Екипът на „Интер Консулт Груп“ ООД предлага на Вашето внимание информация във връзка с възможността за кандидатстване по процедура за безвъзмездна помощ BG16RFPR001-1.008 „Въвеждане на технологии от областта на Индустрия 4.0 в предприятията“, финансирана по програма „Конкурентоспособност и иновации в предприятията“ 2021-2027, Министерство на иновациите и растежа.
Процедура „Въвеждане на технологии от областта на Индустрия 4.0 в предприятията“
Индустрия 4.0, или Четвъртата индустриална революция, представлява модерна концепция за автоматизация и дигитализация на производствените процеси. Тя включва интеграцията на интернет-свързани кибер-физически системи, анализ на големи данни, изкуствен интелект, облачни технологии, роботика и виртуална реалност. Тази трансформация води до нови бизнес модели, повишена конкурентоспособност и икономически растеж.
Дигитализацията на бизнеса е ключов фактор за адаптация в нестабилна икономическа среда. В България обаче процесът на цифрова трансформация изостава, особено сред малките и средни предприятия (МСП), което води до регионални дисбаланси и по-бавно навлизане на нови технологии. В момента България изостава от средното за ЕС, но има значителен потенциал за развитие.
За преодоляване на това изоставане се предвиждат целенасочени мерки за дигитализация, включително финансова подкрепа за МСП. По новата процедура ще се подпомага внедряването на технологии от Индустрия 4.0, като помощта може да се комбинира с подкрепа по линия на финансов инструмент „Портфейлна гаранция с таван на загубите за дигитализация“. Процедурата ще ускори преминаването към по-високи нива на цифрова трансформация, надграждайки предишни инициативи, и ще подпомогне българските предприятия в конкурентната глобална среда.
I. Цел на процедурата:
- Процедурата цели да повиши нивото на дигитализация на малките и средни предприятия, чрез насърчаване на инвестициите за въвеждане на технологии от областта на Индустрия 4.0.
- С изпълнението на дейностите по процедурата се цели да се повиши нивото на дигитализация на предприятията в България, като се очаква да се намали съществуващото към момента съществено изоставане на българските МСП по отношение на използването на цифровите технологии в производствените и бизнес процесите.
II. Бюджет на процедурата и условия на финансиране:
- Общият бюджет на процедурата е 101 761 504,36 лева
- Минимален размер на безвъзмездната финансова помощ: 150 000 лв.;
- Максимален размер на безвъзмездната финансова помощ за един проект за категория малки предприятия: 450 000,00 лева (без значение на избрания режим на помощ);
Условия на финансиране за средни предприятия:
- Максимален размер на безвъзмездната финансова помощ за един проект: 450 000,00 лева за проекти, изпълнявани САМО при условията на режим „минимална помощ“ (de minimis);
- Максимален размер на безвъзмездната финансова помощ за един проект: 850 000,00 лева за проекти, изпълнявани САМО при условията на режим „регионална инвестиционна помощ“, или за проекти, включващи двата режима на помощ („регионална инвестиционна помощ“ и „de minimis).
ВАЖНО: В допълнение, максималният размер на заявената безвъзмездна финансова помощ за индивидуално проектно предложение НЕ следва да надвишава:
– за малки предприятия: 60% от реализираните от кандидата средногодишни нетни приходи от продажби за тригодишния период 2021 г., 2022 г. и 2023 г.
– за средни предприятия: 25% от реализираните от кандидата средногодишни нетни приходи от продажби за тригодишния период 2021 г., 2022 г. и 2023 г.
- Интензитет на помощта:
| Категория на предприятието – кандидат | Максимален интензитет на помощта за дейности
извън ЮЗР (NUTS-2)[1] |
Максимален интензитет на помощта за дейности
в ЮЗР (NUTS-2), ако НЯМА ДА СЕ ИЗПОЛЗВА финансов инструмент за допълване на предоставената безвъзмездна помощ |
Максимален интензитет на помощта за дейности
в ЮЗР (NUTS-2), ако ЩЕ СЕ ИЗПОЛЗВА финансов инструмент за допълване на предоставената безвъзмездна помощ[2] |
| Малки предприятия | 50 % | София град (столица): 35 %
София област: 50 % Област Благоевград: 50 % Област Перник: 40 % Област Кюстендил: 40 % |
София град (столица): 25 %
София област: 50 % Област Благоевград: 50 % Област Перник: 30 % Област Кюстендил: 30 % |
| Средни предприятия | 50 % | София град (столица): 25 %
София област: 50 % Област Благоевград: 50 % Област Перник: 30 % Област Кюстендил: 30 % |
София град (столица): 15 %
София област: 45 % Област Благоевград: 45 % Област Перник: 20 % Област Кюстендил: 20 % |
III. Кой може да кандидатства:
- Малки и средни предприятия, които са търговци по смисъла на Търговския закон или Закона за кооперациите.
- Предприятия, които са реализирали нетни приходи от продажби за 2023 г.:
- За малко предприятие ≥ 300 000 лева;
- За средно предприятие ≥ 1 000 000 лева;
- Да са регистрирани не по-късно от 31.12.2021 г.
- Да са заявили подкрепа, свързана с основната си икономическа дейност съгласно Класификацията на икономическите дейности (КИД-2008).
- Да имат Степен на зрялост на цифровите технологии в предприятието-кандидат, съгласно Анкета за оценка на цифровата зрялост на МСП (инструмента Open DMAT на Европейската комисия), публикувана на следния интернет адрес – https://european-digital-innovation-hubs.ec.europa.eu/bg/open-dma , която кумулативно постига следните резултати:
6.1) общ среден резултат за степен на зрялост на цифровите технологии – не по-малко от 30 % и не повече от 80 %;
6.2) резултат по измерение „Цифрова стратегия на организацията“ – не по-малко от 30 % и не повече от 80 %;
6.3) резултат по измерение „Цифрова готовност“ – не по-малко от 20 % и не повече от 80 %;
Кандидатът следва да попълни коректно, в пълнота и съгласно текущото състояние на предприятието към датата на кандидатстване Анкета за оценка на цифровата зрялост на МСП (Open DMAT).
В случай че след попълване на Анкетата за оценка на цифровата зрялост на МСП (Open DMAT), предприятието-кандидат НЕ постига кумулативно резултатите, посочени по-горе, същото не е допустим кандидат по процедурата.
IV. Допустими дейности:
Допустими по настоящата процедура са проектни предложения, включващи следните дейности:
ЕЛЕМЕНТ А (задължителен):
Дейност 1. Въвеждане на технологии от Индустрия 4.0 чрез внедряване на ИКТ системи и приложения.
За да бъде допустима за финансиране, Дейност 1 следва задължително да води кумулативно до:
- Въвеждане в предприятието-кандидат на една или повече технологии от Индустрия 4.0 съгласно „Видове допустими за подкрепа технологии от областта на Индустрия 4.0“ (Приложение 1)
и
- Интегриране на нововъведените технологии от Индустрия 4.0 с наличните технологии/ системи в предприятието-кандидат.
ЕЛЕМЕНТ Б (незадължителен):
Дейност 2. Повишаване на киберсигурността и поверителността на данните.
Повишаване на киберсигурността и поверителността на данните може да включва дейности, свързани с:
- Изграждане на система за защита на информацията в локална мрежа;
- Изграждане на система за архивиране на информация;
- Изграждане на система за управление на съхранението и споделянето на информация;
- Въвеждане и сертифициране на система за управление на сигурността на информацията съгласно изискванията на международния стандарт БДС ISO/IEC 27001 и др.
Дейност 3. Въвеждане на стандарти в областта на Индустрия 4.0.
Консултантски услуги за въвеждане на следните стандарти в областта на Индустрия 4.0:
- БДС EN 62264 „Интегриране на система за управление на предприятие“;
- БДС EN 61512 „Партиден режим на управление и проверка на производствен процес“;
- БДС EN IEC 62890 „Управление на жизнения цикъл на системи и компоненти“.
V. Допустими разходи:
Елемент А (задължителен)
- Разходи за придобиване и въвеждане на ИКТ системи и приложения, представляващи дълготрайни нематериални активи (ДНА):
ИКТ системи и приложения, включени по Елемент А, могат да бъдат въведени/ползвани като:
- готови решения, съответстващи на нуждите на предприятието;
- персонализирани решения, разработени от изпълнител в съответствие с нуждите на предприятието;
- SaaS (Software as a service), когато е приложимо.
При придобиване на специализирани ИКТ системи и приложения (вкл. софтуер) посредством разработването им, следва да бъдат спазени всички авторски права и приложими лицензи. Управляващият орган ще проследява както за наличието на крайния програмен продукт, така и за наличието на програмния код и бележки към изданието (release notes).
ВАЖНО: По Елемент А е допустимо придобиване на ИКТ системи и приложения и чрез лиценз за определен срок и/или като SaaS (Software as a service), само в случай че същите са заприходени като ДНА. Разходите за лицензи/ SaaS са допустими за периода от датата на сключване на договора с избрания изпълнител до изтичане на крайния срок за изпълнение на проекта.
ВАЖНО: Всички избрани изпълнители за въвеждане на ИКТ системите и приложенията задължително трябва да осигурят обучение на персонала на предприятието, ангажиран за работа с новите технологии по проекта.
2. Разходи за машини, съоръжения и оборудване, представляващи дълготрайни материални активи (ДМА):
Разходи за: планиране и анализ на цифровата трансформация, оценка на техническата и финансовата осъществимост на инвестицията, проектиране на необходимата за внедряване технология от Индустрия 4.0, внедряване на новата технология и интегрирането ѝ с наличните технологии/ системи в предприятието, тестване, обучение на персонала, ангажиран за работа с новата технология и др., са допустими само в случай, че са включени в общата стойност на съответния/те актив/и, посочен/и в раздел „Бюджет“ от Формуляра за кандидатстване. В случай че подобни разходи са посочени на отделен бюджетен ред, същите ще бъдат премахнати от бюджета на проекта.
Всеки един актив (ДМА/ДНА), заявен в бюджета на проекта, следва да бъде обоснован като нужен за въвеждане на съответната технология и/или да бъде базиран на нея и/или да притежава технологията като техническа характеристика/функционалност.
Елемент Б (незадължителен)
3. Разходи за повишаване на киберсигурността и поверителността на данните – до 40 000 лева)
- Изграждане на система за защита на информацията в локална мрежа;
- Изграждане на система за архивиране на информация;
- Изграждане на система за управление на съхранението и споделянето на информация;
- Въвеждане и сертифициране на система за управление на сигурността на информацията съгласно изискванията на международния стандарт БДС ISO/IEC 27001 и др;
- Други сходни софтуерни системи, решения и приложения, които са пряко свързани с повишаване на киберсигурността в предприятието.
- ИКТ системи и приложения за киберсигурност, включени по Дейност 2, могат да бъдат въведени/ползвани като:
– готови решения, съответстващи на нуждите на предприятието;
– персонализирани услуги/решения, разработени от изпълнител в съответствие с нуждите на предприятието;
– SaaS (Software as a service), когато е приложимо.
4. Разходи за въвеждане на стандарти в Индустрия 4.0:
- Допустими са разходи за въвеждане на следните стандарти: БДС EN 62264 „Интегриране на система за управление на предприятие“, БДС EN 61512 „Партиден режим на управление и проверка на производствен процес“ и/или БДС EN IEC 62890 „Управление на жизнения цикъл на системи и компоненти“.
ВАЖНО!
Недопустими разходи включват разходи, които не допринасят за оптимизацията на производствените и бизнес процеси и не отговарят на съвременните изисквания за автоматизация и свързаност. Това включва използването на традиционни машини и технологии с ограничена автоматизация, които не използват IoT, сензори, AI и не са интегрирани с други бизнес системи като ERP и MES. Към недопустимите разходи спадат и ръчните процеси в управлението на инвентар, продажби и складови операции, които не предлагат автоматични анализи, не използват облачни технологии и не са свързани с други системи за обмен на данни и оптимизация.
Подробно описание на примерни допустими и недопустими разходи може да намерите в ПРИЛОЖЕНИЕ № 2 към настоящото информационно писмо.
Дата (индикативна) на официално обявяване на процедурата: 31.03.2025 г.
При заявен интерес от Ваша страна, не се колебайте да се свържете с нас в най-кратки срокове!
ПРИЛОЖЕНИЕ № 1 (ДОПУСТИМИ ТЕХНОЛОГИИ)
| НИВО (ЕТАП) НА ДИГИТАЛИЗАЦИЯ | ВИДОВЕ ДОПУСТИМИ ТЕХНОЛОГИИ |
| НИВО 3
„ВИДИМОСТ“ |
1. Индустриален интернет на нещата (Industrial Internet of Things – IioT)
• Свързани устройства и сензори: IIoT позволява интегриране на сензори в производственото оборудване и машини, които събират данни за работните параметри, качеството на производството и състоянието на оборудването в реално време. • Мрежи за комуникация: Данните се предават в реално време чрез различни комуникационни технологии (например Wi-Fi, 5G или Bluetooth) към централни системи за анализ. • Open Platform Communications (OPC) Unified Architecture (UA) Gateway
2. Дигитални близнаци (Digital Twins) – съгласно стандарт БДС IEC 62264 – RAMI 4.0 • Виртуални модели на физическите активи: Дигиталните близнаци представляват виртуални копия на реални машини, съоръжения или цели производствени линии. Те позволяват симулации на различни сценарии, за да се види как промени в определени параметри биха повлияли на процеса. • Оценка на въздействието на промените: Чрез дигиталните близнаци може да се разбере как дадени промени ще повлияят на производителността и качеството на продуктите, преди те да бъдат внедрени в реалния производствен процеси.
3. Дигитална сянка (Digital Shadow) – съгласно стандарт БДС IEC 62264 – RAMI 4.0 • Виртуални модели на производствени процеси или цели производствени линии и използваните ресурси. Дигитализиране на работни и машинни центрове и производствените маршрути по продукти. Дигиталната сянка се използва за планиране, управление на изпълнението на поръчките, отчитане и анализи.
4. Киберфизични системи (Cyber-Physical Systems – CPS) • Интеграция на физически и цифрови системи: CPS комбинират физическите производствени системи с цифрови модели, позволявайки на машини и оборудване да комуникират и да адаптират своето поведение спрямо текущите данни. Това дава възможност за по-голяма видимост и контрол върху целия производствен процес. • CPS осигуряват интеграция на множество източници на данни от различни източници (машини, сензори, ERP, MES, EAM, CMMS и др.) и предоставят обобщена информация за вземане на решения.
5. Вертикална и хоризонтална интеграция на системи за управление на бизнеса и производствените процесите • Форма на организация на бизнеса, при която се наблюдава стремеж за участие във всички етапи на производствения процес на един продукт, което осигурява на бизнеса по-добър контрол върху добавените стойности, намалява общия размер на разходите и позволява да бъдат реализирани по-високи печалби. • Постига се посредством внедряването на свързани устройства и сензори – Индустриален интернет на нещата (IIoT), OPC UA Gateway за връзка със системите за автоматизация (SCADA, HMI), мрежи за комуникация (например Wi-Fi, 5G или Bluetooth) и други.
6. Периферни изчисления (Еdge Сomputing) • Технологията се отнася до обработката на данни и изпълнението на задачи възможно най-близо до източника на данни, т.е. в края на мрежата, вместо да се изпращат тези данни към отдалечени центрове за данни (cloud computing), за намаляване на латентността. • Тази технология позволява в реално време обработка на данни и бърза реакция на устройства и системи, които са част от интернет на нещата (IoT), като сензори, камери, индустриални машини и други интелигентни устройства.
7. Роботизирана автоматизация на процеси (Robotic Process Automation – RPA) • Технология, при която софтуерни роботи (или „ботове“) автоматизират рутинни, повтарящи се задачи, които обикновено изискват човешка намеса. Тези процеси включват действия като въвеждане на данни, обработка на транзакции, взаимодействие с различни приложения и генериране на отчети.
8. Съвместни роботи (коботи) • Роботи, проектирани да работят съвместно с хора в споделена работна среда, като осигуряват безопасност и взаимодействие с човека. Коботите се използват за автоматизация на задачи, които изискват човешко участие, но същевременно предлагат висока степен на гъвкавост, адаптивност и взаимодействие с човека.
9. Триизмерно/адитивно проектиране и производство посредством отпечатване (3D printing) • Технологията представлява производство на модели слой по слой от дигитални модели. • 3D принтиране за бързо прототипиране се използа за персонализирани малки серии. 3D принтирането позволява видимост и проследимост на производствения процес, като интегрира цифровите модели с физическата продукция. • Технологията се въвежда чрез професионални 3D принтери, принтерни ферми и софтуер за производство на детайли и композитни материали. Детайлите от 3D принтирането могат да бъдат направени от разнообразни материали (различни видове пластмаси, метал като например стомана, алуминий, титанови сплави и др.), в зависимост от типа на 3D принтера и неговите възможности.
• Събирането на данни от процесите на 3D принтиране дава възможност за мониторинг в реално време, което е ключово за видимостта на системата. |
| НИВО 4
„ПРОЗРАЧНОСТ“ |
1. Анализ на големи данни (Big Data)
• Технологиите за събиране и анализ на големи данни позволяват на предприятията да идентифицират модели, зависимости и аномалии в производствените процеси. • Предварителен анализ на данни: Инструментите за анализ предоставят възможности за мониторинг в реално време, което помага да се идентифицират потенциални проблеми и да се вземат навременни коригиращи действия.
2. Инструменти за обработка на големи масиви от данни (Big Data Analytics) • Извличане на информация от големи обеми данни: Big Data аналитични инструменти позволяват анализ на големи количества данни, събрани от производствените системи, и предоставят важни изводи и информация за скрити зависимости и тенденции.
3. Облачни технологии (Cloud Computing) • Осигуряване на мащабируеми и гъвкави изчислителни ресурси през интернет. • Съхранение и обработка на данни в облака: Облачните технологии позволяват съхранение на големи обеми данни и тяхната обработка в реално време. Това дава възможност за лесен достъп до информация от всяка точка и за анализ на данни в глобален мащаб. • Платформи за управление на данни (Data Management Platforms) – събират и анализират данни от различни източници и предоставят ценна информация за състоянието на производството.
4. Добавената реалност (Augmented Reality – AR) и виртуалната реалност (Virtual Reality – VR) • AR/VR технологии се използват за визуализация на данни в реално време или симулиране на реални среди за подобряване на процесите на обучение и поддръжка. • AR може да предоставя допълнителна информация на работниците чрез наслагване на виртуални елементи върху реални процеси, което подобрява ефективността и прозрачността на операциите. Например, техниците могат да използват AR очила за водачи в реално време при поддръжка на оборудване. • VR също се използват за симулации на процесите, като това осигурява по-добра видимост и разбиране на сложни операции.
5. Машинно обучение (Machine Learning – ML) • Анализ на причинно-следствени връзки: технология, която позволява анализ на големи обеми данни и разкриване на скрити зависимости. ML алгоритмите могат да откриват модели в данните, които не са очевидни за операторите и служителите, и да осигурят информация за това как различни променливи влияят върху производството.
6. Изкуствен интелект (Artificial intelligence – AI) • Изкуственият интелект използва обработените данни за предоставяне на интелигентни препоръки и оптимизация на процесите в реално време. Технологиите на AI могат автоматично да анализират промените в процесите и да препоръчват коригиращи действия. |
| НИВО 5
„ПРОГНОЗЕН КАПАЦИТЕТ“ |
1. Анализи и симулации на различни сценарии
• Симулационни технологии: Използване на софтуер за симулация на производствени линии и процеси, което позволява тестване на различни сценарии без прекъсване на реалното производство. • Предвиждане на потенциални проблеми за вземане на информирани решения.
2. Прогнозна аналитика (Predictive Analytics) • Прогнозни модели: Прогнозната аналитика използва статистически и машинно-обучителни модели, за да предвиди бъдещи събития въз основа на исторически данни. Технологиите анализират тенденции и аномалии в данните, за да предвидят потенциални проблеми или възможности за подобрение. • Прогнозиране на търсене и планиране на производство: Чрез прогнозни модели може да се предсказва бъдещото търсене на продукти и да се оптимизира планирането на производствените ресурси.
3. Изкуствен интелект (AI) за прогнозиране и автоматизация • Автономно вземане на решения: Изкуственият интелект не само анализира данни, но и може самостоятелно да взема решения в реално време, като прогнозира бъдещи състояния на системите и предлага или изпълнява коригиращи действия. • Автономна оптимизация на процесите: AI модели могат да оптимизират производствени параметри и да регулират производствения процес без човешка намеса, като се адаптират към променящите се условия в реално време.
4. Дигитални близнаци с прогнозни функции (Predictive Digital Twins) • Разширени прогнози чрез дигитални близнаци: Дигиталните близнаци надграждат базовите си функции, като се използват не само за симулации, но и за прогнозиране на бъдещи състояния на системите и оборудването. Чрез прогнозни алгоритми могат да се симулират различни сценарии и да се предвиди ефектът на промени в производствените условия. • Прогнозиране на ефективността: Дигиталният близнак може да предоставя точни прогнози за производителността на производствените линии, базирани на реални данни и моделиране.
5. Интеграция на изкуствен интелект с човешки оператори (Human-AI Collaboration) • Асистиране на операторите: AI не замества изцяло човешката намеса, а работи в сътрудничество с операторите, като им предоставя прогностични данни и препоръки за действие. Тези системи могат да се учат от операторите и да предлагат алтернативи за оптимизация. • Подобрена ефективност чрез взаимодействие с AI: Операторите могат да получават прогнози и автоматизирани предложения, които да им помагат да вземат по-ефективни решения. |
| НИВО 6
„ПРИСПОСОБИМОСТ“ |
1. Автономни производствени системи (Autonomous Manufacturing Systems)
• Самоуправляващи се производствени процеси: Автономните производствени системи са способни да работят изцяло самостоятелно, като извършват мониторинг на състоянието на оборудването, оптимизират производствения процес и реагират на променящите се условия в реално време. • Самокоригиране и самооптимизация: Системите могат автоматично да идентифицират и отстраняват неизправности, да адаптират производствените процеси към динамично променящи се условия и да се самооптимизират без необходимост от човешка намеса.
2. Изкуствен интелект (AI) за напълно автономни решения • Самостоятелно вземане на решения: AI е способен да взема напълно автономни решения въз основа на анализи в реално време, като контролира и оптимизира целия производствен цикъл. Алгоритмите могат да предвиждат и коригират процесите в зависимост от променящите се условия. • Автономни системи за контрол и управление: AI е интегриран в системи за управление, които могат да адаптират производствените процеси автоматично, без нужда от човешка намеса.
3. Самоадаптиращи се киберфизични системи (Self-Adapting Cyber-Physical Systems) • Саморегулиране на физическите и цифровите процеси: Киберфизичните системи на това ниво не само наблюдават и анализират, но също така могат да се самоадаптират към промените в производствената среда. Те използват данни в реално време и прогнозни модели, за да вземат решения и оптимизират процесите автоматично. • Самообучаващи се системи: Тези системи използват машинно обучение и дълбоко учене, за да се учат от минали събития и да подобряват своите реакции към бъдещи промени.
4. Разширена роботика (Advanced Robotics) • Автономни роботи: Роботите са не само автоматизирани, но и автономни, което означава, че те могат да изпълняват задачи без външно ръководство, като се адаптират към променящи се условия и вземат решения в реално време. • Кооперативна роботика: Роботите могат да взаимодействат както помежду си, така и с хората, като координират своите действия и осъществяват съвместна работа, за да постигнат оптимални резултати. • Сътрудничество между роботи и хора: AI задвижваните роботи, известни като ко-боти (collaborative robots), могат да работят рамо до рамо с хората, като изпълняват задачи самостоятелно или под ръководството на човешки оператори, когато е необходимо. • Адаптивни роботи: Те могат да се адаптират към различни задачи и да учат от своите взаимодействия с околната среда и хората, като подобряват своята функционалност с времето.
5. Автономни логистични системи (Autonomous Logistics Systems) • Самоуправляваща се логистика: Логистичните системи могат автоматично да планират, управляват и изпълняват задачи като складиране, транспорт и доставка на ресурси. Те използват AI и IoT за синхронизация на веригата на доставки в реално време. • Динамично управление на складовите ресурси: Технологиите за автономна логистика могат да оптимизират управлението на складовите наличности и да адаптират доставките спрямо нуждите на производството.
6. Разширени системи за човешко-роботизирано взаимодействие (Advanced Human-Robot Interaction Systems) • Интуитивни интерфейси: Технологии като интерфейси за мозъчно-компютърно взаимодействие (brain-computer interfaces) позволяват на хората да контролират роботите и машините по интуитивен начин, като използват жестове, мисловни команди или чрез сензорни интерфейси. • Интерактивни AI системи: Роботите и системите могат да се адаптират към хората, като използват изкуствен интелект за разпознаване на човешки намерения и поведение и отговарят адекватно на тях.
7. Децентрализирани автономни системи (Decentralized Autonomous Systems) • Самоуправляващи се системи: Тези системи могат да функционират без централизирано управление, като използват децентрализирани мрежи, за да координират своите действия. Такива системи са самодостатъчни и могат да се адаптират към промените в реално време. • Blockchain за децентрализирано управление: Включването на blockchain технологии осигурява безопасно и децентрализирано управление на автономните системи, особено при операции с множество участници. |
ПРИЛОЖЕНИЕ № 2 (ДОПУСТИМИ И НЕДОПУСТИМИ РАЗХОДИ)
| Функция | Допустими MES / MOM (част от Индустрия 4.0) | Недопустими MES / MOM (извън Индустрия 4.0) | Допустими ERP (част от Индустрия 4.0) | Недопустими ERP (извън Индустрия 4.0) | Допустими CRM (част от Индустрия 4.0) | Недопустими CRM (извън Индустрия 4.0) |
| Интеграция с IoT | Интеграция с IoT устройства за събиране на данни в реално време (например сензори на производствени линии). | Липса на IoT интеграция, ръчно събиране на данни. | Интеграция с IoT за управление на снабдяване и оптимизация на складови процеси. | Липса на IoT интеграция, основни процеси без сензори. | Интеграция с IoT за персонализирани маркетингови кампании и следене на клиентски предпочитания. | Липса на IoT интеграция, ръчно управление на данни за клиенти. |
| Използване на AI | Използване на AI и машинно обучение за предсказваща поддръжка и оптимизация на производствени процеси. | Липса на AI; традиционно управление на процесите. | Използване на AI за оптимизация на доставките, управление на запасите и анализи на данни. | Липса на AI, базови алгоритми за автоматизация на задачи. | Използване на AI за прогнози и персонализация на клиентски услуги. | Липса на AI, основни функции за управление на отношения с клиенти. |
| Обработка на големи данни | Обработка и анализ на големи данни от сензори и производствени линии в реално време. | Липса на големи данни; данни са обработвани ръчно и локално. | Обработка на големи данни за бизнес решения, включително прогнози и отчетност. | Ограничена обработка на данни, без използване на аналитика в реално време. | Обработка на големи данни за маркетингови кампании и анализ на клиентските предпочитания. | Ограничена обработка на данни, основни функции за управление на клиентска информация. |
| Автоматизация | Интеграция с автоматизация и роботизирани решения за оптимизация на производствени процеси. | Ограничена автоматизация, основно ръчно управление. | Интеграция с автоматизация за управление на складови процеси, финанси и логистика. | Липса на автоматизация, управление на процеси с помощта на ръчно зададени инструкции. | Използване на автоматизация за обработка на клиентски запитвания, маркетинг и продажби. | Липса на автоматизация, ръчно управление на клиентски данни. |
| Анализи в реално време | Анализ в реално време на производствени процеси за подобряване на ефективността и минимизиране на прекъсвания. | Липса на анализи в реално време, основно проследяване на процеси чрез отчети. | Анализи в реално време за управление на веригите на доставки, производство и финанси. | Липса на анализи в реално време, статични отчети и ръчно обновяване на данни. | Анализи в реално време за маркетингови кампании и взаимодействия с клиенти. | Липса на анализи в реално време, базирани на ръчни отчети за клиентски данни. |
| Интелигентна поддръжка | Интелигентни системи за предсказваща поддръжка, оптимизация на ресурсите и управление на качеството. | Ръчно управление на поддръжка, без автоматизирано предсказване на проблеми. | Интелигентна поддръжка на ресурсите и предсказване на необходимостта от обновления или ремонти. | Липса на интелигентна поддръжка, основно ръчно управление. | Предсказване на нуждите на клиентите чрез интелигентни системи и AI. | Липса на предсказване на нужди, ръчно управление на клиентски взаимоотношения. |
| Интеграция с облачни технологии | Използване на облачни технологии за съхранение и обработка на данни от производствени процеси и IoT устройства. | Липса на облачна интеграция, локални решения за съхранение и обработка на данни. | Интеграция с облачни платформи за оптимизация на бизнес процесите и достъпност на данни. | Локални решения, ограничен достъп до облачни платформи за управление на бизнес процеси. | Облачни платформи за управление на клиентска информация и маркетинг. | Локални решения за CRM, без облачна интеграция. |
| Гъвкавост и мащабируемост | Гъвкавост при добавяне на нови устройства, процеси и модули в производствената система. | Липса на мащабируемост, ограничени възможности за добавяне на нови технологии. | Гъвкавост и мащабируемост за добавяне на нови бизнес процеси и модификации в ERP системата. | Ограничена мащабируемост, трудности при интеграция на нови технологии. | Гъвкавост в добавянето на нови канали за комуникация и маркетинг с клиенти. | Ограничена гъвкавост при интеграция с нови технологии или канали. |
[1] Съгласно Класификацията на териториалните единици за статистически цели в България. Списък на районите за планиране в България и областите, попадащи в тях е представен в Приложение 13.
[2] Максималният интензитет е съобразен с допустимите интензитети по Картата на регионалните помощи на Република България за периода 2022-2027 г. като се е целяло наличие на поне 10 % свободен интензитет при ползване на финансов инструмент. Допълнителна информация е налична в приложението за комбиниране с ФИ.