Privates Projekt · iOS-MVP lokal validiert

Bewusster einkaufen,
ohne Greenwashing.

Der aktuelle ScanFair iOS-MVP scannt Lebensmittel-Barcodes 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.

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Lebensmittel-MVP Kleidung · geplant Kosmetik · geplant
Ergebnis-Bildschirm der ScanFair-App mit Gesamtwert und den drei Säulen Environmental, Social und Governance (Beispieldaten)
Drei Realitäten — eine App

Konsum scheitert selten am Willen.
Sondern an der Situation.

🛒

Klaus, 67

Rentner, kauft kleine Mengen, möchte verstehen — nicht recherchieren.

Schmerzpunkt

Liest die Etiketten gar nicht mehr. Zu viele Siegel, zu kleine Schrift.

📋

Thomas, 38

Vater, Vegetarier, plant den Wocheneinkauf zwischen zwei Calls.

Schmerzpunkt

Hat keine Zeit für Recherche. Will Vertrauen statt Bauchgefühl.

💸

Anna, 24

Studentin, kleines Budget, will trotzdem etwas richtig machen.

Schmerzpunkt

Misstraut den lautesten Marken. Sucht echte Daten, nicht Marketing.

So funktioniert ScanFair

Drei Schritte — weniger als fünf Sekunden.

01

Barcode scannen

Halte den Lebensmittel-Barcode in den Rahmen. Der native iOS-Scanner erkennt EAN- und UPC-Codes automatisch.

02

ESG-Score lesen

Eine Zahl, eine Ampel, eine vorsichtige Einordnung. Darunter die drei Säulen — verständlich erklärt.

03

Bewusst entscheiden

Quellen und Datenqualität zu jeder Angabe. Du behältst die Kontrolle — die App bevormundet nicht.

Methodik & Datenquellen

Wir erfinden keine eigenen Bewertungen.
Wir machen vorhandene Daten verständlich.

Die drei Säulen
E
Umwelt

Environmental Score, CO₂, Verpackung, Herkunft, Bio-Siegel

50%
S
Soziales

Soziale Siegel und Herkunftssignale im MVP

30%
G
Transparenz

Datenvollständigkeit und Produkttransparenz im MVP

20%
Kein Score ohne Quelle. Wenn uns Daten fehlen, sagen wir es — statt zu raten.
Datenquellen
OFF
Open Food Facts

Live-Produktlookup · API v3

OBF
Open Beauty Facts

Geplante Quelle für Inhaltsstoffe & INCI-Listen

GS1
GS1-Datenbank

Wird für Marken- und Herstellerdaten evaluiert

NGO
NGO-Reports

Geplante Ergänzung für spätere Score-Versionen

Roadmap

Wo wir stehen. Was als Nächstes kommt.

Abgeschlossen

Discovery & Design

Personas, Customer Journey, Hi-Fi-Prototyp, klickbarer Flow, Developer-Handoff.

Abgeschlossen

MVP — Lebensmittel

Flutter iOS-App auf echtem iPhone validiert: Kamera-Scan, Open Food Facts, ESG-Score, Ergebnis & Details.

In Arbeit

Nächste Iteration — Daten & Scoring

Neues Design in der Abnahme. Danach weitere Datenquellen anbinden, die Methodik kalibrieren und fachlich sowie rechtlich prüfen lassen.

Kleidung, Kosmetik und weitere Kategorien folgen erst nach der fachlichen Vertiefung des Lebensmittel-MVP — abhängig von Datenverfügbarkeit und Nutzer-Feedback.

Wer steht dahinter

Ein privates Projekt von Mustafa Demir.

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.

↗ Portfolio ↗ GitHub ↑ Warteliste
🌿
ScanFair
Entwicklungsstand

Vom Konzept zum validierten iOS-MVP

ScanFair ist ein laufendes Projekt. Der erste lokale Ende-zu-Ende-Flow ist auf einem echten iPhone validiert; die nächsten Iterationen vertiefen Daten und Methodik.

Abgeschlossen · 04/2026

Konzept & Methodik

ESG-Score-Formel mit 8 Datendimensionen, Bewertungslogik und akademische Fundierung (Masterarbeit, Bestnote 1,3).

Abgeschlossen · Q2 2026

UI-Prototyp & Designsystem

15 Screens als interaktiver Prototyp. Forest-Green-Brand, vollständiger Scan-Flow, Edge-Cases (Onboarding, Detection, Results, Empty-States).

Validiert · 07/2026

iOS-MVP auf echtem Gerät

Flutter-App signiert und auf einem iPhone getestet: nativer Kamera-Scanner, Open Food Facts API v3, regelbasierter ESG-Score sowie Ergebnis- und Detailansicht.

Stand · 10/2026

CI/CD-orientierte Quality Gates

33 Qualitätsprüfungen je Änderung, 160 App-Tests mit 85 % Abdeckung, 330 Datenbanktests, Regeln als Code (Rego/Conftest), Secret-Scan und nativer iOS-Compile-Check.

In Arbeit · 10/2026

Neues Design & Score-Tiefe

Einheitliche Symbole und ein überarbeiteter Scanner sind in der Abnahme. Danach folgen weitere Datenquellen für Kaffee (Wasser, Arbeitsbedingungen, Unternehmensdaten) und die fachliche Kalibrierung.

Forschung

Verbindung zur AI-Forschung

Parallel arbeite ich an Compliance-Architekturen für GenAI-Systeme — die gleichen Quality-Gate-Prinzipien können auch für ESG-Score-Validierung genutzt werden.