{"status":"OK","data":{"advertisement":{"id":247779,"title":"[ENE-SMART/02-23] Budowa struktury modelu grafowego na drodze technik eksploracji danych i wykorzystania algorytm\u00f3w AI innych ni\u017c genetyczne.","partial_offer_allowed":false,"publication_date":"2024-04-23","submission_deadline":"2024-04-30 23:59:59","planned_sign_date":"2024-11-01","supplementary_orders":"Nie przewiduje si\u0119 zam\u00f3wie\u0144 uzupe\u0142niaj\u0105cych","terms_of_contract_change":"1.\tZamawiaj\u0105cy przewiduje mo\u017cliwo\u015b\u0107 zmiany umowy, w przypadku, gdy nast\u0105pi zmiana powszechnie obowi\u0105zuj\u0105cych przepis\u00f3w prawa w zakresie maj\u0105cym wp\u0142yw na realizacj\u0119 przedmiotu umowy.\n2.\tZamawiaj\u0105cy przewiduje mo\u017cliwo\u015b\u0107 zmiany umowy, w przypadku zaistnienia okoliczno\u015bci spowodowanych czynnikami zewn\u0119trznymi, nieprzewidywalnymi na etapie post\u0119powania i niezale\u017cnymi od kt\u00f3rejkolwiek ze stron np. dzia\u0142ania si\u0142 przyrody (np. powodzie, trz\u0119sienia ziemi, po\u017cary las\u00f3w, epidemie), dzia\u0142ania zbiorowo\u015bci ludzkich (np. dzia\u0142ania zbrojne, strajki, wojny) oraz dzia\u0142ania w\u0142adz publicznych (np. ograniczenia eksportowe i importowe).\n3.\tZamawiaj\u0105cy przewiduje mo\u017cliwo\u015b\u0107 zmiany harmonogramu lub terminu realizacji umowy, kt\u00f3re wynika\u0107 b\u0119d\u0105 z postanowie\u0144 umowy Zamawiaj\u0105cego z Instytucj\u0105 Finansuj\u0105c\u0105, je\u015bli umowa ta zosta\u0142a zawarta lub zmieniona aneksem po udzieleniu zam\u00f3wienia. W szczeg\u00f3lno\u015bci Zamawiaj\u0105cy dopuszcza zmian\u0119 terminu realizacji zam\u00f3wienia w przypadku op\u00f3\u017anienia og\u0142oszenia wynik\u00f3w naboru nr 2 \u015acie\u017cka SMART. \n4.\tNa etapie realizacji przedmiotu zam\u00f3wienia Zamawiaj\u0105cy dopuszcza dokonanie zmian, za zgod\u0105 obu stron, w zakresie zmiany ekspert\u00f3w/podwykonawc\u00f3w ze strony Wykonawcy zaanga\u017cowanych do \u015bwiadczenia us\u0142ug, pod warunkiem, \u017ce ich wiedza i do\u015bwiadczenie b\u0119d\u0105 adekwatne do zakresu us\u0142ug.\n5.\tZamawiaj\u0105cy dopuszcza zmian\u0119 Wykonawcy, kt\u00f3remu udzieli\u0142 zam\u00f3wienia je\u015bli w wyniku po\u0142\u0105czenia, podzia\u0142u, przekszta\u0142cenia, upad\u0142o\u015bci, restrukturyzacji lub nabycia dotychczasowego wykonawcy lub jego przedsi\u0119biorstwa, o ile nowy Wykonawca spe\u0142nia warunki udzia\u0142u w post\u0119powaniu, nie zachodz\u0105 wobec niego podstawy wykluczenia oraz nie poci\u0105ga to za sob\u0105 innych istotnych zmian umowy.","created_at":"2024-04-19 11:50:56","modified_at":"2024-05-01 00:00:03","contact_persons":[{"id":11376,"forename":"Marcin","surname":"Pobocha","phone_number":"","email":"m.pobocha@enerbit.com","created_by":null,"created_at":"2020-12-10 11:43:18","modified_at":"2020-12-10 11:43:18","modified_by":null}],"orders":[{"id":401882,"estimated_value":"223000,00","order_items":[{"id":453160,"description":"Zagadnienie badawcze: Budowa modelu grafowego na drodze technik eksploracji danych i wykorzystania algorytm\u00f3w SI.\n\nWprowadzenie:\nW ostatnich latach nieustannie ro\u015bnie rola analizy du\u017cych zbior\u00f3w danych procesowych. Z drugiej strony odczuwalny jest brak algorytm\u00f3w i narz\u0119dzi pozwalaj\u0105cych na automatyczne pozyskiwanie wiedzy o relacjach pomi\u0119dzy zmiennymi opisuj\u0105cymi proces. Wiedza taka mo\u017ce by\u0107 zapisywana, na przyk\u0142ad, w postaci grafu przyczynowo-skutkowego stanowi\u0105cego model jako\u015bciowy procesu. Tego typu model jako\u015bciowy jest dogodnym punktem startowych do projektowania struktury cz\u0105stkowych modeli procesu, analizy przebiegu i stanu procesu przez ekspert\u00f3w, czy projektowania i konfigurowania zaawansowanych algorytm\u00f3w monitorowania i diagnostyki.\n\nSt\u0105d te\u017c mo\u017cna zaobserwowa\u0107 dynamiczny rozw\u00f3j algorytm\u00f3w wyszukiwania zale\u017cno\u015bci przyczynowych na podstawie danych. \nJednak publikowane prace koncentruj\u0105 si\u0119 zwykle na rozwi\u0105zywaniu znanych ogranicze\u0144 algorytm\u00f3w oraz poprawie wynik\u00f3w uzyskiwanych dla benchmark\u00f3w. Do znanych problem\u00f3w istniej\u0105cych metod nale\u017c\u0105: trudno\u015bci z obs\u0142ug\u0105 \u0142\u0105cznie zmiennych ci\u0105g\u0142ych i dyskretnych, trudno\u015bci numeryczne w przypadku wyst\u0119powania zmiennych wsp\u00f3\u0142liniowych oraz problem wyst\u0119powania zmiennych ukrytych. Dodatkowo, wi\u0119kszo\u015b\u0107 standardowych metod zak\u0142ada reprezentacj\u0119 zale\u017cno\u015bci przyczynowych w postaci skierowanego grafu acyklicznego (DAG). Tymczasem, w procesach przemys\u0142owych kluczow\u0105 rol\u0119 odgrywaj\u0105 uk\u0142ady regulacji oparte na p\u0119tlach sprz\u0119\u017cenia zwrotnego, a archiwizowane dane opisuj\u0105 dzia\u0142anie procesu przy uruchomionych uk\u0142adach sterowania. Wprowadza to dodatkow\u0105 trudno\u015b\u0107 i specyfik\u0119 modelowania danych przemys\u0142owych oraz konieczno\u015b\u0107 modyfikacji istniej\u0105cych b\u0105d\u017a opracowania\nnowych rozwi\u0105za\u0144. Pojawiaj\u0105ce si\u0119 nowe algorytmy nie zosta\u0142y wystarczaj\u0105co zbadane w przypadku zastosowa\u0144 do modelowania z\u0142o\u017conych proces\u00f3w przemys\u0142owych.\n\nZadanie badawcze:\n\u2022 znalezieniu sposobu zastosowania proponowanych algorytm\u00f3w z grupy technik eksploracji danych i wykorzystania algorytm\u00f3w sztucznej inteligencji (AI) do budowy modelu jako\u015bciowego procesu w postaci grafu procesu umo\u017cliwiaj\u0105cego efektywne przetwarzanie du\u017cych zbior\u00f3w danych archiwalnych z rzeczywistych, z\u0142o\u017conych proces\u00f3w przemys\u0142owych;\n\u2022 zaprojektowaniu koniecznych modyfikacji wybranych algorytm\u00f3w pozwalaj\u0105cych na skuteczne zastosowanie w aplikacji przemys\u0142owej oraz przygotowanie ich prototypowej implementacji do bada\u0144;\n\u2022 przeprowadzeniu bada\u0144 wybranych algorytm\u00f3w przy wykorzystaniu danych z symulatora kot\u0142a sodowego oraz wst\u0119pnych bada\u0144 przy wykorzystaniu rzeczywistych danych z archiwum systemu sterowania rzeczywistego procesu.\n\nOpis prac:\nW pierwszym kroku nale\u017cy zbada\u0107 mo\u017cliwo\u015bci wykorzystania r\u00f3\u017cnych technik odtwarzania struktury grafu modeluj\u0105cego na poziomie jako\u015bciowych zale\u017cno\u015bci pomi\u0119dzy zmiennymi procesowymi, kt\u00f3re odpowiadaj\u0105 rzeczywistym zale\u017cno\u015bciom wyst\u0119puj\u0105cym w procesie, wynikaj\u0105cym z zale\u017cno\u015bci fizykalnych oraz dzia\u0142aj\u0105cych uk\u0142ad\u00f3w regulacji wprowadzaj\u0105cych informacyjne sprz\u0119\u017cenia zwrotne w obiekcie. Rozwa\u017cy\u0107 nale\u017cy algorytmy pozwalaj\u0105ce na bezpo\u015brednie odtworzenie struktury grafu na podstawie analizy obszernych zbior\u00f3w danych archiwalnych, pomijaj\u0105c algorytmy oparte o losowe poszukiwanie struktury grafu. \n\nWymagane jest sprawdzenie metod wykorzystuj\u0105cych analiz\u0119 korelacyjn\u0105, oraz rozwa\u017cenie algorytm\u00f3w pozwalaj\u0105cych na wyznaczenie kierunku odtwarzanych zale\u017cno\u015bci w postaci prostych graf\u00f3w skierowanych.\n\nPodczas analizy por\u00f3wnawczej algorytm\u00f3w, w szczeg\u00f3lno\u015bci nale\u017cy wzi\u0105\u0107 pod uwag\u0119:\n\u2022 mo\u017cliwo\u015b\u0107 integracji/wykorzystania dost\u0119pnej a priori wiedzy eksperckiej (zwykle bardzo niekompletnej). Zadaniem realizuj\u0105cego prac\u0119 b\u0119dzie zaproponowanie metody zapisu takiej wiedzy;\n\u2022 mo\u017cliwo\u015b\u0107 uwzgl\u0119dnienia r\u00f3\u017cnego rodzaju ogranicze\u0144 wynikaj\u0105cych z fizyki obiektu i maj\u0105cych wp\u0142yw na struktur\u0119 grafu, w tym oddzia\u0142ywania uk\u0142ad\u00f3w regulacji (cz\u0119sto o wiadomej strukturze);\n\u2022 mo\u017cliwo\u015b\u0107 pracy z rzeczywistymi danymi pomiarowymi,\n\u2022 ewentualna mo\u017cliwo\u015b\u0107 oszacowania charakteru zale\u017cno\u015bci pomi\u0119dzy wielko\u015bciami opisuj\u0105cymi (kierunek zmian, czy oszacowania ilo\u015bciowe, np. w postaci wzmocnienia i sta\u0142ej czasowej).\n\nIstotnym elementem jest mo\u017cliwo\u015b\u0107 wykorzystania dost\u0119pnej a priori wiedzy o zale\u017cno\u015bciach pomi\u0119dzy wielko\u015bciami opisuj\u0105cymi proces. Wiedza taka mo\u017ce pochodzi\u0107 od ekspert\u00f3w (na podstawie wiedzy o wyst\u0119puj\u0105cych zjawiskach fizykalnych oraz budowie i zasadach dzia\u0142ania komponent\u00f3w technologicznych) lub wynika\u0107 z ogranicze\u0144 technologicznych, dost\u0119pnych modeli cz\u0105stkowych lub dzia\u0142aj\u0105cych struktur obwod\u00f3w regulacji.\nZ tego powodu nale\u017cy opracowa\u0107, a nast\u0119pnie przebada\u0107 w fazie implementacji i test\u00f3w algorytm\u00f3w, metody zapisu wiedzy a priori w strukturze grafu oraz dodatkowo nak\u0142adanych ogranicze\u0144. Poszukiwane i rozwa\u017cane algorytmy powinny by\u0107 w stanie skorzysta\u0107 z tego typu wiedzy wst\u0119pnej, prowadz\u0105c proces rozbudowy i u\u015bci\u015blania modelu (a nie tylko jego budowy od zera), przy jednoczesnym przestrzeganiu na\u0142o\u017conych ogranicze\u0144.\nSzczeg\u00f3ln\u0105 uwag\u0119 nale\u017cy zwr\u00f3ci\u0107 na dodatkowe cechy badanych algorytm\u00f3w. Niekt\u00f3re z nich mog\u0105 pozwoli\u0107 na bardziej dok\u0142adny opis zidentyfikowanych zale\u017cno\u015bci, np. wyznaczenie kierunku indukowanych zmian, czy nawet ilo\u015bciowego oszacowania charakteru zale\u017cno\u015bci, np. w postaci okre\u015blonej transmitancji. Tego typu dodatkowa wiedza o identyfikowanych zale\u017cno\u015bciach nie powinna zosta\u0107 utracona, gdy\u017c mo\u017ce by\u0107 bardzo istotna w p\u00f3\u017aniejszym etapie wykorzystania zbudowanego modelu grafowego. \n\nDodatkowo, tego typu zale\u017cno\u015bci mog\u0105 charakteryzowa\u0107 nie tylko po\u0142\u0105czenia w grafie (zale\u017cno\u015b\u0107 pomi\u0119dzy dwoma wielko\u015bciami), ale tak\u017ce przetwarzanie sygna\u0142\u00f3w w w\u0119z\u0142ach, np. poprzez okre\u015blenie szacowanego rz\u0119du autoregresji, preferowanego typu modelu (liniowy / rozmyty / neuronowy), czy nawet opisu zale\u017cno\u015bci w postaci transmitancyjnej. Zapis takiej wiedzy mo\u017ce by\u0107 tak\u017ce wykorzystany do generowania z otrzymanego grafu struktury r\u00f3\u017cnych modeli cz\u0105stkowych, w celu ich p\u00f3\u017aniejszej identyfikacji.\n\nDlatego te\u017c nale\u017cy przeprowadzi\u0107 badania nad rozszerzeniem opisu modelu grafowego pozwalaj\u0105cym na uwzgl\u0119dnienie wskazanych zale\u017cno\u015bci wykraczaj\u0105cych poza prosty zwi\u0105zek przyczynowo-skutkowy.\nOstatecznie, do prototypowania i zbadania przy wykorzystaniu danych symulacyjnych przekazanych przez zamawiaj\u0105cego wybrane zostan\u0105 2 najbardziej obiecuj\u0105ce techniki. Wyb\u00f3r nale\u017cy potwierdzi\u0107 z zamawiaj\u0105cym, zak\u0142adaj\u0105c, i\u017c preferowane b\u0119dzie wykorzystanie co najmniej jednego algorytmu bazuj\u0105cego na analizie korelacyjnej, oraz drugiego, rokuj\u0105cego uzyskanie najlepszych wynik\u00f3w w oparciu o badania z pierwszej fazy zam\u00f3wienia. Oczekiwane b\u0119d\u0105 rozwi\u0105zania z obszaru metod uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji. W kolejnym kroku nale\u017cy wykona\u0107 badania wybranych algorytm\u00f3w, kt\u00f3rych celem b\u0119dzie analiza\nopracowanych algorytm\u00f3w, okre\u015blenia w\u0142a\u015bciwo\u015bci funkcjonalnych algorytm\u00f3w, oraz wytypowanie najlepszego rozwi\u0105zania.\n\nNale\u017cy przygotowa\u0107 prototypowe implementacje dopasowane do TRL4 w \u015brodowiskach testowych, np. w \u015brodowisku R i/lub przy wykorzystaniu j\u0119zyka Python.\nNast\u0119pnie nale\u017cy przeprowadzi\u0107 badania przy wykorzystaniu odpowiednio przygotowanych danych archiwalnych wygenerowanych przy wykorzystaniu dostarczonego przez zamawiaj\u0105cego symulatora obiektu \u2013 kot\u0142a sodowego, dla kt\u00f3rego dostarczony zostanie tak\u017ce wzorcowy model jako\u015bciowy w postaci grafu skierowanego. Wzorcowy graf procesu wykorzystany b\u0119dzie do oceny jako\u015bci graf\u00f3w generowanych przy wykorzystaniu badanych algorytm\u00f3w. \n\nDo oceny wykorzysta\u0107 nale\u017cy, mi\u0119dzy innymi,\ndwa wska\u017aniki:\n\u2022 dok\u0142adno\u015b\u0107, wyznaczana jako stosunek prawid\u0142owo wykrytych ga\u0142\u0119zi grafu do wszystkich wykrytych ga\u0142\u0119zi,\n\u2022 czu\u0142o\u015bci\u0105, wyznaczana jako stosunek prawid\u0142owo wykrytych ga\u0142\u0119zi do wszystkich ga\u0142\u0119zi grafu\nwzorcowego).\n\nW ramach tego zadania nale\u017cy wykona\u0107 tak\u017ce wst\u0119pne badania, przy wykorzystaniu danych archiwalnych z pracy rzeczywistego obiektu. W tym przypadku wzorcowy graf procesu nie b\u0119dzie znany. Dlatego ocena wynik\u00f3w tych bada\u0144 b\u0119dzie musia\u0142a mie\u0107 charakter bardziej jako\u015bciowy. Nale\u017cy oceni\u0107 w\u0142a\u015bciwo\u015bci algorytmu zwi\u0105zane z przetwarzaniem du\u017cych zbior\u00f3w danych rzeczywistych ze z\u0142o\u017conych proces\u00f3w, podczas kt\u00f3rych wyst\u0119puj\u0105 takie problemy jak: znacz\u0105ce szumy pomiarowe, wp\u0142yw niemierzalnych zak\u0142\u00f3ce\u0144 procesowych, wyst\u0119powanie sprz\u0119\u017ce\u0144 zwrotnych w wyniku dzia\u0142ania z\u0142o\u017conych uk\u0142ad\u00f3w regulacji, okresowa niedost\u0119pno\u015b\u0107 sygna\u0142\u00f3w pomiarowych czy b\u0142\u0119dy transmisji oraz niska wiarygodno\u015b\u0107 pomiar\u00f3w. Wykorzystanie rzeczywistych danych pozwoli tak\u017ce na wypracowanie bardziej uog\u00f3lnionych wniosk\u00f3w co do z\u0142o\u017cono\u015bci obliczeniowej algorytmu oraz oszacowania spodziewanego czasu potrzebnego na uzyskanie modelu w postaci grafu procesu.\n\nOstatecznie, na podstawie analizy wyniki przeprowadzonych bada\u0144 oraz wiedzy o strukturze wewn\u0119trznej algorytm\u00f3w, sformu\u0142owane zostan\u0105 wytyczne co do wyboru oraz sposobu ewentualnej implementacji jednego z algorytm\u00f3w.\n\nOczekiwane rezultaty:\nOpracowanie metodologii oraz algorytm\u00f3w pozyskiwania modelu grafowego przy wykorzystaniu metod analizy du\u017cych zbior\u00f3w danych i/lub sztucznej inteligencji. Wyniki prac maj\u0105 zosta\u0107 przekazane w formie raportu i kodu \u017ar\u00f3d\u0142owego.\n\nOcena skuteczno\u015b\u0107 opracowanej metodologii i algorytm\u00f3w:\nUzyskany na drodze automatycznej identyfikacji dla danych symulowanych z symulatora model ma mie\u0107 czu\u0142o\u015b\u0107 (stosunek prawid\u0142owo wykrytych ga\u0142\u0119zi do wszystkich ga\u0142\u0119zi) co najmniej 0.9 oraz precyzj\u0119 (stosunek prawid\u0142owo wykrytych ga\u0142\u0119zi do wszystkich wykrytych ga\u0142\u0119zi) wynosz\u0105c\u0105 co najmniej 0.8, przy czasie oblicze\u0144 nie d\u0142u\u017cszym ni\u017c 48 h na maszynie obliczeniowej o 16 rdzeniach i 64 GB RAM i karcie graficznej o wydajno\u015bci odpowiadaj\u0105cej nVidia RTX A5000 (tj . karcie nVidia RTX A5000 lub r\u00f3wnowa\u017cnej).","warranty_period":null,"cpv_items":[{"id":8513,"code":"73100000-3","name":"Us\u0142ugi badawcze i eksperymentalno-rozwojowe"}],"timetable_items":[{"id":136893,"description":"Budowa modelu grafowego na drodze technik eksploracji danych i wykorzystania algorytm\u00f3w SI.","start_at":"2025-03-01","end_at":"2025-11-30","partial_payment":false,"created_by":{"modified_by":null,"id":12132,"contact_persons":[]},"created_at":"2024-04-23 13:38:43","modified_at":"2024-04-23 16:55:44","modified_by":{"modified_by":null,"id":12132,"contact_persons":[]},"group_uuid":"e435f0c2-59e9-4dc2-ba50-12d3cc4ba9b4"}],"fulfillment_places":[{"country":"Polska","voivodeship":null,"poviat":null,"commune":null,"locality":null,"created_by":null,"created_at":"2024-04-19 11:50:56","modified_at":"2024-04-23 16:55:44","modified_by":null,"id":508595,"type":{"id":2,"name":"ca\u0142a Polska"},"group_uuid":"991f1acc-e5b0-4ddc-aacf-7c5e685023fa"}],"participation_conditions":[{"id":1242786,"description":"Wymagane jest z\u0142o\u017cenie oferty na formularzu oferty przygotowanym przez zamawiaj\u0105cego i za\u0142\u0105czonym do zapytania ofertowego.\nFormularz zawiera wszystkie wymagane o\u015bwiadczenia.","type":{"id":6,"name":"Lista wymaganych dokument\u00f3w/o\u015bwiadcze\u0144"},"created_by":null,"created_at":"2024-04-19 11:50:56","modified_at":"2024-04-23 16:55:44","modified_by":null,"group_uuid":"d9a54276-9164-4d21-b647-73a45c505f1b"},{"id":1242787,"description":"- przynajmniej 2 osoby z do\u015bwiadczeniem w realizacji zbli\u017conych projekt\u00f3w\n- opisane przynajmniej 2 zrealizowane podobne projekty (tzn. IT dla przemys\u0142u z elementami AI/ML)","type":{"id":4,"name":"Osoby zdolne do wykonania zam\u00f3wienia"},"created_by":null,"created_at":"2024-04-19 11:50:56","modified_at":"2024-04-23 16:55:44","modified_by":null,"group_uuid":"2909712b-5eb2-4243-b3cb-bb9221e391e9"},{"id":1244404,"description":"1. Brak powi\u0105za\u0144 osobowych lub kapita\u0142owych z zamawiaj\u0105cym polegaj\u0105cych na:\n\na) uczestniczeniu w sp\u00f3\u0142ce jako wsp\u00f3lnik sp\u00f3\u0142ki cywilnej lub sp\u00f3\u0142ki osobowej,\nposiadaniu co najmniej 10% udzia\u0142\u00f3w lub akcji (o ile ni\u017cszy pr\u00f3g nie wynika z\nprzepis\u00f3w prawa), pe\u0142nieniu funkcji cz\u0142onka organu nadzorczego lub\nzarz\u0105dzaj\u0105cego, prokurenta, pe\u0142nomocnika,\n\nb) pozostawaniu w zwi\u0105zku ma\u0142\u017ce\u0144skim, w stosunku pokrewie\u0144stwa lub\npowinowactwa w linii prostej, pokrewie\u0144stwa lub powinowactwa w linii bocznej\ndo drugiego stopnia, lub zwi\u0105zaniu z tytu\u0142u przysposobienia, opieki lub kurateli\nalbo pozostawaniu we wsp\u00f3lnym po\u017cyciu z wykonawc\u0105, jego zast\u0119pc\u0105\nprawnym lub cz\u0142onkami organ\u00f3w zarz\u0105dzaj\u0105cych lub organ\u00f3w nadzorczych\nwykonawc\u00f3w ubiegaj\u0105cych si\u0119 o udzielenie zam\u00f3wienia,\n\nc) pozostawaniu z wykonawc\u0105 w takim stosunku prawnym lub faktycznym, \u017ce\nistnieje uzasadniona w\u0105tpliwo\u015b\u0107 co do ich bezstronno\u015bci lub niezale\u017cno\u015bci w\nzwi\u0105zku z post\u0119powaniem o udzielenie zam\u00f3wienia.\n\nWeryfikowane na podstawie o\u015bwiadczenia oferenta znajduj\u0105cego si\u0119 w formularzu oferty.\n\n2. Brak spe\u0142niania kt\u00f3rejkolwiek z przes\u0142anek okre\u015blonych w art. 108 ustawy Prawo zam\u00f3wie\u0144 publicznych. \n\n3. Oferent nie jest wykluczony z udzia\u0142u w post\u0119powaniu na podstawie art. 7 ustawy z dnia 13 kwietnia 2022 r. \u2013 o szczeg\u00f3lnych rozwi\u0105zaniach w zakresie przeciwdzia\u0142ania wspieraniu agresji na Ukrain\u0119 oraz s\u0142u\u017c\u0105cych ochronie bezpiecze\u0144stwa narodowego","type":{"id":7,"name":"Dodatkowe warunki udzia\u0142u"},"created_by":null,"created_at":"2024-04-23 13:26:58","modified_at":"2024-04-23 16:55:44","modified_by":null,"group_uuid":"fe158a63-d39f-4d0c-a3cf-5f663c8c25ac"}],"category":{"id":1,"name":"Us\u0142uga"},"subcategory":{"id":4,"name":"Us\u0142ugi badawcze"},"created_by":null,"created_at":"2024-04-19 11:50:56","modified_at":"2024-04-23 16:55:44","modified_by":null,"group_uuid":"28b4c897-d14f-40f1-8b78-162e13c0ba82"}],"evaluation_criteria":[{"id":692393,"price_criterion":true,"description":"\u2022\tCena netto 100%.\n\nCena netto powinna by\u0107 ca\u0142kowit\u0105 op\u0142at\u0105 za realizacj\u0119 wszystkich etap\u00f3w opisanych w niniejszym zapytaniu.\n\nPunktacja dla kryterium \u2013 maksymalnie 100 punkt\u00f3w.\nNajta\u0144sza oferta otrzymuje maksimum punkt\u00f3w w danej kategorii a kolejna proporcjonalnie mniej (szczeg\u00f3\u0142y w za\u0142\u0105czniku)","created_by":null,"created_at":"2024-04-23 13:26:58","modified_at":"2024-04-23 16:55:44","modified_by":null,"group_uuid":"639e2134-4300-48fc-805c-e1febc2c19fc"}],"is_variant":false,"title":"Budowa struktury modelu grafowego ","order_node":{"id":304688},"created_by":null,"created_at":"2024-04-19 11:50:56","modified_at":"2024-04-23 16:55:44","modified_by":null}],"created_by":{"modified_by":null,"id":12132,"contact_persons":[]},"modified_by":{"modified_by":null,"id":1,"contact_persons":[]},"status":{"id":2,"label":"PUBLISHED","name":"Opublikowane"},"advertiser_address_details":{"name":"ENERBIT Sp. z o.o.","identification_number_type":"nip","identification_number":"5212686588","address":{"country":"Polska","voivodeship":"mazowieckie","poviat":"Warszawa","commune":"\u015ar\u00f3dmie\u015bcie","locality":"Warszawa","created_by":null,"created_at":null,"modified_at":null,"modified_by":null,"id":663409,"street":"Czerniakowska","number_description":"26B","postcode":"00-714"},"created_by":{"modified_by":null,"id":12132,"contact_persons":[]},"created_at":"2024-04-19 11:50:55","modified_at":"2024-04-19 11:50:55","modified_by":{"modified_by":null,"id":12132,"contact_persons":[]},"id":248333},"advertisement":{"id":188383,"number":"2024-12132-188383","publication_date":"2024-04-23","created_by":{"modified_by":null,"id":12132,"contact_persons":[]},"created_at":"2024-04-19 11:50:55","modified_at":"2024-05-01 00:00:03","modified_by":{"modified_by":null,"id":1,"contact_persons":[]},"status":{"id":6,"label":"RESOLVED","name":"Rozstrzygni\u0119te"},"all_available_version_ids":[247779],"enrollment":{"id":45469,"name":null,"number":"002/23","activity":{"created_by":null,"created_at":"2023-02-01 09:22:25","modified_at":"2023-02-01 09:22:25","modified_by":null},"region":null,"institution":{"created_by":null,"created_at":"2023-02-01 09:28:01","modified_at":"2023-02-01 09:28:01","modified_by":null},"full_number":"FENG.01.01-IP.02-002/23","perspective":{},"programme":{"created_by":null,"created_at":"2023-02-01 09:21:41","modified_at":"2023-02-01 09:21:41","modified_by":null},"priority":{"created_by":null,"created_at":"2023-02-01 09:21:51","modified_at":"2023-02-01 09:21:51","modified_by":null},"type":"enrollment","created_by":null,"created_at":"2024-04-23 13:28:55","modified_at":"2024-04-23 13:28:55","modified_by":null},"projects":[],"is_author":false,"is_admin":false},"attachments":[{"origin":{"id":247779,"publication_date":"2024-04-23"},"id":1295383,"name":"Zapytanie ofertowe (PDF)","file":{"id":1444450,"name":"Zapytanie ofertowe ENERBIT \u015acie\u017cka SMART.pdf","created_at":"2024-04-23 16:55:02","created_by":{"forename":"Marcin","surname":"Pobocha"},"uri":"/api/files/1444450"},"group_uuid":"fa00d06b-5e72-47d7-89f5-7844b2b1d7e4"},{"origin":{"id":247779,"publication_date":"2024-04-23"},"id":1295384,"name":"Formularz oferty (WYMAGANY!)","file":{"id":1444451,"name":"Formularz Oferty SMART Enerbit.docx","created_at":"2024-04-23 16:55:25","created_by":{"forename":"Marcin","surname":"Pobocha"},"uri":"/api/files/1444451"},"group_uuid":"bb98bcc4-2f0a-47df-9124-d3978f2c46cc"}]},"dictionaries":{"announcement_status_draft":1,"announcement_status_published":2},"favorite":null,"badge":null,"offer_set_badge_count":null,"question_badge_count":null}}