🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Modern decision support methods in inventory management with RFID technologies

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Over the past fifteen years, radio frequency identification (RFID) systems have become an integral part of modern business operations, enabling efficient inventory tracking and control over the movement of goods throughout supply chains. While the technology is most widely used in retail and wholesale sectors, RFID also plays a critical role in the digital transformation of other industries, including automotive manufacturing, healthcare, pharmaceuticals, and logistics. This article presents a comprehensive review of current decision support methods for inventory management based on RFID technologies. The methodological foundation of the study lies in a systematic approach to the selection and analysis of scientific publications that reflect the implementation and optimisation processes of RFID systems in logistics and inventory management. The review covers the following aspects: the potential applications of RFID technology across industries, approaches and techniques for integrating RFID with decision support system (DSS) models, key criteria for selecting technologies for inventory control, and the prospects for their integration with digital innovations.

About the authors

D. V. Tripoleva

Russian Institute for Scientific and Technical Information of the Russian Academy of Sciences (VINITI RAS)

Author for correspondence.
Email: ditripole@gmail.com
ORCID iD: 0009-0009-5852-3756

PhD Student

Russian Federation, Usievich street, 20, Moscow, Russia, 125190

References

  1. Gumberg N.S. Software implementation of the warehouse logistics information system using RFID tags. Science Prospects. 2023. No. 8(167). Pp. 28-31. EDN: YTSXQC. (In Russian)
  2. Erokhin V.V., Zafirov A.E. Solving the warehouse logistics problem using RFID tags. Ekonomika i upravlenie: problemy, resheniya [Economy and Management: Problems, Solutions]. 2024. No. 6. Pp. 119-131. doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.06.08.017. (In Russian)
  3. Buenrostro-Rocha S., Medina-Monroy J.L., Herrera‐Charles R. Passive UHF RFID tag achieving read ranges comparable to battery-assisted passive tags for containers, vessels, vehicles, and aircraft applications. International Journal of Numerical Modelling. 2024. Vol. 37. No. 5. doi: 10.1002/jnm.3299
  4. AL-Shboul M.A. RFID technology usage and supply chain global positioning information sharing system: An enablers of manufacturing enterprises' supply chain performance-fresh insights from the Middle East region as developing countries. The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries. 2023. Vol. 90. No. 2. Рp. 65-74. doi: 10.1002/isd2.12304
  5. Korenyakina N.N., Goryanin N.V. Optimization of transport and warehouse processes in logistics through the use of innovative technologies. Intellektual'nye resursy - regional'nomu razvitiyu [Intellectual resources for regional development]. 2024. No. 3. Pp. 36-42. EDN: BIXEWA. (In Russian)
  6. Huang Zh., Sun X. Efficiency analysis of sports equipment batch management based on antimetal RFID tag. Journal of Sensors. 2022. Vol. 2022. No. 1. Рp. 76-84. doi: 10.1155/2022/2989375
  7. Gumberg N.S. On the design of an information system for warehouse logistics using RFID tags. Science and Business: Ways of Development. 2023. No. 8(146). Pp. 61-63. EDN: GPZEBV. (In Russian)
  8. Khodjanazarova S.K., Nurberdieva J. Analysis of product packaging, labeling methods and their development paths. Matrica nauchnogo poznaniya [Matrix of scientific knowledge]. 2025. No. 3-1. Pp. 261-263. EDN: EJQXDF. (In Russian)
  9. Staroverova O.V., Andreeva A.A. Some Features of the Application of Robotic Technologies in Warehouse Logistics. Zhurnal issledovaniy po upravleniyu [Journal of Management Research]. 2022. Vol. 8. No. 3. Pp. 39-49. EDN: EDGEKK. (In Russian)
  10. Mathavan N. Application of optimization algorithm for virtual reference tag assisted localization and tracking of RFID. International Journal of Communication Systems. 2024. Vol. 37. doi: 10.1002/dac.5807
  11. Hehua M. Application of passive wireless rfid asset management in warehousing of crossborder e-commerce enterprises. Journal of Sensors. 2021. Vol. 17. No. 10. Рp. 23-29. doi: 10.1155/2021/6438057
  12. Arutyunyan Yu.I., Takakho E.E. Providing information infrastructure in logistics systems of retail trade organizations. Moscow Economic Journal. 2022. Vol. 7. No. 5. Pp. 12-18. doi: 10.55186/2413046X_2022_7_5_290. (In Russian)
  13. Zhang R., Zhou X. Research on intelligent warehousing and logistics management system of electronic market based on machine learning. Computational Intelligence and Neuroscience. 2022. Vol. 5. No. 19. Рp. 45-56. doi: 10.1155/2022/2076591
  14. Wu Y., Tang W. Intelligent logistics warehousing strategy based on 5g network and cloud computing in the era of big data. Internet Technology Letters. 2024. Vol. 23. No. 6. Рp. 66-75. doi: 10.1002/itl2.620
  15. Pan Ch., Liu M. Optimization of intelligent logistics supply chain management system based on wireless sensor network and RFID technology. Journal of Sensors. 2021. Vol. 19. No. 18. Рp. 33-39. doi: 10.1155/2021/8111909
  16. Arkabaev N.K., Orozbaeva A.S., Naraliev T.A. Optimization of warehouse accounting using the Internet of Things technologies and the NET platform. Bulletin of Osh State University. 2024. No. 4. Pp. 150-163. doi: 10.52754/16948610_2024_4_16. (In Russian)
  17. Kuznetsova T.V. Logistics 4.0 and innovative logistics technologies. Sacyjal'na-ekanamіchnyja і pravavyja dasledavannі [Social, economic and legal studies]. 2022. No. 3(69). Pp. 68-73. (In Russian)
  18. Grover A.K., Ashraf M.H. Autonomous and IoT-driven intralogistics for Industry 4.0 warehouses: A thematic analysis of the literature. Transportation Journal. 2024. Vol. 63. No. 1. Рp. 102-119.
  19. Abdurakhmanov Sh.G. Practice of implementing RFID technology as a key aspect of the fight against economic crime. Vestnik evraziyskoy nauki [Bulletin of Eurasian Science]. 2023. Vol. 15. No. S1. EDN: JJUXJM. (In Russian)
  20. Atkins R., Sener A. A simulation for managing retail inventory flow using RFID and bar code technology. Decision Sciences Journal of Innovative Education. 2021. Vol. 19. No. 3. Рp. 20-29. doi: 10.1111/dsji.12232
  21. Du Ch. Logistics and warehousing intelligent management and optimization based on radio frequency identification technology. Journal of Sensors. 2021. Vol. 1. No. 19. Рp. 76-83. doi: 10.1155/2021/2225465
  22. Yafizov R.M., Markov N.A., Perminova O.M. Basic information solutions in logistics and warehouse accounting. Vestnik Akademii upravleniya i proizvodstva [Bulletin of the Academy of Management and Production]. 2024. No. 4-1. Pp. 571-577. EDN: DDRNYN. (In Russian)
  23. Dvorskiy A.A. System for monitoring and tracking cargo in a transport warehouse using RFID technologies. Novye informacionnye tehnologii v telekommunikaciyah i pochtovoy svyazi [New information technologies in telecommunications and postal services]. 2024. No. 1. Pp. 101. EDN: DZJIGT. (In Russian)
  24. Bakirov R.M., Abbakumov A.A. Automatic identification of products in an industrial enterprise warehouse. Nauchnyy al'manah Central'nogo Chernozem'ya [Scientific almanac of the Central Black Earth Region]. 2022. No. 1-5. Pp. 77-83. EDN: AZWJIR (In Russian)
  25. de Guzman C.J.P., Chua A.Y. Path planning of multiple quadrotors with ultrawideband localization for warehouse inventory management. Journal of Robotics. 2024. Vol. 2. No. 19. Рp. 87-93. doi: 10.1155/2024/2566619
  26. Polyanskaya V.A. Digitalization of industrial enterprises based on the use of RFID logistics technology. Moscow Economic Journal. 2023. Vol. 8. No. 11. doi: 10.55186/2413046X_2023_8_11_536. (In Russian)
  27. Didenko N.I. Model for the implementation of IOT technologies in warehouse processes of a pharmaceutical company. Part 1: the process of accepting goods into the warehouse. Innovations. 2023. No. 2(292). Pp. 10-21. doi: 10.26310/2071-3010.2023.292.2.002. (In Russian)
  28. Lin Shuo. Automation of business processes in a warehouse based on RFID technology. Nauchnyy aspekt [Scientific aspect]. 2024. Vol. 31. No. 5. Pp. 4209-4215. EDN: KYPFJW. (In Russian)
  29. Yemelyanova Yu.Yu., Kozhina N.A., Logunova V.A. Integrated distribution centers: digital solutions in the logistics system of goods distribution. Vektor ekonomiki [Vector of Economics]. 2023. No. 12 (90). Pp. 65-73. EDN: ZHRMLI. (In Russian)
  30. Jie W., Pei Ch. A branch-and-price algorithm for an integrated online and offline retailing distribution system with product return. International Journal of Intelligent Systems. 2024. Vol. 4. No. 17. Pp. 63-77. doi: 10.1155/2024/8880791

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Tripoleva D.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».