Public procurement notice: Contract Award Notice
Published: 2022-01-31
Buyer: Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg
Country: DE
Contract type: Supplies
Procedure: Competitive procedure with negotiation
CPV classification: 38800000 | 38810000 | 42000000 | 48000000 | 48150000
Estimated value: 3767226.54 EUR
Award criteria: The most economic tender

Technical requirements: Die HSU beabsichtigt mit dem Projekt Engineering für die KI-basierte Automation in virtuellen und realen Produktionsumgebunden (EKI), neue Wege in der industriellen Produktion zu eröffnen. Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernens (ML) soll die Produktionsabfolge schneller angepasst werden können. In der Folge müssen Hersteller von Industrieprodukten ihre Produktionsmaschinen nicht mehr so aufwendig manuell anpassen, um beispielsweise andere Produktvarianten herzustellen. Sowohl Endkunden als auch Industrie benötigen in immer kürzeren Abständen Produkte und Produktvarianten. Die Hersteller sehen sich nicht nur solchen Time-to-Market-Anforderungen gegenüber, sondern stehen auch unter ständigem Druck, die Produktivität zu steigern, Ressourcen zu sparen und Kosten zu senken. All dies hat zu einem starken Bedarf an neuen adaptiven und veränderbaren Anlagen und insbesondere einer entsprechenden Automatisierungslösung geführt. Gerade das Engineering, also das Anpassen der Automationslösung durch Experten, hat sich als Engpass erwiesen, daher müssen Engineering-Umgebungen für Automatisierungslösungen neu erfunden werden. Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Schlüssel zur Bewältigung dieser Herausforderung. Aktuell bringen KI und maschinelles Lernen (ML) ganz neue Automationsansätze hervor, vor allem für adaptive, d.h. veränderliche Systeme (z.B. für neue Produktvarianten). Diese KI-Ansätze erlauben, die Produktionsabfolge, d.h. die Automationsstrategie, zu erstellen bzw. an neue Anforderungen anzupassen (anstelle der bisherigen aufwendigen manuellen Anpassungen). Andere KI-Komponenten, wie predictive maintenance oder Energieanalysen nutzen maschinelles Lernen, um Anlagen zu überwachen. Gegenstand der Beschaffung in Los 1 ist ein Engineering Werkzeug: Der obsiegende Bieter des Los 1 soll eine neue Werkzeugkette für eine KI-basierte Automation mitentwerfen und programmieren. Mithilfe einer modernen Mikroservice-Architektur soll eine offene, sprachunabhängige und erweiterbare Engineering-Plattform für die Automatisierung von Anlagen und Maschinen entstehen, die für eingebettete Geräte und für Cloud-Lösungen nutzbar ist. Die Automationsprogramme sollen mit handelsüblichen Steuerungen und Geräten der Feldbusebene kompatibel und in der Cloud ausführbar sein. Darüber hinaus müssen industrieübliche KI-Komponenten, Verfahren des maschinellen Lernens und Datenquellen eingebunden werden können. Die Engineering-Lösung soll auf einem Komponentenkonzept für die Automation basieren, d.h. die Automationssoftware soll aus wiederverwertbaren Softwarekomponenten entstehen. Innerhalb der Softwarekomponenten soll die Software mit C und IEC 61131-3 (zumindest strukturierter Text und Funktionsblöcke) programmiert werden können. Der obsiegende Bieter muss das Engineering-Werkzeug voraussichtlich in der Zeit vom 01.07.2021 bis zum 28.06.2024 entwickeln.
Die HSU beabsichtigt mit dem Projekt Engineering für die KI-basierte Automation in virtuellen und realen Produktionsumgebunden (EKI), neue Wege in der industriellen Produktion zu eröffnen. Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernens (ML) soll die Produktionsabfolge schneller angepasst werden können. In der Folge müssen Hersteller von Industrieprodukten ihre Produktionsmaschinen nicht mehr so aufwendig manuell anpassen, um beispielsweise andere Produktvarianten herzustellen. Für die Evaluation von Forschungsergebnissen aus Los 1 soll der obsiegende Bieter des Los 2 für die reale Evaluation einen vollautomatisierten Anlagenverbund zur Veredelung von Glas mit Polyurethan mit KI-Funktionen zur Überprüfung der Lösung entwickeln und betreiben. Die Umgebung mit enthaltener, modularer Anlage sowie Maschinen- und Automatisierungstechnik und Peripherie zur Evaluation der erarbeiteten Lösungsmethoden soll vor Ort bei dem Auftragnehmer entstehen. Die durch den Auftragnehmer zu entwickelnde Anlage muss dazu in der Lage sein, Glas mit Polyurethan zu veredeln. Dafür muss die Anlage über Schäumwerkzeuge für Polyurethan, Maschinen zur Oberflächenveredelung (schleifen, polieren), zum Trennen und Fügen (insbesondere kleben) sowie über automatisierte Transportsysteme und Roboter verfügen, welche in den verschiedenen Modulen zu verbauen sind. Die eingesetzten Module sollen folgende Teilaufgaben erfüllen können: - Vorbereiten vom Primer - Lagerung der Glasbauteile - Reinigung der Bauteiloberflächen - Auftragen einer Primer Schicht auf die Glasoberfläche - Abkühlung des geprimten Bauteils - Einlegen von Teilen - Aufschäumen von Polyurethan - Trennen von Angussresten - Automatisches Auftragen von Trennmitteln - Werkzeugreinigung - Fräsen von Glas und Kunststoff - Automatisierter Produkttransport - Umspritzen von Glas mit Polyurethan - Fügen von Bauteilen z.B. über das Anbringen von Klebeverbindungen - Qualitätskontrolle und Aussortierung fehlerhafter Produkte Im Rahmen des Engineerings, der Inbetriebnahme und des Betriebs der Anlage muss der obsiegende Bieter sicherstellen, dass er nur erfahrenes Personal einsetzt. Hierbei spielen die besonderen Anforderungen der Anlagen an eine vollvernetzte Produktion eine besondere Rolle. Anlagenmodule müssen den Anforderungen an eine digitalisierte Produktion entsprechen. Weitere Anforderungen an die Evaluationsanlage sind: - Die übergeordnete Steuerung erfolgt mit einer vorgegeben SPS. In den einzelnen Anlagenmodulen dürfen zusätzlich auch andere Steuerungen verwendet werden. - Die in dem Forschungsprojekt zu entwickelnde und Engineering- und Automationslösung muss verwendet werden. - Ausreichende Anzahl an Sensoren, um alle qualitätsrelevanten Prozessvariablen permanent messen zu können. - Bereitstellung notwendiger Peripherie und IT-Infrastruktur zur Steuerung und Überwachung des Produktionsprozesses - Einbindung der Anlage in die restliche Industrieumgebung des Betriebs. - Nutzbarkeit der Anlage für Schulungszwecke. - Ressourcenbereitstellung (Personal- und Sachmittel) für die regelmäßige und bedarfsgerechte Wartung und Instandsetzung der Anlagenbestandteile, Produktionsmittel, IT-Ausstattung und Infrastruktur. - Alle Anlagenkomponenten sowie die auf den Steuerungen eingesetzte Software müssen eine hohe Kompatibilität zu Technologien der KI und des ML aufweisen. - Alle Sensordaten und Daten über den dazugehörigen Produktionsauftrag müssen durch den Auftragnehmer erfasst und dem Auftraggeber zur Verfügung gestellt werden. Die Datenherkunft und -bedeutung ist durch den Auftraggeber zu dokumentieren. Die modulare Produktionsanlage muss der obisegende Bieter voraussichtlich in der Zeit vom 01.07.2021 bis zum 28.06.2024 entwickeln, bereitstellen und betreiben.
Das Verfahren für Verstöße gegen diese Vergabe richtet sich nach den Vorschriften der §§ 160 ff. des Gesetzes gegen Wettbewerbsbeschränkungen (GWB). Zur Wahrung der Fristen wird auf die §§ 160 ff. GWB verwiesen. Insbesondere weisen wir darauf hin, dass der Nachprüfungsantrag gemäß § 160 Abs. 3 Satz 1 Nr. 4 GWB spätestens 15 Kalendertage nach Eingang der Mitteilung des Auftraggebers, einer Rüge nicht abhelfen zu wollen, zu stellen ist. Vergabeverstöße sind nach § 160 Abs. 3 Satz 1 Nr. 1 GWB vor Einreichen des Nachprüfungsantrags innerhalb von 10 Kalendertagen, nachdem der Bieter den Verstoß erkannt hat, beim Auftraggeber zu rügen. Vergabeverstöße, die aufgrund der Bekanntmachung erkennbar sind, sind gemäß § 160 Abs. 3 Satz 1 Nr. 2 GWB spätestens bis zum Ablauf der Angebotsfrist bei dem Auftraggeber zu rügen.


Winner: Weidmüller Interface GmbH & Co. KG
Award value: 3767226.54
Number of bids: 2