Warengruppenklassifizierung

Automatisierte Warengruppen-Klassifizierung

Wie ONE LOGIC mit Hilfe von Data Science die natürliche Sprache analysiert und manuelle Bestellvorgänge automatisiert und beschleunigt.

Die Aufträge des Kunden, eines weit verzweigten, internationalen Unternehmens mit vielen unterschiedlichen Warengruppen, liegen meist in Papierform vor. Die darin enthaltenen Bestellungen werden im ERP-System nicht automatisch abgebildet, sondern müssen manuell in das System eingegeben werden, was viel Zeit kostet.

Das Unternehmen wandte sich an ONE LOGIC mit der Bitte, ein Datenprodukt zu entwickeln, mit dem sich der Bestellvorgang vereinfachen und beschleunigen lässt.

Die computerbasierte Analyse und Algorithmus-gesteuerte Verarbeitung von Wörtern und Sprache ist zwar längst im Alltag angekommen (Siri, Alexa, Chatbots etc.). Im Falle des Kunden unterschieden sich die Aufträge in Struktur und Genauigkeit jedoch stark voneinander. Oft fehlten spezielle Artikelnummern, oder es wurde auf historische Bestellereignisse („Gleiches Produkt wie beim letzten Mal“) verwiesen. Die Frage war, welche Matching- and Text-Mining-Tools die zuverlässigsten Vorschläge bieten, mit denen komplexe Prozesse innerhalb des Unternehmens in Gang gesetzt werden können – und zwar automatisch.

Warengruppenklassifizierung

Lösung

Eine Möglichkeit hätte darin bestanden, eine selbst lernende Product-Matching-Engine zu entwickeln, die wegen der komplexen Anforderungen in hohem Maße anpassungsfähig, flexibel und selbstverbessernd hätte sein müssen:

  • Kombination von Informationen aus unterschiedlichen Systemen (Product-ID, Materialinformationen, Bestell-Historie etc.)
  • Verwendung kundenspezifischer Fachwörter
  • Erkennen von Synonymen, Akronymen, Mehrdeutigkeiten etc.
  • Verständnis für die unterschiedliche Bedeutung der jeweiligen Positionen der Wörter, die wichtige Informationen enthalten können

Die Lösung sollte den Prozess nicht erschweren, sondern effizienter gestalten und Zeit sparen. Aus diesem Grund entschied sich ONE LOGIC für einen anderen Ansatz. Als Datengrundlage dienten keine Rohdokumente, sondern die Tabellen aus dem ERP-System (mit Einkaufsbelegnummern, Einkaufsbelegpositionen etc.). Diese historischen Bestellungen sind bereits in das System integriert und konnten als Trainings-Datensatz verwendet werden.
Jede Bestellung enthält Freitextfelder, Felder mit vorgegebenen Produkten bzw. Informationen sowie Kategorien mit speziellen Warengruppencodes, die ausgefüllt werden müssen. Können die Eintragungen keinen fertigen Kategorien zugeordnet werden, schlüsselt die Data-Product-Plattform ONE DATA die Bestelltexte in einzelne Wörter auf, ermittelt mit Hilfe statistischer Verfahren, Mapping, kollaborativen Filtern etc. deren mögliche Bedeutung und berechnet die Wahrscheinlichkeit für die Zugehörigkeit zu einer bestimmten Warengruppe, Kategorie, Artikelnummer etc.
Im nächsten Schritt werden diese Informationen zur finalen (manuellen) Kontrolle an die Abteilung, die sich um die Auftragseingabe kümmert, zurückgespielt.

Ergebnis

Mit Hilfe von ONE DATA und der Aufschlüsselung der Bestellung in einzelne Wörter lässt sich ein manuell aufwändiger Prozess automatisieren und die Papierform direkt in eine Buchung überführen. Der Prozess läuft schneller, effizienter – und sicherer ab, zumal der Kunde die Bestellung am Ende nochmals überprüfen kann, ohne dafür zu viel Zeit verwenden zu müssen.


Warengruppenklassifizierung

‚Automatisierte Warengruppenklassifizierung‘ zum kostenlosen Download

Um den Bestellvorgang für ein internationales Unternehmen zu vereinfachen und zu beschleunigen, entwickelte ONE LOGIC ein Datenprodukt. Die Aufträge des Kunden lagen dabei meist in Papierform vor und wurden nicht automatisch im ERP-System abgebildet, sondern mussten manuell in das System eingegeben werden, was viel Zeit kostete.

  • Historische Bestellungen werden in das System integriert und als Trainings-Datensatz verwendet.
  • Die Data-Product-Plattform ONE DATA automatisiert den manuell aufwändigen Prozess und überführt die Papierform direkt in eine Buchung.