在“十四五”规划期间,我国仍显著存在发展不均衡和不充分的问题。安全隐患与安全风险相互缠绕,复杂多变,对预防及控制重大事故的压力持续上升,应急救缓的任务愈发艰巨,消防部门正面临极为严峻的考验。广州一芯未来提出:建设RFID消防应急系统,为消防作业的革新与提升注入了强大动力。
一、消防应急响应中RFID技术的应用优势探讨
(1)增强装备管理效能
借助RFID技术,实现了无需接触的双向数据交流,极大地方便了对消防设备进行独立识别和快速盘点。与老旧的手动记录和清点方式相较,RFID技术显著提升了装备管理的效率,减轻了人力工作负担,同时降低了出错率。
(2)实现实时监控与定位
物资跟踪:RFID技术能够对消防物资的状态和位置进行实时监控,大幅提高了物资分配的准确性和效率。通过在消防车辆上装配RFID读取设备与标签,实现对车辆携带物资的持续监管,保证了紧急出动时物资的完整性和位置准确性。
人员跟踪:为消防人员配备RFID标签,便于快速进行身份确认和安全监控。RFID系统可以持续记录并跟踪消防人员的行动路线,为紧急救援及疏散工作提供了坚实的技术支持。
(3)降低物资损耗与破坏
通过RFID系统对物资实施精准定位和持续监控,有效减少了物资的丢失、损坏以及维护更新的延误。这有助于节约运营成本,并确保在紧急事件中物资的充足及最佳使用状态。
(4)加快应急反应速度
在消防应急处理中,时间至关重要。RFID技术的运用大大缩减了物资查找、调配及人员定位的时间,从而加快了应急反应的速度。这使消防部门能迅速开展救援活动,减少灾害导致的生命财产损失。
(5)强化安全防护
RFID系统在提高物资管理效率的同时,也为消防人员提供了额外的安全保障。实时监控消防人员的行动轨迹,RFID系统确保在紧急情况下能够及时安全地撤离人员。此外,RFID技术亦可用于门禁管理等安全领域,进一步增强消防部门的安全防控能力。
(6)数据辅助与决策改进
RFID系统能够即时收集和处理大量数据,这些信息为消防部门的决策提供了强有力的支持。通过数据分析,消防部门能更准确地把握物资和人员的分布情况,优化资源配置与调度策略,进一步提高应急处理的效能和成效。
二、系统应用架构
系统应用架构分为三个逻辑层次:采集层、应用层、展现层。
A.采集层
采集层是RFID系统的数据入口,主要负责读取和传输电子标签的数据。
RFID读写器:这是采集层的核心设备,包括桌面式读写器、固定式读写器等。它们通过无线射频技术读取电子标签上的数据。
数据传输:读写器读取到的数据需要通过网络(如以太网、Wi-Fi、蓝牙等)传输至RFID中间件系统。这个过程中,数据的完整性和准确性至关重要。
B.应用层
应用层是RFID系统的数据处理和应用中心,它基于RFID中间件系统构建各种应用。
RFID中间件系统:这是一个连接采集层和应用层的桥梁,它接收来自采集层的数据,进行预处理、过滤、存储等操作,然后提供给上层应用使用。
物资管理、维护、查询等应用:在应用层上,可以构建各种基于RFID技术的应用,如物资管理(跟踪、定位、盘点等)、设备维护(状态监测、预警等)以及信息查询(物品信息查询、人员信息查询等)。
C.展现层
展现层是RFID系统与用户交互的界面,用户可以通过多种方式登录系统并获取所需的信息。
ERP/WMS系统:这些是企业资源计划(ERP)和仓库管理系统(WMS)的集成界面,用户可以通过这些系统登录RFID系统,并获取相关的物资管理和库存信息。
电脑、手持机:这些设备提供了更灵活和便携的登录方式,用户可以在任何地方通过电脑或手持机访问RFID系统。
显示屏:在一些特定的应用场景中,如仓库入口、生产线等位置,可以安装显示屏来实时显示RFID系统的相关信息,如物品状态、库存数量等。
三、RFID中间件系统构建的硬件方案
(1)RFID天线
RFID天线是RFID读写器与RFID标签之间的通信桥梁,它负责将RFID读写器发出的射频信号传递给RFID标签,并接收RFID标签返回的响应信号。RFID天线的布局和数量需要根据现场需求进行调整,以确保射频覆盖和信号强度满足标准。
(2)RFID打印机
RFID(无线射频识别)标签打印机是一种特殊的打印设备,它能够将数字信息编码到RFID标签中,并通过打印机进行可视化打印。在打印过程中,打印机将数据信息写入芯片中,这些信息可以包括物品的识别码、属性、位置等。打印机使用热敏或热转印技术将标签表面的可视信息(如文字、图案、条形码等)打印出来,便于人们肉眼识别。
(3)RFID大屏
RFID大屏通常配备高分辨率的大屏幕,能够清晰地显示RFID系统读取到的数据和信息,非接触式的自动识别,无需人工干预即可快速读取标签信息,方便用户进行实时监控和管理,大大提高了工作效率和准确性。RFID大屏能够快速读取多个标签的信息,能够实时记录物品的移动轨迹和状态信息,适用于物流、仓储、零售等需要快速处理大量数据的场景。