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RFID Scan Scan Write [Android]

「RFID Scan Scan Write」は、Technology Solutions UK Ltdが配信するビジネス系アプリです。

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RFIDスキャンスキャンは、TSLのRFIDリーダーを使用して、急速に手数料のUHF帯RFIDタグを記述します

「RFID Scan Scan Write」は、Technology Solutions UK Ltdが配信するビジネス系アプリです。

ビジネス

このアプリの話題とニュース

  • 10万ダウンロード突破!


  • 新バージョン3.10.01が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(7/8)


最新更新情報

version3.10.01が、2024年7月8日(月)にリリース

Added support for 3166 Reader.
Encoded tags will now ensure that the PC word Toggle bit is cleared (GS1 encoding).
Built with SDK 34.

使い方や遊び方

RFIDスキャンスキャン書き込みには、アプリのすべての機能を調べるために、互換性のあるTSLBluetooth®UHF RFIDリーダーが必要です。



RFIDスキャンスキャンライトは、業界標準およびカスタムEPCの両方でUHF RFIDタグを迅速にコミッションするように設計されています。アプリはGS1バーコード情報を取得し、GS1 SGTIN-96、GRAI-96、またはGIAI-96準拠のEPCでタグをエンコードするか、スキャンされたHex / ASCIIデータを直接使用してカスタムEPC値を生成できます。タグをロックし、パスワードを指定して、不正な変更から保護することもできます。



HexおよびASCIIカスタムEPCの場合:



最初に、新しいEPC値が16進数またはASCIIとして含まれているバーコードをスキャンします。
第二に、タグの一時的なEPCバーコードをスキャンするか、一時的なEPCバーコードを使用しない場合はトリガーを引くだけです-ターゲットタグがリーダーの近くにある唯一のタグであることを確認します。
リーダーは自動的に新しいEPCをタグに書き込みます。



マルチベンダーチップベースのシリアル化(MCS)をサポートするUHF RFIDタグを使用すると、ユーザーは簡単な2段階のプロセスでシリアル化されたタグを簡単に委託できます。



最初にGS1 GTINまたはUPCバーコードをスキャンします。
次に、タグの一時的なEPCバーコードをスキャンするか、一時的なEPCバーコードを使用しない場合はトリガーを引くだけです。
リーダーは、SGTIN-96準拠のEPCをタグに自動的に書き込みます。



自動シリアル化されたSGTIN-96タグを生成するには、マルチベンダーチップベースのシリアル化に準拠したUHF RFIDタグが必要です。現在、Impinj Monza 4、5、6、およびMonza Xタグがサポートされています。



Technology Solutions(UK)Ltd(TSL)は、携帯型無線識別デバイス(RFID)の設計、開発、製造を専門としています。
TSLのRFIDスキャンスキャン書き込みは、事前設定されたコマンドセットをBluetooth®UHF RFIDリーダー内でローカルに実行できる、TSLの洗練されたパラメーター化されたASCII 2プロトコルを中心に構築された一連のアプリの1つです。 ASCII 2プロトコルは、開発者に複雑なUHF RFIDトランスポンダー操作をシンプルで理解しやすい方法で実行するための強力なパラメーター化されたコマンドセットを提供します。これらのシンプルな事前設定されたASCIIコマンドを使用して、TSLBluetooth®UHF RFIDリーダーをアプリケーションに迅速に統合し、比類のないレベルの生産性を実現できます。

カスタマーレビュー・評価

2.4
5つ星
 
21
4つ星
 
4
3つ星
 
7
2つ星
 
5
1つ星
 
45

最新ストアランキングと月間ランキング推移

RFID Scan Scan WriteのAndroidアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
8.0 以降
容量
21M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2024/07/08

インストール数
100,000~

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

※この結果はRFID Scan Scan Writeのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

Yes、We Can!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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