Проект был конструирован для того чтобы изучить способность бирок датчика RFID отслеживать температуры свежих ног овечки по мере того как они были транспортированы тележкой от скотобойни к центру распределения.
Claire Swedberg
2-ое декабря 2011 — практика супер-охлаждая продуктов питания под температурой замерзания остановить рост бактерий справедливо банальна с рыбами, согласно Geir Vevle, CTO провайдера Hrafn технологии, основанный в Норвегии. Хотя такой же процесс смог также остановить рост бактерий в мясных продуктах (таким образом расширяя срок годности при хранении мяса к недели), немногие производители или компании мяса в мясе супер-холодка схемы поставок, он говорит, потому что порог температуры очень плотн. Температуры должны остать холодне чем 0 градус цельсий (+32 градуса Градуса Фаренгейта), но не понизиться под -1,7 градус цельсиями (+28,9 градусами Градуса Фаренгейта), Vevle объясняют, или качество свежего мяса смогло ухудшить. Обеспечивать что температуры остаются в пределах тех периметров может быть трудн, он добавляет. Поэтому, Hrafn, вместе с скотобойней Fatland Ølen и научно-исследовательской организачией Sintef, недавно испытало пользу технологии RFID отслеживать температуры супер-охлаженных мясных продуктов будучи транспортированным от abattoir к центру распределения в Норвегии. Пилот был фондирован норвежским научно-исследовательским советом правительства, как часть проекта KMB Lønnsom Норвегии foredling (выгодский обрабатывать), для того чтобы улучшить и обеспечить морскую и аграрную пищевую промышленность внутри та страна. Проект KMB включает планы для использования технологии улучшить гигиену, холодные цепи и traceability свеж-еды.
Температур-отслеживая система, при технология RFID начатая для Sintef Hrafn, включила бирки датчика температуры RFID, пассивные бирки Gen 2 RFID (UHF) EPC ультравысок-частоты и 2-D адвокатское сословие-закодированные ярлыки, так же, как програмное обеспечение основанное на стандарте информационных служб EPC EPCglobal (EPCIS). Испытание было предназначено расследовать смогли ли регулярн измерения температуры быть переданы в реальное время через RFID и клетчатое соединение от тележки транспортируя продукты от скотобойни к DC. Найденное изучение, в действительности, то информация смогло быть собрано системой EPCIS, но бирки того большинств датчика RFID не были прочитаны запросчиком, потому что их сигналы были неспособны пройти через мясо упакованное плотно внутри тележка. После Fatland убои и процессы ягнятся на своем средстве Ølen, супер-холодках компании мясо до грузить его к своему центру распределения Тронхейма. Для пилота, Hrafn оборудовало одну тележку при читатель RFID привязанный к компьютеру оборудованному с блоком GPS и радио GSM которое смогло передавало данные через клетчатое соединение к програмному обеспечению Hrafn EPCIS-основанному. Цель, компания сообщает, была испытать способность бирок датчика проверить что мясо хранилось на пожеланной температуре (между 0 и -1,7 градус цельсиями) внутри refrigerated тележка для продолжительности путешествия 14 часов к DC Тронхейма.
Hrafn и Sintef проводили 2 месяца изучая процессы мяс-охлаждать и перевозки, испытывать размещение бирок в мясе и внутри тележка, и устанавливать применение управления данными EPCIS. Группа выбрала оборудование RFID от КАНА RFID, включая 2 модели semi-пассивных бирок- A927Z датчика Gen 2 UHF EPC, лесопогрузчик температуры с 16 килобайтами памяти (достаточной для того чтобы записать 8.000 чтений температуры), и A927ZET, которое имеет внешний зонд так как оно смогло быть использовано для того чтобы измерить внутреннюю температуру ноги овечки. Для испытания, унесенный 23-его ноября, тележка была охлажена используя 2 воздуходувки холодного воздуха. Hrafn раскрыло 9 бирок датчика температуры A927Z RFID вокруг интерьера корабля (одной на потолке и 4 на каждой стенке), для того чтобы обнаружить отличали ли температуры в различных областях обнаружили местонахождение или близко или более далеко далеко от тех воздуходувок. Hrafn также ввело зонды 4 бирок A927ZET в 4 ноги овечки, для того чтобы испытать все флуктуации температуры самих внутри мясо. с паллетами овечки на скотобойне, и снова когда мясо было получено на DC. В этом путе, система EPCIS сохранила бы фиксацию времени показывая когда продукт вышел средство и когда он был получен. Исследователя смогли использовать бирки RFID для того чтобы записать эти случаи, Vevle говорит, но они вместо выбирали использовать коды штриховой маркировки, которые позволили бы штатные сотрудники прочитать номер удостоверения личности через мобильный телефон вернее чем требующ handheld запросчиков. Блок чтения тележки, известный как состоят из контейнер Hrafn он-лайн, котор читателю КАНА A941 и Owasys GPS и GSM-позволенному промышленному компьютеру приведенным в действие автомобильной батареей. Читатель был предназначен захватить номер RFID каждой бирки уникально, так же, как данные по датчика температуры, каждые 10 минут. Для выполнения этой цели, блок был помещен внутри тележка, на поле, в космосе в котором был бы нагружен паллет. Разрешение было конструировано так как когда читатель захватил данные от бирок, компьютер Owasys тогда препровождал ту информацию, вместе с GPS тележки координирует, к системе EPCIS на автономной конечной системе, через радио GSM клетчатое, передавая через стены стеклоткани тележки.
Как только продукт был поставлен к DC Тронхейма следующее утро, бирки извлеклись от продукта и тележки, и были принесены к лаборатории рыбозаводов и водохозяйства Sintef. Согласно компании, результаты теста все еще анализируются. Проблемы испытанные испытанием оборудовани-родственные, Vevle говорит. Только 3 из 13 данных по бирок датчика температуры переданных к читателю во время перехода. Отказ 10 бирок из 13 передать, он объясняет, приведенный к от затруднения передавая до все которые мясо плотно упаковало в тележку. Бирки, однако, подействовали как регистраторы данных, записывая каждое чтение температуры принятое в течении отключения. Раз оборудование и датчики извлеклись от корабля на DC Тронхейма, оборудование RFID были настроены снова на лаборатории Sintef, для того чтобы восстановить все данные по температуры, включая бирки которые не передали к читателю пока мясо находилось в переходе. Сверх того, оборудование GPS контейнера Hrafn он-лайн также не смогло работать во время перехода, потому что сигналы от спутников GPS были прегражены грузом тележки плотно упакованного мяса. Поэтому, система EPCIS была неспособна включить данные относительно положения тележки в течении путешествия. В январе 2012, Vevle говорит, планы Hrafn, котор нужно участвовать в втором изучении, предназначенном отслеживать температуры деталей хлебопекарни по мере того как они погружены в охлаженных контейнерах от хлебопекарни к центрам распределения |
Контактное лицо: Mr. Kenny Huang
Телефон: +86 15914094965