Segunda-feira, 24 de junho de 2019 - 12h22
A ciência na ampliação dos horizontes de padrões GS1
Autoria de ROBERTO MATSUBAYASHI

Seis universidades internacionais renomadas formaram uma rede de pesquisas avançadas para o desenvolvimento de soluções que envolvem as tecnologias de Inteligência Artificial, Blockchain e Internet das Coisas (IoT), além de identificação por radiofrequência (RFID) para uso de sensores integrados a dispositivos compatíveis.

As universidades formam o Auto-ID Labs com o objetivo de expandir estudos na área de padrões abertos aplicados à visibilidade das cadeias de suprimento que têm suporte da GS1. As instituições são o Massachusetts Institute of Technology (EUA), Keio University (Japão), Fudan University (China), University of Cambridge (Reino Unido), Korea Advanced Institute of Science and Technology (Coreia do Sul) e ETH Zürich and University of St. Gallen (Suíça).

Os temas dos projetos de pesquisa cobrem as mais diversas disciplinas que podem melhorar a qualidade de serviços prestados à população. Em IoT, estudos em grande variedade de sensores como de temperatura, detectores de gases e líquidos tóxicos e detectores de campos elétricos podem ser aplicados, por exemplo, para verificar trincas em materiais condutores em concreto, utilizados em pontes e viadutos. Ou então, podem verificar o grau de corrosão de metais, além de abrir novas fronteiras em custo de projetos, com o chip RFID a 1 centavo de dólar.

Sistemas de inteligência artificial baseados em visão podem criar oportunidades inéditas em aplicações para o código de barras, ou dar suporte à captura de informações para apoiar o programa de qualidade de dados da GS1 – um serviço para ajudar indústria, distribuição, lojas físicas e e-commerce a capturar e a cadastrar as informações corretas sobre em um banco de dados de mais de 35 milhões de produtos.

Outra área de projetos que está em desenvolvimento envolve os programas colaborativos de adoção dos padrões GS1 em novas aplicações. Muitas delas são realizadas por meio de parcerias público-privadas. Por exemplo, o aproveitamento dos dados capturados em transações comerciais para analisar (analytics) e definir os padrões de comportamento mais adequados às operações logísticas ou de manufatura.

Essa linha de trabalho é ideal para apoiar a gestão do ciclo de vida do produto – Product Lifecycle Management (PLM) – ou realizar a rastreabilidade com uso do blockchain, alavancando o uso do padrão de dados de eventos GS1 EPC-IS.

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