此專案是面向倉儲追蹤、資產管理與工業自動化的 RFID 平台,整合 RFID 標籤印表機、多種 reader、邊緣裝置與雲端服務,提供即時 EPC 可視性、列印任務自動化及營運報表。

我在 PoC 完成後接手,與一位硬體工程師及外包組裝人員組成精簡團隊。除電路設計與生產管理外,我主要負責裝置韌體、應用程式、雲端服務與客戶部署,將系統推進至實際量產環境。

資料模型重構與 GS1 EPC

原型階段高度依賴 NoSQL 與臨時 schema;隨 EPC 掃描、列印任務及資產紀錄成長,查詢效率與資料一致性逐漸成為瓶頸。我主導以 Prisma 與 MySQL 建立關聯式資料模型,重構客戶、場域、裝置、標籤與 PrintJob 的匯入及同步流程,並清理重複/損壞資料與標準化狀態轉換。

後期我將隨機 EPC 改為符合 GS1 SGTIN-96 的編碼,定義相容的 EPC prefix,依客戶資產資料產生與列印 EPC,使標籤、掃描紀錄與資產可以精確對應、追蹤及報表分析。

模組化 RFID 硬體

原型由 Raspberry Pi 4、breadboard 與 reader module 組成。我規劃 Compute、Power、Battery 與 Extension 等模組化電路板,讓 reader、天線、電池與外部感測器可以依不同倉儲或餐飲場域快速替換及擴充。

我負責需求分析、客戶溝通、模組測試、首版 schematic 與軟硬體整合驗證,並配合第三方實驗室進行 EMC 測試及 FCC/CE 認證準備。

Embedded Linux 韌體與裝置管理

初期韌體以展示為主。我將 2019 年的 32-bit Raspbian 升級至 64-bit Raspberry Pi OS,建立 Chromium kiosk、自動開機、遠端維護、監控與自動更新,同時維持新舊硬體及 32/64-bit 版本相容性。

系統支援多種標籤印表機協定與 RFID reader;列印流程最佳化後,每張 RFID 標籤約 兩秒,並可管理多印表機 queue。EPC 掃描先寫入 in-memory SQLite,再依需求彙總上傳;driver 與 application 則以 Redis Pub/Sub 解耦,避免掃描資料因應用程式負載而遺失。

Web UI 即時呈現天線連線、EPC、PrintJob、LTE RSSI、溫度、電量與系統事件。裝置透過 Unified DataHub 上傳一致格式的 event、sensor data 與 EPC report,並具備斷網快取、自動補傳、graceful shutdown、電池 deep sleep 與 USB 匯出,在不穩定、易斷電的倉儲環境仍能維持資料完整性。

DataHub 與雲端維運

我參與 DataHub、worker service、Redis job 與雲端資料流的設計及優化,處理資料重複、queue、MySQL 空間不足、OOM、token 過期與網路中斷等 production incident,並建立備份、監控、cron 與異常偵測流程。

為整合客戶 ERP,我將 DataHub 串接 Kafka event stream 並支援多種 schema 轉換,供資產追蹤、庫存管理、倉儲自動化及營運分析使用。Production 與 development 部署亦完全分離,避免現場與出貨前測試資料互相影響。

列印流程與跨國部署

我維護 PrintJob 從大量建立、指派、驗證、預覽、出貨到匯出的完整生命週期,並補足 CSV 批次匯入、去重、篩選、GS1 解碼、資產配對與資料對帳,降低大型倉儲的人工操作。

客戶場域以美國為主。我從台灣遠端支援現場部署、韌體升級、資料同步與事故分析,並將關鍵 EPC、PrintJob、感測資料及系統事件同步至團隊協作工具,讓部署人員能即時掌握狀態並協同排查。