Европейски фондове при споделено управление (2021-2027)

Програма "Конкурентоспособност и иновации в предприятията" 2021-2027

Процедура чрез подбор на проектни предложения

BG16RFPR001-1.012 „Дигитализация на предприятията”

Допустими дейности

1. Създаване на онлайн магазин

2.Въвеждане на система за управление на ресурсите (ERP система)

3.Въвеждане на система за управление на взаимоотношенията с клиенти (CRM система)

4.Въвеждане на модул/система за управление на веригата за доставки на суровини/материали/ компоненти/продукти за производствения процес/процеса на предоставяне на услуги

5.Въвеждане на модул/система за управление на складовото стопанство (WMS)

6.Въвеждане на модул/система за управление на производството

7.Въвеждане на модул/система за управление на продажбите на дребно (Point-of-Sale система)

8.Въвеждане на система за бизнес анализи (Business Intelligence система)

9.Въвеждане на Система/платформа за вътрешнофирмени обучения на служители от разстояние в електронна среда

10.Въвеждане и сертифициране на система за управление на сигурността на информацията съгласно изискванията на международния стандарт БДС ISO/IEC 27001

11.Изграждане на система за защита на информацията в локална мрежа.

Минималният и максимален размер на заявената безвъзмездна финансова помощ по индивидуалните проекти за всички допустими категории предприятия - микро и малки предприятия по смисъла на чл. 3 и чл. 4 от Закона за малките и средните предприятия (ЗМСП), е както следва:

Процент на съфинансиране - 70%

Минимален размер на помощта

Максимален размер на помощта

5 000 лв.

50 000 лв.

Начален срок: 27.06.2025 г. 16:30 ч.

Краен срок: 26.09.2025 г. 16:30 ч.

ЗАТВОРЕНА

ПРОГРАМА „ЦИФРОВА ЕВРОПА“ 2021-2027

Процедура чрез подбор на предложения за подкрепа за подобряване на киберсигурността в малките и средни предприятия в Република България

Начален срок: 13.06.2025 г. 10:00 ч.

Краен срок: 30.07.2025 г. 16:30 ч.

ЗАТВОРЕНА

Програма „Конкурентоспособност и иновации в предприятията” 2021-2027

Процедура чрез подбор на проектни предложения

BG16RFPR001-2.004 „Eнергийна ефективност и използване на енергия от възобновяеми източници в предприятията”

Допустими разходи:

По настоящата процедура за предоставяне на безвъзмездната финансова помощ е допустимо заявяване на разходи под формата на единични разходи за активи/ оборудване/ съоръжения съгласно „Списък на допустимите категории активи в областта на енергийната ефективност и използването на енергия от възобновяеми източници” (Приложение 4.1), включени в общо 16 групи технологии, както следва:

1. Котли на биомаса;

2. Термопомпи;

3. Слънчевите системи за топла вода и битово горещо водоснабдяване;

4. Системи за оползотворяване на отпадна топлина/студ, генерирана при производството на сгъстен въздух или студопроизводство;

5. Рекуперативни блокове за отопление, вентилация и охлаждане;

6. Чилъри;

7. Климатични камери с високо ефективна регенерация или рекуперация на топлина/студ/влага;

8. Енергийно-ефективни охладители на въздух;

9. Компресори за сгъстен въздух, вкл. резервоари за сгъстен въздух;

10. Централизирано управление на системи за сгъстен въздух;

11. Изсушители на сгъстен въздух;

12. Енергийно-ефективни изолационни системи в сгради;

13. Енергоспестяващи осветители;

14. Фотоволтаични панели в комбинация с инвертор/и;

15. Локални съоръжения за съхранение на енергия (батерии) в комбинация с инвертор/и;

16. Фотоволтаична електрическа централа (ФтЕЦ) (включваща соларни панели, инвертори, батерии и други компоненти, необходими за функциониране на централата).

Стойност на субсидията минимум. 30 000 лв. и максимум 100 000 лв. представляваща 65% от стойността на инвестицията.

Мястото на инвестицията не трябва да е в селски район.

Начален срок: 11.07.2025 г. 16:30 ч.

Краен срок: 13.10.2025 г. 16:30 ч.

„Въвеждане на технологии от областта на Индустрия 4.0 в предприятията“

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 продукти, машини, съоръжения или цели производствени линии. Те позволяват симулации на различни сценарии, за да се види как промени в определени параметри биха повлияли на поведението на продуктите в реални процеси.

• 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, CAD и др.) и предоставят обобщена информация за вземане на решения.

5. Вертикална и хоризонтална интеграция на системи за управление на бизнеса и производствените процеси

• 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 или средни серии. 3D принтирането позволява директен производствен процес без нужда от инструменти и приспособления, изисквани от конвенционалните технологии, 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 процесите при изграждане на детайлите.

• 3D CAD моделиране на продукти за адитивно производство чрез 3D печат.

10. Блокчейн (Blockchain)

• Блокчейн технологията представлява децентрализирана и неизменяема цифрова система за съхранение и обмен на данни, която осигурява проследимост, сигурност и доверие между участниците в бизнес процесите.

• Блокчейн базата данни съхранява данните в блокове, които са свързани помежду си във верига. • Технологията позволява автоматизирано и надеждно взаимодействие между машини, системи и организации чрез умни договори (smart contracts) и непроменливи записи, които гарантират целостта на информацията без нужда от централен посредник.

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 и оптимизация на производствени технологии, производствени процеси и производствени линии, което позволява тестване на различни сценарии за оптимизация на производствените процеси 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 симулация и оптимизация с 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.

Начален срок: 06.08.2025 г. 17:30 ч.

Краен срок: 15.12.2025 г. 16:30 ч.