Значение агрегации для поэкземплярного учета

С 1 сентября 2022 года участники оборота товарной группы Молоко передают сведения о движении продукции через ЭДО в разрезе объемно-сортового учета, а магазины продают маркированную молочную продукцию, сканируя DataMatrix и подавая сведения об их выбытии в систему маркировки.

Следующий этап развития системы маркировки – поэкземплярный учет, когда будет отслеживаться движение каждой конкретной упаковки товара. Для молока эта дата – 1 июня 2025 года. (Сроки дорожной карты развития системы маркировки Честный ЗНАК разные для разных товарных групп).

Понятно, что сейчас эта дата видится очень отдаленной, участники оборота решают актуальные проблемы. Однако наш опыт внедрения систем автоматизации маркировки на предприятиях разных отраслей показывает, что правильным решением будет поэтапное внедрение в соответствии с текущими требованиями законодательства, но с оглядкой на перспективы развития системы, так, чтобы в будущем не пришлось перестраивать бизнес процессы.

Так, например, с введением поэкземплярного учета может* появится необходимость в агрегации, а это временные затраты на организацию и отладку  бизнес процессов.

Короткий пример о том, как по-разному подошли к этому на предприятиях наших клиентов. Один молочный завод внедрил агрегацию сразу, одновременно с сериализацией (т.е задолго до наступления обязательного срока) и сейчас использует ее для нужд собственного учета.

На другом предприятии процессы агрегации были испытаны еще в рамках проведения эксперимента. Тогда появилось понимание, как изменить конструктив групповой упаковки, чтобы создавать группу агрегации одновременно с прохождением пакера, а затем, уже на этапе печати группового кода, привязывать к нему группу агрегации. Сейчас агрегация не осуществляется, но с появлением необходимости подключить эти процессы будет гораздо легче.

*Важно! Нигде в законодательных актах, касающихся маркировки, нет указания на обязательность внедрения агрегации. Потребность в ней является следствием необходимости  поэкземплярного учета.

Проследим на примере маркировки молочной продукции – на каком этапе возникает необходимость в агрегации и почему.

Как уже всем известно, каждая единица товара (пакет, бутылка молока, пачка масла, бутылочка питьевого йогурта и т.д.) маркируется на производстве средством идентификации в виде двухмерного кода DataMatrix.

Затем  товары в потребительской упаковке объединяют в упаковку транспортную (картонные короба, термоусадка, треи и тд). Для удобства далее будем называть все транспортные упаковки первого уровня коробами. Короба в свою очередь собираются  в палеты. Объединение потребительской упаковки в транспортную - это и есть агрегация, а такая организация по принципу матрешки - уровни агрегации. Как правило - это два уровня (короба и палеты), но могут добавляться еще уровни или, наоборот, товар собирается только в короба, без палет.

Физическое объединение товара находит отражение и в цифровом пространстве: программно-аппаратными методами прослеживается в какой короб, на какую палету попала упаковка товара с каждым конкретным кодом, создаются группы агрегации с разными уровнями вложенности (уровнями агрегации).

Методов организации такой прослеживаемости несколько. Самый простой - если у нас есть возможность увидеть все коды маркировки одной группы одновременно. Например, маркировка наненсена на крышку бутылки, и мы в упаковочной машине можем одновременно увидеть все крышки в одном коробе, то есть считать всю сформированную группу агрегации. В качестве альтернативного примера можно привести математическую модель, когда есть постоянный алгоритм движения единичных упаковок продукции и набора рядов, из которых формируется группа агрегации внутри упаковочной машины и есть понимание, где какая единица находится в данный момент. Однако, если возможны частые динамические изменения алгоритма набора группы и/или частые нарушения порядка движения товаров (например, аварийные остановки, человеческий фактор, необходимость изъять замятую упаковку и т.д), математическая модель практически не применима, так как очередь от сканера кодов маркировки до сканера короба на выходе будет сбиваться и это повлечет за собой дополнительные трудозатраты на устранение таких сбоев.

Далее и для коробов, и для палет формируются свои коды идентификации (о них – ниже), а отчеты об агрегации передаются в систему маркировки.

Теперь при отгрузке, при отгрузке нет необходимости разбирать короба, чтобы считать коды с каждой единицы товара. Вся информация о том, какие коды маркировки находятся в упаковке, есть в коде агрегации. То же верно и для кодов палет: считав их, мы знаем, какие две-три-десять тысяч кодов маркировки лежат на палете и в каких коробах.

Итак, первое удобство агрегации – облегчение и ускорение логистических операций: при отгрузке мы точно знаем, где что лежит без нарушения транспортных упаковок и нет необходимости сканировать каждый отдельный код с единицы товара. Кроме этого сокращается операционное время на складские операции: инвентаризацию (по упаковкам и палетам), адресное хранение с приемкой агрегата к ячейке, отгрузку, приемку, размещение.

И второе удобство – это сам электронный документооборот. В УПД вместо 10 тыс. значений (условно) можно внести одно. Например, на паллете лежит 1000 единиц товара, мы передаем только один код – код паллеты, но система Честный Знак знает, что 1000 кодов маркировки сменили собственника.

Существует ли стандарт для кодов агрегации?

Есть несколько видов кодов агрегации. Ниже рассмотрим случаи их применения.

Для транспортной упаковки применяется код КИТУ (код идентификации транспортной упаковки).

Формат кода определяют сами участников оборота. Существует ограничение в 72 символа и недопустимость дубликатов. Сейчас, как правило, используется формат GS1 (по крайней мере, в товарной группе «Молоко») и определенная группа данных: GTIN, партия, серийный номер короба, дата производства, срок годности. Каждую группы данных в GS1 можно четко определить с помощью уникальных идентификаторов применения – Application Identifiers (AI). Например, AI 01 указывает на  GTIN в виде 14 цифр.

Для справки. Значения некоторых идентификаторов применения.

01 - GTIN

10 - Номер лота (партии, группы, пакета)

11 - Дата выработки (ГГММДД)

17 - Максимальный срок годности (ГГММДД)

21- Серийный номер.

310x - Вес нетто для товаров с переменным весом

Эти пять групп данных (01, 10, 11, 17, 21) - оптимальный набор позволяющий предоставить всю необходимую информацию о товаре для участников оборота без обращения к базам данных с одной стороны, и обеспечить уникальность кода каждой транспортной упаковки – с другой. При этом, еще раз обратим на это внимание, состав КИТУ остается на усмотрение участников оборота и кому-то, например, хватит GTIN, партии и серийного номера.

КИТУ в формате GS1 может быть как линейным (символики GS1-128, GS1 DataBar), так и двухмерным (символики GS1 QR, GS1 DataMatrix) кодом. Это также нигде не зафиксировано жестко. Спецификация GS1 позволяет использовать любой из этих четырех вариантов символик. На практике чаще всего используется линейный GS1-128, так как на складах и в распределительных центрах много старого оборудования (лазерные сканеры штрих кода, которые могут читать только линейные штрих коды).

Для этой символики критично количество информации, которую необходимо «зашить» в штрих код, те какие группы данных необходимо использовать.

В данной символике есть следующие ограничения (согласно спецификации GS1):

• длина, включая свободные зоны, не должна превышать 165 мм

• максимальное количество кодируемых знаков данных - 48, включая идентификаторы применения (AI) и символы разделители GS.

Если это – те пять групп, о которых говорили выше, то мы столкнемся с тем, что на маленькой этикетке код будет слишком плотным и не каждый принтер сможет напечатать его без искажений, а если его печатать на большой этикетке, с хорошим качеством, то не каждый сканер справится с его шириной.

Итак, мы выяснили, что для использования линейного GS1-128 будет ограничение в количестве информации для кодирования и, соответственно, в размере самого кода и его носителя (этикетки).

Такие же ограничения (размер, форма площади, на которую надо уместить код) есть и для линейного GS1 DataBar. Поэтому для больших наборов данных логичнее использовать двумерные (2D) коды (символики GS1 QR, GS1 DataMatrix).

Для палет стандартно используется код SSCC (серийный код транспортной упаковки (Serial Shipping Container Code). SSCC кодируется в GS1 идентификатором применения 00.

Необходимо понимать, что сам SSCC не содержит в себе информации о партии, датах и т.д. В нем есть данные о компании в виде префикса компании, зарегистрированного в GS1, серийного номера конкретной логистической единицы и цифры расширения, которая позволяет увеличить емкость серийных номеров.

По сути, это уникальный идентификатор логистической единицы в рамках одной организации. И, чтобы узнать хоть какую-то информацию о составе палеты, придется обращаться к базе данных, в которой есть привязка данного конкретного SSCC к конкретному продукту, партии и пр. Именно поэтому SSCC на палетной этикетке чаще всего дополняют другими штрих кодами с необходимыми группами данных.

SSCC можно использовать и для КИТУ уровня агрегации ниже палеты, но, по указанным выше причинам, это не позволит идентифицировать продукт без обращения к базе данных при каждом считывании. 

И еще одно необходимое примечание: КИТУ не требует оплаты, в отличие от другого группового кода, который называется КИГУ (код идентификации групповой упаковки). Участники оборота не могут сгенерировать этот код самостоятельно. Он запрашивается, наносится, проводится по отчетам системы маркировки. Формат КИГУ аналогичен формату КМ соответствующей товарной группы, наносится он только в виде GS1 DataMatrix. Внутри КИГУ есть привязка к индивидуальным кодам маркировки, которые находятся в группе. Самый простой пример: коробочка питьевых йогуртов, внутри которой 6 бутылочек, на каждой из которых свой DataMatrix и КИГУ на упаковке (всего 7 кодов маркировки).

Когда товар находится на кассе, можно считать любой из них и вывести сразу все. Если считывается КИГУ, то система знает, какие коды маркировки надо вывести из оборота, так как они привязаны к этому КИГУ, но если считать код на индивидуальной упаковке, то агрегат «развалится» и будет недействительным. Это позволяет снизить ошибки при выводе из оборота. 

Для разных GTIN существуют еще коды идентификации набора (например, маркетинговый набор йогуртов). Сценарии работы здесь такие же, как с кодом КИГУ.

Подводя итог, еще раз подчеркнем, что коды агрегации КИТУ необходимы для удобства операций с большим количеством кодов прежде всего в логистике и в документообороте. А коды КИГУ - для удобства вывода товаров на кассе.

Ниже мы приводим таблицу различий между КИГУ и КИТУ.

Наша компания выполняет проекты по автоматизации маркировки на производстве для различных отраслей с 2019 года. Если вам необходима консультация по вопросам автоматизации маркировки на производстве - можно обратиться к нам.