Cleanhub stellt Unternehmen Abfallzertifikate für die Finanzierung von Abfallmanagement-Projekten aus. Zur Sicherstellung von Vertrauen und tatsächlichen Umwelterfolgen ist eine genaue Erfassung der Daten, wie etwa das Gewicht der Müllsäcke, Bilddokumentation, Tracking der Sammel-LKWs und Identifizierung der Haushalte notwendig.

Betrügerische Aktivitäten manuell aufzudecken ist ineffizient und schwierig, weshalb ein automatisiertes System zur Anomalie-Erkennung benötigt wurde, um die Transparenz und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen.

Wir führten ein umfassendes datengetriebenes Projekt in mehreren agilen Sprints durch. In der ersten Phase wurden Validitätsprüfungen, Datenvorverarbeitung und eine explorative Datenanalyse (EDA) durchgeführt, um erste Erkenntnisse zu gewinnen.

In den folgenden Sprints wurden Datenaugmentation, Feature-Engineering und die Entwicklung von Modellen zur Anomalie-Erkennung für Registrierungs- und Abfalldaten umgesetzt. Parallel dazu berieten wir Cleanhub bei der Optimierung ihrer Datenerfassungsmethoden und lieferten detaillierte Handlungsempfehlungen für die zukünftige Weiterentwicklung.

Cleanhub konnte seine Fähigkeit zur Erkennung von Anomalien und verdächtigen Aktivitäten deutlich verbessern. Die gesteigerte Datenqualität und automatisierte Erkennung bieten nun präzise, umsetzbare Erkenntnisse und stärken die Glaubwürdigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Zertifizierungsprozesse.

Zusätzlich unterstützen unsere strategischen Empfehlungen Cleanhub darin, ihren Ansatz kontinuierlich weiterzuentwickeln und den Kampf gegen Greenwashing wirksam zu intensivieren.