В документах о маркировке нет указания на обязательность внедрения агрегации. Необходимость в ней возникает в момент возникновения необходимости в поэкземплярном учете
1 сентября 2022 года – важная веха в дорожной карте развития государственного проекта «Честный ЗНАК». С этой даты для участников оборота товарной группы «Молоко»
наступила обязанность передавать сведения о движении продукции через электронный документооборот в разрезе объемно-сортового учета. С этой же даты магазины должны продавать маркированную молочную продукцию, сканируя коды GS1 DataMatrix и подавая сведения об их выбытии в систему маркировки.
На следующем этапе (с 1 июня 2025 года) станет обязательным поэкземплярный учет, когда каждый конкретный код маркировки будет передаваться от одного участника оборота товара к другому с помощью электронного документооборота.
Необходимость в агрегации возникает в момент возникновения необходимости поэкземплярного учета
Понятно, что сейчас много актуальных проблем и эта дата представляется очень далекой, однако наш опыт работы с Честным ЗНАКОМ на различных предприятиях показывает, что правильным решением будет поэтапное внедрение маркировки в соответствии с текущими требованиями законодательства, но с учетом перспектив дорожной карты, чтобы в будущем не пришлось перестраивать бизнес процессы.
Так, с обязанностью ведения поэкземплярного учета, может* появиться необходимость внедрения на производстве агрегации, которая потребует достаточно времени на настройку и отладку процессов.
Приведем примеры из наших проектов. Руководство одного из молочных заводов решило внедрить агрегацию сразу, с введением сериализации, до наступления обязательного срока и сейчас используют ее для нужд собственного учета. На другом молочном предприятии процессы, связанные с агрегацией, были испытаны в рамках проведения эксперимента. Внесены необходимые изменения в групповую упаковку с тем, чтобы можно было создавать группу агрегации одновременно с прохождением пакера, а затем, на этапе печати группового кода, привязывать группы агрегации к агрегационному коду. 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.
Какие удобства дает агрегация в разрезе поэкземплярного учета?
Если говорить глобально, агрегация необходима для удобства операций с большим количеством кодов маркировки, прежде всего в логистике: на складах и в документообороте.
Рассмотрим это утверждение на примере производства молочной продукции.
Как известно, средством идентификации в виде двухмерного кода GS1 DataMatrix маркируется каждая единица товара (пакет молока, пачка масла, бутылочка йогурта). Затем единицы товара собираются в транспортные упаковки (картонные короба, термоусадочная пленка, треи и тд). Для удобства далее будем называть все транспортные упаковки первого уровня коробами, которые, в свою очередь, собираются в палеты. Объединение потребительской упаковки в транспортную - это и есть агрегация, а такая ее организация по принципу матрешки называется уровнями агрегации. Как правило, их два: короба и палеты. Но могут добавляться и еще уровни (например, групповая маркетинговая упаковка) или, наоборот, товар собирается только в короба, без палет.
Физические действия с товаром находят отражение в цифровом пространстве: программно-аппаратная система прослеживает в какой короб, на какую палету попала единичная упаковка товара с каждым конкретным кодом, создаются группы 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.
После того, как товары в потребительских упаковках собраны в агрегационные группы, и для коробов, и для палет генерируются свои коды идентификации (о них мы поговорим ниже), а отчеты об агрегации передается в систему маркировки. Теперь при отгрузке нет необходимости разбирать короба, чтобы считать коды с каждой единицы товара. Вся информация о том, какие коды маркировки находятся в транспортной 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.
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, какие конкретные 1000 кодов маркировки сменили собственника.
И, кроме этого агрегация помогает добиться сокращения операционного времени при складских операциях: инвентаризация (по упаковкам, палетам), адресное хранение с привязкой агрегата к ячейке, отгрузка, приемка, размещение и т.д.
Существует ли стандарт для кодов агрегации?
Коды агрегации делятся на несколько групп. Ниже рассмотрим их подробнее.
Код транспортной упаковки называется КИТУ (код идентификации транспоритной упаковки). Формат этого кода определяют сами участники оборота. Есть только ограничение в 72 символа и недопустимость дубликатов. Как правило, сейчас 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 подскажет нам, что здесь указан 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
Как показывает практика упомянутые пять групп данных (01, 10, 11, 17, 21) это - 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 уточним, что состав КИТУ остается на усмотрение участников оборота и кому-то, например, может хватить наличия GTIN, партии и серийного номера.
На этикетке КИТУ в формате GS1 может быть как линейным (символики GS1-128, GS1 DataBar), так и двухмерным (символики GS1 QR, GS1 DataMatrix). 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).
Но для этой символики особенно критично, какие группы данных кодируются и сколько знаков мы хотим задействовать в переменных полях (например А1 17 или 21). Т.е. сколько информации мы хотим «зашить» в штрихкод. 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.
Итак, в использовании линейного GS1-128 ограничение будет в количестве информации, которую необходимо закодировать и, соответственно, в размере самого кода и его носителя (этикетки). То же можно сказать и про линейный GS1 DataBar (есть ограничения, связанные с размером и формой площади, на которую надо уместить такой штрих код)
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. Сам SSCC не содержит в себе подробной информации о партии, датах и т.д. В нем содержится информация 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 штрихкодами 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, кода КИГУ (Код идентификации групповой упаковки) Этот код нельзя сгенерировать самостоятельно: он запрашивается, наносится, проводится по отчетам системы маркировки. Его формат полностью аналогичен формату КМ соответствующей товарной группы и наносится он только в виде GS1 DataMatrix. В 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 этих семи кодов и вывести сразу все. Здесь есть ньюанс: при считывании КИГУ учетная система знает, какие коды маркировки надо вывести из оборота, так как они привязаны к этому КИГУ, но если считать КМ на индивидуальной упаковке, то агрегат «развалится» и КИГУ будет недействительным.
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 вы планируете такой проект – обращайтесь к нам. Мы знаем как.