Quelles différences entre le QR code et le code Datamatrix ?
Le stockage d’informations est aujourd’hui un enjeu essentiel pour communiquer aisément avec ses collaborateurs et/ou ses clients tout au long de la chaîne d’approvisionnement. On note alors l’apparition de QR code ou de Datamatrix afin de faciliter une transmission simple et efficace des données.
Les avantages des codes 2D
Le QR code et le Datamatrix sont des codes-barres bidimensionnels, du type code 2D. Ainsi, les données sont stockées horizontalement et verticalement dans le carré qui les représente, et ce, à l’aide de pixels. Ce type de technologie peut dès lors contenir un fort volume d’informations! De plus, la structure de ces codes leur permet d’être lus dans n’importe quel sens, ce qui est particulièrement pratique.
Enfin, un correcteur est associé à ce procédé : cela signifie que, même abîmé, le code peut être déchiffré. Cela lui confère une utilisation durable et pérenne.
Les différences de structure
La plus grande différence concerne la structure du code et notamment les points de reconnaissance. Le QR code est composé de 4 carrés blanc & noir dans chaque coin, même si le dernier est peu visible. Il peut contenir 7089 caractères numériques ou 4296 caractères alphanumériques. Cet outil peut stocker de nombreux types d’informations et générer une vaste palette d’actions. Sa lecture en est simple, à travers un smartphone, un lecteur de code-barres ou tout autre appareil compatible.
Le code Datamatrix utilise une structure alternative pour ses points de reconnaissance. On retrouve un L à gauche et en bas du carré. Il peut regrouper jusqu’à 2335 caractères alphanumériques, ce qui est moins que le QR code. Mais attention, son format est très réduit. En effet, il peut faire 10×10 pixels contre 21×21 pixels pour le QR code. C’est pourquoi il est souvent privilégié pour étiqueter de petites pièces et réduire l’utilisation des consommables tels que l’encre ou les étiquettes.
Les différences d’utilisation
L’utilisation du QR code a été généralisée durant la récente crise sanitaire et impacte de nombreux aspects de la vie quotidienne des consommateurs. En revanche, les Datamatrix restent moins connus. Ces derniers sont pourtant souvent utilisés dans l’industrie car ils occupent moins de volume de stockage. D’autre part, leur sécurité est renforcée ! Cela représente un avantage déterminant pour assurer la traçabilité des produits tout au long de la chaîne d’approvisionnement.
Quelles normes autour des codes-barres ?
Le QR code et le Datamatrix appliquent tous les deux la norme ISO :
- QR code : ISO/IEC 18004
- Datamatrix : ISO/IEC 16022
En revanche, seul le Datamatrix est approuvé par GS1 pour les produits de santé, l’automobile et l’aérospatiale.
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Quelles sont les différences techniques majeures entre un code datamatrix et un QR code, et comment choisir le format le plus adapté à son projet ?
Le datamatrix est particulièrement compact et adapté au marquage de petites pièces, tandis que le QR code est plus couramment utilisé pour donner accès à des contenus web depuis un smartphone. Le choix dépend surtout de l’espace disponible, des données à encoder, des équipements de lecture et des standards imposés dans votre secteur.
Comment le code datamatrix améliore-t-il la traçabilité des composants et les processus de production ?
Le datamatrix peut encoder un identifiant produit, un numéro de lot, une date ou un numéro de série dans un espace réduit. Relié au système d’information, il permet d’identifier chaque composant, d’enregistrer les étapes de production et de retrouver rapidement les unités concernées par une anomalie.
Pourquoi le datamatrix est-il privilégié pour les médicaments et les dispositifs médicaux ?
Pour les médicaments soumis aux dispositifs de sécurité européens, l’identifiant unique doit être encodé dans un datamatrix afin de permettre la vérification de chaque boîte. Pour les dispositifs médicaux, la réglementation impose un identifiant UDI et un support de lecture automatique, sans rendre le datamatrix obligatoire dans tous les cas ; ce format reste néanmoins largement utilisé pour sa compacité et sa compatibilité avec les données standardisées.