牛奶瓶贴上RFID标签
SAITL Dairy Laboratory 是新西兰一家对牛奶进行生物和化学测试的专业牛奶质量检测公司，该公司现采用 RFID
SAITL Dairy Laboratory 是新西兰一家对牛奶进行生物和化学测试的专业牛奶质量检测公司，该公司现采用 RFID 技术自动识别高数量的牛奶样本瓶，从而提高识别的速度和精确度，最小化人工处理，减少错误和提高可追溯性。
公司总经理 Margaret Malloch 称实验室每天从奶厂接收多达 20，000 - 30，000 个塑料圆瓶。但是之前采用条码和人工检测的识别系统已不能满足 SAITL 需求，她称，太过耗时，并且容易出错。
“我们计划实现实验室自动化，RFID 是其中的一部分。为此我们成立了一个项目，研究实施 RFID 系统的最佳方案及所需的变动” Malloch 解释称。
2009 年年初，SAITL 逐步推出 RFID 应用，包括在几个月时间内向几家样本收集站提供贴标样本瓶。在制造过程中，每个瓶底粘贴一张 TI Laundry Transponder DS105 13.56 MHz 无源 RFID 标签。这些瓶接着被送往新西兰各地的奶制品工厂，收集牛奶样本。样本稍后被聚集，由奶质产商 Fonterra 送往 SAITL 的实验室。Fonterra 拥有 11，000 家奶场，也是 SAITL 的股东之一。在项目推出期间，瓶子上也贴有条码标签，以双重检测标签写入信息的正确性。当系统正式启用后，条码标签会从瓶子上去掉。
实验室是极具挑战性的 RFID 应用环境。由于样本极近的间距，许多检测仪器的高金属含量，SAITL 花了大量的时间调试 RFID 天线和阅读器，确保读取的精度和准度。另一个挑战是新标签缺少肉眼可识读界面。公司过去一直采用的条码标签包括肉眼可读文本，然而，如果无源 13.56 MHz RFID 标签替换条码，粘贴在各个瓶子的底部，那么技术工人可能会很难定位和识别某个特定的样本。
“这要求采用一支定制化大天线和阅读器软件，配合在短时间内读取多个标签” Malloch 称。
在 SAITL 实验室，工作人员首先将装满牛奶的瓶子放到托盘上，接着将托盘移经一组 RFID 阅读器，共有三排，每排有 10 台阅读器。单个托盘可装载 250 个瓶子，30 台阅读器快速读取瓶子标签，标签符合 ISO 15693 标准，可存储 250 个字节的数据。标签数据接着发送到 SAITL 数据库，数据返回信每个样本必须经历具体测试的详细信息。这确保了工作人员对每个样本开展正确的生物和化学测试，也保证了 Fonterra 售往顾客的奶制品的质量和安全。SAITL 实验室的多个应用采用了多种 RFID 阅读器和读写器。绝大多数阅读器由 Tracient 定制，用于解决 SAITL 特定问题。实验室员工也采用市场上已有的 Tracient 手持阅读器手工读取一些瓶子标签。
Fonterra 为 SAITL 安装这套系统，也已经参与 Milk Collection Programme of Work 项目，SATL 项目是其中一部分。2006 年 1 月，Fonterra Milk Supply 正式启动 MCPOW，采用 RFID 追踪农场到工厂的牛奶收集。当 Fonterra 收集农场大桶存储的牛奶时，奶罐车上的 RFID 阅读器自动读取每个大桶 RFID 标签的信息。每个桶的 TI DS105 RFID 标签含公司 ID 码、农场 ID 码、牛奶温度、收集剂量、收集的时间连同状态码。
在 SAITL 应用，特制的 RFID 天线与 Tracient 阅读器相连，通过移动数据传输或标准的同步工具将信息发送到中央数据库。Tracient 也对阅读器进行定制，应用于实验室的特殊环境。SAITL 管理数据软件 MADCAP 由 Contec Group 提供。
Milk Collection Programme of Work 项目采用的阅读器包括手持机、奶罐车及实验室阅读器，总数量达千台。位于新西兰各地的 Fonterra 工厂，共有 14，000 多个牛奶存放大桶也被贴标，这意味着公司可采用标签信息追溯牛奶样本的来源、收集量、及收集时的温度。这项目使用标签总量超过 600,000 个。
SAITL 项目的最终目标是实现一条完整的 RFID 牛奶收集链：牛奶样本被贴标，从奶场收集到工厂存储，再到 SAITL 实验室实现全程监控和信息可追溯。
她补充称，“对于那些仍采用条码的顾客，我们同时采用条码和 RFID 标签。一旦测试完成，标签识别信息被消除，标签从样本瓶上去掉，瓶子送回塑料制造商重新使用。每张标签可使用 100，000 次。
样本瓶回收是 SAITL 一项额外收入，也是 RFID 项目的收益之一。之前，样本瓶由两种不同的塑料制成，回收是不切实际，但牛奶收集新瓶可以回收。据 Malloch 称，RFID 加快了样本处理速度。如单台 RFID 阅读器可处理 150 个瓶子。RFID 也提高样品识别的准确率，判断哪些样本需要进行哪些测试，提高了生产力，减少了成本。
公司总经理 Margaret Malloch 称实验室每天从奶厂接收多达 20，000 - 30，000 个塑料圆瓶。但是之前采用条码和人工检测的识别系统已不能满足 SAITL 需求，她称，太过耗时，并且容易出错。
“我们计划实现实验室自动化，RFID 是其中的一部分。为此我们成立了一个项目，研究实施 RFID 系统的最佳方案及所需的变动” Malloch 解释称。
2009 年年初，SAITL 逐步推出 RFID 应用，包括在几个月时间内向几家样本收集站提供贴标样本瓶。在制造过程中，每个瓶底粘贴一张 TI Laundry Transponder DS105 13.56 MHz 无源 RFID 标签。这些瓶接着被送往新西兰各地的奶制品工厂，收集牛奶样本。样本稍后被聚集，由奶质产商 Fonterra 送往 SAITL 的实验室。Fonterra 拥有 11，000 家奶场，也是 SAITL 的股东之一。在项目推出期间，瓶子上也贴有条码标签，以双重检测标签写入信息的正确性。当系统正式启用后，条码标签会从瓶子上去掉。
实验室是极具挑战性的 RFID 应用环境。由于样本极近的间距，许多检测仪器的高金属含量，SAITL 花了大量的时间调试 RFID 天线和阅读器，确保读取的精度和准度。另一个挑战是新标签缺少肉眼可识读界面。公司过去一直采用的条码标签包括肉眼可读文本，然而，如果无源 13.56 MHz RFID 标签替换条码，粘贴在各个瓶子的底部，那么技术工人可能会很难定位和识别某个特定的样本。
“这要求采用一支定制化大天线和阅读器软件，配合在短时间内读取多个标签” Malloch 称。
在 SAITL 实验室，工作人员首先将装满牛奶的瓶子放到托盘上，接着将托盘移经一组 RFID 阅读器，共有三排，每排有 10 台阅读器。单个托盘可装载 250 个瓶子，30 台阅读器快速读取瓶子标签，标签符合 ISO 15693 标准，可存储 250 个字节的数据。标签数据接着发送到 SAITL 数据库，数据返回信每个样本必须经历具体测试的详细信息。这确保了工作人员对每个样本开展正确的生物和化学测试，也保证了 Fonterra 售往顾客的奶制品的质量和安全。SAITL 实验室的多个应用采用了多种 RFID 阅读器和读写器。绝大多数阅读器由 Tracient 定制，用于解决 SAITL 特定问题。实验室员工也采用市场上已有的 Tracient 手持阅读器手工读取一些瓶子标签。
Fonterra 为 SAITL 安装这套系统，也已经参与 Milk Collection Programme of Work 项目，SATL 项目是其中一部分。2006 年 1 月，Fonterra Milk Supply 正式启动 MCPOW，采用 RFID 追踪农场到工厂的牛奶收集。当 Fonterra 收集农场大桶存储的牛奶时，奶罐车上的 RFID 阅读器自动读取每个大桶 RFID 标签的信息。每个桶的 TI DS105 RFID 标签含公司 ID 码、农场 ID 码、牛奶温度、收集剂量、收集的时间连同状态码。
在 SAITL 应用，特制的 RFID 天线与 Tracient 阅读器相连，通过移动数据传输或标准的同步工具将信息发送到中央数据库。Tracient 也对阅读器进行定制，应用于实验室的特殊环境。SAITL 管理数据软件 MADCAP 由 Contec Group 提供。
Milk Collection Programme of Work 项目采用的阅读器包括手持机、奶罐车及实验室阅读器，总数量达千台。位于新西兰各地的 Fonterra 工厂，共有 14，000 多个牛奶存放大桶也被贴标，这意味着公司可采用标签信息追溯牛奶样本的来源、收集量、及收集时的温度。这项目使用标签总量超过 600,000 个。
SAITL 项目的最终目标是实现一条完整的 RFID 牛奶收集链：牛奶样本被贴标，从奶场收集到工厂存储，再到 SAITL 实验室实现全程监控和信息可追溯。
她补充称，“对于那些仍采用条码的顾客，我们同时采用条码和 RFID 标签。一旦测试完成，标签识别信息被消除，标签从样本瓶上去掉，瓶子送回塑料制造商重新使用。每张标签可使用 100，000 次。
样本瓶回收是 SAITL 一项额外收入，也是 RFID 项目的收益之一。之前，样本瓶由两种不同的塑料制成，回收是不切实际，但牛奶收集新瓶可以回收。据 Malloch 称，RFID 加快了样本处理速度。如单台 RFID 阅读器可处理 150 个瓶子。RFID 也提高样品识别的准确率，判断哪些样本需要进行哪些测试，提高了生产力，减少了成本。