Public procurement notice: Contract Notice
Published: 2021-04-02
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
Submission deadline: 2021-04-30
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 1.7.2021 bis zum 28.6.2024 entwickeln.
Finanzielle und wirtschaftliche Leistungsfähigkeit sowie technische und berufliche Leistungsfähigkeit auf Grundlage der unter Ziffer III geforderten Unterlagen. Die Auswahlkriterien stehen im Verhältnis 20 % (Leistungsfähigkeit) zu 80 % (Fachkunde).
Die Leistungsfähigkeit bewertet der Auftraggeber anhand der unter Ziffer III.1.2) genannten Angaben und Nachweise. Die Fachkunde bewertet der Auftraggeber anhand der unter Ziffer III.1.3) genannten Angaben und Nachweise. Die Bewertung der Leistungsfähigkeit und Fachkunde erfolgt in einem relativen Vergleich der Bewerber miteinander. Dabei gilt: Je größer der in den mit dem Auftragsgegenstand vergleichbaren Projekten erzielte Umsatz/die Anzahl der beschäftigten Mitarbeiter, desto mehr Punkte. Je mehr und besser mit dem
Pro Eignungskriterium (Leistungsfähigkeit und Fachkunde) vergibt der Auftraggeber bis zu 10 Bewertungspunkte.
Die Gesamtbewertung erfolgt pro Teilnahmeantrag, indem die Punktzahl pro Eignungskriterium mit dem jeweiligen Gewichtungsfaktor multipliziert und dann addiert wird. Hierbei handelt es sich um Auswahl-, nicht um Zuschlagskriterien.
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.

Eligibility requirements: Mit dem Angebot sollen die Bewerber möglichst folgende Unterlagen vorlegen (bei Bewerbergemeinschaften von jedem Mitglied): a) Formlose, unterschriebene Eigenerklärung, aus der hervorgeht, dass keine Ausschlussgründe im Sinne der §§ 123, 124 GWB vorliegen bzw. erfolgreiche Selbstreinigungsmaßnahmen nach § 125 GWB durchgeführt worden sind; der Bewerber in das einschlägige Berufsregister oder ein vergleichbares Register (Standeskammern etc.) des Herkunftslandes eingetragen sowie für seine Berufshaftpflichtversicherung, seine Krankenkasse(n) und seine Berufsgenossenschaft rückstandslos Beiträge entrichtet hat. b) Bewerbergemeinschaften sollen zusätzlich eine Erklärung abgeben, aus der hervorgeht, dass kein Verstoß gegen Kartellrecht vorliegt (z.B. durch Angabe der Gründe, die zur Bildung der Bewerbergemeinschaft geführt haben) und dass keine unzulässigen wettbewerbsbeschränkenden Absprachen getroffen wurden.