Vom Suchen zum Finden - Data Quality Server von Omikron im Einsatz bei Gräfe ...
Frank Scherenschlich effiziente Produktdatenklassifizierung
1. Effiziente
Produktdatenklassifizierung
mittels fehlertolerantem Ähnlichkeits-
algorithmus FACT-Finder
Frank Scherenschlich
Class.Ing Geschäftsführer / CEO
Ingenieurpartnerschaft für
Mediendatenmanagement
Scherenschlich & Rukavina
Ahornweg 12
33178 Borchen
Mehr als Standards
http://www.classing.de
für Kataloge und Klassifikation
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2. Agenda
Kurze Vorstellung Class.Ing Ingenieur-Partnerschaft
Was bedeutet „Klassifizierung“?
Produktklassifizierung und Suche - Was hat das Eine mit dem Anderen zu tun?
Einsatzgebiete der Produktklassifizierung
Vorgehensmodell Stammdatenoptimierung
Auswahl oder Aufbau einer Klassifikation
Klassifizieren der Produkte
Attributisierung
Ergebnisse der Klassifizierung für weitere Schritte nutzen
Artikelanlageprozess
Zusammenfassung der Ergebnisse
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3. Class.Ing Ingenieur-Partnerschaft (1/2)
Class.Ing ist ein Beratungs- und Software-Unternehmen für die Themen
Produktklassifikationen (vornehmlich auf der Basis von Standards)
Elektronische Produktkataloge
Produkt-Konfigurationslösungen
Class.Ing ist eine Ingenieur-Partnerschaft mit Sitz in Borchen bei Paderborn
Class.Ing bietet Lösungen und Dienstleistungen für eProcurement, internes
Datenmanagement (PIM) und Vertrieb
Einsatz im Einkauf, Handel und beim Hersteller
Unterstützung bei der Klassifizierung, Datenharmonisierung und der Datenstrukturierung
Standard-Produkt Class.Room / Einsatz in unternehmenseigenen Systemen
Ausrichtung der Aktivitäten zur besseren Integration von
Klassifikationsstandards in SAP
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4. Class.Ing Ingenieur-Partnerschaft (2/2)
Referenzen in verschiedenen Branchen in unterschiedlichen Unternehmensbereichen
Mitglied bei verschiedenen Standards
Expertenmitglied bei
Partnerunternehmen
Rund um das Thema Suche
Rund um das Thema SAP
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5. Was bedeutet „Klassifizierung“ eigentlich?
Auszug aus Wikipedia:
Klassifizierung (von lat. classis, „Klasse“, und facere, „machen“) nennt man das
Zusammenfassen von Objekten zu Klassen (Gruppen, Mengen).
Eine Klasse fasst Dinge zusammen, die einer Reihe von Bedingungen genügen. In einer
Klasse werden im Allgemeinen Dinge zusammengefasst, die in ihren Merkmalen gleich
oder ähnlich sind.
Die Gesamtheit aller Klassen bildet eine Klassifikation.
Nutzenpotentiale
Bündelung von Produkten über ein Schema
Basis für Folgeprozesse
Standardisierter Datenaustausch
Besseres und schnelleres Finden von Produkten
Auszug aus Standard Klassifikation eCl@ss
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6. Produktklassifizierung und Suche -
Was hat das Eine mit dem Anderen zu tun?
Klassifikation ist eine Form der Suche
Navigation im Klassifikationsbaum (wird bei vielen Online Katalogen angeboten)
Bündelung gleicher oder ähnlicher Produkte
Klassifikation erleichtert Suche
Eingrenzung des Ergebnisbereiches über die Klassifikation
Schlagworte in der Klassifikation nutzen
Suche erleichtert Klassifizierung
Einordnung von Produkten in Klassifikation über Suche
hier: fehlertoleranter Ähnlichkeitsalgorithmus FACT-Finder
Intelligente Vorschlagsklassifizierung
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7. Einsatzgebiete der Produktklassifizierung
Hersteller / Vertrieb Kunde / Einkauf
Online Katalog
viele Daten
3
ERP PIM (Lieferanten)
Stammdaten Produkt- und
Mediendaten eProcure ERP
1 System Stammdaten
Elektronische
Produktkataloge
2 4
BMEcat
1 Klassifikation von Vertriebsprodukten für den Online Katalog
2 Klassifikation von Vertriebsprodukten für elektronische Produktkataloge
3 Einkaufsprodukte bei der Anlage klassifizieren (Stammdatenmanagement)
4 Klassifikation im ERP System (Warengruppen/Materialgruppen)
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8. Beispiel Stammdatenmanagement
Das Thema Produktklassifizierung wird nachfolgend am Beispiel des Themas
Stammdatenmanagement dargestellt
Class.Ing stellt eine optimierte Methode / Vorgehensmodell für dieses Thema
zur Verfügung
unterstützt durch eigene Produkte (Class.Room)
unterstützt durch FACT-Finder
Darstellung an einem Beispiel aus dem Bereich Medizinprodukte
Artikelnummer Hersteller Artikelnummer
Hersteller Typenbezeichnung Langbeschreibung EAN
241613 H565127 PSort textil-elast. G1 Pflasterstrip im Sortiment (6 Strips) Größe 1 ( 19x72 mm), textil, elastisch 1234567884
241614 H565128 PSort textil-elast. G2 Pflasterstrip im Sortiment (6 Strips) Größe 2 ( 25x72 mm), textil, elastisch 1234567885
241615 H565129 PSort textil-elast. G3 Pflasterstrip im Sortiment (6 Strips) Größe 1 ( 30x80 mm), textil, elastisch 1234567886
241617 H565131 PSort wasserabweis. Pflasterstrip im Sortiment (6 Strips), 22x60 mm, mit wasserabweisender Folie 1234567888
512422 H565132 Mullbinde, 6 cm, gesiegelt Mullbinden, sehr elastische weiße Fixierbinde, 4 m gedehnte Länge. 1234567889
512423 H565133 Mullbinde, 8 cm, gesiegelt Mullbinden, sehr elastische weiße Fixierbinde, 4 m gedehnte Länge. 1234567890
512424 H565134 Mullbinde, 10 cm, gesiegelt Mullbinden, sehr elastische weiße Fixierbinde, 4 m gedehnte Länge. 1234567891
512425 H565135 Mullbinde, 6 cm, Karton Mullbinden, sehr elastische weiße Fixierbinde, 4 m gedehnte Länge. 1234567892
512426 H565136 Mullbinde, 8 cm, Karton Mullbinden, sehr elastische weiße Fixierbinde, 4 m gedehnte Länge. 1234567893
512427 H565137 Mullbinde, 10 cm, Karton Mullbinden, sehr elastische weiße Fixierbinde, 4 m gedehnte Länge. 1234567893
834252 H565132 Pocket Breezer Größe A Taschenmaske Pocket Breezer, blau, Größe A 1234567895
834253 H565133 Pocket Breezer Größe B Taschenmaske Pocket Breezer, blau, Größe B 1234567896
834254 H565134 Pocket Breezer Größe C Taschenmaske Pocket Breezer, blau, Größe C 1234567897
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9. Vorgehensmodell Stammdatenoptimierung
Auswahl einer Standard-Klassifikation
Auswahl Klassifikation
Aufbau einer unternehmensspezifischen Klassifikation
Vorschlagsklassifizierung
Klassifizierung
Qualitätskontrolle
Generierung / Extraktion von Merkmalswerten
Attributisierung
Einbeziehen von Lieferantendaten
Finden von Dubletten über die Klassifizierung
Dublettenbereinigung
Qualifizierung der Dubletten anhand der Daten
Neuaufbau standardisierter Beschreibungen
Datenoptimierung
Sprachunabhängiges Vorgehen
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10. Schritt 1: Auswahl oder Aufbau einer Klassifikation
Welche Möglichkeiten gibt es?
Nutzung einer Standard-Klassifikation (Beispiel: eCl@ss, ETIM, proficl@ss, UNSPSC, …)
Erweiterung einer Standard-Klassifikation (Nachteil: kein Standard)
Aufbau einer unternehmensspezifischen Klassifikation
Erzeugen einer Sicht auf eine bestehende Klassifikation
Mit diesem Schritt wird der Grundstein für alle späteren Prozesse und Aufgaben
gelegt … und ist entsprechend gründlich zu bedenken
häufig ist mit der Klassifizierung
auch eine merkmalsbasierte
Beschreibung gekoppelt
Auswahl intelligenter Merkmale zur
Beschreibung der Produkte in der
entsprechenden Klasse
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11. Schritt 2: Klassifizieren der Produkte
Vorschlagsklassifikation
Unterbreiten von Vorschlägen bei der Klassifikation ( auf Basis der FACT-Finder Suche)
Eingrenzung der Bereiche der Klassifikation
Anlernbar (Berücksichtigung Materialstamm, neue Klassifizierungen mit Live-Update des
Suchindexes, Einfügen eigener Schlagworte)
Qualitätskontrolle (Abnahmeworkflow) integriert
manuell bis automatisiert
manuelles Durcharbeiten der Produktliste (Bündelungen möglich)
automatisierte Erzeugung von bewerteten Vorschlägen möglich (Prüfung und Abnahme)
Letzteres ist in der Praxis üblicherweise nicht so einfach möglich!
Integration / Nutzung verschiedener Daten
vorhandener bereits klassifizierter Produktstamm
Katalogbasis (BMEcat-Kataloge oder Excel Listen von Lieferanten)
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12. Schritt 2: Klassifizieren der Produkte (Beispiel)
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13. Schritt 3: Attributisierung
Was bedeutet „Attributisierung“ oder „merkmalsbasierte Beschreibung“?
Beispiel: eCl@ss stellt für viele Klassen Merkmale für die Beschreibung zur Verfügung
Mit der Zuweisung eines Produktes zur eCl@ss Klasse stehen diese Merkmale zur
Verfügung und können ausgeprägt werden
unterschiedliche Datentypen: Werteliste, Zahlenwert, Freitext, …
Mögliche Wege für die Umsetzung
Weg 1: Erfassung der Merkmale über Class.Room mit Hilfe von Excel Tabellen
Weg 2: Nutzung des OMIKRON Data Quality Servers für eine automatisierte
Merkmalsextraktion aus bestehenden Texten und Beschreibungen
zusätzlich: Einbeziehung des Lieferanten (Pflege der Excel Tabellen)
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14. Ergebnisse der Klassifizierung für weitere Schritte nutzen
Klassifizierung von Produkten nicht zum Selbstzweck
Die Klassifizierung (und die merkmalsbasierte Beschreibung) ist die Vorstufe
für verschiedene weitere Prozesse und bietet viele Benefits
Dublettenbereinigung
Finden und Eliminieren von Dubletten im Produktstamm
Durchführung eines Qualifizierungsprozesses
Lieferantenharmonisierung
Klassifikation der Lieferanten an sich
Nutzung der Produktklassifizierung für eine Harmonisierung von Lieferanten
Beispiele: Vorzugslieferanten, A, B, C Klassifizierung, etc.
Optimierung von Produktbeschreibungen
Zusammensetzen von Langbeschreibungen aus merkmalsbasierten Beschreibungen
Basis für ein besseres Finden von Produkten in verschiedenen Medien
Erhöhung der allgemeinen Stammdatenqualität
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15. Weiterer Nutzen der Klassifizierung: Produktanlage
Durchführung der Produkt-Anlage als vorgelagerten Prozess
Es werden nur wirklich neue Materialen in das ERP System übernommen
3 Gründe für die Auslagerung des Produkt-Anlageprozesses
Zentrale Stelle für die Produktanlage,
Direkte Unterstützung der Klassifikation
Vermeidung der Anlage von Dubletten vor Eröffnung eines Produktes
Vorschlags- Dubletten-
Produktsuche Produktleingabe Import in ERP
klassifizierung erkennung
Import
Produktdaten
Start mit Suche im Produktstamm
Zentrale Pflege der Daten
oder Import von Produktlisten
Klassifizierung von Produkten
wenn sinnvoll auch Merkmale
Prüfung gegen Produktstamm zur Vermeidung
von Dubletten
Gebündelter Import
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16. Zusammenfassung der Ergebnisse
Was bedeutet „Klassifizierung“?
Produktklassifizierung und Suche
Einsatzgebiete der Produktklassifizierung
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Klassifizieren der Produkte
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Ergebnisse der Klassifizierung für weitere Schritte nutzen
Artikelanlageprozess
Die Nutzung von Klassifikationen und die damit verbundene Klassifizierung von
Produkten geschieht nicht zum Selbstzweck
sondern bietet einen breiten Nutzen in verschiedenen Bereichen
Eine gute Klassifikation verbunden mit der entsprechenden Produktzuordnung
und ggf. einer merkmalsbasierten Beschreibung ermöglicht
ein schnelleres Finden von Produkten
die Erzeugung von aussagekräftigen Reportings über den Produktstamm
ein besseres und strukturierteres Arbeiten im Produktstamm
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17. Vielen Dank
für Ihre Aufmerksamkeit !
Für Fragen stehe ich gern zur Verfügung
Frank Scherenschlich
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Ingenieurpartnerschaft für
Mediendatenmanagement
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