CC BY
30
АВТОМАТИЗАЦИЯ РАБОТЫ СКЛАДА НАУКОЕМКОГО ПРОИЗВОДСТВА ПРИБОРОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
Аннотация. В деятельности любого наукоемкого производства приборостроительного предприятия можно обнаружить узкое место, которое будет снижать общую производительность. В исследуемом случае таким проблемным звеном является склад в силу устаревшей системы работы и отсутствия необходимых средств сбора и обработки информации. Разработана математическая модель оптимизации работы склада на основании нормирования работы и технических характеристик. Решение при варьируемых ограничениях доказало необходимость автоматизации склада. Разработаны предложения по внедрению технологии радиочастотной идентификации.
Ключевые слова. Наукоемкое производство, глубина передела, приборостроительное предприятие, автоматизация склада.
Soloveichik K.A., Makarenko V.D., Sataev P.V., Arkina KG.
AUTOMATION OF HIGH-TECH MANUFACTURING WAREHOUSE IN AN APPLIANCE-MAKING ENTERPRISE
Abstract. In any science-intensive manufacturing activity of an instrument-making enterprise a bottleneck may be detected which will reduce the overall performance. In the case under study such a bottleneck is a warehouse due to its outdated operating system and lack of necessary means for collecting and processing information. A mathematical model has been developed to optimize the warehouse operation based on rationing of work and technical characteristics. The solution under varying constraints has proved the necessity to automate the warehouse. Proposals for the implementation of radio-frequency identification technology have been developed.
Keywords. Knowledge-intensive production, depth of processing, appliance-making enterprise, warehouse automation.
Введение
В соответствии с Законом Санкт-Петербурга от 08.06.2009 г. № 221-47 [1], Комитетом по промышленной политике, инновациям и торговле разработана промышленная политика Санкт-Петербурга на период до 2025 года. К целевым отраслям промышленности отнесены отрасли промышленности Санкт-Петербурга, на развитие которых будет сделан основной акцент при реализации промышлен-
ГРНТИ 06.77.02
© Соловейчик К. А., Макаренко В. Д., Сатаев П.В., Аркина К.Г., 2021
Кирилл Александрович Соловейчик - доктор экономических наук, доцент, председатель Комитета по промышленной политике, инновациям и торговле Санкт-Петербурга, заведующий кафедрой «Процессы управления наукоемкими производствами» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Владислав Дмитриевич Макаренко - инженер НПК АО "АТРИ" (г. Санкт-Петербург).
Павел Алексеевич Сатаев - аспирант кафедры «Процессы управления наукоемкими производствами» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого.
Ксения Георгиевна Аркина - кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры математического анализа Российского государственного педагогического университета имени А. И. Герцена (г. Санкт-Петербург). Контактные данные для связи с авторами (Соловейчик К. А.): 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29 (Russia, St. Petersburg, Politehnicheskaia str., 29). E-mail: k.soloveychik@cipit.gov.spb.ru. Статья поступила в редакцию 10.06.2021.
ной политики, в рамках которых выделяют среди основных групп базовые отрасли. К ним относятся отрасли обрабатывающей промышленности Санкт-Петербурга, доля занятых в которых является существенной для сохранения социальной стабильности. Такой отраслью является радиоэлектронная промышленность, к которой относятся и большинство приборостроительных предприятий, в том числе НПК АО "АТРИ".
К целевым ориентирам промышленной политики Санкт-Петербурга относят, в том числе, увеличение предприятиями оборонно-промышленного комплекса Санкт-Петербурга объемов производства продукции гражданского и двойного назначения. В соответствии с фронтальной стратегией социально-экономического развития «Новая высокотехнологичная экономика», к основным глобальным вызовам и трендам для предприятий обрабатывающей, в том числе радиоэлектронной, промышленности Санкт-Петербурга на период до 2025 года будут относиться технологическая независимость в условиях сохранения угрозы расширения санкций против России в отношении трансфера технологий [2] и продажи высоко технологичной продукции. Формирование со стороны радиоэлектронной промышленности Санкт-Петербурга адекватных ответов будет являться ключевым фактором дальнейшего устойчивого развития, в целях которого прогнозируется реализация стратегической инициативы промышленного лидерства в цифровую эпоху на базе фундамента цифровой трансформации, основной целью которой является обеспечение лидерства на базе отечественных решений и достижение технологической независимости и безопасности в сфере производства оборудования, материалов и программного обеспечения. Особой внимание в этой связи будет уделяться информационной безопасности [3-6].
Основной задачей для предприятий радиоэлектронной промышленности в рамках реализации промышленной политики является повышение производительности труда и технологическая независимость. Развитие радиоэлектронной промышленности будет осуществляться преимущественно по направлениям повышения производительности труда и цифровой трансформации.
Оптимизация работы склада без использования автоматизации
В деятельности любого наукоемкого производства [7, 8] приборостроительного предприятия можно обнаружить узкое место, которое будет снижать производительность всего производственного цикла. Довольно часто таким проблемным звеном становится склад, в силу устаревшей системы работы, а также отсутствия необходимых средств сбора и обработки информации [9-16]. Для начала необходимо рассмотреть действующий алгоритм работы склада на предприятии. В качестве базы исследования взят склад приборостроительного предприятия НПК АО "АТРИ". Для того, чтобы сделать вывод о работе всей системы склада комплектующих, необходимо было определить на каком из этапов работы склада какие проблемы присутствуют:
• первый этап, подэтап один: товар доставляется на склад, после чего располагается в специально отведенной части помещения, там он разбирается и вручную фиксируется в системе, после чего его располагают на свободной полке, которая имеет контрольный номер. Данный номер заносится вручную в систему, и к нему прикрепляется информация о том, что и в каком количестве на ней находится. Минусы данного этапа: необходимость использования как минимум нескольких сотрудников; из-за того, что вся работа проводится вручную, увеличивается вероятность ошибки в силу человеческого фактора;
• первый этап, подэтап два: часть товара, находящегося на полках, необходимо доработать. Платы разделяются на те, которые отправляются на автоматический монтаж и те, которые дорабатываются вручную, всю эту информацию необходимо оставить на боксе с товаром на полке. Минусы данного этапа: работник, выполняющий данную функцию, должен быть опытен и иметь высокую квалификацию, чтобы правильно инициализировать товар и разделить на нужную доработку;
• второй этап: товар, который требует доработки, отправляется на автоматическую линию или в специальный отдел ручного монтажа. Для этого сформированный бокс с определенным кодовым номером выдается со склада в нужный отдел доработки и, после её завершения, возвращается на склад. Уход и приход комплектующих вручную фиксируется в системе учета данных. Минусы данного этапа: тратится большое количество времени для того, чтобы вручную зафиксировать момент выдачи и принятия бокса;
• третий этап: товар с разных полок собирается и формируется в комплектующие для одного проекта, после чего помещается в специальный бокс, который склад передает для дальнейшего сбора изделия. После выдачи всех комплектующих склад вручную фиксирует в системе, что они отданы в работу. Минусы данного этапа: должна быть высокая квалификация для правильно сбора комплектующих в один проект, необходимо как минимум несколько сотрудников для выполнения выдачи комплектующих, также на этом этапе (как и на предыдущих) есть высокая вероятность совершения ошибки в силу человеческого фактора.
Проанализировав этапы работы склада, можно сделать вывод, что из-за большого количества неавтоматизированной работы производительность гораздо ниже возможной, при этом тратится много ресурсов на осуществление работ. Все эти факторы влияют на конечную себестоимость изделия. Таким образом, целевая функция в данном случае - это минимизация себестоимости продукции, что естественно при максимизации количества обрабатываемых единиц на складе.
Примем для дальнейших расчетов следующие технические характеристики помещения склада:
• склад представляет собой помещение длиной 30 метров и шириной 5 метров (150 м2), разделен на две части: офисная 10 х 5 метров (50 м2) и складская 20 х 5 метров (100 м2). На складе расположены 7 стеллажей с 4 полками высотой 2 метра, шириной 1 метр, глубиной 0.6 метра, также 2 шкафа сухого хранения для хранения расходных материалов, внешний размер которых составляет 0,606 х 1,128 х 0,750 м, а внутренний - 0,584 х 0,772 х 0,630 м, 1 упаковочный стол длиной 2 метра и шириной 1 метр (2 м2). 4 стеллажа расположены в центре комнаты, 3 с одной стороны комнаты около стены и два шкафа сухого хранения расположены с другой стороны у стены;
• хранящиеся на складе изделия и расходные материалы находятся в пластиковых боксах размером 0,64 х 0,35 х 0,28 м (0,06272 м3, при этом площадь постановки на полку 0,098 м2, для расчетов примем 0,1 м2). Понятно, что боксы могут стоять вплотную друг к другу;
• изделия, являющиеся частью проекта, по типу плат, проводов, дисководов хранятся от трех до четырнадцати дней, как и расходные материалы. Предельные сроки хранения у изделий составляют от 2 до 5 лет, поэтому ими можно пренебречь.
В силу норм технологии работы приборостроительного производства, регламентов и иных локальных нормативных документов была разработана следующая модель оптимизации работы склада: за переменную х; принято количество боксов с платами (хь х2, х3) или платами и расходными материалами (хД Всего возможных вариантов боксов четыре:
• Х1 - бокс с платой не требующей доработки, при этом норма переработки бокса с платой не требующей доработки в бокс с платами и расходными материалами (х4) для выдачи на производство в силу возможности работы за столом только одного человека составляет 3 бокса в час;
• Х2 - бокс с платой, отправляемой на участок автоматического монтажа, при этом возможность переработки данного бокса в бокс с платой уже не требующей доработки (Х1) составляет в силу специфики технологии 2 бокса в час;
• Х3 - бокс с платой, отправляемой на участок ручного монтажа, при этом возможность переработки данного бокса в бокс с платой уже не требующей доработки (Х1) составляет в силу специфики технологии 2 бокса в 2 часа или 1 бокс в час;
• Х4 - бокс с платой и расходными материалами для отправки на производство, при этом возможность отправки на производство составляет 2 бокса в 0,2 часа или 10 боксов в час. Ограничением, кроме этого, является размер стеллажа и дискретность расстановки на нем, а
именно 2 стеллажа используются под Х4, два стеллажа под Х] и по одному стеллажу под Х2 и Х3. Расстановка на стеллажах: 0,6 м х 1 м = 0,6 м2, на 4 полках - 2,4 м2, на 7 стеллажах в целом 16,8 м2.
В силу специфики технологии хранения максимальный срок хранения платы составляет 14 дней, поэтому календарный месяц разбит не на декады как обычно, а на периоды по 14 дней ^ соответственно период первый с первого числа месяца до четырнадцатого ^ и второй в зависимости от дней в календарном месяце: если 28, то с пятнадцатого по двадцать восьмое число, если двадцать девять, то аналогично, если тридцать то с шестнадцатого по двадцать девятое, если тридцать один, то аналогично. При этом к концу периода склад должен быть пуст для санитарной обработки. Рабочие недели стандартные: пятидневные при восьмичасовой рабочей неделе. Из статистики работы известна вероятность количества видов боксов с платами.
Максимальное возможное количество боксов Х4 равно в период 800. Понятно, что расчеты работы в периоды идентичны, поэтому при расчетах будем рассматривать один период. Каждую операцию с конкретным типом боксов осуществляет один рабочий. Нашей задачей является максимизировать число обрабатываемых боксов так, чтобы появилась возможность сократить должности рабочих и соответственно уменьшить себестоимость складских операций. При этом уменьшить число должностей рабочих можно только значительно улучшив работу склада. Исходные данные расчета программы работы склада в имеющемся режиме представлены в таблице.
Таблица
Исходные данные для расчета программы работы склада НПК АО "АТРИ"
Период месяца Вид обрабатываемого бокса Переменная Ограничение снизу Ограничение сверху Вероятность Предельное ограничение сверху
Первый ^ бокс с готовой платой х1 0 480 0,5
бокс с платой, отправляемой на х2 0 240 0,2
участок автоматического монтажа
бокс с платой, отправляемой на х3 0 240 0,3
участок ручного монтажа
бокс с платой и расходными мате- х4 0 720 1,0 800
риалами для отправки на произ-
водство
Второй 12 бокс с готовой платой х1 0 480 0,5
бокс с платой, отправляемой на х2 0 240 0,2
участок автоматического монтажа
бокс с платой, отправляемой на х3 0 240 0,3
участок ручного монтажа
бокс с платой и расходными мате- х4 0 720 1,0 800
риалами для отправки на произ-
водство
Определим максимальное значение целевой функции при условии целочисленных значений [17]:
х1: Б(Х) = 1хх4 , (1)
при следующих условиях-ограничениях:
Х4<800, (2)
Х4=Х1+Х2+Хз, (3)
(80х0,5)3х1+(80х0,2)2х2+(80х0,3)х3 < 80х10х4,
что соответствует:
120Х1+32Х2+24Х3<800Х4 , (4)
0,1Х4<72, (5)
0,1х1<48, (6)
0,1Х2<24, (7)
0,1Х3<24. (8)
Решим прямую задачу линейного программирования симплексным методом, с использованием симплексной таблицы. Для построения первого опорного плана систему неравенств приведем к системе уравнений путем введения дополнительных переменных (переход к канонической форме). В первом неравенстве смысла (<) вводим базисную переменную Х5. В 3-м неравенстве смысла (<) вводим базисную переменную Х6. В 4-м неравенстве смысла (<) вводим базисную переменную Х7. В 5-м неравенстве смысла (<) вводим базисную переменную Х8. В 6-м неравенстве смысла (<) вводим базисную переменную Х9. В 7-м неравенстве смысла (<) вводим базисную переменную Х10.
Приведем систему к единичной матрице методом жордановских преобразований, далее переходим к основному алгоритму симплекс-метода и в две итерации получаем ответ. Оптимальный план можно записать так:
Х! = 240, х2 = 240, х3 = 240, Х4 = 720; Б(Х) = 1х720 = 720.
Если мы предположим, что часть времени мы можем использовать стол как стеллаж, то можно убрать ограничение (5). В этом случае мы получим естественно ответ, что оптимальный план можно записать так:
x1 = 320, x2 = 240, x3 = 240, Х4 = 800; F(X) = 1x800 = 800. Дальнейшие попытки изменять ограничения и найти принципиально отличные решения успеха не принесли. Это говорит о том, что в существующих ограничениях работы склада - в силу изначальной неэффективности его работы - принципиальная оптимизация нереальна.
Автоматизация работы склада приборостроительного предприятия
В дальнейшей работе было предложено использовать технологию радиочастотной идентификации (RFID), которая является одним из важнейших способов автоматической идентификации объектов. Данный способ развивается уже более 20 лет и является одним из самых действенных при решении задач оптимизации работы различных подразделений предприятий. В деятельности любого предприятия можно обнаружить узкое место, которое будет снижать производительность всего производственного цикла, в данном случае таким проблемным звеном оказался склад в силу устаревшей системы работы, а также отсутствия необходимых средств сбора и обработки информации. Введение RFID системы помогло автоматизировать работу склада и улучшить показатели работы НПК АО "АТРИ" в целом [18-21].
Решать проблему совершенствования внутренней складской технологии в части приема, маркировки, хранение и отгрузки комплектации возможно благодаря введению новой технологий сбора информации, с помощью использования радиочастотной идентификации, а именно RFID датчиков и меток. Система RFID - это радиочастотная идентификация объектов, основанная на автоматическом считывании или записи данных, хранящихся в транспондерах или метках RFID. В качестве считывающих устройств используют считыватели, ридеры, интеррогаторы [22]. Метка представляет собой интегральную схему, которая хранит и обрабатывает информацию, модулирует и демодулирует радиочастотный сигнал, а также антенну, через которую за счет приема и передачи сигнала обеспечивается идентификация объектов [23]. Различают метки трех видов:
• RO - это метки такого вида, информация на которые записывается один раз, во время изготовления. Добавить информацию или перезаписать её невозможно. Плюсом данных меток является то, что их нельзя подделать, но минус в виде отсутствия перезаписи информации слишком весомый и является ключевым для того, чтобы отказаться от данного типа;
• WORM - у тегов данной метки имеется идентификатор, блок памяти, в который записывают данные, которые в дальнейшем можно многократно считывать. Данные метки также нельзя перезаписывать, и это ключевой фактор, чтобы отказаться от их использования;
• RW - метки с идентификатором, блоком памяти. Метки с данным типом памяти используются для записи и чтения данных, их можно многократно перезаписывать. Данный вид меток стоит дороже, но возможность перезаписывать данные упростит введение и использование меток, а также уберет необходимость покупать большое их количество для редко используемых позиций на складе [24]. Типы питания у меток также бывают трех видов:
• пассивный - у данного типа устройств источник питания отсутствует, и питаются они от индуцируемого электромагнитного сигнала от считывателя в антенне тока;
• активный - у данных устройств присутствует собственный источник питания, работающий длительный срок. Они отличаются дальностью действия (доходящей до нескольких сотен метров), большими размерами и объемом памяти. Устройства обладают мощными выходными сигналами, что дает возможность использовать их в агрессивных для радиочастотных сигналов средах. Также в метках с данным устройством питания возможно встраивание дополнительной электроники. Например, сенсоров, фиксирующих изменение температуры, вибрацию, влажность;
• полупассивный - вид меток, который схож с пассивными устройствами, главное отличие в наличии батареи, которая питает чип. Дистанция действия данных меток больше, чем у пассивных, но гораздо меньше, чем у активных.
По частоте RFID метки различаются по диапазонам:
• LF (125 кГц) - устройства данного типа являются пассивными. Плюсы данного типа устройств -низкая цена, маленький размер. Недостатком является длина волны, работа с которой возможна только на близких расстояниях;
• HF (13, 56 МГц) - системы данного типа являются самыми популярным, так как метки проходят большое количество экологических стандартов, имеют низкую стоимость. Но при этом дальность считывания данных меток является довольно низкой. Также при нахождении металла или же высокой влажности в периметре работы датчиков возможны помехи на средней и дальней дистанции. К минусам важно отнести возможные взаимные наложения сигналов при считывании;
• UHF (860 - 960 МГц) - универсальные, но дорогие.
Ридеры считывателя делятся на: мобильные - у данных ридеров низкий радиус действия а также отсутствует постоянная связь с системой учета и обработки информации, как правило, считанные с меток данные накапливаются во внутренней памяти устройства и только после этого переносятся на компьютер; стационарные - у данных ридеров большая зона считывания меток, они обеспечивают одновременную работу с десятками меток. С системой учета идет непрерывная связь, позволяющая регистрировать перемещение объектов, а также их характеристики.
При выборе считывателей для склада необходимо, чтобы они работали одновременно с большим количеством меток, позволяли отслеживать перемещение меток в пространстве. Соответственно, основные считыватели, необходимые для автоматизации процессов на складе, стационарные [25]. При автоматизации склада НПК АО "АТРИ" были выбраны RW метки с полупассивным типом питания в соответствии с размером склада, с HF частотой и со стационарными ридерами, что позволило значительно снизить затраты на работу склада. Заключение
Технология радиочастотной идентификации является одним из важнейших способов автоматической идентификации объектов. Данный способ развивается уже более двадцати лет и является одним из самых действенных при необходимости автоматизации работы различных предприятий. В деятельности любого предприятия можно обнаружить узкое место, которое будет снижать производительность всего производственного цикла. Довольно часто таким проблемным звеном становится склад в силу устаревшей системы работы, а также отсутствия необходимых средств сбора и обработки информации. Введение RFID системы позволяет автоматизировать работу склада и улучшить показатели работы предприятия в целом.
ЛИТЕРАТУРА
1. О промышленной политике в Санкт-Петербурге: Закон Санкт-Петербурга от 08.06.2009 № 221-47 (ред. от 07.05.2020) // Вестник Законодательного собрания Санкт-Петербурга. 22.06.2009. № 15. С. 21.
2. Аркин П.А., Рогова Е.М., Соловейчик К.А. Управление развитием технологических ресурсов хозяйственных систем: монография. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2003. 174 с.
3. Аркин П.А., Иванов М.Б., Бородина Е.П. Методические подходы совершенствования институциональных механизмов государственной экономической политики в части развития системы третейских судов при разрешении экономических споров // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2019. № 2 (116). С. 39-46.
4. Bodrunov S., Plotnikov V. Stratégie Aspects of National Socio-Economic Development // Proceedings of the 34th International Business Information Management Association Conference (IBIMA) - Vision 2025: Education Excellence and Management of Innovations through Sustainable Economic Competitive Advantage, 13-14 November 2019, Madrid, Spain. P. 4916-4922.
5. Аркин П.А., Иванов М.Б., Бородина Е.П. Методические вопросы управления интеллектуальной собственностью, публикуемой на сайтах в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2018. № 1 (109). С. 75-82.
6. Карлик А.Е., Платонов В.В., Тихонова М.В., Павлова О. С. Межфирменная кооперация как фактор промышленного развития в информационно-сетевой экономике // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2020. № 6 (126). С. 7-14.
7. Соловейчик К.А., Микитась А.В., Аркин П.А. Методологические подходы к определению терминологии в области наукоёмкого производства // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2020. № 5 (125). С. 9-18.
8. Соловейчик К.А., Салкуцан С.В., Аркин П.А. Процессы управления наукоемкими производствами в машиностроении. СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2018. 438 с.
9. Аркин П.А., Захаренко Е.А., Шиян Н.Д., Аркина К.Г. Методические вопросы производственной логистики участка нанесения металлических покрытий в приборостроении // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2020. № 1 (121). С. 86-91.
10. Гвилия Н.А. Функционал логистики в вертикально интегрированных корпорациях // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. 2014. № 3. С. 104-108.
11. Аркин П.А., Муханова Н.В., Мошняцкий Е.А. Логистическая модель производства вендингового оборудования: закупка комплектующих и доставка до внутреннего склада российского производителя // Организатор производства. 2019. Т. 27. № 2. С. 94-104.
12. Соловейчик К.А., Андреева А.Е. Развитие конкурентоспособности предприятия на основе выбора эффективных методов менеджмента качества // Национальные концепции качества: интеграция образования, науки и бизнеса. Сборник материалов VIII международной научно-практической конференции. СПб., 2017. С. 174-176.
13. Варшавская В.В., Аркин П.А. Разработка и выбор стратегии развития промышленного предприятия // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. 2017. Т. 2. С. 442-445.
14. Левенцов В.А., Костецкий Д.Ю., Аркина К.Г. Разработка интегрированного стандарта обеспечения цифровыми двойниками наукоемкого производства // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2021. № 1 (127). С. 105-115.
15. Аркин П.А. Организационно-экономический механизм экономической координации: логистический подход. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1998. 159 с.
16. Гвилия Н.А., Рундыгина Д.Д. Отраслевые особенности формирования системы сбалансированных показателей в логистической деятельности предприятий // Современный менеджмент: проблемы и перспективы. Сборник статей по итогам XIV международной научно-практической конференции. СПб., 2019. С. 752-755.
17. Аркин П.А., Межевич К.Г., Власенко М.Н. Целочисленное программирование // Экономика и менеджмент. Сборник научных трудов / Санкт-Петербургский государственный технологический институт (Технический университет). СПб., 2011. С. 200-201.
18. Chow H.K.H, Choy K.L., Lee W.B. A dynamic logistics process knowledge-based system: An RFID multi-agent approach // Knowledge-Based Systems, 2007. P. 357-372.
19. Qing D., Krishnendu C., Jun Z. Data - Driven Optimization and Knowledge Discovery for an Enterprise Information System. 2015. 165 р.
20. Тельнова Ю.Ф. Информационные системы и технологии. М.: Юнити, 2017. 544 c.
21. Аркин П.А., Васильев М.Ю., Крылова И.Ю. Логистика современных систем управления контейнерным терминалом // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета). 2008. № 3 (29). С. 94-97.
22. Penttilä K., Keskilammi M., Sydänheimo L., Kivikoski, M. Radio frequency technology for automated manufacturing and logistics control. Part 2: RFID antenna utilisation in industrial applications // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2006. № 31. Р. 116-124.
23. Günther Oliver P, Kletti Wolfhard Kubach. RFID in Manufacturing. 2008. 175 р.
24. Григорьев П.В. Особенности технологии RFID и ее применение // Молодой ученый. 2016. № 11 (115). С. 317-322.
25. ISBC-RFID. Technologies of RFID identification. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://isbc-rfid.ru/applications/warehouses (дата обращения 15.10.2020).
