Verity i technologia dronów RFID Maersk Pilot do zarządzania zapasami magazynowymi

Przeprowadź 90-dniowy pilot w california magazyny do walidacji financial ROI i przejęcie actionable dane, względem których możesz dokonywać oceny porównawczej już dziś, z jasnymi kamieniami milowymi dla test i uczenia się.

Wspólny wysiłek offers Technologia dronów RFID integrująca się z ich systems aby zapewnić kompleksowo widok stanów magazynowych w ramach magazyny.

Przy takim ustawieniu, identify szybko: drony detect nieprawidłowości, weryfikuj lokalizacje pojemników i uruchamiaj actionable Alerty informujące codziennie work.

Projektuj integration z procesami zarządzania magazynem: test dane przepływają z dronów do WMS, widok liczenia w czasie rzeczywistym oraz identyfikacja wydarzeń na potrzeby audytów.

Testy terenowe potwierdzają wysoką dokładność; according do testów terenowych, wysoką dokładność można osiągnąć dzięki odpowiedniej kalibracji i szkoleniu oraz etapowej california wdrożenie może być skalowane do wielu lokalizacji przy minimalnych zakłóceniach.

Verity i Maersk – pilotażowy program z wykorzystaniem dronów RFID do inwentaryzacji magazynowej

Recommendation: Uruchom pilotażowy program drona RFID opartego na danych do inwentaryzacji produktów o wysokim priorytecie z precyzyjnie skalibrowanymi skanami, umożliwiając wgląd w zapasy i przyspieszając wczesny sukces.

Ustalenie zakresu: dwa magazyny, 2-3 drony i sześciotygodniowy uruchomiony. Pilot stworzy summary wgląd w stan zapasów, ujawniając ustalenia dotyczące luk w pokryciu i efektywności procesu skanowania.

Zintegruj drony z systemami źródłowymi na skalę Maersk oraz maersk dane zasilają system zarządzania magazynem, aby dostarczać informacje do WMS, umożliwiając podejmowanie decyzji wykraczających poza ręczne liczenie i usprawniając logistyka w światowych sieciach.

Obsługiwać za pomocą bazujący na wizji lokalizacja i RFID tagi analizy do policzenia każdego przedmiotu precisely, zapewniając tagowanie i rozliczanie produktów. Pozwala to na uzyskanie dokładnych danych i zmniejsza ryzyko podwójnego liczenia.

Wczesne ustalenia wskazują na data-driven korelacji między skanami dronów a zapisami ERP, przy czym dokładność inwentaryzacji poprawiła się do wysokiego poziomu, a czasy cykli uległy znacznemu skróceniu. Podejście sprawia informacje dostępne dla klientów i zespołów operacyjnych oraz pomaga podejmować decyzje przynoszące korzyści logistyka.

Patrząc w przyszłość, skaluj poza wstępne lokalizacje, standaryzując ścieżki lotu, obsługę znaczników i potoki danych. summary wnioski posłużą jako podstawa do wdrożenia rozwiązania w kolejnych magazynach na całym świecie, a każdy zespół będzie przygotowany i gotowy do działania w oparciu o dane.

Pilot Verity On Maersk z wykorzystaniem technologii RFID z autonomicznymi dronami w zarządzaniu inwentarzem magazynowym

Zalecenie: Wdrożyć pilotażowe rozwiązanie oparte na technologii RFID Verity w połączeniu z autonomicznymi dronami dj, aby obniżyć koszty ogólne i zwiększyć dokładność identyfikacji podczas inwentaryzacji w jednym strategicznym obiekcie, a następnie rozszerzyć je na kolejne lokalizacje.

Ogłoszony przez Maersk projekt wykorzystuje system dronów oparty na wizji i odczyty RFID o wysokiej rozdzielczości, aby zredukować liczbę ręcznych kontroli i przyspieszyć cykle uzupełniania zapasów. Rozwiązanie wspiera decyzje logistyczne dzięki danym w czasie rzeczywistym, łącząc ręczne i stacjonarne czytniki RFID z autonomicznymi dronami, tworząc jeden, podlegający audytowi zapis dla każdej pozycji.

Plan obejmuje szkolenie załogi na pokładzie oraz reżim testowy, który zabezpiecza jakość danych, jednocześnie dostarczając wymierne usprawnienia w poziomie obsługi klientów. Nadzór nad testami sprawują starsi operatorzy, zapewniając bezpieczeństwo, zgodność i powtarzalność podczas wszystkich zmian.

• Identyfikacja: połączenie obrazu z kamer o wysokiej rozdzielczości z odczytami RFID osiąga wskaźniki identyfikacji przekraczające 98% już przy pierwszym przejściu, a przy drugim przejściu weryfikacyjnym odchylenia spadają poniżej 0,5%.
• Redukcja kosztów ogólnych: automatyzacja zmniejsza nakład pracy związany z ręcznym liczeniem o 30–40% w pilotażowym zakładzie, ograniczając przemieszczanie się i czas przejść operatora.
• Postęp etapowy: Etap strategiczny 1 obejmuje jeden flagowy obiekt; Etap 2 rozszerza się na dwie regionalne lokalizacje w ciągu 90 dni, umożliwiając szybkie usprawnienia oparte na danych.
• Gęstość przedmiotów i obiektu: trasy dronów optymalizują skanowanie gęstych regałów, poprawiając niezawodność odczytu przedmiotów przechowywanych w zatokach o dużej gęstości.
• Integracja danych: odczytuje dane bezpośrednio do platformy usług Maersk, umożliwiając wgląd w czasie rzeczywistym w stan zapasów i ułatwiając uzgadnianie z systemami ERP i WMS klientów.
• Commercial metrics: the project tracks rates of discrepancy detection and time-to-count reductions to justify broader deployment and onboarding of additional customers and facilities.
• Vision and advancements: the approach uses a vision-based navigation stack that learns from each flight, pushing advancements in object identification and route planning.
• Test and training: a dedicated training program covers drone operations, safety checks, and data validation; the test schedule allows rapid iteration while maintaining compliance.

The pilot also explores how Verity’s platform can handle returns, damaged items, and exception handling, ensuring that the drone layer augments, not replaces, human oversight. After the initial stage, an independent review assesses cost-to-serve and service-level improvements before deciding on a broader rollout to additional customers and facilities.

Pilot scope: locations, facilities, and pilot duration

Launch the pilot at three facilities across two regions, including a dockside hub that interfaces with vessels, to compare RFID drone performance across inbound, storage, and outbound flows. Define a single contract with clear milestones, service levels, and data-sharing rules to minimize questioned assumptions and keep the team aligned throughout the test.

Duration spans twelve weeks: two weeks for installation and operator training, eight weeks of live testing across all sites, and two weeks for data consolidation, analysis, and recommendations to management. This cadence keeps changes controlled and enables accurate trend analysis.

Locations and facilities: Site A (DC North) handles high SKUs and dock access; Site B (DC West) features a multi-aisle layout for cross-dock; Site C Port Hub tests yard scanning near vessels and outbound packaging. Each location includes receiving, storage, and picking zones, with three scanning zones tested per site to measure rates and accuracy under real-world pressure. We will use cutting-edge drones with integrated RFID readers and decoupled power taps to ensure continuous coverage that reduces errors and downtime. This setup supports sustainability by cutting manual checks and travel during the process.

Contract governance and data taps: The project relies on a stated contract with defined SLAs, data access, and privacy guarantees. Operator responsibilities cover weekly maintenance checks and incident reporting. Management oversight ensures alignment with decarbonization goals and overall sustainability targets. The testing at three facilities provides a differentiator in how scanning, management, and warehousing services work together throughout the process.

Test design and success criteria: We measure accuracy (target 99.5%), rate of scanned items per hour, and error rate reductions (target at least 40%), plus process cycle time improvements. Rates and scanning data will be aggregated to determine if the pilot makes the business case for full deployment. At each site, operator feedback and management reviews will guide the next steps.

RFID tagging strategy: tag types, read ranges, and data capture cadence

Deploy a dual-tag strategy immediately: attach passive UHF EPC Gen 2 tags to pallets and cartons for bulk read efficiency, and equip high-value items with active or semi-passive tags to gain long-range visibility without line-of-sight. Implement the dronedj module onboard drones to perform autonomous overhead scanning, delivering actionable updates into your warehouse management system (WMS) and control dashboards.

Tag types and use-case alignment: Passive UHF for bulk goods and pallets; Passive HF for near-field reads inside rack interiors; Active/battery-assisted tags for high-value items or assets requiring continuous visibility beyond passive reach. Radio compatibility and anti-collision handling help ensure that reads stay reliable and reduce tedious reads.

Read ranges by tag class: Passive UHF typically 4-8 m in clear warehouse aisles with overhead readers; HF 0.5-1.5 m; Active 15-100 m under optimal power and antenna design. In practice, drone scans can be affected by reflections from metal and by vertical stacks; plan to deploy multiple readers to maintain sight lines and reduce data gaps where vessels moving in the yard disrupt radio propagation.

Data capture cadence: set a cadence that matches dock and in-yard flow. Overhead sweeps should target 1-3 s per pass; drone-based scans at 2-5 Hz across aisles; item-level reads in transit batch every 5-15 s. Use taps into ERP to provide actionable, real-time data and reduce tedious tasks.

Operational steps: align tagging with the announced contract with Maersk, map tag types to product families according to risk and handling; pilot in the green stage to test scanning under real dock pressure. Meanwhile, monitor for challenges such as metal interference and tag detachment, and adjust ranges and cadence accordingly. Capture data into the ERP and inventory module without disruption to the business flow; ensure to detect anomalies early and trigger alerts.

Autonomous workflows: drone navigation, obstacle avoidance, and worker hand-off

Recommendation: Adopt onboard decision-making to navigate warehouses with three core routines: pre-mission planning, real-time obstacle avoidance, and seamless hand-off to workers. This setup reduces dwell time, improves order accuracy, and can lift income by lowering labor costs and mis-picks across their facilities.

Navigation relies on onboard SLAM, RFID cues, and facility maps to localize inside aisles with approximately 5 cm accuracy under good lighting. The system computes the most direct route, avoids restricted zones, and reroutes instantly if a forklift or worker blocks the way. In a dronedj deployment, fleets explore complex layouts across their warehouses, tracking vessels and shelves to ensure the right SKU is picked for every order, while sustaining high throughput and consistent service across all orders.

Obstacle avoidance combines technologies such as LiDAR, stereo cameras, and ultrasonic sensors to predict motion of people and machines up to 1–2 seconds ahead. It maintains a safety margin of approximately 0.3–0.5 m, pauses when a hazard is detected, and re-plans routes within 200–500 ms to prevent delays in the work flow. These capabilities reduce risk on the floor and keep workers focused on value-added tasks.

Worker hand-off defines a tight protocol: when the drone completes a pass, it signals a nearby worker via BLE beacons and their handheld terminal, confirms the targeted bin and its RFID tag, and updates the order status inside the WMS. The hand-off typically resolves within approximately 1–2 seconds, allowing the worker to receive the notification, verify the item, and resume the workflow without redundant steps. This process supports the work floor and helps teams maintain discipline on every contract.

Management across their warehouses requires synchronized data and three performance pillars: accuracy, cycle time, and safety incidents. Integrate with existing technologies (RFID readers, docking stations, and WMS) and set clear SLAs for each contract. Managers looking to improve reliability should monitor dronedj-enabled metrics, focusing on products in motion, orders completed per shift, and incident-free execution across all warehouses. The result is excellence in services and products across their facilities.

Data and systems integration: syncing RFID streams with WMS/ERP and analytics

Start by building a centralized data hub that ingests RFID reads in real time and pushes updates to WMS and ERP through event-driven messages. This keeps inventory records inside the warehouse systems in sync and delivers immediate visibility for operations.

Adopt an open, modular architecture that uses standard APIs, message queues, and a streaming analytics layer to handle RFID streams. Implement a mapping layer that matches each tag read to the corresponding SKU, batch, and location in WMS, and then propagate changes to ERP for financial records.

Define governance and data quality checks, error handling, and data lineage. Ensure collected data remains consistent across platforms, and build dashboards that blend RFID-derived metrics with ERP financials to reveal real-time inventory visibility and throughput inside the supply network.

Stage the program as an early pilot in california and a few select markets, then scale to other countries as you prove value. Track KPIs like cycle time, inventory accuracy, stock-outs, and completed orders to guide the team and project decisions without disrupting ongoing operations.

Plan for the future with advancements in RFID technologies and autonomous warehouse workflows. Align data models to support cross-functional analytics, ensure the data can scale, and take actions that are more agile and stronger. Collected insights fuel ongoing improvements across america and uncovered inefficiencies, turning data into measurable financial and operational gains.

Security, privacy, and regulatory considerations for drone inventories

Implement end-to-end encryption for drone video and RFID data streams, and enforce role-based access to dashboards and logs. Automated key management, enabling secure, auditable workflows across the operation, strengthens the process from field to warehouse management and beyond. This approach enhances security posture.

Zastosuj zasadę privacy-by-design, minimalizuj ilość gromadzonych danych i ustal okresy przechowywania zgodne z lokalnymi przepisami; gdy dane przekraczają granice, rosną implikacje finansowe i regulacyjne, a wiążące umowy o przetwarzaniu danych lub standardowe klauzule umowne regulują transfery. Określ, które elementy danych są gromadzone z przedmiotów i w jakim celu, oraz udokumentuj profil ryzyka dla każdego typu danych, aby wspierać odpowiedzialne użytkowanie na całym świecie. Zgodność wymaga jasnych ścieżek audytu i regularnych przeglądów przez kierownictwo.

Warunki oświetleniowe i szumy sensora wpływają na wierność danych; projektuj potoki, które zachowują widoczność nawet przy ograniczonym oświetleniu. Regularne szkolenia i wbudowane tryby testowe zapewniają prawidłowe działanie urządzeń. Funkcje weryfikacji prowadzą nacisk na kontrolę prywatności, zapewniając minimalizację żmudnych kontroli ręcznych, często zautomatyzowanych w celu reagowania na anomalie.

Program analizuje modele polityki, porównuje możliwości dostawców i śledzi wyniki w odniesieniu do zdefiniowanych kluczowych wskaźników wydajności (KPI) na centralnym panelu. Około 99,5% przechowywanych ładunków powinno być szyfrowane w spoczynku, a najnowocześniejszy monitoring wykrywa anomalie podczas przesyłu i przechwytywania danych. Celem jest zrównoważenie bezpieczeństwa z efektywnością operacyjną, szczególnie w przypadku wdrożeń Verity i Maersk Pilot RFID Drone Technology for Warehouse Inventory Management na całym świecie.