СИСТЕМА КОНТРОЛЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕСУРСОВ КОМПАНИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ NFC
Конференция: CCC Студенческая международная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум»
Секция: Технические науки

CCC Студенческая международная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум»
СИСТЕМА КОНТРОЛЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕСУРСОВ КОМПАНИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ NFC
Современные крупные компании часто сталкиваются со сложностями при учете имеющихся материальных ресурсов. Проблемы учета усугубляются такими факторами, как территориально разделенные склады (иногда даже в пределах одного здания), использование устаревших систем маркировки на основе инвентарных номеров или, что еще хуже, применение гибридных систем учета, где часть данных хранится в электронном виде, а часть продолжает фиксироваться на бумажных носителях. Подобные организационные изъяны не только существенно затрудняют эффективную работу сотрудников склада, но и приводят к регулярным ошибкам в учете, потерям рабочего времени и, как следствие, к прямым финансовым убыткам для компании.
Негативное воздействие на финансовые показатели при нерациональном учете ресурсов может проявляться в различных формах: от избыточных закупок оборудования, которое затем годами пылится на складах без использования, до ситуаций, когда материальные активы, числящиеся в базе данных, не могут быть оперативно найдены и введены в эксплуатацию. Процессы поиска, идентификации и перемещения таких ресурсов зачастую отнимают большое количество рабочего времени, что негативно сказывается на ключевых показателях эффективности. В современных условиях подобные организационные недостатки становятся критическими, что вынуждает крупные компании активно внедрять передовые технологии управления активами, включая решения на основе искусственного интеллекта [1].
Современные условия цифровизации предлагает компаниям широкий спектр удобных инструментов для учета материальных ценностей. Эти решения не только минимизируют влияние человеческого фактора, но и обеспечивают высокую точность вводимых данных, оперативность обработки информации и возможность интеграции с другими корпоративными системами [2]. Среди множества удобных инструментов маркировки оборудования можно выделить NFC-метки (Near Field Communication), которые представляют собой современную эволюцию RFID-технологий [3, 4]. Технологический принцип NFC основан на использовании электромагнитного поля для беспроводной передачи данных на короткие расстояния, что делает ее хорошим решением для задач идентификации.
Конструктивно NFC-метка представляет собой сложное микроэлектронное устройство, состоящее из интегральной схемы памяти и миниатюрной антенны, которая обеспечивает радиосвязь с читающим устройством. Будучи подмножеством RFID-технологий, NFC предлагает ряд существенных преимуществ по сравнению с традиционными методами идентификации: мгновенное автоматическое считывание данных при приближении метки к считывателю, отсутствие необходимости в прямой видимости между меткой и сканером, а также практически полное исключение ошибок, связанных с человеческим фактором [4].
Преимущества NFC-технологии для задач учета материальных ресурсов действительно большие. Во-первых, это скорость идентификации - процесс считывания занимает доли секунды, что на порядок быстрее традиционных методов учета. Во-вторых, NFC-метки отличаются высокой надежностью и долговечностью: они устойчивы к механическим воздействиям, перепадам температур и могут работать в различных условиях окружающей среды. Третье важное преимущество - компактность: современные NFC-метки могут быть размером с монету, что позволяет размещать их даже на самых маленьких материальных ресурсах компании.
Рисунок 1. Размер NFC-метки
NFC-метки обладают разной емкостью памяти, что позволяет хранить информацию от простых идентификаторов до сложных данных об оборудовании. Наиболее распространенные метки типа NTAG213/215/216 предлагают объем от 144 до 888 байт. Более продвинутые решения, такие как DESFire, поддерживают до 32 КБ памяти с возможностью шифрования, что делает их пригодными для защищенных корпоративных систем. При этом даже компактные метки размером с монету способны хранить все необходимые данные для идентификации, а их энергонезависимая память сохраняет информацию годами без дополнительного питания. Емкость NFC-меток позволяет хранить не только базовые идентификационные данные, но и расширенную информацию об оборудовании: технические характеристики, информацию о владельце, данные о проведенном ремонте, сроки гарантии и другую служебную информацию. Для работы с NFC-метками не требуется дорогостоящее специализированное оборудование, достаточно стандартного смартфона или планшета с поддержкой NFC-технологии, что делает решение экономически выгодным [5].
Современные смартфоны с NFC могут считывать базовую информацию с меток (текст, ссылки или контакты). Для удобной работы с данными, такими как технические характеристики оборудования, история обслуживания, гарантийная информация или местоположение активов необходимо специальное мобильное приложение, поскольку стандартные NFC-функции смартфонов не поддерживают обработку сложных структурированных данных, не обеспечивают подключение к корпоративным базам данных и не могут автоматически синхронизировать информацию между различными учетными системами. Более того, обычные телефонные NFC-приложения лишены ключевого функционала: они не позволяют фильтровать оборудование по параметрам.
Поэтому целью этой работы было создание приложения для смартфона, которое поможет решить задачу контроля компьютерной техники компании. В функциональность приложения входит возможность сканирования и распознавания NFC меток, поиск оборудования по названию, серийному номеру или другим параметрам, фильтрация по местоположению или статусу. Есть возможность добавлять или изменять информацию об оборудовании через приложение, получать визуализации данных, а также формировать отчетов о состоянии оборудования.
Разработанное приложение позволит оптимизировать рабочее время сотрудников. Проведены исследования по оценки влияния внедрения меток, которые после обработки в дальнейшем могут быть использованы для машинного обучения системы, которая позволит оптимизировать управление складскими ресурсами.
