¿Cuál es la diferencia entre el código QR y Data Matrix para el etiquetado de productos?
Aunque a simple vista pueden parecer similares, el QR Code y el Data Matrix son dos tipos distintos de códigos bidimensionales (2D). Se trata de dos simbologías distintas.
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Se diferencian visualmente en base a un patrón:
- QR: presenta tres cuadros grandes en tres de sus esquinas.
- Data Matrix: presenta un borde en forma de “L” sólida.
Sin embargo, la diferencia no está solo en su aspecto. También es importante distinguir entre el tipo de código 2D y la información que se codifica.
La información a codificar puede ser estructurada e interoperable en una cadena de valor abierta, si se utiliza un estándar global como GS1, o propietaria.
Los criterios para aplicar en el etiquetado de un producto el QR o Data Matrix solo residen en elementos como: el entorno donde se va a leer el código, la capacidad de los sistemas de lectura para leer uno u otro formato y la información que se quiere codificar (y su estructura).
¿Qué es el código QR y para qué se usa?
El código QR es el tipo de código bidimensional más conocido por el público en general.
Es tipo de código bidimensional se popularizó en Japón, entre otros motivos porque permitía codificar caracteres Kanji. Posteriormente su uso se extendió a otros países por su versatilidad y buena interacción con teléfonos inteligentes, ya que en la mayoría de los casos posibilita la lectura “nativa”, sin necesidad de aplicaciones adicionales.
Sus principales aplicaciones están orientadas a conectar productos con el público (B2C) mediante la codificación de URL’s para acceder a entornos digitales para con distintos fines, por ejemplo, proporcionar información de producto en formato digital, realizar campañas de marketing o de fidelización. Actualmente, su uso se está extendiendo a la gestión de producto en un entorno de punto de venta minorista (B2B2C), permitiendo aplicaciones de trazabilidad, experiencia de usuario y seguridad del consumidor manteniendo la eficiencia en el punto de venta.
Los estándares GS1 proporcionan el sistema de codificación GS1 Digital Link, que permite codificar datos de identificación de producto y de trazabilidad en base a una estructura de URL y proporcionar un modelo multifuncional.
¿Qué es el código Data Matrix y para qué se usa?
El código Data Matrix es un tipo de código bidimensional utilizado comúnmente en empresas.
Nació para dar respuesta a las necesidades de marcado de piezas, identificación precisa y gestión de trazabilidad industrial. Con el tiempo, se fue incorporando en las relaciones comerciales entre distintos agentes de la cadena de valor (B2B) para el etiquetado de productos, abriendo las puertas a implantar procesos digitales, por ejemplo, para la gestión de trazabilidad o gestión de inventario. Impactando directamente en la mejora de la eficiencia operativa.
El código Data Matrix permite incluir datos de producto en espacios reducidos del packaging, respecto a los códigos de barras lineales (1D).
Dado el potencial que representaba para la industria este tipo de código bidimensional, GS1 estandarizó el modelo de codificación de datos y adoptó un tipo de Data Matrix acotado al estándar. En el año 2005 nació el código bidimensional GS1 DataMatrix.
Ámbitos de uso
El GS1 DataMatrix es una variante del Data Matrix que utiliza una estructura de datos basada en los estándares GS1.
Actualmente, uno de sus principales usos en Europa es en la cadena de suministro del sector salud. Más en concreto en la identificación y etiquetado de productos para el cumplimento del marco regulatorio -Directiva 2011/62/UE “anti falsificación de medicamentos” y los requerimientos UDI en el marco de los Reglamentos (UE) 2017/745 de producto sanitario y el Reglamento (UE) 2017/746 de productos sanitarios in vitro-, garantizar la seguridad del paciente y mejorar la eficiencia operativa.
Este uso no es exclusivo de Europa. Muchos países utilizan el GS1 DataMatrix para fines similares relacionados con identificación, serialización, verificación y trazabilidad.
Diferencias entre el código QR y el DataMatrix
¿Cuál es el código más adecuado para tus productos?
No existe un código 2D mejor que otro en todos los casos. La elección depende del uso previsto, del sector, del entorno de lectura y de los datos que se necesiten codificar.
Tradicionalmente, el etiquetado de productos y agrupaciones logísticas se ha basado en códigos de barras lineales (1D). Sin embargo, la digitalización de procesos y la necesidad de codificar más información en espacios más reducidos están impulsando la adopción gradual de códigos bidimensionales.
Desde un punto de vista de cadena de valor abierta e interoperable, veamos algunas tendencias o usos actuales de cada simbología con los estándares GS1 (listado no exhaustivo y orientativo):
| Sector | Simbología 2D | Motivo principal |
|---|---|---|
| Retail / gran consumo | QR | Interacción con el consumidor, acceso a información digital y lectura en el punto de venta. |
| Frescos | QR | Interacción con el consumidor, acceso a información digital y lectura en el punto de venta. |
| Farmacéutico | GS1 DataMatrix | Serialización, verificación y trazabilidad. |
| Dispositivos médicos | GS1 DataMatrix | Identificación única y trazabilidad |
| Laboratorios / químico | GS1 DataMatrix | Identificación única y trazabilidad |
| Hospitales y salud | GS1 DataMatrix | Seguridad del paciente, trazabilidad y eficiencia |
| Moda / textil | QR | Autenticidad, comunicación y experiencia digital |
| Ferretería y bricolaje | QR | Interacción con el consumidor y acceso a información digital |
| Electrónica de consumo | QR | Interacción con el consumidor y acceso a información digital |
| Ferroviario | GS1 DataMatrix | Marcado de piezas y seguimiento industrial |
Algunas características del código QR y del GS1 DataMatrix
| Características | QR | GS1 DataMatrix |
|---|---|---|
| Forma habitual | Cuadrado | Cuadrado o rectangular |
| Patrón visual | 3 cuadros grandes en las esquinas | Borde en forma de L y patrón alternado en los otros lados |
| Capacidad de datos | Alta | Alta, muy eficiente en poco espacio |
| Sistema de corrección de errores | Sí, adaptable | Sí |
| Espacio requerido | Mayor área | Menor área |
| Lectura “en negativo” | Sí | Sí |
| Lectura con teléfonos inteligentes | Ampliamente soportada, lectura nativa. | Puede requerir de apps específicas, en función de la estructura de los datos codificados. |
| Lectores industriales | Sí | Sí, muy usado |
| Marcado directo sobre piezas | No habitual | Habitual |
En resumen, no hay un código “mejor”, depende de la capacidad para cubrir las necesidades funcionales de la cadena de valor y el estado del arte actual.
