源 RFID 是物联网生态系统的关键要素

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这些合作关系也阻碍了制造商保持领先地位的强大机会。根据 Grand View Research 的数据，2023 年全球 DaaS 市场价值为143.6 亿美元，预计到 2030 年将达到 768 亿美元。通过将自己定位为可操作的 AI 增强数据的提供商，公司可以将 RFID 投资转化为提供下游价值的战略资产。

3. 将RFID标签推向上游
沃尔玛在要求供应商采用 RFID时的想法是正确的，这提高了库存准确性并简化了供应链流程。基于前两个预测，迈克尔断言，现在是制造商、分销商和零售商重新与供应商讨论 RFID 实施的最佳时机。

即使供应商过去犹豫不决，如果您的组织能够展示 RFID 和 AI 如何协同减少浪费、提高可视性并为明智的决策提供准确的数据，他们可能会更接受这个概念。

对于消费性包装商品 (CPG) 或食品饮料行业来说，这些对话可能已经开始。领导团队对 AI 提案的接受度越来越高，您可以使用相关的行业案例研究来鼓励他们接受。

有源 RFID 标签，尤其是与更广泛的物联网生态系统集成时，为增强运营智能提供 新加坡手机号码格式 了巨大的潜力。配备传感器的标签在 Wi-Fi 和其他连接方法可能不切实际的环境中表现出色，并提供有关振动、温度和其他输入的关键数据，AI 可以使用这些数据来支持预测性维护和现场服务优化。

2025 年，Michael 建议重新审视每个活动标签和相关数据存储库，以发现 AI 集成的新机会。现有部署可能已经捕获了重要数据，但通过 AI 可以创造更大的价值。这种结合提供了优化设备生命周期、在问题发生前发现代价高昂的问题等机会。

这项活动还为 OEM 带来了新的收入来源。公司可能希望考虑提供 AI 增强型服务包，例如预测性维护即服务，以增加客户价值并在市场上形成竞争优势。

5. RFID 与计算机视觉：强大的合作伙伴关系
由于人工智能的进步，计算机视觉系统越来越容易被制造商、供应商和零售商所使用。这并不是说每个人都应该在其员工队伍中部署虚拟现实耳机，但相对简单的人工智能图像分析可以成为监控设备状况、检测缺陷和验证库存水平的强大工具，仅举几例。

然而，计算机视觉和 RFID 技术用途不同，不会相互取代。在不需要视线的应用中，RFID 可能更受欢迎，而计算机视觉则相反。企业不会将这些技术视为竞争对手，而是利用它们的互补优势。例如，使用 RFID 来支持 AI 训练过程。

利用 RFID 和 AI 推动 2025 年创新
人工智能的广泛应用和相对较高的项目失败率提醒我们谨慎对待新技术的重要性，但 RFID 和人工智能的结合是企业领导者可以感到高兴的。这两者的组合为优化流程、改善决策和提高盈利能力提供了巨大的机会。

麦肯锡 2024 年全球人工智能调查发现，72%的组织至少在一项业务功能中使用人工智能。借助 RFID 提供一致、准确的数据的能力，更多公司可以从人工智能实验转向推动业务价值的实施。

到 2025 年，问题不再是AI 和 RFID是否会改变运营，而是企业如何快速地抓住它们带来的机遇。