ScanFair scannt Barcodes von Lebensmitteln, Kleidung und Kosmetik und bewertet Produkte an drei Faktoren: E wie Environment (Umwelt), S wie Social (Soziales) und G wie Governance (Transparenz). Eine Zahl, drei Säulen, ehrliche Quellen.
Rentner, kauft kleine Mengen, möchte verstehen — nicht recherchieren.
Liest die Etiketten gar nicht mehr. Zu viele Siegel, zu kleine Schrift.
Vater, Vegetarier, plant den Wocheneinkauf zwischen zwei Calls.
Hat keine Zeit für Recherche. Will Vertrauen statt Bauchgefühl.
Studentin, kleines Budget, will trotzdem etwas richtig machen.
Misstraut den lautesten Marken. Sucht echte Daten, nicht Marketing.
Halte den Code in den Rahmen. ScanFair erkennt automatisch, ob es Lebensmittel, Kleidung oder Kosmetik ist.
Eine Zahl, eine Ampel, ein klares Verdikt. Darunter die drei Säulen — verständlich erklärt.
Quellen, Datenqualität, Alternativen. Du behältst die Kontrolle — die App bevormundet nicht.
CO₂, Verpackung, Material, Herkunft, Bio-Siegel
Faire Löhne, Lieferkette, Arbeitsbedingungen
Datenqualität, Zertifikate, Audits, Herkunftsnachweis
3,5 Mio. Produkte · CC BY-SA
Inhaltsstoffe & INCI-Listen
Marken & Hersteller
Fair Wear · Greenpeace · Öko-Test
Personas, Customer Journey, Hi-Fi-Prototyp, klickbarer Flow, Developer-Handoff.
Flutter-App: Scanner, Open Food Facts, E-Score, Score-Ergebnis & Details.
Multi-Kategorie-Erweiterung mit Material- und Inhaltsstoff-Begleithinweisen.
Weitere Kategorien (z.B. Elektronik, Haushalt) bewerten wir nach dem MVP — abhängig von Datenverfügbarkeit und Nutzer-Feedback.
ScanFair entstand aus einer Hausarbeit zu transparentem Konsum im Master Management & Digitale Transformation — Digital Business & Business Innovation, den ich mit der Bestnote 1,3 abgeschlossen habe. Heute entwickle ich die Idee als unabhängige App weiter. Keine Investoren, keine versteckten Interessen — nur die Frage, wie ehrliche Kaufentscheidungen am Regal aussehen können.
ScanFair ist ein laufendes Projekt. Hier siehst du, was bereits steht und was als Nächstes kommt — transparent und ohne Marketing-Versprechen.
ESG-Score-Formel mit 8 Datendimensionen, Bewertungslogik und akademische Fundierung (Masterarbeit, Bestnote 1,3).
15 Screens als interaktiver Prototyp. Forest-Green-Brand, vollständiger Scan-Flow, Edge-Cases (Onboarding, Detection, Results, Empty-States).
React-Native-App mit echtem Barcode-Scanner, Anbindung an EU-Lebensmittel-DB (Open Food Facts) und ersten Score-Berechnungen on-device.
Cloud-Backend für ESG-Datenaggregation, Update-Pipeline für Hersteller-Daten, transparente Quellen-Dokumentation pro Produkt.
Geschlossene Beta mit Warteliste-Teilnehmern. Feedback-Schleifen zur Score-Logik und Erweiterung um Kosmetik & Mode.
Parallel arbeite ich an Compliance-Architekturen für GenAI-Systeme — die gleichen Quality-Gate-Prinzipien können auch für ESG-Score-Validierung genutzt werden.