Planung, Aufbau und Betrieb eines modularen Echtzeit-Frühwarnsystems mit Sensornetzwerk, Datenplattform und Datenprognosemodell für Hochwasser-, Starkregen- und Trockenheitsereignisse im Gebiet der ARGE Solidarischer Hochwasserschutz e.V.
Arbeitsgemeinschaft Solidarischer Hochwasserschutz e.V.
Zuschlag an Bietergemeinschaft Okeanos Smart Data Solutions, SEBA…
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Beträge und Kennzahlen
Beschreibung
Die ARGE Solidarischer Hochwasserschutz e.V. beabsichtigt die Beschaffung eines modular aufgebauten digitalen Frühwarnsystems zur frühzeitigen Erkennung und Prognose von Hochwasser-, Starkregen- und Trockenheitsereignissen im Gebiet der ARGE. Das System soll ein Sensornetzwerk im Gelände, eine zentrale Datenplattform, ein digitales Lage- bzw. Datenprognosemodell sowie ein mehrkanaliges Warn- und Kommunikationssystem umfassen. Die Beschaffung erfolgt in zwei Leistungsphasen: 2.1. Leistungsphase 1 – Systemaufbau und Testbetrieb Konzeption und Planung der Systemarchitektur Aufbau eines Sensornetzwerks Einrichtung der Datenplattform und Schnittstellen zu bestehenden Datenquellen Testbetrieb und Validierung der Systemfunktionalität 2.2. Leistungsphase 2 – Datenprognosemodell gestützte Analyse, Prognose und Ausbau Entwicklung und Integration eines Datenprognosemodells zur Auswertung der Sensordaten Nutzung maschineller Lernverfahren zur Verbesserung von Vorhersagen zu Starkregen-, Abfluss- und Hochwasserentwicklungen Übergang in den dauerhaften Betrieb sowie Wartung und Weiterentwicklung des Systems. Ziel des Vorhabens ist es, Vorwarnzeiten zu verlängern, Entscheidun…
Zuschlagskriterien
| Art | Kriterium | Gewichtung |
|---|---|---|
| Preis | Ermittlung der Punktezahl erfolgt durch Interpolation | — |
| Qualität | Umsetzungskonzept | — |
Zuschläge
| Los | Zuschlag an | Betrag | Eingegangene Angebote | Datum |
|---|---|---|---|---|
| LOT-0001 | Bietergemeinschaft Okeanos Smart Data Solutions, SEBA Hydrometrie GmbH & Co. KG, RIWA GmbH vertreten durch die Okeanos Smart Data Solutions | 1 € | 5 | 6 Juli 2026 |
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Häufig gestellte Fragen
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