Studie: Mit Sensorik, Regelungstechnik und KI zur energieeffizienten Produktion

IREES GmbH76131 Karlsruhe, Baden-WürttembergVeröffentlicht: 09. Oktober 2026

Angebotsfrist: 13. November 2026

Zusammenfassung

Automatisch erstellt aus den Vergabeunterlagen

Was wird beschafft?

Eine Forschungsstudie im Rahmen des Projekts EE4InG-2, die untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI), Sensorik und Regelungstechnik in der Industrie helfen können, Energie effizienter einzusetzen.

Was müssen Bieter tun?

Ein Angebot erstellen und elektronisch über die Vergabeplattform einreichen (Frist: 13. November 2026, 12:00 Uhr).Acht vorgegebene Formblätter ausfüllen (Angebot, Eignung, Referenzen, Tariftreue, Datenschutz u. a.).3 bis 5 vergleichbare Referenzprojekte aus den letzten vier Jahren nachweisen, die zu Themen wie KI/Sensorik/Regelungstechnik in der Produktion oder Energieeffizienz passen.Eine Projektskizze (max. 10 Seiten) und eine Preiskalkulation beilegen.

Worum geht es inhaltlich?

Der Auftragnehmer erstellt eine Literatur- und Desk-Studie mit 5–8 Experteninterviews: Erarbeitet eine KI-Taxonomie, ein Referenzmodell der Wirkungskette, analysiert Trends, identifiziert 6–8 industrielle Anwendungsfälle und entwickelt eine Roadmap für 5, 10 und 15 Jahre. Leistungsort: Karlsruhe.

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Zeitplan & Fristen

Aus den Vergabeunterlagen extrahiert

Angebotsfrist: 13. November 2026

Termin / FristOKT2026NOVDEZJAN2027FEBMÄRAPRMAIJUNJUL

Veröffentlichung8. Okt. 2026

Bieterfragen-Frist3. Nov. 2026

Angebotsfrist13. Nov. 2026

Bindefrist13. Nov. – 31. Dez. 2026

Zuschlag14. Dez. 2026

Ausführungsbeginn1. Jan. 2027

Vertragslaufzeit1. Jan. – 15. Juli 2027

Ausführungsende15. Juli 2027

vor Angebotsabgabenach Angebotsabgabe

Zuschlagskriterien

Gewichtung laut Vergabeunterlagen

Preis & Qualität8 Kriterien

Preis
Bewertet wird der brutto-Gesamtpreis. Formel: Pi = 5 × (2 − Gi/Gmin). Niedrigstes zuschlagsfähiges Angebot erhält 5 Punkte. Ab doppeltem Preis des niedrigsten Angebots: 0 Punkte. Preisobergrenze 100.000 € brutto.
Qualitative Bewertung des Angebots
Zusammenfassung der qualitativen Bewertung der Projektskizze und Projektorganisation. Jedes Unterkriterium wird mit 0–5 Punkten bewertet.

Preiswertung: Pi = 5 × (2 − Gi/Gmin). Niedrigster zuschlagsfähiger Preis erhält 5 Punkte; ab doppeltem Preis des niedrigsten Angebots: 0 Punkte. Qualitative Kriterien: Bewertung mit 0–5 Punkten je Kriterium gemäß Werteskala.

KI-Hinweis: Alle Zuschlagskriterien, Gewichtungen und die Bewertungsformel sind in den Vergabeunterlagen (Abschnitt 6) vollständig angegeben; Bekanntmachung bestätigt die Gewichtungen. Nicht belegte Gewichtungen wurden entfernt.

Leistungsumfang

Aus den Vergabeunterlagen

Art und Methode der Studie

Literatur- und Desk-Studie, keine Workshops und keine breit angelegten UnternehmensbefragungenErgänzend: 5–8 leitfadengestützte Experteninterviews mit Akteuren aus Industrie, Technologieanbietern und ForschungLeistungszeitraum: 01.01.2027 bis ca. 15.07.2027 (~6,5 Monate)Erfüllungsort: 76131 KarlsruheZielgruppenspezifische Aufbereitung für Industrie, BMWE und Projektträger

AP 1 – Grundlagen und Taxonomie von KI-Methoden in der Produktion

Erarbeitung eines konsistenten Begriffs- und Methodenrahmens (Taxonomie) für KI im ProduktionskontextDefinitionen: KI, Hauptfunktionen (Perception, Prediction, Reasoning & Decision Making), Hauptdisziplinen, Lernparadigmen, Methoden, Modelle, Agenten, AlgorithmenGrafische Gesamtdarstellung der KI-TaxonomieMethodischer Werkzeugkasten mit Begründung für KI- vs. klassische Verfahren

AP 2 – Wirkungskette in der Produktion

Referenzmodell (Wirkungskette) von Datenerfassung über Regelung bis RückkopplungBeschreibung jedes Kettenglieds (Funktion, Eingangsdaten, Ausgabe, Schnittstellen, KI-Beiträge)Ebenen der Energieverbrauchswirkung (Maschine, Prozess, Werk)Berücksichtigung physischer, datenbasierter und hybrider Modelle/Simulationen

AP 3 – Trend und perspektivische Nutzung von KI entlang der Wirkungskette

Analyse je Bereich – technologische Trends, heutige und perspektivische Nutzung, Entwicklungsbedarfe, energetische Wirkungen, Hemmnisse:

a) Datenerfassung und Sensorik (Smart Sensors, Retrofit- und Inline-Sensorik)b) Datenübertragung, Datenaufbereitung und industrielle Datenarchitekturen (IoT/IIoT, OPC UA, MQTT, Edge/Cloud, Cybersecurity)c) Datenanalyse und Prognose (Condition Monitoring, Predictive Maintenance, Digital Twins)d) Entscheidungsfindung, Optimierung und Regelung (Model Predictive Control, Reinforcement Learning)

AP 4 – Anwendungsfälle und Stand der Verbreitung

Identifikation und Bewertung von 6–8 industriellen Anwendungsfällen, u. a.:Condition MonitoringPredictive QualityAdaptive ProzessführungEnergieoptimierter Betrieb von NebenaggregatenIntelligentes BetriebszustandsmanagementEnergierorientierte ProduktionsplanungJe Anwendungsfall: standardisierter Use-Case-Steckbrief (2–4 Seiten) mit technischen Voraussetzungen, energetischer Wirkung, Wirtschaftlichkeit und KMU-EignungBranchen- und bereichsübergreifende Potenzialanalyse

AP 5 – Zusammenführung und Schlussfolgerungen

Technologische Entwicklungstrends: Smart Sensors, Edge AI, Digital Twins, Cyber-Physische Systeme, autonome RegelkreiseEntwicklungs- und Anwendungsperspektiven für 5, 10 und 15 Jahre mit priorisierten ForschungsschwerpunktenEntwicklungsperspektiven für drei ausgewählte Unternehmenstypen (mit KMU-Fokus)Ableitung und Priorisierung von Forschungs- und Förderbedarfen

Zu liefernde Endergebnisse

Abschlussbericht mit allen AP-Ergebnissen (KI-Taxonomie-Grafik, Referenzmodell, priorisierte F&E-Bedarfe, Use-Case-Katalog, Entwicklungs- und Anwendungsperspektiven)Präsentation der zentralen Ergebnisse (ca. 10–15 Folien)Ergebnisse nachvollziehbar, methodisch belastbar, praxisnah

Eignungskriterien

Geforderte Nachweise laut Vergabeunterlagen

Fachliche und organisatorische Leistungsfähigkeit

Einschlägige fachliche Erfahrung in der Bearbeitung von Studien, Analysen oder Forschungsprojekten im Bereich KI, Sensorik oder Regelungstechnik in der industriellen Produktion oder vergleichbaren ThemenfeldernFachliche Ausrichtung und Geschäftsfelder müssen zur ausgeschriebenen Leistung passen

Qualifikation des vorgesehenen Personals

Benennung eines qualifizierten ProjektteamsPersonal muss über einschlägige fachliche Qualifikationen und Erfahrungen für die ordnungsgemäße Durchführung verfügenNachweis personeller Kapazitäten und Kontinuität (über Formblatt 3)

Geeignete Referenzen

3–5 Referenzen aus den letzten vier Jahren (siehe Referenz-Checkliste)Mindestens eine Referenz mit Bezug zu KI/Sensorik/Regelungstechnik in der ProduktionMindestens eine Referenz mit Bezug zu Energieeffizienz/Energieflexibilität industrieller Prozesse

Ausschlussgründe und Verpflichtungserklärungen

Eigenerklärung zum Nichtvorliegen von Ausschlussgründen gemäß §§ 123 und 124 GWB (Formblatt 2)Selbsterklärung zur Tariftreue und zum gesetzlichen Mindestlohn (Formblatt 5)Absichtserklärung Datenschutz und Datensicherheit (Formblatt 6), u. a.:Keine Weitergabe von Daten an unbestimmte DritteKeine Datenweitergabe zu Marketing-/WerbezweckenTechnisch-organisatorische Maßnahmen gemäß Art. 32 DSGVOVerschwiegenheit und Weisungsbindung der MitarbeiterAnonymität bei anonymisierter VerarbeitungBenennung eines Datenschutz-AnsprechpartnersDatenschutzfreundliche Standardeinstellungen

Verfahrenshinweise

Öffentliche Ausschreibung gemäß § 9 UVgO, einstufigNebenangebote nicht zulässigSchriftliche Angebotsabgabe nicht vorgesehen; Textform (§ 126b BGB) reichtAbgabe nur elektronisch über die Vergabeplattform

Referenzprojekte

3–5 ReferenzenZeitraum: letzte 4 JahreVolumen: nicht vorgegeben

Mindestens 3, maximal 5 geeignete Referenzen aus den letzten 4 Jahren. Mindestens eine Referenz muss „KI/Sensorik/Regelungstechnik in industrieller Produktion“ abdecken, mindestens eine weitere muss „Energieeffizienz/Energieflexibilität industrieller Prozesse“ abdecken.

Je Referenz: Titel, Auftraggeber mit Ansprechpartner (Name, Telefon oder E-Mail), Projektbeschreibung und wesentliche Inhalte, Projektzeitraum, Budget (brutto). Mögliche Themen: KI/maschinelles Lernen in Produktion, industrielle Sensorik/IoT/IIoT, Regelungs-/Automatisierungstechnik/Digital Twins, Energieeffizienz industrieller Prozesse, Technologiebewertungen/Reifegrad-/Potenzialanalysen, Technologie-Roadmaps oder förderpolitische Analysen.

KI-Hinweis: Alle Eignungskriterien wurden per KI aus den Vergabeunterlagen extrahiert. Mit TendiGo prüfen Sie in wenigen Minuten, ob Ihr Unternehmen die Anforderungen erfüllt.

Wettbewerb & Angebotsprognose

Erwartete Konkurrenz auf Basis vergleichbarer Vergaben

1–3Angebote erwartet

Median vergleichbarer Vergaben: rund 2 Angebote

Geringe Konkurrenz

Wahrscheinliche Bieterzahl

1–3 · 74%4–10 · 25%11+ · 1%

Checkliste zur AngebotsabgabeKonkrete Schritte laut Vergabeunterlagen0 von 13 erledigt

Pflicht-Formblätter (nummeriert laut Vergabeunterlagen)

Inhaltliche Angebotsunterlagen

Plattform & Formalitäten

Verlauf dieser Vergabe

2 Bekanntmachungen

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Auftraggeber

IREES GmbH

Ort

76131 Karlsruhe, Baden-Württemberg

Kategorie

Baden-Wuerttemberg

Veröffentlicht

09. Oktober 2026

Angebotsfrist

13. November 2026

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Erfüllungsort

Ort der Leistung

76131 Karlsruhe

Baden-Württemberg

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