บล็อก
บล็อก
ข่าวสารและข้อมูลเชิงลึกล่าสุด
เปรียบเทียบ UHF RFID IC: คู่มือประสิทธิภาพ ราคา และการจัดซื้อการเลือก UHF RFID Integrated Circuit ที่เหมาะสมคือตัวกำหนดประสิทธิภาพของระบบคุณ คุณต้องประเมิน Impinj M800, NXP UCODE 9 และ Alien Higgs-9 ตามความต้องการใช้งานเฉพาะด้าน ชิปเหล่านี้คือตัวหลักในตลาดปี 2025อ่านเพิ่มเติม
เจาะลึก EU Digital Product Passport 2027: ทำไม RAIN RFID ถึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่ผู้ส่งออกต้องใช้เพื่อให้เป็นไปตามกฎระเบียบสหภาพยุโรปกำหนดให้ต้องปฏิบัติตามกฎ Digital Product Passport ภายในปี 2027 โดยคุณต้องให้ข้อมูลเกี่ยวกับส่วนประกอบของวัสดุและการหมุนเวียนของสินค้า ซึ่งเทคโนโลยี RAIN RFID จะช่วยให้การเก็บข้อมูลตลอดซัพพลายเชนของคุณเป็นไปอย่างอัตโนมัติอ่านเพิ่มเติม
รีวิว Alien Higgs 10 (H10): ราชาความคุ้มค่าตัวใหม่ของ UHF RFID?Alien Technology นำเสนอชิป Higgs 10 สำหรับฉลาก RFID จำนวนมาก ชิปตัวนี้มีความไวในการอ่านที่ -23.5 dBm ซึ่งให้ประสิทธิภาพเทียบเท่ากับซีรีส์ Impinj M700 และ NXP UCODE 9 คุณจะได้หน่วยความจำ 448 bits สำหรับ EPC และข้อมูลผู้ใช้ โดย H10 ช่วยลดต้นทุนการผลิตได้ถึง 15 เปอร์เซ็นต์อ่านเพิ่มเติม
เปรียบเทียบ Quanray Qstar 7U vs. NXP Ucode 9 และ Impinj M800: สุดยอดการประชันชิป RFIDการเลือกชิป RFID ที่เหมาะสมมีผลต่อระยะการอ่าน ความแม่นยำ และประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ โดยมี 3 ตัวเลือกหลักที่นิยมที่สุดในตลาดคือ Quanray Qstar 7U, NXP UCODE 9 และ Impinj M800 ซึ่งแต่ละรุ่นมีจุดเด่นที่แตกต่างกันสำหรับการใช้งานในด้านโลจิสติกส์และธุรกิจค้าปลีกอ่านเพิ่มเติม
มากกว่าบาร์โค้ด: คู่มือการใช้ RFID สำหรับการติดตามทรัพย์สินในโรงพยาบาลและความปลอดภัยของผู้ป่วยโรงพยาบาลต้องสูญเสียอุปกรณ์สำคัญไปทุกวัน ไม่ว่าจะเป็นเครื่องให้สารน้ำ รถเข็น หรือเครื่องมือวินิจฉัยโรค ที่มักจะหายไปในห้องเก็บของ ตามทางเดิน หรือแผนกอื่นๆ พนักงานต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงในการตามหาแทนที่จะได้ดูแลคนไข้ ระบบ barcode แบบเดิมต้องใช้คนสแกนและต้องมองเห็นตัวรหัส ทำให้ข้อมูลตำแหน่งทรัพย์สินขาดหายไป ผลที่ตามมาคือความแม่นยำของจำนวนสินค้าคงคลังมักจะอยู่ที่ประมาณ 65% เท่านั้น ตามข้อมูลจาก [rfidlabel.com](https://www.rfidlabel.com/the-end-of-lost-equipment-latest-news-on-rfid-for-real-time-hospital-asset-visibility/)อ่านเพิ่มเติม
Physical AI คืออะไร? 'ChatGPT Moment' สำหรับวงการ Logistics และ ManufacturingPhysical AI คือการรวมการรับรู้ในโลกจริงเข้ากับ machine learning เพื่อให้เครื่องจักรสามารถรับรู้ วิเคราะห์ และตอบสนองในพื้นที่สามมิติได้ ซึ่งต่างจากโมเดลแบบดิจิทัลที่ประมวลผลจากข้อความ เพราะ Physical AI จะเรียนรู้ผ่านกล้อง เซนเซอร์ และการเคลื่อนไหว เพื่อทำความเข้าใจเรื่องเหตุและผล Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA มองว่านี่คือ "ChatGPT moment" สำหรับระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม ซึ่งเป็นจุดที่ embodied AI เปลี่ยนจากการเขียนโปรแกรมแบบตายตัวไปสู่ความฉลาดที่ปรับตัวได้ เทคโนโลยีนี้จึงเป็นตัวเชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูลดิจิทัลกับการลงมือทำจริงในโลกกายภาพอ่านเพิ่มเติม