一种基于RFID的数字化供应链数据管理方法及系统与流程

本发明涉及供应链管理，尤其涉及一种基于rfid的数字化供应链数据管理方法及系统。

背景技术：

1、供应链数据管理是指在供应链中收集、存储、分析和利用数据的过程，旨在优化供应链运作、降低成本、提高效率和满足客户需求。rfid（radio-frequency identification，射频识别）是一种无线通信技术，用于自动识别和跟踪物体、产品、动物或人员。它通过在标签（rfid标签）和读取器（rfid读取器或rfid阅读器）之间传输数据，实现物体的唯一识别和数据交换。供应链中的数据通常存储在不同的系统和应用程序中，存在数据孤立问题，导致难以获取完整的供应链视图，导致决策基于不完整或不准确的数据。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于rfid的数字化供应链数据管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、本技术提供了一种基于rfid的数字化供应链数据管理方法，所述方法包括：

3、s1、通过rfid进行rfid标签数据采集，得到rfid标签数据；

4、s2、对所述rfid标签数据进行rfid标签区块生成，得到rfid标签区块数据；

5、s3、对所述rfid标签区块数据进行供应链事件验证，得到供应链事件验证数据，其中所述供应链事件验证数据为可靠事件数据、可疑事件数据以及非法事件数据的其中一种；

6、s4、确定所述供应链事件验证数据为所述可靠事件数据时，则将所述rfid标签区块数据加入至预设的供应链区块链；确定所述供应链事件验证数据为所述可疑事件数据时，则根据所述供应链事件验证数据对所述rfid标签区块数据进行供应链事件审核作业；确定所述供应链事件验证数据为所述非法事件数据时，则将所述rfid标签区块数据进行供应链警告作业。

7、本发明中通过对rfid标签数据进行采集和验证，可以确保所存储的供应链事件数据是可信的，有助于减少虚假或错误的数据进入供应链，提高数据的质量和准确性。该方法允许实时监测供应链中的事件和物品流动，以及对事件的追溯，可靠的事件数据有助于及时发现问题并采取纠正措施，提高供应链的故障排除能力。当事件数据被确定为可靠时，将其加入预设的供应链区块链中，可以实现数据的不可篡改性和透明性，有助于创建具有高度信任度的供应链数据存储和共享系统。对于可疑或非法事件数据的处理，包括供应链事件审核和警告作业，有助于识别潜在的欺诈行为和非法活动，从而加强供应链的安全性。通过自动化事件验证和数据处理，可以降低供应链管理的人力和时间成本。这有助于提高效率和降低运营成本。

8、可选地，所述通过rfid进行rfid标签数据采集，得到rfid标签数据，包括：

9、控制预设于终端设备的rfid读写器发射射频信号至附近的rfid标签，从而获取标识号码数据；

10、对所述标识号码数据进行数据读取，得到rfid标签数据，以发送至云端服务器。

11、本发明中通过控制rfid读写器发射射频信号，可以实现对附近的rfid标签的自动识别和数据采集，无需手动干预，提高了数据采集的效率和准确性。rfid技术能够快速识别和读取多个标签的数据，从而在短时间内获取大量的标识号码数据，对于需要高频次数据采集的应用场景非常有益，如物流、库存管理等。将采集到的rfid标签数据实时发送至云端服务器，使数据在各个地点和时间点都能够迅速访问，有助于实现实时监控、追溯和分析，提高了供应链、物流和库存管理的效率。

12、可选地，所述控制预设于终端设备的rfid读写器发射射频信号至附件的rfid标签，从而获取标识号码数据，包括：

13、控制预设于终端设备的第一预设位置的第一rfid读写器发射第一射频信号至附近的rfid标签，从而获取第一标识号码数据；

14、确定所述第一标识号码数据为标识号码非空值数据时，则将所述第一标识号码数据确定为标识号码数据；

15、确定所述第一标识号码数据为标识号码空值数据时，则控制预设于终端设备的第二预设位置的第二rfid读写器发射第二射频信号至附近的rfid标签，从而获取第二标识号码数据；

16、确定所述第二标识号码数据为标识号码空值数据时，则进行非法识别警告作业；

17、确定所述第二标识号码数据为标识号码非空值数据时，则将所述第二标识号码数据视为标识号码数据。

18、本发明中通过使用两个不同的rfid读写器和多次射频信号发射，该方法增加了成功获取标识号码数据的机会，有助于减少由于信号干扰或标签读取问题而导致的数据丢失或错误。当第一标识号码数据为空值时，该方法采取了进一步的措施，使用第二rfid读写器进行数据采集，以减少误识别标签数据为空值的情况，有助于提高数据准确性和可信度。如果第二标识号码数据仍为空值，系统将执行非法识别警告作业，表明存在异常情况或非法操作，有助于及时发现潜在问题并采取适当措施。通过多次射频信号发射和数据验证步骤，该方法增强了数据的安全性，降低了数据被恶意篡改或伪造的风险。通过使用多个读写器和验证机制，该方法有助于提高采集的数据质量，使其更适用于供应链管理、物流追踪和库存控制等领域。

19、可选地，所述的对所述rfid标签数据进行rfid标签区块生成，得到rfid标签区块数据，包括：

20、对所述rfid标签数据进行存储数据选择处理，得到rfid待存储数据；

21、对所述rfid待存储数据进行数据编码，得到rfid待存储编码数据；

22、对所述rfid待存储编码数据进行存储区块生成，得到rfid标签区块数据。

23、本发明中通过对rfid标签数据进行存储数据选择处理，该方法能够选择性地存储特定的数据项，而不是将所有数据都存储，有助于减小存储需求，节省存储空间，并降低存储成本。将数据编码为符合标签规范的格式，可以有效地压缩数据并使其更适合存储在rfid标签中。这有助于最大程度地利用标签的存储容量，并确保数据的一致性和完整性。将编码后的数据存储在rfid标签的区块中，有助于组织和管理数据，使得数据在标签上更易于访问和检索，同时保持了数据的结构化和可管理性。通过对数据进行编码和选择性存储，该方法有效地减小了数据的存储大小，从而节省了rfid标签上的存储空间，对于标签具有存储限制的应用场景非常有益。编码后的数据更紧凑，传输到读写器或其他设备时需要的时间更短，从而提高了数据传输的效率。

24、可选地，所述的对所述rfid标签数据进行存储数据选择处理，得到rfid待存储数据，包括：

25、对所述rfid标签数据进行数据筛选，得到同批次rfid标签数据；

26、对所述同批次rfid标签数据进行数据融合，得到rfid待存储数据；

27、其中对所述同批次rfid标签数据进行数据融合，得到rfid待存储数据包括以下步骤：

28、利用预设的rfid数据类型读取需求识别模型对所述同批次rfid标签数据进行识别，得到所述同批次rfid标签数据中的rfid标签子数据对应的读取需求数据，其中所述读取需求数据包括高读取需求数据以及低读取需求数据；

29、确定所述读取需求数据为所述高读取需求数据时，则对所述读取需求数据对应的rfid标签子数据进行二进制编码并通过预设的第一rfid存储标记数据进行存储标记，得到第一rfid待存储数据；

30、确定所述读取需求数据为所述低读取需求数据时，则对所述读取需求数据对应的rfid标签子数据进行二进制压缩编码并通过预设的第二rfid存储标记数据进行存储标记，得到第二rfid待存储数据，其中所述预设的第一rfid存储标记数据为所述二进制编码对应的标识数据，所述预设的第二rfid存储标记数据为所述二进制压缩编码对应的标识数据，所述预设的第一rfid存储标记数据对应的访问难度数据小于所述预设的第二rfid存储标记数据对应的访问难度数据；

31、对所述第一rfid待存储数据以及所述第二rfid待存储数据进行数据打包，得到rfid待存储数据。

32、本发明中通过对同批次rfid标签数据进行筛选和融合，该方法可以选择性地存储具有高读取需求的数据，同时对低读取需求的数据进行二进制压缩编码，从而降低了存储数据的空间要求，有助于减少存储成本，并充分利用rfid标签上的存储容量。通过识别不同读取需求的数据类型，可以将数据存储在适当的方式下。对高读取需求数据进行二进制编码，使其易于读取和解码；对低读取需求数据进行压缩编码，以减小存储空间占用，有助于提高数据管理的效率和性能。该方法允许根据具体需求自定义数据的存储和管理方式，高读取需求数据可以更容易地被读取，适用于需要频繁访问的场景，而低读取需求数据则以更节省空间的方式存储，适用于不经常访问的情况。通过在存储数据时考虑访问难度，可以增加对高读取需求数据的保护，降低非授权访问的风险，有助于确保敏感数据的安全性。

33、可选地，所述预设的rfid数据类型读取需求识别模型的构建步骤包括以下步骤：

34、获取标准rfid标签数据，其中所述标准rfid标签数据包括标准rfid标签类型数据、标准读取需求数据、标准编码方式数据以及标准存储位置标记数据，所述rfid标签数据为从rfid标签中读取到的原始数据，所述标准rfid标签数据为预先获取的经过标准化处理用于模型训练用途的rfid标签数据；

35、对所述标准rfid标签数据进行数据类型特征提取、读取需求特征提取以及历史使用频次特征提取，分别得到数据类型特征数据、读取需求特征数据以及历史使用频次特征数据；

36、对所述数据类型特征数据、所述读取需求特征数据以及所述历史使用频次特征数据进行回归模型构建，得到rfid数据类型读取需求识别模型，其中所述回归模型构建为对所述数据类型特征数据以及所述历史使用频次特征数据进行回归计算并通过所述读取需求特征数据进行标签分配。

37、本发明中通过分析标准rfid标签数据中的数据类型、读取需求和历史使用频次特征，该方法能够构建个性化的rfid数据类型读取需求识别模型，该模型可以更好地适应特定应用场景和数据类型。通过识别不同的rfid标签数据类型和读取需求，该模型可以帮助系统更有效地处理和管理数据，例如，高读取需求数据可以更快速地被读取和处理，从而提高了数据处理的效率。通过对数据类型和读取需求进行准确的特征提取和分析，模型能够更准确地将标签数据分配到适当的存储方式中，有助于减少误读、错误或不必要的数据存储。通过根据历史使用频次特征对数据进行回归计算，模型可以更好地选择数据存储方式，从而降低了存储空间的浪费。这有助于减少存储成本。

38、可选地，所述对所述rfid标签区块数据进行供应链事件验证，得到供应链事件验证数据，包括：

39、对所述rfid标签区块数据进行时间验证，得到时间验证数据，其中时间验证数据包括合法时间验证数据以及非法时间验证数据；

40、对所述rfid标签区块数据进行物体标识符验证，得到物体标识符验证数据，其中物体标识符验证数据包括合法物体标识符验证数据以及非法物体标识符验证数据；

41、对所述rfid标签区块数据进行事件类型验证，得到事件类型验证数据，其中所述事件类型验证数据包括合法事件类型验证数据以及非法事件类型验证数据；

42、对所述rfid标签区块数据进行地点验证，得到地点验证数据，其中所述地点验证数据包括合法地点验证数据以及非法地点验证数据；

43、确定所述物体标识符验证数据为所述合法物体标识符验证数据且所述事件类型验证数据为所述合法事件类型验证数据且所述地点验证数据为所述合法地点验证数据时，则生成包含可靠事件数据的供应链事件验证数据；

44、确定所述物体标识符验证数据为所述合法物体标识符验证数据且所述事件类型验证数据为所述非法事件类型验证数据且所述地点验证数据为所述合法地点验证数据时，则生成包含可疑事件数据的供应链事件验证数据；或者，

45、确定所述物体标识符验证数据为所述合法物体标识符验证数据且所述事件类型验证数据为所述合法事件类型验证数据且所述地点验证数据为所述非法地点验证数据时，则生成包含可疑事件数据的供应链事件验证数据；

46、确定所述物体标识符验证数据为所述非法物体标识符验证数据且所述事件类型验证数据为所述合法事件类型验证数据且所述地点验证数据为所述合法地点验证数据时，则生成包含非法事件数据的供应链事件验证数据；或者，

47、确定所述物体标识符验证数据为所述合法物体标识符验证数据且所述事件类型验证数据为所述非法事件类型验证数据且所述地点验证数据为所述非法地点验证数据时，则生成包含非法事件数据的供应链事件验证数据。

48、本发明中该方法通过对rfid标签区块数据进行多维度的验证，包括时间、物体标识符、事件类型和地点验证，从而能够更全面地验证供应链事件的合法性，有助于提高事件验证的准确性和可靠性。根据验证结果，该方法将供应链事件分类为可靠事件、可疑事件和非法事件，有助于对供应链中发生的事件进行明确的分类和处理。通过不同验证维度的组合，可以确定事件数据的可信度，合法验证数据表明事件数据可信，而非法验证数据表明事件数据存在问题。这有助于提高数据的可信度和数据质量。对于可疑事件或非法事件，该方法可以生成相应的供应链事件验证数据，并触发相应的警告作业，有助于及时发现和处理问题，减少潜在风险。通过事件验证，可以提高供应链的透明度和可追溯性，使供应链管理更加有效和可控。

49、可选地，所述对所述rfid标签区块数据进行地点验证，得到地点验证数据，包括：

50、对所述rfid标签区块数据中的位置数据以及预设的合法地点列表数据进行比对处理，得到第一地点验证数据，其中所述第一地点验证数据包括第一合法地点验证数据以及第一非法地点验证数据；

51、确定所述第一地点验证数据为所述第一非法地点验证数据时，则生成包含非法地点验证数据的地点验证数据；

52、确定所述第一地点验证数据为所述第一合法地点验证数据时，则获取运输始发地标签数据以及运输目的地标签数据，并对所述运输始发地标签数据以及所述运输目的地标签数据进行相对位置计算，得到第一运输相对位置数据；

53、对所述rfid标签区块数据中的位置数据以及所述运输目的地标签数据进行相对位置计算，得到第二运输相对位置数据；

54、获取所述rfid标签区块数据中的上一个位置数据，并对所述rfid标签区块数据中的位置数据以及所述rfid标签区块数据中的上一个位置数据进行相对位置计算，得到第三运输相对位置数据；

55、确定所述第二运输相对位置数据小于或等于所述第一运输相对位置数据且所述第二运输相对位置数据小于或等于所述第三运输相对位置数据时，则生成包含合法地点验证数据的地点验证数据；

56、确定所述第二运输相对位置数据小于或等于所述第一运输相对位置数据且所述第二运输相对位置数据大于所述第三运输相对位置数据时，则进行运输异常检测作业，以得到地点验证数据；

57、确定所述第二运输相对位置数据大于所述第一运输相对位置数据时，则生成包含非法地点验证数据的地点验证数据。

58、本发明中该方法通过对rfid标签区块数据中的位置数据和预设的合法地点列表数据进行比对处理，进行多维度的地点验证，有助于确保供应链事件发生的地点合法性。通过不同验证维度的组合，可以确定地点数据的可信度，合法地点验证数据表明事件发生地点可信，而非法地点验证数据表明事件发生在不合法的地点。这有助于提高数据的可信度和数据质量。对于运输异常情况，该方法可以触发运输异常检测作业，以及时检测和处理地点异常，有助于减少潜在的问题和风险。通过地点验证，可以提高供应链的透明度和可追溯性，使供应链管理更加有效和可控。

59、可选地，所述进行运输异常检测作业，以得到地点验证数据，包括：

60、对所述第二运输相对位置数据以及所述第三运输相对位置数据进行相减计算，得到相对位置变化量数据；

61、确定所述相对位置变化量数据小于或等于预设的第一相对位置阈值数据时，则生成包含合法地点验证数据的地点验证数据；

62、确定所述相对位置变化量数据大于所述预设的第一相对位置阈值数据且所述相对位置变化量数据小于或等于预设的第二相对位置阈值数据时，对所述相对位置变化量数据进行时序相关性异常识别，得到地点验证数据，其中时序相关性异常识别为利用预设的相对位置时序变化异常识别模型对所述相对位置变化量数据进行识别处理，所述预设的相对位置时序变化异常识别模型通过对预设的标准相对位置变化量数据、预设的标准时序变化数据以及预设的标准位置变化标签数据进行机器学习算法或者统计规律进行构建，其中所述预设的第一相对位置阈值数据小于所述预设的第二相对位置阈值数据。

63、确定所述相对位置变化量数据大于所述预设的第二相对位置阈值数据时，则生成包含非法地点验证数据的地点验证数据。

64、本发明中该方法在地点验证中引入了多层次的验证，包括相对位置变化量数据的基础验证和时序相关性异常识别，使得地点验证更加全面和准确。通过基础验证，可以在相对位置变化量数据小于或等于预设的第一相对位置阈值数据时，直接生成包含合法地点验证数据的地点验证数据，降低了误报的风险。当相对位置变化量数据大于第一相对位置阈值数据且小于第二相对位置阈值数据时，通过时序相关性异常识别可以更敏感地检测地点异常，有助于在早期阶段发现潜在的问题。通过使用机器学习算法或统计规律构建预设的相对位置时序变化异常识别模型，可以根据历史数据学习模式，提高地点验证的智能性和自适应性。通过及时检测和处理地点异常，有助于提高供应链的可靠性和安全性，减少不合法活动和数据错误的风险。

65、可选地，本技术还提供了一种基于rfid的数字化供应链数据管理系统，用于执行如上所述的基于rfid的数字化供应链数据管理方法，所述基于rfid的数字化供应链数据管理系统包括：

66、rfid标签数据采集模块，用于通过rfid进行rfid标签数据采集，得到rfid标签数据；

67、rfid标签区块生成模块，用于对所述rfid标签数据进行rfid标签区块生成，得到rfid标签区块数据；

68、供应链事件验证模块，用于对所述rfid标签区块数据进行供应链事件验证，得到供应链事件验证数据，其中所述供应链事件验证数据为可靠事件数据、可疑事件数据以及非法事件数据的其中一种；

69、供应链事件验证处理模块，用于确定所述供应链事件验证数据为所述可靠事件数据时，则将所述rfid标签区块数据加入至预设的供应链区块链；确定所述供应链事件验证数据为所述可疑事件数据时，则根据所述供应链事件验证数据对所述rfid标签区块数据进行供应链事件审核作业；确定所述供应链事件验证数据为所述非法事件数据时，则将所述rfid标签区块数据进行供应链警告作业。

70、本发明的目的在于通过rfid标签的数据采集和区块生成，该方法能够追踪物品在供应链中的实时位置和状态，提高了供应链的可追溯性，可以更容易地定位问题和监控物品的流动。通过供应链事件验证，该方法能够检测到可疑和非法事件，包括假冒、盗窃或未经授权的物品操作，有助于减少供应链中的欺诈和非法活动，提高了数据的安全性。一旦发现可疑事件或非法活动，方法中的供应链事件审核作业可以立即采取措施，意味着管理人员可以实时做出决策，以解决问题并减轻潜在的损失。将rfid标签区块数据加入预设的供应链区块链后，这些数据将永久存储在区块链上，不可篡改，增强了数据的可信度和可靠性，有助于保护供应链的数据完整性。整合rfid技术和区块链技术，可以自动化数据采集、验证和存储过程，降低了人为错误的风险，并提高了供应链管理的效率。通过自动化供应链事件验证和警告作业，减少了对人为干预的需求，减轻了人力资源成本。通过区块链技术，多个参与方可以在同一区块链上共享和查看数据，提高了供应链各方之间的协作和透明度。