Print-on-Demand Operations Suite

Drei eigene Software-Produkte, die den gesamten operativen Workflow eines der größten Print-on-Demand-Händler Deutschlands abdecken — von der Bestellverarbeitung über die Katalogpflege bis zur Versandlogistik. Über 1,6 Mio. Produkte auf Amazon und eBay in Deutschland und Europa.

Das Besondere an diesem Projekt: Es sind keine Auftragsarbeiten. Ich habe die Tools selbst konzipiert, entwickelt und betreibe sie im produktiven Einsatz. Die Ideen entstanden direkt aus konkreten Engpässen im Tagesgeschäft — nicht am Whiteboard, sondern an der Schnittstelle zwischen operativem Betrieb und Software-Engineering.

Print-on-Demand im E-Commerce bedeutet: Tausende individuelle Bestellungen pro Monat, jede mit eigenem Motiv, eigener Druckspezifikation und eigenem Versandweg. Bei einem Sortiment von über 1,6 Mio. Produkten auf Amazon und eBay — T-Shirts, Sweatshirts, Tassen, Kissenbezüge, Caps, Mousepads und weitere Textilprodukte in dutzenden Größen und Varianten — wird jeder manuelle Schritt zum Flaschenhals.

Die drei zentralen Engpässe:

• Auftragsverarbeitung: Jede Bestellung erfordert die Aufbereitung der Druckdatei im richtigen Format und den richtigen Maßen — abhängig von Produkttyp, Größe und Druckverfahren (Direct-to-Film). Dazu Rechnungsstellung und DHL-Versand-CSV. Manuell nicht skalierbar.
• Katalogpflege: Bei über 1,6 Mio. aktiven Listings müssen Titel, Beschreibungen, Preise und Attribute regelmäßig aktualisiert werden. Amazons Seller Central ist für diese Größenordnung nicht ausgelegt.
• Versanddaten: DHL liefert Sendungsdaten in einem Format, das weder Amazon noch eBay direkt verarbeiten kann. Tägliche manuelle Konvertierung — fehleranfällig und zeitintensiv.

Drei spezialisierte Tools, die zusammen eine durchgängige Operations-Pipeline bilden:

DTF-Auftragsautomatisierung

End-to-End-Verarbeitung eingehender Bestellungen von Amazon und eBay. Das System importiert Bestelldaten, erkennt automatisch den Produkttyp und die Größe anhand der SKU, generiert maßgenaue DTF-Druckdateien (300 DPI, pixelgenau für jede Produktkategorie), erstellt A4-Drucklayouts für Nicht-DTF-Produkte wie Tassen, erzeugt Rechnungen als PDF und generiert DHL-Versand-CSVs mit korrekten Abrechnungsnummern — differenziert nach Warenpost, Paket und Auslandsversand.

Technisch basiert das System auf PHP mit dem Symfony-Framework. Chromium wird headless für die PDF-Generierung eingesetzt. Die Produktkonfiguration — Maße, SKU-Muster, Druckparameter pro Produkttyp und Größe — ist deklarativ in YAML definiert, was neue Produkttypen ohne Code-Änderung ermöglicht.

Amazon Listings Manager

Desktop-Applikation für die Katalogpflege bei Amazon. Händler laden Katalog-Reports herunter, bearbeiten sie in einem performanten Spreadsheet-Grid und laden Änderungen per SP-API zurück. 100.000+ Zeilen werden performant verarbeitet — dank eines Rust-Backends, das die schwere Datenverarbeitung übernimmt.

Gebaut mit Tauri (Rust + React + TypeScript). Auto-Update über Cloudflare Workers, Cross-Platform-Builds für Windows und Linux über CI/CD mit GitHub Actions.

Versanddaten-Konverter

Automatische Konvertierung von DHL-Versanddaten in Amazon- und eBay-kompatible Formate. In Go geschrieben — Cross-Platform, minimal, sofort einsetzbar. Spart täglich manuelle Arbeit im Fulfillment.

Dieses Projekt ist kein Kundenprojekt im klassischen Sinn — es ist eigene Produktentwicklung. Ich verantworte Architektur, Entwicklung und Betrieb aller drei Tools. Die langjährige Zusammenarbeit mit dem PoD-Händler liefert den operativen Kontext: Ich verstehe die Abläufe, kenne die Engpässe und entwickle gezielt dagegen.

Für jedes Tool habe ich den Stack gewählt, der zum Problem passt: PHP/Symfony für die Bestellverarbeitung — Bestellungen einlesen, Druckdateien erzeugen, Rechnungen und Versanddaten generieren. Rust/Tauri für die Katalogpflege, weil 100.000+ Datensätze nur mit nativem Backend flüssig bleiben. Go für die Versanddaten-Konvertierung, weil ein einzelnes Programm ohne Installationsaufwand die einfachste Lösung ist.

Das Ergebnis: Drei Tools, die seit Jahren im täglichen Einsatz laufen und iterativ anhand messbarer Effizienzgewinne weiterentwickelt werden.

Jedes Tool nutzt den Stack, der für den jeweiligen Einsatzzweck den größten operativen Nutzen liefert — wartbar, performant und für den täglichen Betrieb ausgelegt.