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   科学研究的目的就是研究事物的特征，并根据共同的特征加以分类

        商品分类是商业，制造业中最普遍的活动，几乎所有的企业，电商平台都要对销售的商品，使用的原材料（BOM）进行分类和编号。

       商品分类貌似没有多少技术含量，它是数字化转型的重要基石。一个不合理的分类方法会导致混乱和难以使用。

现有商品分类系统遇到的问题

各种标准化组织和机构提出了分类系统，它们包括：

•  UNSPSC
•   GS1
• ETIM
• ECL@SS
• IEC 61360

      它们有的是公开免费的，有的是收费服务的。分类方式也各不相同。使用这些分类标准面临各种挑战。

      我们以gs1为例，讨论现有商品分类中遇到的问题。

       GS1全球商品分类标准（Global Product Classification, GPC）不断扩展更新，每年发布两个新版本。GPC分类代码按照大类（Segment）、中类（Family）、小类（Class）、细类（Brick）来划分，并细分为具体的商品核心属性类型和属性值。商品数据交换中，通常采用第4级代码，即细类代码。

    但是这种4级分类仍然不够细。进一步细分只能依靠属性（attributes）来分类了。例如服装的分类如下

Segment 67000000服装

Segment67000000 服装Family67040000内衣Family67010000服装Class67010800上半身服装或上衣Brick10001361上半身服装、上衣组合装Brick10001350夹克、外套、羊毛衫、马甲Brick10001351毛衣、套头毛衣Brick10001352长袖衬衫、女式衬衫、马球衫、T恤

显然这样的分类不够的，需要进一步细分 ，比如男女，风格，材料等。

属性，特征和特性区别

      在讨论信息模型时，经常提到属性（attribute），特征（Property）和特性（Feature），有的地方使用attribute ，有的地方使用特征（Property）或者特性（Feature） ，那么它们到底有什么区别呢？

      我们知道，模型是事物的简单描述。模型描述了事物的特征（Property）以及与其它事物的关系（Relationship）。

        从分类的视角看，事物是通过某些主要特征来分类的，主要特征相同的商品被分为一类。这主要特征称为属性（attribute），我们能够体会属性与特征的不同，用于分类的特征是属性。

       在某些分类系统中，属性是类别中默认的。而商品的描述中包含了某些特征（Property），而在一些分类系统中不仅规定了类别，又定义了属性

     例如服装的性别，gs1 提供了属性和属性值

        而Feature （特性）是增加功能或吸引力的独特方面或品质。这些方面通常作为卖点进行推广或突出显示。它们是旨在带来特定优势或功能的元素，使产品从竞争对手中脱颖而出。特性可以理解为独特的特征。

     例如：毛衣的属性及性别的属性值

Brick10001351毛衣、套头毛衣Attribute20000045消费者年龄段Attribute20001131性别Attribute Value30004039男性（雄性）Attribute Value30003891女性（雌性）Attribute Value30002518尚未确定的Attribute Value30002515未分类的Attribute Value30004340中性的Attribute20003164是否带帽Attribute20001141是否保暖Attribute20001941服装袖长Attribute20000794材料类型Attribute20001942毛衣、套头毛衣类型

     笔者主张在产品分类系统中只有类别，不包含属性。而在商品描述中包含特征（Property）。这样更加清晰一点。而Feature 更多地包含的宣传文档中。

 分类系统的挑战

常见的分类系统有下列几种：

GS1	ETIM	ECL@SS	UNSPSC
SEGMENT	Group	Segments	Segment
FAMILY	Class	Main Groups	Family
CLASS		Groups	Class
BRICK		Commodity classes	Commodity
			Business Function

     但是它们之间的分类方式是不同的。

        比如：医疗设备。 在GS1 中是一个Brick，而在ECL@SS 中是一个Segment，这就意味着在ECL@ 中，医疗设备分的更细 。

 相比ECL@SS 而言，gs1 的分类过于宽泛。

分类系统的颗粒度

        到底分类到多细才合适呢？这也许没有明确的答案，侧重点不同，分类的颗粒度也不同，在笔者看来，分类系统的颗粒度与产品属性的颗粒度有关。最底层的项目，应该具有相同的属性。

        某种意义上讲，属性也是一种分类。可以将分类变成属性例如：性别。你可以将服装分类为男性服装，女性服装，儿童服装，成人服装和老年服装。当然你也可以在服装中，定义：适应性别，适应年龄段属性。

我们的研究更倾向在gs1 的基础上进一步细分，将gs1与ecl@ss 结合起来。构建6 级分类系统

• Segnment
• Family
• Brick
• Main Group
• Group
• Commodity

这样的安排的好处

•   商品分类的颗粒度更细，符合商业分类的习惯
•   有利于引用ECL@SS 的属性
•   有利于gs1和ECL@SS 的映射和转换
•   采用12位分类编码，能够细分更多的商品，前三层对应gs1编码，后三层对应ECL@SS 的MainGroup,Group和Commodity

  

商品的特征

商品的模型是由商品的特征（Property）组成的。分类系统与商品特征结合在一起，形成了如下分层结构。

• Segnment
• Family
• Brick
• Main Group
• Group
• Commodity
  • Property
    • Property
      • Property

     这种方式在gs1 的BRICK 基础上进一步细分，商品特征描述提供了商品信息模型。

分类系统与产品信息管理系统的关系

       分类系统的主要用途是商品的信息管理（PIM），确切地讲，分类系统是产品的模型，而商品是产品模型的实例及其组合。需要将分类系统和PIM 系统区分开来，分类数据库中每一项对应一个商品类型，而产品数据库中的每一项是一个产品的SKU（库存量单位）。SKU 包含了无包装单元，单品，包装和托盘。无包装单元对应GS1 中的一个类。而单品，包装箱和托盘包含了SKU 的其它一些信息。比如SKU 的名称，图片，重量，价格等等。

        商品的基本属性与SKU 的属性是不同的，如果将所有的SKU 信息包含到分类系统中，会引起混乱。将它们分开视乎更合理。

   分类系统的项目是无包装单元的属性

BMEcat

  BMEcat 是一个目录交换标准，创建于 1999 年，由德国 BME - Bundesverband Materialwirtschaft， Einkauf und Logistik e. V.. 协会开发。该标准基于 XML，完全开放且不收取任何费用，其最新版本是 BMEcat 2005。 

        供应链中的所有合作伙伴（制造商、批发商、供应商）都在交换越来越多的数据，而不同的数据格式使流程复杂化。通过使用 BMEcat 标准化信息系统之间的通信，大大降低了所有参与公司的成本。

PIM的数据模型

•  产品模型
• 机构模型
• 测量单位

产品模型 

{"ID":"产品ID""Name":"商品名称","Type":["无包装单元","单品","包装箱","托盘"],"Items":[{"Code":"单元的编码","Type":"单元类型","Number":1}] "Supply":{"Name":"供应商名称","Id":"供应商ID",}"Brand":"品牌","Measurement":{"Length":"长度","Width”:"宽度","Height":"高度"},"Images":[{}]"Documents":[{}] 
"Price":"价格"}

结论

  分类系统是数字化转型的重要基石。同时它也是十分费时的辛苦工作。也许chatGPT AI 工具能够提升构建分类系统的效率。本文提出了目前几种分类系统存在的问题，并且提出了自己的看法。下一步我们将问题进一步的细化。从中发现更多的问题和解决方法。