Weita Lieferanten-Onboarding-Workflow: Digitalisierung im Grosshandel

Weita AG ist ein Schweizer Grosshandel in Healthcare, Cleaning, Safety, Hygiene und Non-Food. Lieferanten liefern PDFs, eingefuegte E-Mail-Threads, Produktbilder und Excel-Tabellen — ein Produkt umfasst oft alle vier Formate gleichzeitig. Das Ergebnis muss ein vollstaendig attributiertes, konformes PIM-Produkt sein, dessen kategorie-pflichtige Etiketten nachweislich erfuellt sind — eine echte schweizer-grosshandel-pim-implementierung-Aufgabe.

Der vorherige Ablauf basierte auf E-Mail und manueller Erfassung zwischen Content Management, Marketing und Support. Die Provenienz war duenn, Compliance-Nachweise lebten in einem Spreadsheet neben dem fuehrenden System, und fehlende Etiketten fielen erst nachgelagert auf. Auftrag war, das durch einen deterministischen Master-Data-Management-Workflow zu ersetzen, den ein Pruefer lesen kann.

Eine Job-Queue zeigt, was gelaufen ist. Eine State Machine zeigt, wo ein Produkt steht, wer den naechsten Schritt besitzt und welche Uebergaenge von hier aus zulaessig sind. Fuer eine regulierte Digitalisierung im Grosshandel ist genau dieser Unterschied der Audit-Trail.

Jedes Produkt durchlaeuft eine explizite Zustandsliste: Initiation, CategorizationProcessing, CategorizationReady, ExtractionProcessing, CM, Marketing, Support, Finalized — mit eigenen Failed-Zustaenden fuer beide KI-Phasen. Jeder Zustand kennt seine zulaessigen Folge-Uebergaenge und die Rolle, die ihn besitzt. Nichts rutscht seitlich vorbei, weil der Workflow jeden nicht-deklarierten Uebergang ablehnt.

Zwei Deployables. Backend ist ein Laravel-12-Modularmonolith mit neun Geschaeftsmodulen — Auth, User, Category, Attribute, Label, DocumentType, Workflow, AI und Products — auf PostgreSQL 18, Redis 7 und Horizon als Queue-Supervisor. Das Frontend ist Next.js 13 App Router mit PrimeReact und i18next.

KI blockiert nie einen HTTP-Request. Jede Lieferantendatei durchlaeuft asynchrone Jobs — ProcessWorkflowFileWithMistralJob, RunWorkflowCategorizationJob, RunWorkflowExtractionJob — wobei Mistral OCR in zwei Durchgaengen pro Datei (roh und strukturiert) laeuft und OpenAI im JSON-Modus Kategorisierung und Extraktion uebernimmt. Die Prompts liegen in einer DB-gestuetzten Prompt-Registry mit PromptKey-Enum als Schluessel, sodass eine Prompt-Aenderung ohne Redeploy ausgerollt wird. Sanctum macht die Authentifizierung, Flysystem spricht drei S3-Disks fuer Lieferantenbelege, Produktbelege und Produktbilder. Lokal laeuft Laravel Sail.

Konforme Dokumenten-Automatisierung ist nicht ein guter Modellaufruf — es ist eine Kette menschlicher Entscheidungen, protokolliert auf demselben Datensatz. Der Workflow erzwingt, wer was an welchem Schritt tun darf.

• Content Manager besitzt den CM-Zustand: bestaetigt Kategorie, ergaenzt nicht geloeste Attribute.
• Marketing besitzt den Marketing-Zustand: Tonalitaet, mehrsprachige Beschreibungen, kanalbereite Texte.
• Support besitzt den Support-Zustand: letzte Pruefung vor Veroeffentlichung.
• Finalized ist final: das Produkt ist im PIM aktiv, die Workflow-Zeile ist der Audit-Datensatz.

Beide KI-Phasen haben eigene Failed-Zustaende mit retry-faehigen Details-Spalten statt korrupter Datensaetze. Ein Pruefer sieht in der Workflow-Zeile den kompletten Pfad, die Rolle bei jedem Uebergang und das KI-Evidenzpaket hinter jedem Aufruf.

Schweizer Grosshandelskategorien tragen pflichtige Etiketten — Sicherheitspiktogramme, Gefahrenhinweise, Hygienemarkierungen, regulatorische Referenzen. Das Label-Modul deklariert, welche Etiketten jede Kategorie braucht; die Compliance-Engine leitet die Erfuellung live aus den tatsaechlichen Produktattributen ab.

Verlangt die Kategorie ein Etikett und der Lieferantenpaket weist es nicht nach, kann das Produkt nicht nach Finalized wandern. Der KI-Context-Builder stellt zudem das Evidenzpaket fuer jeden Modellaufruf zusammen, sodass Kategorisierung und Extraktion immer denselben Attribut- und Etikettenkontext sehen wie ein Reviewer. Genau das macht die Compliance-Automatisierung pruefbar statt dekorativ.

Was sich aendert: Ad-hoc-E-Mail und manuelle Erfassung werden durch einen deterministischen, pruefbaren Workflow ersetzt; KI-gestuetzte Kategorisierung und Attribut-Extraktion laufen unter Prompt-Registry-Governance; Rolleneigentuemerschaft ist an jedem Schritt erzwungen; Compliance-Evidenz wird live gegen kategorie-pflichtige Etiketten gefuehrt; KI-Fehler landen in eigenen Failed-Zustaenden statt saubere Datensaetze zu verunreinigen.

Dies ist die zweite SAPIENTROQ-Engagement fuer Weita. Zuvor haben wir die Interim-CIO-API-Gateway-Engagement fuer denselben Kunden umgesetzt; dieses Workflow-Projekt ist ein eigener, spaeterer Scope. Wenn Sie als Head of Digitalisation oder Head of Master Data in einem Schweizer Grosshandel den Onboarding-Schmerz kennen, lesen Sie die FAQ oder buchen Sie ein Erstgespraech, um Ihren Lieferanten-Onboarding-Workflow zu planen.