← Integrationen
PIM-Integration

FacetFlux für Pimcore-Kataloge

KI-Anreicherung für Ihr Pimcore-Datenmodell. Kein Plugin, kein Version-Lock — CSV rein, angereicherte CSV raus.

Der CSV-Workflow

1

Aus Pimcore exportieren

Pimcore Data Exporter nutzen. Object Classes, Felder, Classification Stores — alles aus Ihrem Datenmodell.

2

An FacetFlux senden

Über das Dashboard hochladen oder den Export per API POSTen. Die KI mappt Ihre Felder ohne manuelles Schema.

3

KI reichert an

Ergänzt fehlende Attribute, normalisiert Einheiten, klassifiziert nach ETIM und eCl@ss, erzeugt BMEcat- / ETIM xChange-Exporte.

4

Zurück in Pimcore importieren

Angereicherte CSV über den Pimcore-Importer zurück einspielen. Ihr Pimcore-Object-Modell bleibt die Wahrheitsquelle.

Was FacetFlux für Pimcore-Kataloge anreichert

Pro SKU, bei jedem Pimcore-Export, der durch die Pipeline läuft.

  • Fehlende technische Spezifikationen — Spannung, Druck, Material, Gewindegröße, IP-Schutzklasse, die Felder Ihrer Pimcore-Object-Class.
  • ETIM-Klassifizierung — die korrekte Klasse aus ETIM 10.0 (5.640 Klassen) mit befüllten Merkmalswerten.
  • eCl@ss-Klassifizierung — Mapping auf 8-stellige Subgruppen aus eCl@ss Release 16.0 mit Pflichteigenschaften.
  • BMEcat-Export — vollständig konformes BMEcat-2005-XML für Distributoren-Portale.
  • Datennormalisierung — kanonische Einheiten, Wertelisten, GTIN-Validierung über den Katalog.
  • Mehrsprachige Produkttexte — DE / FR / IT / ES aus Ihrer EN-Quelle, bereit zum Re-Import.

Warum CSV besser ist als ein Bundle

Ein Pimcore-Bundle würde Sie an bestimmte Pimcore-Versionen binden. CSV nicht.

  • Funktioniert mit Pimcore Community Edition und Enterprise — PIM / MDM / DAM-Kombinationen inklusive.
  • Kein Pimcore-Marketplace-Bundle zu installieren oder zu pflegen.
  • Versionsunabhängig — übersteht Pimcore-Major-Upgrades ohne Nacharbeit.
  • Pimcore bleibt führendes System. FacetFlux sieht Daten nur beim Durchlauf.

Pimcore-Katalog anreichern

Exportieren Sie einen Ausschnitt aus Pimcore. Lassen Sie ihn durch FacetFlux laufen. Vergleichen Sie die angereicherte Datei, bevor Sie zurück importieren.