Розробка мобільного додатка для RFID-інвентаризації

Стандартний штрихкод вимагає прямої видимості та поштучного сканування — це неефективно при масовій інвентаризації. RFID дозволяє зчитати 200 тегів за три секунди, просто пройшовши вздовж стелажа. Ми розробляємо мобільні додатки, які приймають потік EPC-кодів без втрат, дедуплікують їх і звіряють з очікуваним списком — все в реальному часі, навіть без інтернету. Наш досвід — 5 років у мобільній розробці, понад 30 проектів у логістиці та інвентаризації.

Наприклад, на складі з металевими стелажами UHF-теги часто не читаються через відбиття. Ми налаштовуємо параметри зчитувача: потужність, поляризацію, фільтри. В одному проекті вдалося знизити відсоток пропусків з 15% до 2% за рахунок підбору антен і конфігурації. Це особливо важливо для металевих поверхонь, де стандартні налаштування не працюють.

Проблеми, які вирішуємо

Дублікати reads — рідер може зчитати один тег 50+ разів за сесію. Потрібна швидка дедуплікація без блокувань UI. Офлайн-режим — склади часто без Wi-Fi. База даних повинна бути локальною з подальшою синхронізацією. Розбіжності — частина тегів може не читатися через пошкодження або погане розташування. Потрібно явно показувати знайдені, пропущені та зайві позиції. Особливо критично для складів з металевими стелажами, де UHF-теги читаються гірше.

RFID-сканування в 100 разів швидше, ніж ручне введення або штрихкод при перевірці сотень позицій. Але без правильної обробки даних ця перевага втрачається.

Як дедуплікувати EPC-теги без втрат?

Сесія інвентаризації — кінцевий автомат з переходами: IDLE -> SCANNING -> PROCESSING -> COMPLETED, з можливістю паузи. На кожен зчитаний тег — update в MutableStateFlow з дедуплікацією по EPC:

class InventorySession(private val expectedItems: List<InventoryItem>) { private val _scannedEpcs = MutableStateFlow<Set<String>>(emptySet()) val scannedEpcs: StateFlow<Set<String>> = _scannedEpcs.asStateFlow() val matchedItems = scannedEpcs.map { epcs -> expectedItems.filter { it.epc in epcs } }.stateIn(scope, SharingStarted.Eagerly, emptyList()) val missingItems = scannedEpcs.map { epcs -> expectedItems.filter { it.epc !in epcs } }.stateIn(scope, SharingStarted.Eagerly, emptyList()) val unexpectedEpcs = scannedEpcs.map { epcs -> val knownEpcs = expectedItems.map { it.epc }.toSet() epcs.filter { it !in knownEpcs } }.stateIn(scope, SharingStarted.Eagerly, emptyList()) fun onTagRead(epc: String) { _scannedEpcs.update { current -> current + epc } } fun reset() { _scannedEpcs.value = emptySet() } } 

Set<String> — автоматична дедуплікація. Один EPC може прийти 50+ разів, але в Set потрапить один раз. Похідні стейти (знайдені, пропущені, зайві) обчислюються реактивно через map.

Чому офлайн-синхронізація критична для складу?

Ми гарантуємо, що додаток працює без мережі. Локальна БД через Room зберігає очікуваний список і результати:

@Entity(tableName = "inventory_sessions") data class InventorySessionEntity( @PrimaryKey val sessionId: String, val locationId: String, val startedAt: Long, val completedAt: Long?, val status: String // "in_progress", "completed", "synced" ) @Entity(tableName = "scanned_tags") data class ScannedTagEntity( @PrimaryKey val epc: String, val sessionId: String, val firstSeenAt: Long, val readCount: Int ) 

readCount — кількість reads одного тега за сесію. Аномально низька (1–2) при тому що сусідні теги читалися 20+ разів — ознака поганого фізичного розташування тега або пошкодження. Корисна метрика для QA.

Після завершення сесії — синхронізація через WorkManager при появі мережі:

val syncRequest = OneTimeWorkRequestBuilder<InventorySyncWorker>() .setConstraints(Constraints.Builder().setRequiredNetworkType(NetworkType.CONNECTED).build()) .setInputData(workDataOf("session_id" to sessionId)) .build() workManager.enqueueUniqueWork("sync_$sessionId", ExistingWorkPolicy.KEEP, syncRequest) 

Як відображати результати в реальному часі?

LazyColumn з key(item.epc) — анімоване додавання знайдених позицій:

@Composable fun InventoryResultsScreen(session: InventorySession) { val matched by session.matchedItems.collectAsState() val missing by session.missingItems.collectAsState() val scanned by session.scannedEpcs.collectAsState() Column { LinearProgressIndicator( progress = { if (session.expectedItems.isEmpty()) 0f else matched.size.toFloat() / session.expectedItems.size } ) Text("Знайдено: ${matched.size}/${session.expectedItems.size}") LazyColumn { items(matched, key = { it.epc }) { item -> InventoryItemRow(item = item, status = ItemStatus.FOUND) } items(missing, key = { it.epc }) { item -> InventoryItemRow(item = item, status = ItemStatus.MISSING) } } } } 

GS1 EPC декодування

EPC — це не просто hex-рядок. Структурований код urn:epc:id:sgtin:0614141.107346.2017 містить компанію, артикул та серійний номер. Декодування через SGTIN-96:

fun decodeSgtin96(epc: String): Sgtin96? { val bytes = epc.chunked(2).map { it.toInt(16) }.toByteArray() val bits = BigInteger(1, bytes) val header = bits.shiftRight(88).and(BigInteger.valueOf(0xFF)).toInt() if (header != 0x30) return null val filter = bits.shiftRight(85).and(BigInteger.valueOf(0x07)).toInt() val partition = bits.shiftRight(82).and(BigInteger.valueOf(0x07)).toInt() // далі по partition table }