RFID hilft, die Genauigkeit der geografischen Standortdaten zu verbessern

　　Vom mobilen Marketing bis hin zur Asset-Tracking war der Standort ein wesentlicher Treiber für die weitverbreitete Akzeptanz sowohl von Verbrauchern als auch von Unternehmen. GPS ist ein frühes Beispiel dafür, wie die Kombination aus Smartphones und Positionierungstechnologie die Art und Weise verändern wird, wie Verbraucher und Nutzfahrzeuge auf der Straße fahren. Fahrer haben sehr geringe Erwartungen und gehen davon aus, dass auf jeder langen Fahrt, selbst im Betondschungel von Parkplätzen, wenn die Signale von Positionssatelliten nachlassen und Smartphones oder andere Terminals ihre Umlaufbahn verlieren, das GPS mehrmals neu berechnet. Das GPS ist genau und in den meisten Fällen "genau genug" für den allgemeinen zivilen Gebrauch.

　　Im Laufe der Jahre, als standortbasierte Dienste, Maschine-zu-Maschine-Kommunikation und das Internet der Dinge Positionierungsfunktionen benötigten, kamen neue Technologien auf den Markt, die hauptsächlich im Freien und dann auf Indoor-Asset-Tracking in verschiedenen Branchen ausgeweitet wurden. Drahtlose Netzwerke, RFID (RFID), Bluetooth-Baken und andere Technologien haben die grundlegenden Fähigkeiten entwickelt, um diese Nachfrage zu erfüllen, im Wesentlichen die Fähigkeit, empfangene Signalstärke (RSSI) zu analysieren. Die Frage ist, dass diese Sontech-Technologien nicht speziell für Positionierung entwickelt wurden, geschweige denn für die Echtzeitleistung, die von neuen Anwendungen erforderlich ist, was ihre Effektivität und Genauigkeit einschränkt. In den meisten Fällen sind sie jedoch "präzise genug" und haben "tolerierbare Latenz" für die verwendeten Anwendungen.

　　In den letzten Jahren hat die Entwicklung des Internets der Dinge und sein Aufkommen in nicht-industriellen B2B-Märkten jedoch die Wahrnehmung von Anforderungen an Positionsgenauigkeit verändert. Angetrieben von unternehmensweiter Effizienz stellen sich Organisationen eine Reihe von Anwendungen vor, die IoT nutzen können, wie zum Beispiel das Verfolgen kleinerer Gegenstände oder sogar Personen über eingebettete Sensoren auf ID-Ausweisen, mit dem Ziel, mit der Umgebung zu interagieren. Tatsächlich entstehen für jede Art von Umgebung mehrere Anwendungsfälle, und selbst innerhalb desselben Feldes gibt es unterschiedliche Konkurrenten. Unterdessen haben bedeutende technologische Fortschritte die Form von Echtzeit-Positionssystemen (RTLS) angenommen, die Submeter-Positionierungsfunktionen bieten. Selbst in jüngerer Zeit hat die Positionierung der Branche für aufkommende, innovative Anwendungen die Zentimetergrenze überschritten – und in manchen Fällen sogar noch kleiner.

　　Aber erfordern IoT und andere Anwendungen eine Positionierung auf Zentimeterebene? Schauen wir uns zunächst an, was Positionierungsgenauigkeit für Anwendungen wirklich bedeutet.

　　Verstehen Sie die Genauigkeit

　　Genauigkeit im Sinne von RTLS kann als Kombination aus Präzision und Latenz definiert werden. Hohe Präzision bedeutet, dass das RTLS-System beim Verfolgen bewegter Ziele eine Genauigkeit von Submetern (weniger als 1 Meter) bis zur Zentimetergenauigkeit erreichen kann, während es dennoch eine Echtzeit-Nachverfolgung mit einer Verzögerungszeit von weniger als einer Sekunde ausführt. Unabhängig von der verwendeten Technologie hat das Erreichen von Präzision mit niedriger Latenz jedoch seinen Preis. Typischerweise wird hochpräzise Echtzeitverfolgung erreicht, indem Interessensgebiete mit Geräten abgedeckt und Datenredundanz geschaffen werden, was zu höheren Anfangskosten und in einigen Fällen zu höheren Besitzkosten führt.

　　Latenz ist ein weiterer Faktor, der die RTLS-Genauigkeit beeinflusst. Nicht jede Anwendung erfordert Echtzeit-Ortungsfunktionen; zum Beispiel benötigen langsam fahrende schwere Geräte möglicherweise Positionsdaten, die mehrere Minuten auseinander liegen – ein 10-Tonnen-Objekt würde sich ohne Kran nicht bewegen – und bei der Verfolgung von Sportlern reicht eine Verzögerung von über 300 Millisekunden für Augmented-Reality-Anwendungen nicht aus.

　　In den meisten IoT-Anwendungen heute sind Genauigkeit auf Zentimeterebene und Echtzeitverfolgung keine kritischen Anforderungen. Zum Beispiel:

　　▲ Positionierung von Gabelstaplern in Lagern: Die Genauigkeit innerhalb weniger Meter ist akzeptabel, und Positionen innerhalb von Sekunden statt Echtzeit sind ebenfalls akzeptabel.

　　▲ Positionierung von Containern in Werften: Genauigkeit innerhalb weniger Meter ist akzeptabel, und auch der Erhalt von Positionsinformationen innerhalb einer Minute ist akzeptabel.

　　▲ Bewegung großer Geräte im Ölfeld: Diese Anwendung kann Standortdaten in mehreren Minuten benötigen, aber Standortinformationen innerhalb weniger Meter sind in der Regel akzeptabel.

　　Einige aufkommende Anwendungen erfordern jedoch eine hochpräzise Verfolgung, die möglicherweise Echtzeitfähigkeitsanforderungen einschließt oder auch nicht. Anwendungsbeispiele, die hohe Präzision erfordern, sind:

　　▲ Wettbewerbssportanalyse: Verfolgen Sie die Bewegung von Sportlern oder Objekten, wie zum Beispiel Eishockey in der Arena. Dies erfordert eine Echtzeit-Verfolgung bis auf wenige Zentimeter, da Athleten und Ausrüstung ständig in Bewegung sind und ihre relativen Positionen entscheidend sind, um Spieldynamik und spezifische Ereignisse zu beschreiben.

　　▲ Smarte Gebäude: Dies könnte mit der Optimierung von Krankenhaus-Arbeitsabläufen zusammenhängen, während die Umgebung digital über eine Regel-Engine verarbeitet wird, die reale Logik simuliert; Interaktion mit Hausautomationssystemen; Oder Metriken exportieren, die kontextuelle Informationen berechnen. Zum Beispiel das Einschalten des Lichts, wenn jemand einen Besprechungsraum betritt, oder das Analysieren der Gehwege der Käufer in Supermärkten, um Verweilzeitmetriken und Produktinteraktionen zu erhalten.

　　▲ Mitarbeitersicherheit in industriellen Umgebungen: In Lageranwendungen bewegen sich Arbeiter und automatisierte Geräte schnell von einem Ort zum anderen, was eine präzisere Echtzeitverfolgung zur Bestimmung von Positionen erfordert, etwa um Kollisionen zwischen Gabelstaplern und Arbeitern zu vermeiden.

　　▲ Sicherheit und Überwachung: Dies gilt für jedes missionskritische Szenario, das hochzuverlässige Daten und Konsistenz erfordert, wie Überwachung und Zugriffskontrolle.

　　Schließlich ist das Perzentil der Standardabweichung – ebenfalls durch die kumulative Verteilungsfunktion charakterisiert – ein weiterer entscheidender Faktor für die Positionsgenauigkeit.

　　Wenn ein Standort eine hohe Echtzeitleistung aufweist, bedeutet das, dass er stets die Standards hochpräziser Positionierung und niedriger Latenz erfüllen muss – zum Beispiel ist er in 90 % der Fälle weniger als 1 Meter.

　　Zusammenfassung

　　Die Genauigkeit, die erforderlich ist, um Personen oder Gegenstände zu finden, hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung selbst und den von ihr unterstützten Geschäftsanforderungen ab. Wenn man sich das obige Beispiel ansieht, ist klar, dass in manchen Fällen bestimmte Anwendungen präzisere und latencyärmere Positionierungsmöglichkeiten erfordern als andere. Organisationen werden ihre Echtzeit-Standortanforderungen basierend auf den spezifischen Anwendungen bestimmen, die sie entwickeln, und eine verbesserte Genauigkeit wird weiterhin die Tür für eine große Anzahl neuer Anwendungen öffnen.

　　Es ist wichtig zu beachten, dass Organisationen, wenn sie heute ihre Bedürfnisse bestimmen, auch zukünftige Anwendungen, die erforderliche Präzision bei deren Entstehung und in welchem Maßstab berücksichtigen müssen. Dies ist ein entscheidender Faktor zur Kostensenkung, zur Verbesserung der Rentabilität und zur Sicherstellung langfristiger Investitionen. Es ist entscheidend, ein RTLS zu nutzen, das diese neuen Anforderungen leicht skalieren und entsprechend den Geschäftsanforderungen integrieren kann. Dies erfordert die Implementierung hochflexibler RTLS-Technologie, bei der das System für grenzüberschreitenden Betrieb konfiguriert werden kann und eine Genauigkeit von niedrig bis hoch bietet. Dies macht es für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet, darunter sicheres und zuverlässiges Workflow-Management sowie für den Fortschritt in Augmented Reality oder Virtual Reality-Anwendungen bei steigender Bedarf.

　　Die konsistente Bestimmung der genauen Position einer Person oder eines Objekts in Echtzeit ist komplex, und das Verfolgen statischer Objekte ist oft schwieriger als das Verfolgen von sich bewegenden. Kein "Wundermittel" kann alle Anwendungsfälle perfekt lösen. Organisationen müssen ihre spezifischen Bedürfnisse mit den Systemkosten (unter Berücksichtigung der Anfangsinvestition und der Gesamtbesitzkosten) in Einklang bringen, um ihre Zielerfassungsfähigkeiten zu erreichen und so eine ROI zu erzielen, die ihren Geschäftszielen entspricht.