바코드의 크기는 어떻게 결정해야 가장 스캔하기 좋은가?

박스나 부품을 확인할 때 바코드가 잘 읽히지 않으면 작업자는 단말을 가까이 가져가거나 같은 라벨을 다시 찍습니다. 하루에 이런 일이 반복되면 입고, 재고 조사, 출고 검수에도 시간이 더 걸립니다.

라벨을 설계할 때는 들어갈 공간뿐 아니라 작업자가 편하게 읽을 수 있는지도 고려해야 합니다. 바코드 크기에 여유를 두고 업무에 맞는 2D 바코드를 선택하면, 한 개씩 읽던 작업을 여러 개 함께 읽는 방식으로 확장하기도 수월해집니다.

큰 바코드가 데이터 수집에 유리하다

같은 정보를 담은 바코드라면, 카메라 화면에 들어오는 범위에서 클수록 읽기에 유리합니다. 선이나 작은 칸이 더 또렷하게 보이기 때문입니다. 멀리 있는 박스를 읽거나 여러 라벨을 한 화면에 담을 때는 이 차이가 더 중요해집니다.

주변의 빈 공간도 함께 확보하세요. 스캐너는 이 여백을 보고 바코드의 경계를 구분합니다. 라벨을 크게 만들어도 글자나 테두리가 바코드에 붙어 있거나 인쇄가 번지면 읽기가 어려워질 수 있습니다. 크기와 여백을 함께 챙기는 편이 좋습니다.

같은 바코드라도 또렷하게 보이면 보일수록 유리하다

새 라벨은 2D 전환부터 검토하기

품목 하나를 식별하는 데서 나아가 로트, 시리얼번호, 유통기한까지 함께 관리하려면 2D 바코드가 좋은 출발점입니다. 가로 방향으로 정보를 담는 1D와 달리 2D는 가로와 세로를 함께 쓰므로, 비교적 작은 면적에 여러 정보를 담을 수 있습니다.

제품을 읽으며 로트까지 기록하면 같은 품목의 서로 다른 생산분을 구분하기 쉽습니다. 유통기한이나 시리얼번호를 활용하면 임박 재고 점검이나 개별 제품 추적도 연결할 수 있습니다. 2D 바코드는 오류 정정 기능도 갖추고 있어 일부 손상이 있는 경우의 인식에 도움이 됩니다.

2D를 도입할 때는 담을 정보와 활용할 업무를 먼저 정하세요. 거래처와 주고받는 데이터 형식, 사용하는 장비와 앱의 지원을 맞추면 현장과 시스템에서 같은 정보를 쓸 수 있습니다.

물류·제조 추적에 쓰는 Data Matrix

Data Matrix는 물류·제조에서 상품과 부품을 추적할 때 자주 쓰는 2D 바코드입니다. 작은 라벨에도 정보를 담기 좋고, 품목 코드와 로트·시리얼을 함께 관리하는 업무에 맞습니다. 전자부품이나 작은 포장처럼 표시할 공간이 제한된 곳에서 유용합니다.

실제 의약품 포장의 Data Matrix 예시입니다. 제품 코드와 시리얼번호, 유효기한, 로트번호가 코드 옆에 함께 인쇄되어 있습니다.

예를 들어 입고할 때 부품의 품목과 로트를 함께 읽어 기록하고, 출고할 때 시리얼번호를 주문과 대조하는 흐름을 구성할 수 있습니다. 제조에서는 부품 표면에 코드를 직접 새기는 방식에도 Data Matrix를 활용합니다. 이 경우에는 각인 상태와 이를 읽는 카메라·조명도 함께 맞춥니다.

작게 넣을 수 있다는 장점을 살리면서도, 평소 작업 거리에서 편하게 읽힐 크기를 확보하세요. 라벨 종류를 정할 때는 사용하는 물류 규격과 거래처 요구사항을 함께 확인하면 됩니다.

스마트폰과 웹 정보를 연결하는 QR코드

QR코드는 고객이나 작업자가 스마트폰으로 정보를 바로 열어야 할 때 편리합니다. 스마트폰 기본 카메라로 읽고 웹페이지에 연결하는 방식이 익숙하기 때문입니다. 제품 사용 설명서, 인증 정보, 배송 조회나 반품 안내처럼 화면에서 자세한 내용을 확인하는 용도로 활용할 수 있습니다.

GS1 Digital Link를 적용한 QR코드는 상품 식별 정보와 웹 연결을 함께 활용하도록 구성할 수 있습니다. 같은 제품의 코드를 업무 앱에서 읽어 식별하고, 고객은 웹에서 관련 정보를 확인하는 방식입니다.

Data Matrix와 QR 중에서 고를 때는 무엇을 추적할지, 누가 어떤 기기로 읽을지를 함께 생각하세요. 부품·상품 추적과 고객의 정보 접근은 서로 다른 요구를 가질 수 있습니다.

Vision AI 멀티스캔으로 DX·AX 기반 만들기

Vision AI를 활용한 바코드 스캔도 카메라 영상에서 시작합니다. 라벨에 여유 있는 크기와 여백을 확보해 선명하게 보이도록 만들면, 여러 바코드를 함께 읽는 멀티스캔을 적용하기 좋은 조건이 됩니다. 한 화면에서 읽으려는 라벨들이 모두 잘 보이는 크기와 배치를 잡아 보세요.

Scandit MatrixScan은 Vision AI를 활용해 여러 바코드를 동시에 읽고, 재고 조사나 입고 확인, 피킹 같은 작업에 연결합니다. 작업자가 박스를 하나씩 가까이에서 스캔하던 업무를, 여러 박스를 함께 읽고 결과를 확인하는 흐름으로 바꿀 수 있습니다.

적용을 설명하기 위한 업무 예시입니다. 읽은 값을 업무 기록에 연결하고, 그 기록을 점검과 판단에 활용하는 흐름입니다.

스캔 결과를 입고·재고·출고 기록에 연결하면 현장 정보를 디지털로 모으는 DX의 기반이 됩니다. 이렇게 모인 기록을 활용해 AI가 재고 차이, 반복되는 누락, 확인이 필요한 작업을 찾도록 구성하면 AX로 확장할 수 있습니다. 바코드 라벨을 잘 만드는 일도 DX·AX의 일환입니다. 코드가 잘 읽히고 필요한 값이 업무 기록에 남도록 설계하면, 디지털 업무와 AI가 활용할 데이터를 모으는 기반을 갖출 수 있습니다.

우리 작업장에서는 자주 다시 찍는 라벨부터 살펴보세요. 크기를 넉넉하게 잡고, 필요한 정보를 담을 2D 바코드를 고른 뒤, 실제 작업 거리에서 여러 개를 함께 읽어 보세요. 그 결과를 어떤 업무 기록에 연결할지까지 정하면 라벨 개선과 업무 개선을 함께 시작할 수 있습니다.

데이터커넥트에 문의하기.

참고 자료 · GS1: 바코드 설계 · GS1: 2D · GS1 Singapore: 2D · Scandit: Data Matrix · GS1: Digital Link · Scandit: MatrixScan
사진: Zylla, Kod DataMatrix na opakowaniu leku, CC BY-SA 4.0, 원본 사용