Po terminieBaza Konkurencyjności2020-13008-23325

Przeprowadzenie prac badawczych oraz opracowanie prototypowego systemu do poprawy efektywności rozmieszczenia samochodów w usługach typu car-sharing.

Core Logic sp. z o.o, NIP 6762484560

Oryginał w Bazie Konkurencyjności

Najważniejsze informacje

Termin składania ofert
29.12.2020, 23:59
Data publikacji
18.12.2020
Lokalizacja
Kraków, Małopolskie
Wartość szacunkowa
–
Rodzaj
Usługa / Usługi badawcze
Liczba ofert
–

Kody CPV

73110000-673200000-4

Przedmiot zamówienia

Zapytanie ofertowe nr 1/2020 z dn. 18.12.2020. Celem badań jest opracowanie metodyki oraz prototypowej implementacji algorytmów, które na podstawie historycznych danych będą dokonywać predykcji miejsca, w którym zapotrzebowanie na skorzystanie z samochodu w najbliższym czasie będzie największe. Każdy system car sharing posiadający dane o odpowiedniej strukturze, będzie mógł wykorzystać wyniki projektu do poprawy efektywności. Rozwiązanie będzie dedykowane dla firm świadczących usługi typu car sharing. W ramach badań należy także opracować metodykę badania efektywności istniejącego systemu optymalizacji. Produktami końcowymi projektu będą raporty z wykonanych zadań, kod źródłowy oprogramowania wytworzonego w trakcie badań oraz dane w postaci elektronicznej. W ramach zamówienia konieczna jest realizacja poniżej wskazanych zadań: 1. Wyznaczenie wymagań dla treningowego zbioru danych, wyznaczenie zbioru analizowanych parametrów, typów danych 2. Opracowanie metodyki dla estymowania efektywności działania algorytmu 3. Opracowanie algorytmów dla celów estymowania potencjału poszczególnego regionu w danej chwili pod kątem prawdopodobieństwa wynajęcia samochodu w tym regionie a) badania możliwości wykorzystania metod ekonometrycznych (jak np. ARIMA, FB prophet, STL) w celu prognozy liczby akcji w danym obszarze b) badanie możliwości wykorzystania metod uczenia maszynowego w celu opracowania modeli prognostycznych dla zapotrzebowania na samochody w danym regionie w danym czasie (np. decision tree, random forest, SVR, itp.) c) badanie możliwości opracowania dedykowanej architektury sieci głębokiej w celu estymowania zapotrzebowania na samochody w danym regionie (ze szczególnym uwzględnieniem mechanizmów trzymania kontekstu, jak np. sieci konwolucyjne, sieci rekurencyjne, LSTM) d) badanie możliwości opracowania modeli synergicznie korzystających z mechanizmów ekonometrycznych (ekstrakcja trendu, sezonowości - dobowych, tygodniowych, itp.) - zarówno poprzez mechanizmy typu ensembles jak i poprzez kaskadowe połączenia (wyjścia z modeli stanowiące wejścia do innych modeli) 4. Badanie możliwości użycia dodatkowych zmiennych zewnętrznych i ich wpływu na dokładność predykcji (kalendarz imprez, prognoza pogody, itp.) 5. Estymacja prognozowanej poprawy efektywności rozmieszczenia samochodów 6. Opracowanie algorytmów dla optymalizacji zysku, uwzględniających bieżące położenia dostępnych i używanych samochodów, estymację zapotrzebowania, pracowników przestawiających samochody, itp. 7. Przygotowanie prototypu modułu realizującego predykcję (MP) dla danej chwili na bazie bieżącego rozmieszczenia samochodów oraz historycznych danych dot. wynajmów zgodnie z API uzgodnionym z Zamawiającym. 8. Włączenie użytkowników końcowych do testów. Opracowanie raportu końcowego. Realizacja każdego zadania będzie potwierdzona raportem z przeprowadzonych działań. Zamawiający zastrzega sobie prawo do bezpośredniego udziału we wszystkich działaniach realizowanych w ramach przeprowadzanej przez Wykonawcę usługi, w miejscu ich realizacji, za pośrednictwem oddelegowanych przedstawicieli. Przekazane rezultatów pracy w postaci stworzonego środowiska odbędzie się w postaci elektronicznej w trybie uzgodnionym z Zamawiającym. Wykonawca przeniesie na zamawiającego autorskie prawa majątkowe do wyników wszystkich prac powstałych w ramach wykonywania niniejszej usługi dla celu realizacji przez zamawiającego projektu, bez ograniczeń terytorialnych i czasowych, na wszystkich polach eksploatacji znanych w momencie zawierania umowy. Z wybranym wykonawcą zostanie zawarta umowa warunkowa. Obowiązywanie warunkowej umowy zlecenia Zamawiający uzależnia od otrzymania informacji od PARP o przyznaniu dofinansowania do realizacji projektu w ramach konkursu (poddziałania 2.3.2 „Bony na innowacje dla MŚP”, w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020). Szczegółowe terminy realizacji poszczególnych zadań zostaną ustalone na etapie zawierania umowy końcowej.

Zapytanie ofertowe nr 1/2020 z dn. 18.12.2020.

Celem badań jest opracowanie metodyki oraz prototypowej implementacji algorytmów, które na podstawie historycznych danych będą dokonywać predykcji miejsca, w którym zapotrzebowanie na skorzystanie z samochodu w najbliższym czasie będzie największe. Każdy system car sharing posiadający dane o odpowiedniej strukturze, będzie mógł wykorzystać wyniki projektu do poprawy efektywności. Rozwiązanie będzie dedykowane dla firm świadczących usługi typu car sharing. W ramach badań należy także opracować metodykę badania efektywności istniejącego systemu optymalizacji. Produktami końcowymi projektu będą raporty z wykonanych zadań, kod źródłowy oprogramowania wytworzonego w trakcie badań oraz dane w postaci elektronicznej. W ramach zamówienia konieczna jest realizacja poniżej wskazanych zadań: 1. Wyznaczenie wymagań dla treningowego zbioru danych, wyznaczenie zbioru analizowanych parametrów, typów danych 2. Opracowanie metodyki dla estymowania efektywności działania algorytmu 3. Opracowanie algorytmów dla celów estymowania potencjału poszczególnego regionu w danej chwili pod kątem prawdopodobieństwa wynajęcia samochodu w tym regionie a) badania możliwości wykorzystania metod ekonometrycznych (jak np. ARIMA, FB prophet, STL) w celu prognozy liczby akcji w danym obszarze b) badanie możliwości wykorzystania metod uczenia maszynowego w celu opracowania modeli prognostycznych dla zapotrzebowania na samochody w danym regionie w danym czasie (np. decision tree, random forest, SVR, itp.) c) badanie możliwości opracowania dedykowanej architektury sieci głębokiej w celu estymowania zapotrzebowania na samochody w danym regionie (ze szczególnym uwzględnieniem mechanizmów trzymania kontekstu, jak np. sieci konwolucyjne, sieci rekurencyjne, LSTM) d) badanie możliwości opracowania modeli synergicznie korzystających z mechanizmów ekonometrycznych (ekstrakcja trendu, sezonowości - dobowych, tygodniowych, itp.) - zarówno poprzez mechanizmy typu ensembles jak i poprzez kaskadowe połączenia (wyjścia z modeli stanowiące wejścia do innych modeli) 4. Badanie możliwości użycia dodatkowych zmiennych zewnętrznych i ich wpływu na dokładność predykcji (kalendarz imprez, prognoza pogody, itp.) 5. Estymacja prognozowanej poprawy efektywności rozmieszczenia samochodów 6. Opracowanie algorytmów dla optymalizacji zysku, uwzględniających bieżące położenia dostępnych i używanych samochodów, estymację zapotrzebowania, pracowników przestawiających samochody, itp. 7. Przygotowanie prototypu modułu realizującego predykcję (MP) dla danej chwili na bazie bieżącego rozmieszczenia samochodów oraz historycznych danych dot. wynajmów zgodnie z API uzgodnionym z Zamawiającym. 8. Włączenie użytkowników końcowych do testów. Opracowanie raportu końcowego. Realizacja każdego zadania będzie potwierdzona raportem z przeprowadzonych działań. Zamawiający zastrzega sobie prawo do bezpośredniego udziału we wszystkich działaniach realizowanych w ramach przeprowadzanej przez Wykonawcę usługi, w miejscu ich realizacji, za pośrednictwem oddelegowanych przedstawicieli. Przekazane rezultatów pracy w postaci stworzonego środowiska odbędzie się w postaci elektronicznej w trybie uzgodnionym z Zamawiającym. Wykonawca przeniesie na zamawiającego autorskie prawa majątkowe do wyników wszystkich prac powstałych w ramach wykonywania niniejszej usługi dla celu realizacji przez zamawiającego projektu, bez ograniczeń terytorialnych i czasowych, na wszystkich polach eksploatacji znanych w momencie zawierania umowy. Z wybranym wykonawcą zostanie zawarta umowa warunkowa. Obowiązywanie warunkowej umowy zlecenia Zamawiający uzależnia od otrzymania informacji od PARP o przyznaniu dofinansowania do realizacji projektu w ramach konkursu (poddziałania 2.3.2 „Bony na innowacje dla MŚP”, w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020). Szczegółowe terminy realizacji poszczególnych zadań zostaną ustalone na etapie zawierania umowy końcowej.

Kryteria oceny ofert

Kryterium cenowe

Wartość zamówienia netto (w PLN) – 98 pkt Wartość punktowa kryterium wartość zamówienia netto będzie wyliczana według wzoru: (C min: C n) x 98 pkt gdzie: C min - najniższa wartość zamówienia netto spośród ofert nie odrzuconych C n – wartość zamówienia netto ocenianej oferty

Kryterium 2

Prowadzenie przedsięwzięć proekologicznych – 2 pkt. Wartość punktowa w kryterium proekologicznym będzie wyliczana następująco: Za prowadzenie każdego z czterech wskazanych w załączniku "Zapytanie ofertowe" w części 'IX. Kryteria oceny ofert' działań proekologicznych przydzielane jest 0,5 pkt.

Warunki udziału i wymagane dokumenty

Uprawnienia do wykonywania określonej działalności lub czynności

Oferty mogą składać Wykonawcy będący jednostką naukową posiadającą siedzibę na terytorium Rzeczypospolitej Polskiej, a mianowicie: 1) „organizacje prowadzące badania i upowszechniające wiedzę”, określone w art. 2 pkt 83 rozporządzenia KE (UE) nr 651/2014 uznającego niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w zastosowaniu art. 107 i 108 Traktatu posiadające przyznaną kategorię naukową A+, A albo B na podstawie decyzji, o których mowa w art. 322 ust. 7 Ustawy z dnia 3 lipca 2018 r. Przepisy wprowadzające ustawę – Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce (Dz.U. z 2018 r. poz. 1669, z późn. zm.); lub 2) spółki celowe uczelni, o których mowa w art. 149 ust. 1 ustawy z dnia 20 lipca 2018 r. Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce lub spółki celowe jednostki naukowej; lub 3) centra transferu technologii uczelni, o których mowa w art. 148 ust. 1 ustawy Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce; lub 4) przedsiębiorcy posiadający status centrum badawczo-rozwojowego, o którym mowa w art. 17 ust. 1 ustawy z dnia 30 maja 2008 r. o niektórych formach wspierania działalności innowacyjnej (Dz. U. z 2018 r. poz. 141, z późn. zm.); lub 5) akredytowane laboratoria (posiadające akredytację Polskiego Centrum Akredytacji) lub notyfikowane laboratoria przez podmioty, o których mowa w art. 21 ust. 1 ustawy z dnia 30 sierpnia 2002 r. o systemie oceny zgodności (Dz. U. z 2019 r. poz. 155); lub 6) Sieć Badawcza Łukasiewicz, o której mowa w art. 1 ust. 1 ustawy z dnia 21 lutego 2019 r. o Sieci Badawczej Łukasiewicz (Dz.U. z 2019 r., poz. 534). W celu potwierdzenia spełnienia powyższych warunków udziału w postępowaniu prosimy o wypełnienie i podpisanie oświadczenia stanowiącego Załącznik nr 2 do oferty.

Harmonogram realizacji

01.05.2021 - 30.04.2022

W ramach zamówienia konieczna jest realizacja poniżej wskazanych zadań: 1. Wyznaczenie wymagań dla treningowego zbioru danych, wyznaczenie zbioru analizowanych parametrów, typów danych 2. Opracowanie metodyki dla estymowania efektywności działania algorytmu 3. Opracowanie algorytmów dla celów estymowania potencjału poszczególnego regionu w danej chwili pod kątem prawdopodobieństwa wynajęcia samochodu w tym regionie a) badania możliwości wykorzystania metod ekonometrycznych (jak np. ARIMA, FB prophet, STL) w celu prognozy liczby akcji w danym obszarze b) badanie możliwości wykorzystania metod uczenia maszynowego w celu opracowania modeli prognostycznych dla zapotrzebowania na samochody w danym regionie w danym czasie (np. decision tree, random forest, SVR, itp.) c) badanie możliwości opracowania dedykowanej architektury sieci głębokiej w celu estymowania zapotrzebowania na samochody w danym regionie (ze szczególnym uwzględnieniem mechanizmów trzymania kontekstu, jak np. sieci konwolucyjne, sieci rekurencyjne, LSTM) d) badanie możliwości opracowania modeli synergicznie korzystających z mechanizmów ekonometrycznych (ekstrakcja trendu, sezonowości - dobowych, tygodniowych, itp.) - zarówno poprzez mechanizmy typu ensembles jak i poprzez kaskadowe połączenia (wyjścia z modeli stanowiące wejścia do innych modeli) 4. Badanie możliwości użycia dodatkowych zmiennych zewnętrznych i ich wpływu na dokładność predykcji (kalendarz imprez, prognoza pogody, itp.) 5. Estymacja prognozowanej poprawy efektywności rozmieszczenia samochodów 6. Opracowanie algorytmów dla optymalizacji zysku, uwzględniających bieżące położenia dostępnych i używanych samochodów, estymację zapotrzebowania, pracowników przestawiających samochody, itp. 7. Przygotowanie prototypu modułu realizującego predykcję (MP) dla danej chwili na bazie bieżącego rozmieszczenia samochodów oraz historycznych danych dot. wynajmów zgodnie z API uzgodnionym z Zamawiającym. 8. Włączenie użytkowników końcowych do testów. Opracowanie raportu końcowego. Realizacja każdego zadania będzie potwierdzona raportem z przeprowadzonych działań.