由于药品存储的特殊性[1] ,仓库管理员不仅要完成药品出入库登记,还要记录药品剩余保质期、存储条件等大量繁琐的信息,因人工管理疏忽,且传统的仓库管理系统不具备推送功能,容易引起药品变质、药品过期等问题。该系统采用RFID技术自动记录药品信息,当检索到药品需要特殊储藏条件以及库存量低于日均需求量时,向管理员推出提醒窗口[2] ,使得仓库管理更为准确,快捷。
从图中可以看出,RFID读写器将标签信息读取到数据库,用户端连接本地数据库,完成对药品信息的管理。在现在的仓库管理系统之上,该系统添加以下技术:1.基于RFID技术应用于仓库管理之上,融入防碰撞冲突算法使得多批药品同时登记入库;2.在原有的仓库管理系统之上,针对药品剩余保质期和低于日均销售量设置消息提醒功能;3.日均销售量由基于灰色预测的神经网络算法通过每天的数据推算得出,以上一个月数据预测下一个月的日均销售量。
由于需要同时读取多批药物,在RFID读取机制中加入防碰撞算法—最优时隙防冲突算法,其原理为:设标签数目为m,帧长为L。根据标签对时隙的选择符合二项分布规律,可知当前帧中单时隙数目期望为: ;通过求极值方法算出最大化信道使用率,则 ,得出使用效率为 。图2表示给定标签数目m=100,帧长L与使用效率的关系;图3表示随标签数目m变化,最优帧长L*=m与信道使用率的关系。
从图2,图3可以看出,当帧长L变化由小到大时,信道的使用率逐渐增大后又减小,即当读写器检测到碰撞时,根据标签数目分配帧长,使得所有标签分得帧长时隙,进行数据传输。
融入灰色预测的神经网络模型可根据少量、短期的数据较为准确的预测下一阶段的趋势,利用该模型将上个月销售数据作为基数,预测出该月的日均销售量即需求量,并将该值作为临界值,当读写器检索到特殊储藏条件关键字,通过客户端推送提醒窗口,提醒管理员对该药品进行特殊存储。药品库存量低于预测需求量时,通过用户端向管理员推送提醒窗口。其算法如表1所示。
算法1读取数据库的实现
从算法1可以看出读取数据算法的流程,通过循环读取数据,保证了数据的时效性,当读取到关键字或低于临界值数据,发送推送窗口。
该系统在winxp系统,基于5.5版本Mysql进行仿真。将读写器启动,打开仓库管理系统用户端,即可正常工作,基于现在仓库管理系统客户端,提出推送功能的改进。当RFID读写器读取到特殊药品时,和库存量低于日均需求量时,均会发送推送窗口,如图4,图5所示。
图4可以看出仓库管系统用户端和读写器,数据库连接正常,即可完成对药品信息的登记和记录,仓库管理系统用户端功能正常。从图5可以看出,对于特殊药品消息推送,方便管理员对药品的管理,该推送功能同样应用于库存量不足,保质期即将到期的提醒,在一定程度上避免了药品由于过质引起的安全问题。推送功能使得管理系统用户端更加自动化。
目前仓库管理主要依靠人工,传统的人工管理模式致使效率低下,引起不必要的浪费和安全问题,将物联网技术引进管理系统,利用RFID技术自动化登记物品信息,使得管理员工作量减少并提高了物品信息的精确度,并对缺少交互的传统管理系统用户端增加推送窗口,使得数据“开口讲话”,解放人的“双手”。
实验结果表明,该系统适用于各种规模的仓库管理,并可推广至其他物品管理,用户端运行稳定,实用价值高。
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