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Datamars Textile ID ebnet Weg für neue Generation von Lesesystemen / Großwäschereien und ihre Kunden sowie Betriebe mit eigenen Wäschereien profitieren noch stärker von der Transpondertechnologie

Großwäschereien und ihre Kunden sowie Krankenhäuser, Pflegeheime, Hotels und andere Unternehmen mit eigenen Wäschereien können dank einer neuen Technologie von Datamars künftig noch besser von den Vorteilen von RFID-Systemen beim Wäschemanagement profitieren. Denn das Unternehmen, ein weltweit führender, auf RFID spezialisierter Anbieter von Hochleistungs-Ident-Lösungen, hat eine auf künstlicher Intelligenz basierende Textile-ID-Lösung entwickelt, die eine bisher nie erreichte Genauigkeit beim vollautomatischen Erkennen und Verfolgen von Wäschestücken garantiert. Der Einsatz künstlicher neuronaler Netze und von Algorithmen des maschinellen Lernens stellt eine echte Revolution dar und ebnet den Weg für eine neue Generation von Lesesystemen.

Mit "Radiofrequency Identification" (RFID) lassen sich Wäschestücke über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg identifizieren und verfolgen. Die Technologie ermöglicht eine präzise und automatisierte Bestandsverwaltung und die Reduzierung von Verlusten, die Erzeugung transparenter Daten und eine genaue Rechnungsstellung, eine höhere Arbeitseffizienz und eine gesteigerte Rentabilität dank der Optimierung der Textilzyklen und geringerem Wiederbeschaffungsbedarf.

Der Vorteil der UHF-RFID-Technologie liegt darin, dass sich damit Tags ohne Sichtverbindung und aus großer Entfernung auslesen lassen, so dass sich selbst tausende von Textilien in loser Schüttung in wenigen Sekunden identifizieren lassen. Mit diesem Vorteil ist jedoch auch eine Herausforderung verbunden, da durch die Fernauslesung versehentlich auch irrelevante Tags in der Umgebung erfasst werden können, insbesondere wenn sich Gegenstände bewegen.

Datamars wendet zum ersten Mal in der wäscherei-bezogenen Wäscheerkennung maschinelle Lerntechniken auf die RFID-Technologie an. Das maschinelle Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Systeme in die Lage versetzt, automatisch zu lernen und sich durch Erfahrung zu verbessern, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Dabei werden bereitgestellte "Trainings"-Datensätze untersucht, um gemeinsame Muster zu finden und ein Modell für die Entscheidungsfindung zu erstellen.

Dank der Algorithmen des maschinellen Lernens und eines speziell entwickelten, künstlichen neuronalen Netzes nutzt das System die Informationen, die aus den Daten aller Lesevorgänge der RFID-Tags extrahiert werden, um jeden Tag zu klassifizieren. Auf diese Weise ist das System in der Lage, irrelevante Signale zu erkennen und zu verwerfen. Darüber hinaus werden relevante Tags korrekt dem richtigen Wäschestück zugeordnet, auch wenn dieser in loser Schüttung und in Bewegung sind.