Nike y Macy's participaron en un reciente juicio de la cadena de bloques

La tecnología Blockchain continúa trabajando en la difusión de la conciencia tratando de ayudar a las principales marcas de ropa, desde Nike hasta Macy's. La tecnología emergente, desarrollada por el Laboratorio RFID de la Universidad de Auburn, promete ayudar a las marcas a compartir los datos de los productos a través de la cadena de suministro minorista,

Según un estudio reciente, conocido como CHIP (Proyecto de Integración de la Cadena), estas y otras marcas dirigían nodos de Hyperledger Fabric en una parte de sus principales cadenas de suministro, descubriendo que la cadena de bloques podría ser una forma muy prometedora de compartir datos.

A pesar de que es relativamente nuevo en el sector de la tecnología de libro mayor distribuido, el Laboratorio de RFID ha sido uno de los mayores puestos de avanzada para la experimentación de los minoristas con la tecnología emergente en los EE.UU. Como resultado, CHIP, que comenzó en 2018, terminó siendo el primer proyecto de cadena de bloques del instituto de investigación de Auburn.

El problema de manejar los datos de los minoristas

Hasta ahora, numerosos minoristas han comenzado a llevar un control interno del movimiento de sus productos a través de etiquetas RFID (Radio Frequency Identification), que cada unidad ha instalado. Por ejemplo, cada caja de zapatos Nike tiene una etiqueta de este tipo, que ayuda a la compañía a seguir el movimiento de sus productos.

Por supuesto, cada minorista tiene una práctica diferente en cuanto al almacenamiento de los datos de las etiquetas, lo que dificulta la interacción de los datos. El miembro de Blockchain Allan Gulley dijo que cada uno envía los datos de una manera diferente, y que no había un lenguaje común en el lugar, ni una plataforma común que permitiera a las empresas compartir los datos.

Después de darse cuenta de esto, el Laboratorio de RFID tuvo dos oportunidades: crear una plataforma para los minoristas y crear un lenguaje común para que ellos lo utilicen. El aspecto del lenguaje fue una tarea más difícil, que ocupó alrededor del 70% del tiempo de los investigadores. Eventualmente, construyeron una herramienta de traducción que puede transformar los flujos de datos en el estándar EPCIS.