Mit „Radiofrequency Identification“ (RFID) lassen sich Wäschestücke über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg identifizieren und verfolgen. Für Unternehmen, die grosse Mengen an Wäsche waschen oder waschen lassen, bringt das verschiedene Vorteile. Unter anderem ermöglicht die Technologie 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.
Grosswäschereien und ihre Kunden sowie Krankenhäuser, Pflegeheime, Hotels und andere Unternehmen mit eigenen Wäschereien können dank einer neuen Technologie von Datamars von den Vorteilen von RFID-Systemen beim Wäschemanagement profitieren. Das Unternehmen, ein auf RFID spezialisierter Anbieter von 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 garantieren soll.
Mit der Innovation sollen bisher bestehende technische Hürden bei der automatisierten Identifikation von Textilien ausgeräumt werden: das Auftreten so genannter Streulesungen, bei denen reflektierte oder von aussen kommende RFID-Signale als relevante Transponder interpretiert und erfasst werden, sowie Schwierigkeiten bei der korrekten Zuordnung von Lesevorgängen zu Gegenständen in Bewegung. Mittels künstlicher Intelligenz sollen solche Streulesungen nun vermieden werden, sich bewegende Textilien werden ohne Unterbrechung des Arbeitsablaufs identifiziert und die Tags werden physischen Gegenständen korrekt zugewiesen, auch bei Sammelauslesungen.
Datamars wendet 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. Je grösser die Datenmenge ist, desto präziser und störresistenter kann das neuronale Netz werden und sich leicht an verschiedene Umgebungen, Anwendungsfälle und Wäscheentwicklungen anpassen.