TL Match für Produkt- und Materialstammdaten: Dubletten erkennen, Varianten verstehen, Kosten senken
Wenn Unternehmen wachsen, neue Lieferanten anbinden oder Systeme zusammenführen, entsteht schnell ein altes Problem in neuer Form: dieselben Produkte tauchen mehrfach auf, nur anders benannt, anders nummeriert oder mit leicht abweichenden Merkmalen. Genau hier wird Produkt- und Material-Matching wichtig. Es hilft IT, Einkauf, Logistik und Fachbereichen dabei, doppelte oder ähnliche Artikel zu erkennen und Datenbestände nach einer Übernahme oder Systemkonsolidierung sauber zusammenzuführen. Für M&A-Projekte ist das besonders relevant, weil zwei Unternehmen oft ähnliche Kataloge, unterschiedliche Artikelnummern und eigene Benennungslogiken mitbringen.
Einfach gesagt ist Produkt- und Material-Matching der automatische Vergleich von Stammdaten, um herauszufinden, welche Datensätze dasselbe Produkt beschreiben, welche nur Varianten sind und welche zwar ähnlich, aber nicht identisch sind. TL Match erweitert diese Logik von Adressen auf Produkte und Materialien und macht daraus eine Plattform, die auch bei unvollständigen oder uneinheitlichen Daten zuverlässig arbeitet.
Das Kernprinzip ist leichter zu verstehen, wenn man die wichtigsten Unterschiede kennt. Erstens werden nicht nur exakte Schlüssel verglichen, sondern auch ähnliche Inhalte, zum Beispiel Produktnamen, Maße, Herstellerangaben oder Normen. Zweitens arbeitet die Lösung nicht mit einem simplen Ja oder Nein, sondern mit einem Score, also einer nachvollziehbaren Bewertung der Ähnlichkeit. Drittens kann TL Match zwischen identisch, wahrscheinlich identisch und ähnlich unterscheiden. Das ist wichtig, weil bei Produkten ein ähnlicher Artikel nicht automatisch als Dublette gelöscht werden darf. Viertens werden Daten normalisiert, also zum Beispiel Einheiten vereinheitlicht, Schreibweisen geglättet und Abkürzungen berücksichtigt. Fünftens lässt sich das Matching an unterschiedliche Domänen anpassen, etwa an Handel, E-Commerce oder Industrie.
Im Berufsalltag sieht das ganz konkret so aus: Ein Handelsunternehmen übernimmt einen Wettbewerber und erhält dessen Sortimentsdaten in einem anderen PIM-System. Ein USB-C-Kabel erscheint im einen System als „USB C Kabel 1m schwarz“, im anderen als „USB-C Ladekabel 100 cm, schwarz“ und zusätzlich noch mit anderer Lieferantenartikelnummer. TL Match erkennt, dass es sich sehr wahrscheinlich um denselben Artikel handelt, und liefert eine belastbare Entscheidungsgrundlage für die Zusammenführung. Ein anderes Beispiel aus der Industrie: Ein Konstrukteur legt ein neues Bauteil an, obwohl ein nahezu identisches Teil bereits im Materialstamm existiert. TL Match zeigt diesen Wiederverwendungskandidaten an, bevor unnötig ein neuer Artikel erzeugt wird. Besonders bei M&A-Datenintegration spart das enorm Zeit, weil Material- und Produktstämme beider Unternehmen schnell auf Überschneidungen geprüft werden können.
Typische Missverständnisse gibt es einige. Ein häufiger Fehler ist die Annahme, dass ERP-, PIM- oder MDM-Systeme das Problem bereits lösen. Diese Systeme verwalten Daten, aber sie sind meist nicht für fehlertolerantes Matching gebaut. Ein zweites Missverständnis ist, dass man Produkte einfach über eine einzige Artikelnummer vergleichen kann. In der Praxis gibt es oft mehrere Nummern pro Produkt, etwa GTIN, Hersteller- und Lieferantennummern. Ein dritter Fehler ist, ähnliche Produkte vorschnell zusammenzuführen. Gerade bei Varianten wie Länge, Farbe oder Material muss sauber unterschieden werden, ob wirklich eine Dublette oder nur eine Produktfamilie vorliegt. Für M&A-Projekte ist außerdem kritisch, dass unterschiedliche Benennungen nicht automatisch auf unterschiedliche Produkte schließen lassen.
Sofort umsetzbare Best Practices gibt es ebenfalls. Erstens sollte man mit einem klar begrenzten Use Case starten, zum Beispiel mit einem Katalog, einem Werk oder einer Produktgruppe nach einer Übernahme. Zweitens sollten die wichtigsten Merkmale vorab definiert werden, etwa GTIN, Herstellerartikelnummer, Produktname, Maße und Kategorien. Drittens lohnt sich eine saubere Normalisierung von Einheiten und Schreibweisen, damit aus „1 m“ und „100 cm“ nicht fälschlich zwei Produkte werden. Gerade in M&A-Datenintegration ist dieser Schritt oft der schnellste Hebel für sichtbare Ergebnisse.
Kurz zusammengefasst: TL Match macht aus unübersichtlichen Produkt- und Materialdaten eine konsolidierbare Basis und ist damit ein starker Hebel für saubere M&A-Datenintegration.