Разлика између РФ меких етикета и бар кодова

Постоје очигледне разлике између РФ меке ознаке и бар кодови у смислу идентификације и праћења артикала, углавном укључујући следеће тачке:

Метод идентификације:

РФ мекане ознаке: користите бежичне радио фреквенцијске сигнале за идентификацију, обично направљене од флексибилних материјала као што су папир или флексибилна пластика, и могу се залепити на површину или унутрашњост предмета. Они преносе податке бежичном комуникацијом са РФ читачима и писцима, великом брзином идентификације, без директне видљивости и могу се читати на одређеној удаљености.

Бар код: Користите технологију оптичког скенирања за идентификацију. Баркодови морају бити скенирани директно опремом за скенирање баркодова, при чему се захтева да ставка буде на одређеној удаљености и под одређеним углом од опреме за скенирање, а ставка мора бити унутар опсега скенирања ради идентификације.

Складиштење информација и капацитет:

РФ мекане ознаке: обично може да складишти више информација, као што су детаљне информације и историјски записи ставки.

Бар кодови: обично могу да чувају само једноставне идентификационе информације, као што су број производа или серијски број.

Трајност и прилагодљивост околини:

РФ мекане ознаке: Пошто се могу одабрати материјали и методе паковања погодне за различита окружења, они могу бити дизајнирани да буду водоотпорни, отпорни на високе температуре или отпорни на хемијску корозију. То га чини веома издржљивим и прилагодљивим у различитим сценаријима примене.

Бар код: Обично се штампа на површини предмета, осетљив је на услове околине и може се лако оштетити, истрошити или контаминирати, што може довести до тога да се не препознаје нормално.

Аутоматизација и ефикасност:

РФ мекане ознаке: подржавају брзо аутоматско препознавање и прикупљање података и погодни су за сценарије који захтевају ефикасне операције као што су логистика и управљање залихама.

Бар код: Иако се такође може аутоматски препознати путем опреме за скенирање, технологија радио фреквенције је погоднија и ефикаснија у аутоматском препознавању и обради података великих размера.