ETIM/FEST

FEST is de Europese handelsorganisatie die nationale brancheorganisaties verenigt om de verkoop en distributie van sanitaire en verwarmingsproducten binnen Europa te bevorderen.

Uitdaging  

Sanitaire en verwarmingsproducten bevatten veel technische specificaties, wat leidt tot een sterke behoefte aan uniformiteit in productdata binnen de gehele toeleveringsketen (fabrikant, groothandel, retailer en consument). Het gebrek aan consistente data vergroot het risico op onnodige fouten in productinformatie, zoals bijvoorbeeld dubbele gegevens. Daarnaast is het een uitdaging om aan de eisen van verschillende groothandels en retailers te voldoen, aangezien zij allemaal betrouwbare productdata nodig hebben om hun klanten van juiste informatie te voorzien. Zonder een uniform datamodel zijn fouten in productinformatie onvermijdelijk, wat tijd en geld kost om op te lossen.

ETIM is de norm voor de classificatie van technische producten en is gekozen als de standaard voor de sector Heating, Ventilation and Airconditioning (HVAC). Dit impliceert dat fabrikanten in deze sector hun eigen meta-datadefinitie (zoals namen en waarden van eigenschappen en meeteenheden) moeten omzetten naar de ETIM-norm.

FEST opereert in 18 verschillende landen, waarvan in meer dan de helft de ETIM-standaard al wordt toegepast. Het is van essentieel belang om de andere landen (en de fabrikanten daarin) te stimuleren om hun productinformatie om te zetten naar ETIM. Dit kan een arbeidsintensief proces zijn: het classificeren van producten volgens de ETIM-classificatie en het converteren van fabrikant-specifieke eigenschappen, waarden en meeteenheden naar de ETIM-standaard.

Oplossing  

Het toepassen van de nieuwste AI-technologieën kan deze transformatieprocessen echter vergemakkelijken. Dankzij deze technieken kost het veel minder tijd om productinformatie om te zetten naar de ETIM-norm. Na een evaluatie van de beschikbare data van FEST, stelde Squadra Machine Learning Company voor de Powerconvert.ai  software in te zetten voor (1) productclassificatie, (2) het koppelen van eigenschappen tussen beide datamodellen en (3) het omzetten van de waarden van eigenschappen.

Voorspelling van classificatie  

De slimme software kan, op basis van de productnaam en -beschrijving, voorspellen onder welke ETIM-classificatie een specifiek product valt. Deze dienst is beschikbaar in twee vormen: Ten eerste, een bulk-classificatiedienst waarmee een Excel-bestand met meerdere producten kan worden geüpload, waaruit de voorgestelde ETIM-categorieën komen. Ten tweede, er is een webpagina die functioneert als een zoekmachine waar gebruikers een fabrikant en productbeschrijving kunnen invoeren om vervolgens een voorgestelde ETIM-categorie te krijgen.

Het algoritme moet getraind worden met productdata die al volgens ETIM zijn geclassificeerd. Dit kan een uitdaging vormen in verband met verschillende talen; de software zou aanvankelijk worden gebruikt voor fabrikanten uit Zuid- en Oost-Europa, waar er een tekort aan datapools beschikbaar is. Recent onderzoek heeft echter aangetoond dat dit probleem kan worden opgelost. Zo kunnen Finse, Nederlandse of Duitse datasets worden vertaald met Google Translate. Deze vertalingen maken het mogelijk om nieuwe modellen te trainen. Dit onderzoek bevestigt dat deze methode vergelijkbare nauwkeurigheid oplevert als wanneer algoritmes de trainingsdata van een moedertaal gebruiken (slechts een verschil van 1 à 2%). Door de aanvankelijke dataset te combineren met Google Translate heeft Squadra Machine Learning Company algoritmes ontwikkeld die in elke Europese taal een ETIM-classificatie kunnen bieden.

Koppelen van fabrikant eigenschappen aan ETIM-eigenschappen  

Het ETIM feature matching algorithm maakt het mogelijk om de (non-ETIM) producteigenschappen van een fabrikant om te zetten naar kenmerken die passen binnen de ETIM-classificatie. Deze dienst werd aangeboden via de Powerconvert.ai  software, waarbij de fabrikant zijn dataset kon uploaden in een standaard Excel-formaat. Het algoritme nam daarna het zware werk over en voorspelde de overeenkomende eigenschappen. De gebruiker kon deze voorspellingen goed- of afkeuren. Deze handmatige validatie stelt het algoritme in staat om voortdurend te leren en verbeteren.

Conversie van waarden of meeteenheden van eigenschappen  

Zodra de namen van de eigenschappen zijn vastgesteld en controle hebben ondergaan, kunnen de waarden van de eigenschappen worden omgezet. Bijvoorbeeld, als een fabrikant ‘inox staal’ in plaats van ‘roestvrij staal’ gebruikt, en deze waarde nog niet in het ETIM-formaat staat, zal het algoritme een alternatieve waarde voorstellen die binnen ETIM past. Als de meeteenheid moet worden aangepast van inches naar centimeters, kan het algoritme dit herkennen en corrigeren.

Resultaat  

Met de inzet van Powerconvert.ai  is FEST nu in staat om de meta-datadefinitie van haar fabrikanten om te zetten naar de ETIM-norm. Door de oorspronkelijke dataset te combineren met Google Translate, heeft Squadra MLC de organisatie geholpen om met verschillende talen om te gaan, wat hun internationale online aanwezigheid verbetert. Bovendien kan FEST met deze software aanzienlijke kosten en tijd besparen die anders gepaard zouden gaan met het handmatig omzetten van productinformatie.