Tuotehallinnan tehostaminen tuoteluokitusten yhtenäistämisen avulla : muuntotaulukon kehittäminen

Abstract

Tuotetiedonhallinnan merkitys on suuri ja yhä vahvempi digitalisoidussa liiketoimintaympäristössä. Tiedon laatu, luokittelu ja yhdenmukaisuus vaikuttavat suoraan tehokkuuteen ja päätöksentekoon. Tässä opinnäytetyössä tarkastellaan mahdollisuutta kehittää muuntotaulukko, joka yhdistäisi CNnimikkeen vastaaviin kansainvälisiin tuoteluokitusstandardeihin, kuten UNSPSC ja eCl@ss. Tavoitteena on vähentää manuaalista ylläpitoa, sekä tukea tuotehallinnan systemaattisuutta ja yhdenmukaisuutta. Työn taustalla on havainto haasteesta, jossa tuoteluokitusstandardien löytäminen nimikkeelle tapahtuu suurelta osin manuaalisesti. On myös mahdollista, että syntyy ristiriitaisuuksia ja päällekkäisyyksiä tuotetiedossa manuaalisen poiminnan vuoksi. Laadukas ja yhtenäinen tuoteluokittelu parantaa löydettävyyttä ja siirrettävyyttä järjestelmissä ja organisaatioiden välillä, sekä luo pohjan tulevaisuuden automaatiolle ja analytiikalle.

The importance of product data management is substantial in an increasingly digitalized business environment. The quality, classification and consistency of data have a direct impact on operational efficiency and decision¬making. The thesis explores the possibility of developing a conversion table between CN classification, UNSPSC and eCl@ss. The primary objective is to reduce manual maintenance and support dynamic and consistent product information management. The motivation for this work stems from a recognized challenge in practice. As customers increasingly require standardized product classification data, but currently this information must be retrieved manually, which is time¬consuming and prone to errors. This manual process can lead to inconsistencies and redundancies in product data. A high¬quality and unifed product classification structure can enhance data discoverability and interoperability across systems and organizations. Furthermore, it provides a solid foundation for future automation, interoperability and advanced analytics.