DATAFLEET im Regionalmagazin von SAT1. Hier geht’s zum Filmbeitrag
Unser Beitrag für eine optimierte Stadtbildpflege
Effiziente Reinigungsprozesse scheitern oft an fehlenden digitalen und objektiven Daten. Starre Abläufe und ein hoher manueller Erfassungsaufwand verschärfen zudem den Personalmangel und belasten wertvolle Ressourcen.
Mit DATAFLEET setzen wir auf automatisierte Datenerfassung, um Kommunen eine datenbasierte Grundlage für effizientere Reinigungsprozesse zu bieten. Unsere KI-gestützte Technologie erkennt Verunreinigungen und Störfaktoren – von illegal entsorgtem Abfall über verschmutzte Verkehrszeichen bis hin zu überfüllten Papierkörben, Graffiti und Wildwuchs. Die Erfassung erfolgt täglich während der regulären Fahrten kommunaler Fahrzeuge, sodass die Daten tagesaktuell aufbereitet und direkt in bestehende GIS-Systeme oder NEOS integriert werden können.
Mehrwerte – Digital und automatisiert die Stadtsauberkeit erfassen
Von verunreinigten Verkehrszeichen über wilde Mülldeponien bis überlaufende Papierkörbe – DATAFLEET erfasst KI-basiert relevante Objekte und kombiniert die Bildausschnitte mit Georeferenzen. Mit den Daten können dann Touren für eine effiziente Beräumung geplant werden
Verlässliche Datenbasis: Tagesaktuelle, objektive Daten ersetzen subjektive Einschätzungen und sporadische Meldungen, sodass Entscheidungen fundierter getroffen werden können.
Automatisierte Erfassung: Sauberkeitsprobleme werden automatisch während der regulären Fahrten kommunaler Fahrzeuge erkannt.
Frühzeitige Problemidentifikation: Verschmutzungen werden täglich erfasst, bevor Bürger sie melden oder Mitarbeiter sie manuell suchen müssen.
Nachhaltige Stadtsauberkeit: Eine kontinuierliche und aktuelle Erfassung ermöglicht es, Sauberkeitsprobleme dauerhaft zu minimieren und das Stadtbild langfristig zu verbessern.
Innovativer Ansatz für nachhaltig saubere Städte zum Wohlfühlen
Unsere Lösung bietet die perfekte digitalisierte Unterstützung für die Stadtbildpflege. Störfaktoren, wie illegal entsorgter Abfall, überlaufende Papierkörbe oder verunreinigte Verkehrsschilder werden automatisch vom kommunalen Fahrzeug auf seiner turnusgemäßen Route durch die Stadt erfasst.
Unser innovativer Ansatz DATAFLEET zur automatisierten Datenerfassung in der Stadtbildpflege bietet eine zukunftsweisende Lösung, um der Herausforderung der Vermüllung gezielt und effizient entgegenzuwirken. DATAFLEET nutzt die einzigartige Eigenschaft von Entsorgungsfahrzeugen, die regelmäßig alle Straßen einer Stadt befahren und verknüpft diese mit einer Kombination aus optischer Sensorik und künstlicher Intelligenz. So erfassen die Fahrzeuge großflächig, automatisiert und datenschutzkonform Sauberkeitsdaten in der Stadt. Diese Daten werden aufbereitet über die NEOS-Software bereitgestellt, sodass gezielte Maßnahmen für eine optimierte Sauberkeit und effizientere Stadtreinigung ergriffen werden können.
„Unsere Abfallentsorgungsfahrzeuge schlagen dank DATAFLEET mehrere Fliegen mit einer Klappe. Sie leeren nicht nur die gelben Tonnen aus, sondern registrieren verlässlich Verunreinigungen an den Straßenschildern.“
Jan Küppers, Pressesprecher Wirtschaftsbetriebe WBO Oberhausen
Interesse geweckt? Erfahren Sie, wie DATAFLEET bei Ihnen mehrwertstiftend eingesetzt werden kann und sprechen Sie uns an.
Jetzt Beratungstermin buchen Die Übersichtsseite zum Download
Ihr Kontakt:
Sophie Krieg
Noch Fragen? Unsere Antworten:
Was ist DATAFLEET?
DATAFLEET ist eine KI-gestützte Lösung von REMONDIS Digital zur automatisierten Erfassung von Verunreinigungen, Schäden und Störfaktoren im öffentlichen Raum.
Die Technologie kombiniert Kameras, künstliche Intelligenz und mobile Datenerfassung direkt in kommunalen Fahrzeugen. Während regulärer Touren erfassen die Fahrzeuge relevante Zustände im Straßenraum – ohne zusätzliche Kontrollfahrten oder manuellen Erfassungsaufwand.
So entsteht ein objektives und tagesaktuelles Lagebild über Verschmutzungen, Infrastrukturmängel und weitere Auffälligkeiten im Stadtgebiet.
Wie funktioniert DATAFLEET?
DATAFLEET nutzt in Kommunalfahrzeuge eingebaute Kameras und ein KI-Edge-Device, das Verunreinigungen und Störfaktoren während der Fahrt automatisch erkennt und dokumentiert.
Der Ablauf in vier Schritten:
- Erfassung: Während regulärer Sammel- oder Reinigungstouren scannt die Kamera kontinuierlich das Stadtbild
- KI-Analyse: Das integrierte KI-Modell erkennt und klassifiziert Verunreinigungen in Echtzeit
- Georeferenzierung: Jeder Fund wird automatisch mit Zeitstempel und GPS-Koordinaten versehen
- Datenbereitstellung: Die aufbereiteten Meldungen werden tagesaktuell in NEOS oder bestehende GIS-Systeme übertragen
Die Kamera ist während des Betriebs aktiv und nimmt kontinuierlich Bilder auf. Gespeichert und übertragen werden jedoch nur Bilder, auf denen ein relevantes Objekt erkannt wurde. Dadurch werden bestehende Routen genutzt, ohne zusätzliche operative Belastung zu erzeugen.
Welche Verunreinigungen erkennt DATAFLEET?
DATAFLEET erkennt KI-basiert eine Vielzahl von Störfaktoren im Stadtbild:
- Illegale Müllablagerungen – Autoreifen, Elektroschrott, alte Möbel oder aber auch Beistellgut an Depotcontainern, am Straßenrand entsorgter Hausmüll, überfüllte Papierkörbe
- Verschmutzte Verkehrszeichen – eingeschränkte Lesbarkeit durch Schmutz oder Aufkleber
- Graffiti – an Flächen, Brücken, Einrichtungen
- Wildwuchs – Bewuchs von Straßenbegleitgrün oder Verkehrsinseln, der Schilder oder Wege beeinträchtigt
- Schlaglöcher und Infrastrukturschäden – Zustandserfassung im Straßenraum
Die KI-Modelle werden kontinuierlich weiterentwickelt. Moderne Kamerasysteme ermöglichen präzise Aufnahmen und flexible Montagemöglichkeiten.
Welche Hardware wird für DATAFLEET benötigt?
DATAFLEET besteht aus einer kompakten Hardware-Einheit, die in bestehende kommunale Fahrzeuge verbaut wird:
- Kamera: hochauflösend, für den mobilen Fahrzeugeinsatz ausgelegt – flexibel im Fahrerhaus montierbar
- Edge-Device: Verarbeitungseinheit mit integrierten KI-Modellen zur lokalen Erkennung
- GPS- Antenne: zur genauen Verortung erkannter Objekte
Die Montage erfolgt nicht-invasiv; bestehende Fahrzeuge werden einfach nachgerüstet. Der Einbau dauert ca. 2-3 Stunden, in denen das Fahrzeug in der Regel aus dem laufenden Betrieb ausgeplant wird.
Ist DATAFLEET datenschutzkonform?
Ja. DATAFLEET ist auf einen datenschutzkonformen Betrieb ausgelegt.
Die Kamera ist während des Betriebs aktiv und erfasst kontinuierlich Bilddaten. Es werden jedoch nur Bilder gespeichert und übertragen, auf denen die KI ein relevantes Objekt oder einen relevanten Zustand erkannt hat.
Personen und Kfz-Kennzeichen werden automatisch unkenntlich gemacht, bevor Daten gespeichert oder übertragen werden. Die Verarbeitung konzentriert sich auf relevante Objekte und Zustände im öffentlichen Raum, zum Beispiel Müllablagerungen, beschädigte Schilder, Graffiti, Wildwuchs oder Schlaglöcher.
Die Datenübertragung erfolgt geschützt. Der Zugriff auf die Daten wird über angebundene Systeme wie NEOS oder kommunale GIS-Systeme geregelt. Datenschutzrechtliche Details, Rollen und Verantwortlichkeiten können im Rahmen der Projektumsetzung vertraglich festgelegt werden, etwa über eine entsprechende Vereinbarung zur Auftragsverarbeitung.
Wie werden die DATAFLEET-Daten bereitgestellt?
Die von DATAFLEET erfassten Daten werden aufbereitet und tagesaktuell auf zwei Wegen bereitgestellt:
- NEOS: Direkte Integration in die REMONDIS-Digital-Steuerungsplattform – Meldungen werden automatisch zu Aufträgen, Touren werden KI-basiert geplant
- GIS-Systeme: Übertragung per Schnittstelle in bestehende kommunale Geoinformationssysteme
So lassen sich erkannte Störfaktoren ohne Medienbruch in vorhandene Prozesse integrieren. Aus einzelnen Erkennungen entsteht ein strukturiertes Lagebild, das für Planung, Steuerung, Nachweisführung und Reporting genutzt werden kann.
Für wen ist DATAFLEET geeignet?
DATAFLEET eignet sich für alle Kommunen und Organisationen, die kommunale Fahrzeugflotten betreiben und die Stadtsauberkeit datenbasiert verbessern möchten:
- kommunale Entsorgungsbetriebe
- Stadtreinigungsunternehmen
- Bauhöfe und technische Betriebe
- Kommunen mit regelmäßigen Sammel-, Reinigungs- oder Kontrolltouren
- Organisationen, die NEOS oder bestehende GIS-Systeme nutzen oder einführen möchten
Die Lösung ist skalierbar und kann sowohl mit einzelnen Fahrzeugen als auch in größeren kommunalen Flotten eingesetzt werden.
Welche Vorteile bringt DATAFLEET im laufenden Betrieb?
DATAFLEET schafft ein objektives und aktuelles Lagebild über Verunreinigungen, Schäden und Störfaktoren im öffentlichen Raum.
Die wichtigsten Vorteile im laufenden Betrieb sind:
- Automatisierte Erfassung: relevante Zustände werden während regulärer Fahrten erkannt.
- Kein zusätzlicher Kontrollaufwand: bestehende Touren werden genutzt, zusätzliche Kontrollfahrten können reduziert werden.
- Frühzeitige Problemerkennung: Verschmutzungen und Schäden werden erkannt, bevor sie sich häufen oder mehrfach gemeldet werden.
- Datenbasierte Priorisierung: Maßnahmen können gezielter geplant und Ressourcen effizienter eingesetzt werden.
- Objektive Entscheidungsgrundlage: aktuelle Daten ersetzen Zufallsmeldungen und subjektive Einschätzungen.
- Transparente Nachweisführung: Maßnahmen, Prioritäten und Entwicklungen lassen sich nachvollziehbar dokumentieren.
- Bessere Steuerung vorhandener Ressourcen: operative Teams können gezielter eingesetzt werden.
DATAFLEET macht aus einzelnen Beobachtungen ein flächendeckendes, aktuelles Lagebild. Dadurch können Kommunen schneller reagieren, Prioritäten nachvollziehbar setzen und Ergebnisse belastbar belegen.
Wie unterscheiden sich DATAFLEET und CORTEXIA?
DATAFLEET und CORTEXIA nutzen beide KI-gestützte Kameratechnologie in Fahrzeugen, verfolgen jedoch unterschiedliche Ziele.
DATAFLEET erkennt konkrete Störfaktoren und Einzelereignisse im öffentlichen Raum. Dazu gehören zum Beispiel illegale Müllablagerungen, überfüllte Papierkörbe, beschädigte oder verschmutzte Verkehrszeichen, Graffiti, Wildwuchs oder Schlaglöcher. Aus diesen Erkennungen können konkrete Meldungen oder Aufträge zur Bearbeitung entstehen.
CORTEXIA misst dagegen den allgemeinen Sauberkeitsgrad von Straßenabschnitten. Die Ergebnisse werden im Clean City Index zusammengeführt und dienen als strategische Grundlage zur Bewertung von Stadtsauberkeit, Reinigungsqualität und zeitlichen Entwicklungen.
Zusammengefasst: DATAFLEET liefert operative Handlungsinformationen, CORTEXIA liefert ein strategisches Qualitätsbild. Beide Lösungen können kombiniert werden und ergänzen sich in der datenbasierten Steuerung kommunaler Aufgaben.
Wie unterscheiden sich DATAFLEET und NEOS?
DATAFLEET und NEOS sind zwei sich ergänzende Bausteine für digitale Stadtsauberkeit und kommunale Steuerung.
DATAFLEET ist die Erfassungstechnologie. Das System erkennt mithilfe von Kameras und KI relevante Objekte, Schäden und Störfaktoren im Straßenraum und liefert daraus strukturierte Daten.
NEOS ist die Steuerungs- und Managementplattform. Dort können Meldungen, Hinweise und Daten aus unterschiedlichen Quellen gebündelt, priorisiert, in Arbeitsprozesse überführt und nachverfolgt werden.
DATAFLEET kann über Schnittstellen auch in bestehende GIS-Systeme integriert werden. In Kombination mit NEOS entsteht jedoch ein durchgängiger digitaler Prozess: erkennen, priorisieren, umsetzen und nachweisen.
Wie wird DATAFLEET implementiert?
DATAFLEET wird in bestehende Kommunalfahrzeuge nachgerüstet und in die vorhandenen Arbeitsprozesse integriert.
Die Implementierung umfasst typischerweise:
- Auswahl geeigneter Fahrzeuge und Einsatzgebiete
- Montage der Kamera und des Edge-Devices
- Konfiguration der KI-Modelle auf die gewünschten Erkennungsobjekte
- Einrichtung der Datenübertragung und Schnittstellen zu NEOS oder GIS-Systemen
- Testbetrieb und technische Inbetriebnahme
- Einweisung der zuständigen Nutzerinnen und Nutzer
Die Nachrüstung ist auf den laufenden Betrieb kommunaler Fahrzeuge ausgelegt. Nach der technischen Einrichtung können Daten während regulärer Touren erfasst und in bestehende Prozesse eingebunden werden.
Gibt es Referenzen für DATAFLEET?
Ja. DATAFLEET ist bereits bei vielen kommunalen Betrieben in Deutschland im Einsatz.
Die Lösung wird genutzt, um Verunreinigungen, Schäden und Störfaktoren im öffentlichen Raum automatisiert zu erkennen und datenbasiert weiterzuverarbeiten. Dadurch entstehen objektive Grundlagen für Einsatzplanung, Priorisierung, Nachweisführung und Reporting.
Alle Referenzberichte finden Sie hier.