Public procurement notice: Contract Award Notice
Published: 2022-08-19
Buyer: Zukunft - Umwelt - Gesellschaft (ZUG) gGmbH
Country: DE
Contract type: Services
Procedure: Competitive procedure with negotiation
CPV classification: 72000000 | 73000000 | 79000000
Estimated value: 10530000 EUR
Award criteria: The most economic tender

Technical requirements: Die Zukunft-Umwelt-Gesellschaft gGmbH wurde vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) beauftragt, einen geeigneten Vertragspartner zu finden, der die Administration, inhaltliche Ausgestaltung und Durchführung des Vorhabens „Green-AI Hub Mittelstand“ zur Stärkung der Entwicklung und Erprobung von KI-Technologien für Materialeinsparung und Ressourcenschutz sowie den Transfer in die betriebliche Anwendung umsetzen soll.
Anwendungsbeispiele sind unter anderem die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), die Prozess- und Produktoptimierung oder eine verbesserte Logistikplanung. Die Steigerung der Ressourceneffizienz ist ein zentraler Hebel, nicht nur um Umweltwirkungen zu verbessern, sondern auch gleichzeitig Kosten zu senken. Trotz dieser Vorteile wird die Steigerung der Ressourceneffizienz mit Hilfe von KI in Unternehmen häufig noch als Nebeneffekt gesehen und nicht gezielt vorangetrieben. Des Weiteren lag der Fokus bisheriger Maßnahmen zur Steigerung der Ressourceneffizienz weitestgehend auf der Ressource Energie. Andere betriebliche Ressourcen wurden aufgrund dieser Fokussierung vernachlässigt.
Ziel des Auftrags ist die Konzeption, der Aufbau und der Betrieb des Green-AI Hub Mittelstand durch den AN. Dazu wurden vier Leistungsbereiche festgelegt:
Die Zukunft-Umwelt-Gesellschaft gGmbH wurde vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) beauftragt, einen geeigneten Vertragspartner zu finden, der die Administration, inhaltliche Ausgestaltung und Durchführung des Vorhabens „Green-AI Hub Mittelstand“ zur Stärkung der Entwicklung und Erprobung von KI-Technologien für Materialeinsparung und Ressourcenschutz sowie den Transfer in die betriebliche Anwendung umsetzen soll.
Anwendungsbeispiele sind unter anderem die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), die Prozess- und Produktoptimierung oder eine verbesserte Logistikplanung. Die Steigerung der Ressourceneffizienz ist ein zentraler Hebel, nicht nur um Umweltwirkungen zu verbessern, sondern auch gleichzeitig Kosten zu senken. Trotz dieser Vorteile wird die Steigerung der Ressourceneffizienz mit Hilfe von KI in Unternehmen häufig noch als Nebeneffekt gesehen und nicht gezielt vorangetrieben. Des Weiteren lag der Fokus bisheriger Maßnahmen zur Steigerung der Ressourceneffizienz weitestgehend auf der Ressource Energie. Andere betriebliche Ressourcen wurden aufgrund dieser Fokussierung vernachlässigt.
Ziel des Auftrags ist die Konzeption, der Aufbau und der Betrieb des Green-AI Hub Mittelstand durch den AN. Dazu wurden vier Leistungsbereiche festgelegt:
Mittelständische Unternehmen sind der Erfolgsfaktor der deutschen Wirtschaft. Aktuelle Studien belegen, dass die KMU das Potential der KI für die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens erkannt haben. Gleichzeitig zeigen sie auch, dass immer noch ein signifikanter Anteil an KMU existiert, in denen noch keine KI-Lösungen angedacht oder eingesetzt werden und dass in den deutschen KMU kein einheitliches Verständnis von KI herrscht. In den Studien geben die befragten KMU z.B. an, dass u.a. der Mangel an interner Kompetenz, allgemeiner Probleme der Strategieimplementierung, Datenprobleme und Mängel in der eigenen IT-Infrastruktur als Hürden für den Einsatz von KI-Lösungen im eigenen Unternehmen gesehen werden. Es wird ebenfalls der Wunsch geäußert, durch Schulungen interne Kompetenzen zu verbessern oder durch ein erfolgreiches Pilotprojekt die breite Implementierung im Unternehmen anzustoßen.
Der Auftragnehmer darf bei der Durchführung sämtlicher Leistungen folgende Obergren-zen im Kalenderjahr nicht überschreiten:
Ein Nachprüfungsantrag ist unzulässig, soweit mehr als 15 Kalendertage nach Eingang der Mitteilung des Auftraggebers, einer Rüge nicht abhelfen zu wollen, vergangen sind (§ 160 Abs. 3 Satz 1 Nr. 4 GWB).
Ein Nachprüfungsantrag ist zudem unzulässig, wenn der Zuschlag erfolgt ist, bevor die Vergabekammer den Auftraggeber über den Antrag auf Nachprüfung informiert hat (§§ 168 Abs. 2 Satz 1, 169 Abs. 1 GWB). Die Zuschlagserteilung erfolgt 10 Kalendertage nach Absendung der beabsichtigten Zuschlagserteilung an die unterlegenen Bieter gem. § 134 Abs. 2 GWB. Die Frist beginnt am Tag nach der Absendung der Information durch den Auftraggeber; auf den Tag des Zugangs beim betroffenen Bieter kommt es nicht an.
Die Zulässigkeit eines Nachprüfungsantrags setzt ferner voraus, dass die geltend gemachten Vergabeverstöße 10 Kalendertage nach Kenntnis gegenüber dem Auftraggeber gerügt wurden (§ 160 Abs. 3 Satz 1 Nr. 1 GWB). Verstöße gegen Vergabevorschriften, die aufgrund der Bekanntmachung erkennbar sind, müssen spätestens bis zum Ablauf der in der Bekanntmachung benannten Frist zur Bewerbung oder zur Angebotsabgabe gegenüber dem Auftraggeber gerügt werden (§ 160 Abs. 3 Satz 1 Nr. 2 GWB). Verstöße gegen Vergabevorschriften, die erst in den Vergabeunterlagen erkennbar sind, müssen spätestens bis zum Ablauf der Frist zur Bewerbung oder zur Angebotsabgabe gegenüber dem Auftraggeber gerügt werden (§ 160 Abs. 3 Satz 1 Nr. 3 GWB).
Die Unwirksamkeit eines Verstoßes gegen § 134 GWB kann gemäß § 135 Abs. 2 S. 1 GWB i.V.m. § 135 Abs. 1 Nr. 1 GWB nur festgestellt werden, wenn sie im Nachprüfungsverfahren innerhalb von 30 Kalendertagen nach der Information der betroffenen Bieter und Bewerber durch den öffentlichen Auftraggeber über den Abschluss des Vertrags, jedoch nicht später als 6 Monate nach Vertragsschluss geltend gemacht worden ist. Hat der Auftraggeber die Auftragsvergabe im Amtsblatt der Europäischen Union bekannt gemacht, endet die Frist zur Geltendmachung der Unwirksamkeit 30 Kalendertage nach Veröffentlichung der Bekanntmachung der Auftragsvergabe im Amtsblatt der Europäischen Union.


Winner: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Award value: 10530000
Number of bids: 4