GS1, estableció el árbol de decisiones para ayudar a los nuevos usuarios a elegir el sistema de numeración adecuado para ellos.

El árbol de decisión comienza con un sistema de numeración GS1, explica Brewster, si dicho sistema de numeración es aplicable al caso de uso del usuario. Si el estándar GS1 no es aplicable, los usuarios recurren a los sistemas de numeración ISO existentes proporcionados por otros grupos de estándares, como el estándar de IATA para la gestión de equipaje. Si ninguna de estas opciones es aplicable al caso de uso, entonces los usuarios recurrirían al sistema de numeración RAIN ISO. El árbol de decisiones se publicó por primera vez hace aproximadamente un año.

El grupo de trabajo de APP ID comenzó su misión en octubre de 2020. Si bien algunos grupos de trabajo tienen un mandato continuo, el grupo de trabajo de APP ID se creó específicamente como un equipo tigre para crear recursos para resolver el problema del desorden de etiquetas, dice Brewster.

Conclusiones clave: