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服装RFID国家标准发布,斯科信息助力服装产业全流程数字化管理

近期,市场监管总局(国家标准委)批准发布国家标准《服装商品编码与射频识别(RFID)标签规范》(GB/T 37026—2026),代替GB/T 37026—2018,自2027年3月1日起实施。新标准聚焦服装商品编码结构和RFID标签识读性能,新增纳入颜色、尺码、产地等属性的系列化服装商品代码,并明确标签在实际应用场景下的性能测试指标和测试方法,为服装行业商品标识及自动识别与数据采集提供进一步的标准支撑。

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从生产制造到仓储物流,再到门店结算与商品防损,RFID技术的应用贯穿服装商品流转的多个环节。如何将标签信息与实际业务衔接起来,也是企业推进数字化管理时需要考虑的问题。

1、从生产源头建立商品数据基础

服装商品在生产完成后,需要经过信息登记、成品核对和入库等环节。RFID标签能够为商品提供电子标识,配合自动识读设备采集信息,可减少逐件人工扫描的工作量,为后续仓储管理和商品流转提供数据基础。

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2、仓储物流:提高批量采集与出入库核验效率

服装仓库每天需要处理大量商品的入库、分拣、出库和退货。依赖人工逐件扫码,不仅作业耗时,也容易出现漏扫、错扫等问题。RFID设备能够批量读取商品标签,配合仓储管理系统进行信息核对,帮助企业提高作业效率与库存数据的准确性。

了解斯科信息的仓储RFID设备

仓库盘点神器合集!5款RFID通道设备,3秒读400件太离谱了
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支持批量识别与自动数据采集,适用于高频盘点场景

RFID仓储设备是仓储物流数字化升级的核心硬件,本次合集涵盖五款主力机型:RFID回转线隧道机集成多天线阵列,货物高速通过时360°动态读取,3秒识别400+件,全屏蔽设计防串读,无缝对接MES/WMS。RFID双开门通道机采用电动平移门,关门封闭读取,屏蔽距离<10cm,批量识别800-1000件,21.5寸触屏实时显示,支持人脸/刷卡开门。RFID超高频盘点通道机专为笼车/货架推车设计,3-5秒盘点500+件,屏蔽性能优异,支持网口/WiFi/4G通信。RFID传送带盘点隧道机传送速度20-30m/min,3秒读取400件,电磁屏蔽+射频优化,实时生成盘点列表自动核对。小型RFID盘点隧道机 结合自动传送与升降卷帘门实现物品封闭式读取,避免串读周边物品

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斯科信息围绕服装仓储应用提供RFID隧道机、RFID通道机、RFID手持机及固定式读写器等设备,可根据不同作业节点组合使用。

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案例:李宁仓储RFID管理

在李宁仓储管理相关应用中,斯科信息CK-TP2 RFID隧道机部署于待收扫描区,对经过的商品进行批量识读,并将扫描结果显示在触摸屏上,方便工作人员核对商品清单、及时发现数量差异。相关应用还涉及库存数据同步与盘点作业优化。

想了解RFID设备如何协同覆盖仓储多个环节,可阅读《行业级案例深度拆解:某服装企业如何实现全仓RFID智能化改造》,进一步了解斯科设备在入库、分拣、出库及退货处理中的应用。

3、零售门店:从快速结算到商品防损

在服装零售环节,RFID的应用不仅涉及库存管理,也包括收银结算与商品防损。

在防损环节,门店入口通常存在商品陈列密集、顾客停留和人员频繁进出的情况,RFID门禁需要区分正常活动与未结算商品离店等情况。斯科信息研发的UHF Omni Eye全向眼算法RFID门禁,通过综合分析标签信号强度、相位变化、位置及运动状态等信息,判断商品移动情况,减少静态标签等因素带来的干扰,可用于服装、鞋包等零售场景的商品出店识别与异常离店报警。

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关于该技术在复杂门店环境中的应用,可阅读《斯科信息新黑科技出炉:全向眼算法RFID门禁——集成/方案商零售项目必备》。

在结算环节,斯科信息RFID智能结算机支持商品RFID批量识读,可一次性读取多件商品的标签信息,快速完成商品核对与批量结算,减少逐件扫描条码的操作。结算完成后,系统同步更新已售商品标签的防盗状态,已结算商品通过RFID门禁时不再触发防盗报警,实现快速收银与门店防损的协同管理。

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4、以标准为基础,推动RFID应用落地

GB/T 37026—2026的发布,进一步明确了服装商品编码与RFID标签识读性能方面的要求。对服装企业而言,标准化的商品标识是基础,标签选型、设备识读能力和业务系统协同,则关系到RFID技术能否真正融入日常运营。

随着相关标准逐步实施,服装行业对商品标识、标签识读及数据管理的要求将进一步明确,而RFID技术的应用价值,也在不断延伸至更多产业场景。斯科信息持续深耕RFID硬件研发与制造,产品覆盖RFID智能柜、通道门、通道式盘点隧道机、智能货架、收银设备等,可面向仓储物流、零售、医疗、图档、工业及资产管理等不同领域提供设备支持。围绕实际业务需求,将合适的识读设备与管理系统相结合,才能让RFID采集的数据真正服务于日常运营,为企业数字化管理提供可靠支撑。

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