自動識別技術于近幾年受到越來越多的關注, 主要是因為該技術可被應用于許多行業(yè)。自動識別系統(tǒng)實現了處于移動狀態(tài)的人、動物或貨物的實時跟蹤信息的交換?，F在, RFID是自動識別業(yè)務中發(fā)展最快的一種技術。自動識別技術于近幾年受到越來越多的關注, 主要是因為該技術可被應用于許多行業(yè)。自動識別系統(tǒng)實現了處于移動狀態(tài)的人、動物或貨物的實時跟蹤信息的交換?，F在, RFID是自動識別業(yè)務中發(fā)展最快的一種技術。

    RFID技術在供應鏈中的配送中心和倉庫這兩個部門中所表現出的優(yōu)勢得到了社會的廣泛認可。最近幾年里, RFID技術在零售和售后行業(yè)中也發(fā)揮了明顯的優(yōu)勢作用。RFID技術的優(yōu)勢包括及時性、準確性和完整性。世界零售巨頭-一沃爾瑪, 一直處于RFID試驗的最前沿, 利用其雄厚的實力強行要求選定的供應商采用 RFID技術, 大大節(jié)約了保質期較短產品的RFID監(jiān)控成本, RFID技術的引進將提高零售商供應鏈的效率、準確性和安全性。De等人提出了一個普遍語境下實時跟蹤項目的參考系統(tǒng)。這項研究成果成為當前供應鏈管理技術架構的研究原型, 該原型得到全球專業(yè)組織(如EPCgloba組織)的支持。另一個實例是將RFID技術用于相關的實例零售購物情景, 使顧客經歷一次體貼周到的購物體驗。
   RFID技術的優(yōu)勢在于其強大的、動態(tài)的數據自動采集能力。然而, 從信息化的角度來看, 當前對 RFID技術的研究工作相對較少。實際上, RFID技術應該被視為信息的促進者, 可以直接提高組織內人員的決策能力并實現跨界合作組織的信息共享。目前, 研究人員似乎忽視了使用RFID采集的信息這個重要進程, 該進程是獲取 RFID益處的重要因素, 如供應鏈的可見度、產品的可追溯性和零售商的庫存監(jiān)控。換言之, 供應鏈不僅應該被視為產品流網絡, 同時也是信息流網絡。供應鏈信息基礎設施的有效利用有助于提高業(yè)務流程的認知, 從而改善性能分析和決策過程。
   為啟動這種新型的智能供應鏈, 需要為基于RFID的數據存儲和分析提出一種刨新信息技術解決方案。對巨大的失效和大量的數據進行深入分析的業(yè)務流程而言, 為更富表達力和復雜的RFID數據描述定義一種新的存儲模式是最具研究價值的。這里主要有兩個研究方向。
    第一個研究方向是數據流的運行時處理。然而, 最新的方法只能跟蹤基本的信息即RFID讀寫器產生的原始數據。原始數據包含在三元組(EPC, 地點, 時間)中, 其中EPC是特定的產品標識, 而地點和時間代表了每個RFID讀寫事件發(fā)生的地點和時間。更高級的信息和知識表示技術尚未廣泛集成到智能供應鏈管理方案的RFID技術中, 智能供應鏈管理方案支持更高級語義的分析。

   第二個研究方向側重于離線計算和高效的數據存儲技術研究。Wang等人確定了RFID事件的一些特征和語義, 提出了一種擴展的實體關系模型?；谶@個擴屬的概念模型, 對時間層面的數據流進行了分析。Bai 等人對在數據庫中使用SOL語言檢測時間事件的約束條件進行了研究, 并提出了一種類似SQL的語言, 利用該語言通過有效的方式查詢此類事件。Ban 等人提出了面向位置區(qū)域的索引, 該索引通過一種新的表示模型實現了對 RFID讀寫器注冊路徑的跟蹤。開發(fā)的索引架構薇命名為時間參數化的區(qū)間R樹, 它是一般R樹的變體。Gonzalez等人借鑒數據庫相關的研究文獻, 提出了一種新的存儲模型。其核心思想是將一起移動的目標聚集在一起, 這樣便可基于通用數據庫中的尺寸和測量值進行多維分析。
    對于針對對象/群組發(fā)現的快速鏈交互, 關于給定語義注釋的請求, 我們稱之為語義網(語義Web)的主動性, 我們可以把語義 Web 技術運用到基于RFID技術的供應鏈中。其基本目標是利用語義語言(如RDF、OWL或DIG)充分描述附著RFID標簽的產品。語義 Web技術采用一種機器可以理解的方式形式化注釋, 因此增強了互操作性。一系列工具可用于信息處理與分析, 包括基于規(guī)則的系統(tǒng)、基于邏輯的推理機和以陳述性語言(如 SPARQLe語言)為基礎的查詢機。開放世界假設(Open World Assumption, OWA)的有效性使得分析變得有意義, 即使存在不完全的信息。這個特征可以克服廣泛采用的“封閉世界”模式(例如, 關系模式)的缺陷, 當連接獨立的合作組織的異構信息系統(tǒng)時, 會出現“封閉世界”模式。這確實是供應鏈管理架構出現的情況。通過正規(guī)的本體語言, 可對有關特定領域的知識進行建模和利用, 從而從與每個資源相關的元數據定義的信息中獲得新的隱含信息。
    關于物理產品的基于語義注釋的解決方案可通過研究相關的文獻發(fā)現。Maas5和Filter介紹了一種適用于普通貿易環(huán)境的解決方案。然而, RFID標簽只存儲一個產品代碼, 該代碼是從中央后端信息系統(tǒng)中檢索對應的rfid注釋的關鍵。Pomel等人提出的“虛擬對手”方法, 繼承了供應鏈管理中傳統(tǒng)的 RFID應用, 構成了復雜多廠商供應鏈信息分享的重大架構和組織性挑戰(zhàn)。相反, 我們的核心理念是, 作為供應鏈上流通的物理產品, 關于事實本身相關的高級別信息被傳送, 并且可以在不同的層次開發(fā)有價值的業(yè)務分析。
   最后, 語義模型基于圖表的性質, 也帶來了一些挑戰(zhàn)。這些模型雖然簡單, 但不能被用作基本架構中的存儲模型。當前已有關于替代邏輯組織以有效分析語義效數據的研究。但是，這些研究主要圍繞模型物理結構的優(yōu)化開展（(即依賴于支持這此結構的工具)。我們建議在不同的抽象層(不僅是在物理層)建立描述語義信息的數據模型。因此, 語義模型物理結構的優(yōu)化與任何物理環(huán)境無關。