Wykonanie aplikacji i wdrożenie rozwiązań informatycznych z zakresu oprogramowania produkcyjnego

Usługi informatyczne: konsultacyjne, opracowywania oprogramowania, internetowe i wsparcia, w tym dostawy

Tryb zamówienia	Zapytanie ofertowe
Rodzaj zamówienia	Usługi
Tytuł	Wykonanie aplikacji i wdrożenie rozwiązań informatycznych z zakresu oprogramowania produkcyjnego
Zamawiający	Dostępne dla zalogowanych
Miejsce realizacji	Witonia
Data publikacji	2025-07-18
Data składania ofert	31/07/2025, Godzina 23:59
Dokumenty do pobrania	Dostępne dla zalogowanych
Kod CPV	480000008 Pakiety oprogramowania i systemy informatyczne 720000005 Usługi informatyczne: konsultacyjne, opracowywania oprogramowania, internetowe i wsparcia
Numer przetargu	6407958

<div>
<h1>ZAPYTANIE OFERTOWE NR 1/2025 NA: wykonanie aplikacji i wdrożenie rozwiązań informatycznych z zakresu oprogramowania produkcyjnego. Zam&oacute;wienie w ramach projektu pt. &bdquo;Automatyzacja procesu produkcji w przedsiębiorstwie AMECO&rdquo;, wsp&oacute;łfinansowanego ze środk&oacute;w Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach naboru FELD.01.05-IP.02-005/24.</h1>
<h2>Załączniki</h2>
<ul>
<li>Formularz_ofertowy - Załącznik nr 1.docx</li>
<li>Zapytanie ofertowe nr 1_2025.docx</li>
</ul>
<h2>Części zam&oacute;wienia</h2>
<h3>ZAPYTANIE OFERTOWE NR 1/2025</h3>
Przedmioty zam&oacute;wienia
Przedmiotem zam&oacute;wienia jest: 1. Dostawa i wdrożenie Systemu produkcyjnego obejmującego cięcia blachy z wykorzystaniem mechanizmu sztucznej inteligencji oraz przetwarzania danych w chmurze.: Cel: Stworzenie modelu opartego na uczeniu wzmacnianym (Reinforcement Learning, RL), kt&oacute;ry optymalizuje proces cięcia arkuszy blachy w celu minimalizacji odpad&oacute;w. Model będzie dostępny dla użytkownik&oacute;w poprzez interfejs webowy, umożliwiając łatwy dostęp i interakcję. Proces stworzenia i wdrożenia modelu: 1. Zdefiniowanie problemu i wymagań: a. Określenie cel&oacute;w biznesowych i technicznych. b. Zdefiniowanie parametr&oacute;w problemu, takich jak wymiary arkuszy, lista części, ograniczenia technologiczne. 2. Projektowanie środowiska RL: a. Definiowanie stan&oacute;w, akcji i funkcji nagrody w kontekście problemu cięcia blachy. b. Stworzenie środowiska symulującego proces cięcia, zgodnego ze standardami bibliotek RL. c. W przypadku, gdy problem okaże się prosty w obliczeniach, w celu optymalizacji wydajności można zastosować hybrydowe podejście i połączyć RL z tradycyjnym programowaniem liniowym. 3. Implementacja modelu: a. Wyb&oacute;r odpowiedniego algorytmu uczenia wzmacnianego (np. PPO, DQN). b. Implementacja modelu z wykorzystaniem języka C# z wykorzystaniem biblioteki OpenAI służącej do połączenia z silnikiem chatGPT. c. Przeprowadzenie treningu modelu na przygotowanych danych. 4. Ewaluacja i optymalizacja: a. Testowanie modelu pod kątem skuteczności i wydajności. b. Dostosowanie hiperparametr&oacute;w oraz funkcji nagrody w celu poprawy wynik&oacute;w. c. Walidacja rozwiązania z udziałem ekspert&oacute;w branżowych. 5. Wdrożenie modelu na serwerze: a. Przygotowanie środowiska serwerowego do obsługi modelu. b. Integracja modelu z interfejsem użytkownika dostępnym przez przeglądarkę. 6. Monitorowanie i utrzymanie: a. Regularne monitorowanie działania modelu w środowisku produkcyjnym. b. Aktualizacje i retrening modelu w oparciu o nowe dane i zmieniające się wymagania. Wymagania techniczne: &bull; Język c# jako podstawa implementacji. &bull; Przykładowe biblioteki i narzędzia: &bull; OpenAI do komunikacji z silnikiem chatPGT. &bull; Dane treningowe: - Zestawy danych zawierające r&oacute;żne scenariusze cięcia blachy. - Informacje o ograniczeniach technologicznych i specyfikacjach materiał&oacute;w. &bull; Metody optymalizacji i uczenia: - Uczenie wzmacniane (Reinforcement Learning): - Do adaptacyjnego uczenia się preferencji pracownik&oacute;w i dynamicznego podejmowania decyzji. - Algorytmy takie jak Deep Q-Network (DQN) czy Proximal Policy Optimization (PPO). - Metody optymalizacji matematycznej: - Programowanie liniowe całkowitoliczbowe (ILP) lub programowanie mieszane całkowitoliczbowe (MIP) dla efektywnego rozwiązywania problemu cięcia blachy przy prostych kształtach i braku rotacji. - Podejście hybrydowe: - Połączenie metod RL z tradycyjnymi metodami optymalizacji w celu wykorzystania zalet obu podejść. &bull; W zależności od potrzebnej mocy obliczeniowej (jak często model będzie wykorzystywany, jak duże zadania będzie przetwarzał), potrzeby skalowalności oraz koszt&oacute;w można rozważyć poniższe typy serwer&oacute;w: - Usługi Chmurowe (Cloud Computing), np.: - Amazon Web Services (AWS) (Instancje EC2) - Google Cloud Platform (GCP) (Compute Engine) - Microsoft Azure (Azure VM) - Serwer lokalny z GPU - Serwisy Serverless / Funkcje Chmurowe - Rozwiązania takie jak AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions mogą być wykorzystane w przypadku mniejszych modeli - Usługi chmurowe przeznaczone do obsługi modeli ML - Rozwiązania takie jak Azure Machine Learning, AWS SageMaker czy Google Vertex AI, mogą okazać się przydatne dla zarządzania rozbudowanymi modelami. Komunikacja modelu z użytkownikiem: Interfejs użytkownika: Aplikacja desktop, zapewniająca intuicyjny interfejs. Formularze wprowadzania danych, umożliwiające użytkownikom podanie np.: &bull; Wymiar&oacute;w dostępnych arkuszy blachy. &bull; Listy części do wycięcia wraz z ich wymiarami i ilościami. &bull; Opcji technologicznych (np. możliwość rotacji części, minimalne odstępy). Technologie komunikacji &bull; Oprogramowanie dedykowane Możliwości rozwoju modelu: Multi-agent RL Wprowadzenie wielu agent&oacute;w, kt&oacute;rzy wsp&oacute;łpracują lub konkurują w celu optymalizacji procesu. Hybrid Approach Połączenie RL z tradycyjnymi metodami optymalizacji. Użycie RL do generowania heurystyk dla optymalizacji. Określenie przedmiotu zam&oacute;wienia wg Wsp&oacute;lnego Słownika Zam&oacute;wień (CPV):&ndash; 48000000-8: Pakiety oprogramowania i systemy informatyczne Zamawiający dopuszcza stosowanie rozwiązań r&oacute;wnoważnych, przy czym parametry urządzeń proponowanych przez Wykonawcę nie powinny być gorsze niż minimalne parametry opisane w niniejszym zapytaniu ofertowym. &bull; w przypadku wskazania w zapytaniu znaku towarowego, patentu na wynalazek lub pochodzenia, prawa ochronnego na znak towarowy czy użytkowy, prawa z rejestracji na wz&oacute;r przemysłowy lub świadectwa pochodzenia, a także źr&oacute;dła lub szczeg&oacute;lnego procesu, Zamawiający dopuszcza składanie ofert r&oacute;wnoważnych. We wszystkich przypadkach, w kt&oacute;rych w zapytaniu ofertowym lub załącznikach do niego ze względu na specyfikację przedmiotu zam&oacute;wienia wskazano pochodzenie wyrob&oacute;w, materiał&oacute;w, urządzeń i technologii dopuszcza się stosowanie wyrob&oacute;w, materiał&oacute;w, urządzeń i technologii r&oacute;wnoważnych, tj. wszelkie wymienione z nazwy wyroby, materiały, urządzenia i technologie użyte w przekazanej przez Zamawiającego dokumentacji służą określenia standardu i mogą być zastąpione innymi materiałami o niegorszych parametrach technicznych, użytkowych, jakościowych, funkcjonalnych i walorach estetycznych, przy uwzględnieniu prawidłowej wsp&oacute;łpracy z pozostałymi materiałami i urządzeniami.
Okres gwarancji: Minimalny wymagany okres gwarancji: 12 miesięcy od daty bezusterkowego protokołu odbioru.
<h2>Kryteria oceny</h2>
Cena oferty netto 95pkt Ocena na podstawie formularza ofertowego cena oferowana minimalna netto C = ---------------------------------------------- x 95pkt cena badanej oferty netto
Przedmiot zam&oacute;wienia wykonano w oparciu o system zarządzania środowiskowego ISO 14001 lub EMAS Przy czym punkty będą przyznawane w następujący spos&oacute;b: Tak &ndash; 5 pkt Nie &ndash; 0 pkt
<h2>Warunki zmiany umowy</h2>
1. Zamawiający zastrzega sobie prawo do wprowadzenia zmian w zawartej umowie w tym w szczeg&oacute;lności przeprowadzenia negocjacji w celu zmniejszenia ceny zawartej umowy, zmiany warunk&oacute;w płatności oraz zmiany termin&oacute;w realizacji zam&oacute;wienia. z podmiotem wybranym w wyniku przeprowadzonego postępowania o udzielenie zam&oacute;wienia z następujących powod&oacute;w: - uzasadnionych zmian w zakresie sposobu wykonania przedmiotu zam&oacute;wienia wynikających np. z przyczyn technicznych, - obiektywnych przyczyn niezależnych od Zamawiającego lub Wykonawcy, - okoliczności siły wyższej, - zmian regulacji prawnych obowiązujących w dniu podpisania umowy, - otrzymania decyzji jednostki finansującej projekt zawierającej zmiany zakresu zadań, termin&oacute;w realizacji czy też ustalającej dodatkowe postanowienia, do kt&oacute;rych Zamawiający zostanie zobowiązany. 2. Warunkiem tego jest zgoda obydwu stron umowy oraz ewentualna zgoda Instytucji Pośredniczącej.
</div>