{ "version": "v5.0-golden", "description": "Golden Dataset for Faza 4 Production Readiness v5.0: 52+ realistic Polish SME grant scenarios with company profiles, expected programs, citation expectations and trap scenarios. Used by v5_readiness_test.py harness for citation_faithfulness, trap_precision, no_hallucination_rate, resume_success, trust_score_avg.", "created": "2026-05-31", "num_cases": 52, "cases": [ { "id": "case_001", "company_profile": { "name": "InnoTech AI Sp. z o.o.", "nip": "7012345678", "krs": "0000456789", "pkd": ["62.01.Z", "72.19.Z", "62.09.Z"], "employees": 18, "revenue_pln": 4200000, "voivodeship": "mazowieckie", "legal_form": "sp. z o.o.", "msp_status": "male", "years_operating": 5, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 12, "prior_grants": ["PARP 2022 digital"], "description": "Firma IT rozwijająca moduły AI do optymalizacji produkcji. Chce wdrożyć R&D nad nowym algorytmem ML dla predykcji awarii w przemyśle." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_SMART_2025", "NCBR_Szybka_Sciezka"], "citation_expectations": [ "koszty personelu badawczo-rozwojowego są kwalifikowalne", "intensywność pomocy dla MŚP do 80% kosztów kwalifikowalnych w regionach mniej rozwiniętych", "wymagane jest prowadzenie prac B+R zgodnie z definicją w regulaminie" ], "trap_scenarios": [ "nie kwalifikuje się wynagrodzenie członków zarządu jako koszty personelu B+R bez udokumentowanego czasu pracy badawczej", "ryzyko podwójnego finansowania jeśli część prac była finansowana z poprzedniego PARP" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.72, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel", "double_financing"], "sector": "IT_RnD", "aid_intensity_region": "mazowieckie", "test_tags": ["rnd", "ai", "parp_feng"] }, { "id": "case_002", "company_profile": { "name": "EcoPack Polska Sp. z o.o.", "nip": "5278901234", "pkd": ["17.21.Z", "22.22.Z"], "employees": 47, "revenue_pln": 18500000, "voivodeship": "śląskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 12, "has_rnd_dept": false, "export_revenue_pct": 35, "prior_grants": [], "description": "Producent opakowań z tworzyw sztucznych. Planuje inwestycję w linię do produkcji opakowań biodegradowalnych z recyklingu. Modernizacja parku maszynowego + szkolenie personelu." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "PARP_Inwestycje_MSP", "BGK_Gwarancje"], "citation_expectations": [ "koszty zakupu maszyn i urządzeń są kwalifikowalne pod warunkiem spełnienia kryteriów efektywności energetycznej", "wkład własny beneficjenta minimum 30% dla średnich przedsiębiorstw" ], "trap_scenarios": [ "niekwalifikowalne koszty zakupu samochodów osobowych dla kadry zarządzającej", "ryzyko przekroczenia intensywności pomocy publicznej przy kumulacji z innymi instrumentami" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.68, "expected_traps_high_risk": ["aid_intensity_exceeded", "ineligible_personnel"], "sector": "manufacturing_green", "aid_intensity_region": "slaskie", "test_tags": ["green", "investment", "parp"] }, { "id": "case_003", "company_profile": { "name": "BioMed Solutions s.c.", "nip": "9661122334", "pkd": ["72.11.Z", "21.20.Z"], "employees": 9, "revenue_pln": 980000, "voivodeship": "małopolskie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 3, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 0, "prior_grants": [], "description": "Mikroprzedsiębiorstwo biotechnologiczne pracujące nad nowatorskim testem diagnostycznym na bazie biomarkerów. Wymaga finansowania prac laboratoryjnych i certyfikacji." }, "expected_top_programs": ["NCBR_Biotechnologia", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Start"], "citation_expectations": [ "koszty badań laboratoryjnych i materiałów zużywalnych kwalifikowalne w ramach prac rozwojowych", "wymagana ochrona własności intelektualnej rezultatów projektu" ], "trap_scenarios": [ "dnsh_overclaim - nie można twierdzić zero wpływu na środowisko bez analizy cyklu życia", "ip_ownership_mismatch jeśli podwykonawcy akademiccy roszczą prawa do patentu" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.75, "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim", "ip_ownership_mismatch"], "sector": "biotech_rnd", "aid_intensity_region": "malopolskie", "test_tags": ["rnd", "ncbr", "micro"] }, { "id": "case_004", "company_profile": { "name": "AgroMech Mazury Sp. z o.o.", "nip": "7390011223", "pkd": ["28.30.Z", "01.61.Z"], "employees": 32, "revenue_pln": 11200000, "voivodeship": "warmińsko-mazurskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 8, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 8, "prior_grants": ["ARiMR 2021 modernizacja"], "description": "Producent maszyn rolniczych. Chce rozwinąć prototyp autonomicznego opryskiwacza precyzyjnego z sensorami IoT. Projekt B+R + wdrożenie pilotażowe u rolników." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "NCBR_Sektor_Rolny", "ARiMR_Innowacje"], "citation_expectations": [ "kwalifikowalne koszty prototypowania i testów polowych", "beneficjent musi mieć status MŚP potwierdzony na dzień składania wniosku" ], "trap_scenarios": [ "deadline_mismatch - harmonogram testów nie może wykraczać poza okres realizacji naboru", "double_financing - poprzednia modernizacja z ARiMR może kolidować z nowymi kosztami" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.70, "expected_traps_high_risk": ["deadline_mismatch", "double_financing"], "sector": "agri_machinery", "aid_intensity_region": "warminsko_mazurskie", "test_tags": ["rnd", "agri", "arimr"] }, { "id": "case_005", "company_profile": { "name": "SolarTech Podlasie", "nip": "5423344556", "pkd": ["27.12.Z", "43.21.Z"], "employees": 14, "revenue_pln": 3100000, "voivodeship": "podlaskie", "msp_status": "male", "years_operating": 6, "has_rnd_dept": false, "export_revenue_pct": 5, "prior_grants": [], "description": "Instalator systemów fotowoltaicznych i pomp ciepła. Planuje uruchomienie własnego działu R&D do opracowania hybrydowych rozwiązań magazynowania energii dedykowanych dla gospodarstw rolnych." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "PARP_Efektywnosc_Energetyczna", "NFOŚiGW"], "citation_expectations": [ "wydatki na prace rozwojowe w zakresie OZE kwalifikowalne", "wysoka intensywność pomocy w województwach Polski Wschodniej" ], "trap_scenarios": [ "geographic_ineligibility - niektóre komponenty muszą pochodzić z UE", "budget_structure_trap - zawyżanie kosztów pośrednich ponad limity regulaminu" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.65, "expected_traps_high_risk": ["geographic_ineligibility", "budget_structure_trap"], "sector": "renewables", "aid_intensity_region": "podlaskie", "test_tags": ["green", "energy", "parp"] }, { "id": "case_006", "company_profile": { "name": "MedExport Global Sp. z o.o.", "nip": "8135566778", "pkd": ["46.46.Z", "21.10.Z"], "employees": 28, "revenue_pln": 9500000, "voivodeship": "dolnośląskie", "msp_status": "male", "years_operating": 9, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 62, "prior_grants": ["PARP Go_Global 2023"], "description": "Producent suplementów i wyrobów medycznych. Chce wejść na rynki azjatyckie - certyfikacja CE + FDA, udział w targach, adaptacja produktów, kampania marketingowa B2B." }, "expected_top_programs": ["PARP_Go_Global", "PARP_Eksport_MSP", "BGK_Eksport"], "citation_expectations": [ "koszty certyfikacji zagranicznych i udziału w targach międzynarodowych kwalifikowalne", "wymagany plan ekspansji z analizą rynku docelowego" ], "trap_scenarios": [ "cumulation_violation - poprzedni PARP Go_Global może ograniczać nową pulę", "rodo_data_leak - przetwarzanie danych klientów zagranicznych bez odpowiednich klauzul" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.71, "expected_traps_high_risk": ["cumulation_violation", "rodo_data_leak"], "sector": "pharma_export", "aid_intensity_region": "dolnoslaskie", "test_tags": ["export", "parp", "international"] }, { "id": "case_007", "company_profile": { "name": "Kreatywna Pracownia Anna Kowalska", "nip": "6765432109", "pkd": ["74.10.Z", "90.03.Z"], "employees": 3, "revenue_pln": 420000, "voivodeship": "lubelskie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 7, "has_rnd_dept": false, "export_revenue_pct": 18, "prior_grants": [], "description": "Jednoosobowa działalność projektanta graficznego i ilustratora. Chce rozwinąć studio animacji 3D dla branży edukacyjnej i wydawniczej z elementami AI wspomagającym tworzenie treści." }, "expected_top_programs": ["PARP_Kreatywna_Europa", "FENG_Kultura_Cyfrowa", "KPO_Kultura"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla sektora kreatywnego i cyfrowego w ramach FENG i KPO", "kwalifikowalne koszty oprogramowania i licencji specjalistycznych" ], "trap_scenarios": [ "ineligible_personnel - właściciel nie może rozliczać 100% swojego czasu jako B+R bez ewidencji", "aid_intensity_exceeded - dla mikro w lubelskim max 80-85% ale z limitem de minimis" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.60, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel", "aid_intensity_exceeded"], "sector": "creative_digital", "aid_intensity_region": "lubelskie", "test_tags": ["micro", "creative", "kpo"] }, { "id": "case_008", "company_profile": { "name": "PrecisionParts S.A.", "nip": "6290012345", "pkd": ["25.62.Z", "28.41.Z"], "employees": 85, "revenue_pln": 42000000, "voivodeship": "śląskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 18, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 48, "prior_grants": ["FENG 2022 automatyzacja"], "description": "Producent precyzyjnych części metalowych dla automotive i lotnictwa. Inwestycja w centrum badawczo-rozwojowe + robotyzacja linii produkcyjnej + systemy Industry 4.0." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "FENG_2.2_Cyfryzacja", "NCBR_Automotive"], "citation_expectations": [ "koszty robotów i linii automatycznych kwalifikowalne przy spełnieniu wskaźników efektywności", "obowiązkowa analiza DNSH dla projektów inwestycyjnych" ], "trap_scenarios": [ "dnsh_overclaim - automatyzacja musi wykazać redukcję emisji nie tylko deklarację", "double_financing - poprzedni FENG na automatyzację może wykluczać podobne koszty" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.73, "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim", "double_financing"], "sector": "automotive_industry40", "aid_intensity_region": "slaskie", "test_tags": ["industry4", "feng", "large_msp"] }, { "id": "case_009", "company_profile": { "name": "Nordic Foods Sp. z o.o.", "nip": "5567890123", "pkd": ["10.71.Z", "10.89.Z"], "employees": 55, "revenue_pln": 26700000, "voivodeship": "pomorskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 11, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 29, "prior_grants": [], "description": "Przetwórca żywności ekologicznej. Projekt: opracowanie i wdrożenie nowej linii produktów bezglutenowych z innowacyjną technologią pakowania aktywnego wydłużającego shelf-life. B+R + inwestycja." }, "expected_top_programs": ["PARP_SMART_2025", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "ARiMR_Żywność"], "citation_expectations": [ "koszty prac B+R nad nowymi produktami żywnościowymi kwalifikowalne", "wymagane certyfikaty ekologiczne i analizy bezpieczeństwa żywności" ], "trap_scenarios": [ "ineligible_personnel - nie można wliczać marketingowców do personelu B+R", "geographic_ineligibility - niektóre surowce muszą pochodzić z określonych obszarów" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.69, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"], "sector": "food_processing", "aid_intensity_region": "pomorskie", "test_tags": ["food", "rnd", "parp"] }, { "id": "case_010", "company_profile": { "name": "CloudSecure IT", "nip": "8945566778", "pkd": ["62.01.Z", "62.03.Z"], "employees": 7, "revenue_pln": 1450000, "voivodeship": "łódzkie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 2, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 40, "prior_grants": [], "description": "Młoda firma SaaS specjalizująca się w cyberbezpieczeństwie dla MŚP. Rozwija platformę z AI do detekcji anomalii w ruchu sieciowym. Potrzebuje finansowania na dalsze R&D, hiring data scientists i certyfikację ISO 27001." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Start_Innowacje", "KPO_Cyfryzacja"], "citation_expectations": [ "wysokie dofinansowanie na B+R w zakresie technologii cyfrowych i cyber", "kwalifikowalne koszty certyfikacji i szkoleń personelu technicznego" ], "trap_scenarios": [ "rodo_data_leak - przetwarzanie danych klientów testowych musi mieć podstawę prawną", "aid_intensity_exceeded - dla mikro firmy w łódzkim limity de minimis + FENG" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.74, "expected_traps_high_risk": ["rodo_data_leak", "aid_intensity_exceeded"], "sector": "cybersecurity_saas", "aid_intensity_region": "lodzkie", "test_tags": ["cyber", "saas", "micro_rnd"] }, { "id": "case_011", "company_profile": { "name": "GreenBuild Konstrukcje", "nip": "7771122334", "pkd": ["41.20.Z", "43.99.Z"], "employees": 22, "revenue_pln": 5800000, "voivodeship": "podkarpackie", "msp_status": "male", "years_operating": 6, "has_rnd_dept": false, "export_revenue_pct": 0, "prior_grants": [], "description": "Firma budowlana specjalizująca się w domach energooszczędnych. Chce wdrożyć system prefabrykacji modułowej z materiałów z recyklingu i pompami ciepła zintegrowanymi. Inwestycja w halę produkcyjną + R&D prototypów." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "BGK_Energooszczedne", "KPO_Zielona"], "citation_expectations": [ "koszty budowy/modernizacji hal produkcyjnych z kryteriami niskoemisyjnymi kwalifikowalne", "Polska Wschodnia - wyższa intensywność pomocy" ], "trap_scenarios": [ "budget_structure_trap - koszty ogólne budowy nie mogą przekraczać limitów kosztów pośrednich", "geographic_ineligibility - dostawcy materiałów muszą spełniać kryteria pochodzenia" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.67, "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap"], "sector": "construction_green", "aid_intensity_region": "podkarpackie", "test_tags": ["construction", "green", "polska_wschodnia"] }, { "id": "case_012", "company_profile": { "name": "DataViz Analytics", "nip": "6458899001", "pkd": ["62.01.Z", "63.11.Z"], "employees": 5, "revenue_pln": 780000, "voivodeship": "wielkopolskie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 1.5, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 22, "prior_grants": [], "description": "Startup analityki danych dla retailu. Opracowuje dashboardy predykcyjne z ML. Projekt: komercjalizacja platformy SaaS + integracje z systemami kasowymi popularnych sieci." }, "expected_top_programs": ["PARP_Start", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_MSP_Cyfrowe"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla startupów i scale-upów w fazie komercjalizacji innowacji", "koszty marketingu i sprzedaży B2B kwalifikowalne w ograniczonym zakresie" ], "trap_scenarios": [ "ineligible_personnel - founderzy często próbują wliczyć cały swój czas bez ewidencji godzin B+R", "generic_filler w opisach - musi być konkretne odniesienie do regulaminu" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.63, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"], "sector": "data_analytics_startup", "aid_intensity_region": "wielkopolskie", "test_tags": ["startup", "saas", "data"] }, { "id": "case_013", "company_profile": { "name": "MetalPro Industry", "nip": "4991122334", "pkd": ["24.10.Z", "25.11.Z"], "employees": 120, "revenue_pln": 68000000, "voivodeship": "opolskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 22, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 55, "prior_grants": ["FENG automatyzacja 2021"], "description": "Huta i przetwórca stali. Duży projekt dekarbonizacji: instalacja pieca indukcyjnego, system odzysku ciepła, fotowoltaika na terenie zakładu + cyfrowy system zarządzania produkcją." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "NCBR_Niskoweglowa", "ETS_Fundusz"], "citation_expectations": [ "projekty transformacji energetycznej przemysłu ciężkiego wysoko punktowane", "obowiązkowe wskaźniki redukcji emisji CO2" ], "trap_scenarios": [ "dnsh_overclaim - deklaracja neutralności musi być poparta obliczeniami LCA", "aid_intensity_exceeded - dla średnich firm w opolskim limity + kumulacja z ETS" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.76, "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim", "aid_intensity_exceeded"], "sector": "heavy_industry_green", "aid_intensity_region": "opolskie", "test_tags": ["heavy_industry", "decarbonization", "feng"] }, { "id": "case_014", "company_profile": { "name": "TourismPro Beskidy", "nip": "5482233445", "pkd": ["55.10.Z", "79.12.Z"], "employees": 11, "revenue_pln": 1650000, "voivodeship": "śląskie", "msp_status": "male", "years_operating": 8, "has_rnd_dept": false, "export_revenue_pct": 0, "prior_grants": [], "description": "Operator pensjonatów i biura podróży w Beskidach. Cyfryzacja rezerwacji, wdrożenie systemu CRM + aplikacja mobilna dla gości, szkolenie personelu z obsługi klienta w językach obcych. Inwestycja w infrastrukturę eko-turystyczną." }, "expected_top_programs": ["PARP_Turystyka", "KPO_Turystyka", "FENG_Usługi"], "citation_expectations": [ "wsparcie cyfryzacji MŚP z sektora turystyki", "kwalifikowalne inwestycje w infrastrukturę przyjazną środowisku" ], "trap_scenarios": [ "budget_structure_trap - koszty remontów pokoi często niekwalifikowalne lub ograniczone", "generic_filler - opis projektu musi odnosić się do konkretnych kryteriów naboru" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.58, "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap"], "sector": "tourism", "aid_intensity_region": "slaskie", "test_tags": ["tourism", "kpo", "services"] }, { "id": "case_015", "company_profile": { "name": "ChemSafe Labs", "nip": "7123344556", "pkd": ["20.13.Z", "71.20.Z"], "employees": 19, "revenue_pln": 4900000, "voivodeship": "kujawsko-pomorskie", "msp_status": "male", "years_operating": 4, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 15, "prior_grants": [], "description": "Laboratorium chemiczne świadczące usługi badawcze dla przemysłu. Rozwija nowe metodyki badań materiałów kompozytowych pod kątem recyklingu i bezpieczeństwa. Zakup specjalistycznego sprzętu analitycznego + rozwój metodyk." }, "expected_top_programs": ["NCBR_Badania_Stosowane", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Innowacje"], "citation_expectations": [ "koszty aparatury badawczej i walidacji metod kwalifikowalne", "projekty B+R z sektora chemicznego i materiałowego wspierane" ], "trap_scenarios": [ "ip_ownership_mismatch - umowy z klientami przemysłu muszą jasno regulować prawa do wyników", "rodo_data_leak - dane z badań klientów wymagają anonimizacji i zgód" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.71, "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch"], "sector": "chemical_rnd_services", "aid_intensity_region": "kujawsko_pomorskie", "test_tags": ["lab", "rnd", "ncbr"] }, { "id": "case_016", "company_profile": { "name": "LogiTrack Solutions", "nip": "8981122334", "pkd": ["52.10.Z", "62.01.Z"], "employees": 38, "revenue_pln": 9200000, "voivodeship": "mazowieckie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 7, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 8, "prior_grants": ["KPO Cyfryzacja 2023"], "description": "Operator logistyczny z własnym oprogramowaniem TMS. Projekt: integracja AI do optymalizacji tras i predykcji opóźnień, rozbudowa floty elektrycznej do last-mile, wdrożenie blockchain do śledzenia przesyłek." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.2_Cyfryzacja", "PARP_Logistyka", "KPO_Transport"], "citation_expectations": [ "wsparcie cyfryzacji procesów logistycznych i zielonej mobilności", "koszty oprogramowania własnego i integracji kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "double_financing - poprzedni KPO na cyfryzację wyklucza podobne moduły", "geographic_ineligibility - flota musi operować głównie na obszarze wsparcia" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.69, "expected_traps_high_risk": ["double_financing"], "sector": "logistics_tech", "aid_intensity_region": "mazowieckie", "test_tags": ["logistics", "ai", "kpo"] }, { "id": "case_017", "company_profile": { "name": "TextileFuture", "nip": "8795566778", "pkd": ["13.20.Z", "14.13.Z"], "employees": 65, "revenue_pln": 15800000, "voivodeship": "łódzkie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 15, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 40, "prior_grants": [], "description": "Producent tkanin technicznych i odzieży roboczej. Prace B+R nad tkaninami z recyklingowanych włókien z funkcjami antybakteryjnymi i termoregulacyjnymi. Modernizacja zakładu + wdrożenie." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "PARP_Tekstylia"], "citation_expectations": [ "sektor tekstylny i odzieżowy ma dedykowane ścieżki w FENG", "projekty z zamkniętym obiegiem materiałów wysoko oceniane" ], "trap_scenarios": [ "budget_structure_trap - koszty modernizacji starych hal często ograniczane", "dnsh_overclaim - recykling musi być udokumentowany łańcuchem dostaw" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.70, "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap", "dnsh_overclaim"], "sector": "textile_sustainable", "aid_intensity_region": "lodzkie", "test_tags": ["textile", "circular", "feng"] }, { "id": "case_018", "company_profile": { "name": "EduPlay VR", "nip": "9321122334", "pkd": ["58.21.Z", "62.01.Z"], "employees": 6, "revenue_pln": 920000, "voivodeship": "małopolskie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 2, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 30, "prior_grants": [], "description": "Startup tworzący gry i aplikacje edukacyjne VR/AR dla szkół i firm szkoleniowych. Projekt: rozwój platformy z AI adaptującym trudność do ucznia + treści dla branż zawodowych + certyfikacja." }, "expected_top_programs": ["KPO_Edukacja_Cyfrowa", "FENG_Kultura_Cyfrowa", "PARP_Edukacja"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla innowacji edukacyjnych i cyfrowych treści", "koszty developmentu oprogramowania i testów z użytkownikami kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ineligible_personnel - graficy i developerzy muszą mieć udokumentowany wkład w B+R", "generic_filler - brak konkretnych wskaźników edukacyjnych = niska ocena" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.66, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"], "sector": "edtech_vr", "aid_intensity_region": "malopolskie", "test_tags": ["edtech", "vr", "kpo"] }, { "id": "case_019", "company_profile": { "name": "Waste2Energy Sp. z o.o.", "nip": "6112233445", "pkd": ["38.21.Z", "35.11.Z"], "employees": 41, "revenue_pln": 13400000, "voivodeship": "zachodniopomorskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 5, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 12, "prior_grants": [], "description": "Firma zajmująca się przetwarzaniem odpadów na energię i biogaz. Rozwój innowacyjnej technologii pirolizy odpadów mieszanych z odzyskiem materiałów + budowa pilotażowej instalacji." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "NCBR_Gospodarka_Odpadowa", "NFOŚiGW_Odpady"], "citation_expectations": [ "projekty gospodarki o obiegu zamkniętym i OZE z odpadów priorytetowe", "koszty budowy instalacji pilotażowych i badań kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "dnsh_overclaim - emisje z pirolizy muszą być poniżej progów i monitorowane", "geographic_ineligibility - lokalizacja instalacji musi spełniać kryteria planu zagospodarowania" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.72, "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim"], "sector": "waste_energy", "aid_intensity_region": "zachodniopomorskie", "test_tags": ["circular", "energy_from_waste", "ncb r"] }, { "id": "case_020", "company_profile": { "name": "FinTech Ledger", "nip": "7823344556", "pkd": ["62.01.Z", "64.19.Z"], "employees": 12, "revenue_pln": 2100000, "voivodeship": "mazowieckie", "msp_status": "male", "years_operating": 3, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 25, "prior_grants": [], "description": "Firma rozwijająca rozwiązanie blockchain do faktoringu i łańcucha dostaw dla MŚP. Projekt: audyt smart kontraktów, integracje z bankami, compliance z regulacjami KNF i RODO, skalowanie na UE." }, "expected_top_programs": ["PARP_FinTech", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Finanse_Cyfrowe"], "citation_expectations": [ "wsparcie innowacji finansowych i regtech", "koszty compliance i certyfikacji bezpieczeństwa kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "rodo_data_leak - dane transakcyjne klientów wymagają szczególnej ochrony", "cumulation_violation - jeśli wcześniej korzystali z funduszy VC z elementami publicznymi" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.68, "expected_traps_high_risk": ["rodo_data_leak"], "sector": "fintech_blockchain", "aid_intensity_region": "mazowieckie", "test_tags": ["fintech", "blockchain", "compliance"] }, { "id": "case_021", "company_profile": { "name": "AutoParts Classic", "nip": "6298877665", "pkd": ["29.31.Z", "45.31.Z"], "employees": 29, "revenue_pln": 7800000, "voivodeship": "wielkopolskie", "msp_status": "male", "years_operating": 14, "has_rnd_dept": false, "export_revenue_pct": 18, "prior_grants": ["PARP 2019"], "description": "Dystrybutor i producent części zamiennych do samochodów klasycznych i zabytkowych. Inwestycja w 3D printing / CNC do produkcji części na zamówienie + digitalizacja katalogu + e-commerce B2B." }, "expected_top_programs": ["PARP_Inwestycje_MSP", "FENG_Usługi", "KPO_Cyfryzacja_MSP"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla MŚP w modernizacji i cyfryzacji łańcucha dostaw", "koszty maszyn CNC i druku 3D kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "double_financing - poprzedni PARP może blokować podobne inwestycje", "ineligible_personnel - nie wliczać kosztów handlowców do projektu innowacyjnego" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.64, "expected_traps_high_risk": ["double_financing"], "sector": "auto_aftermarket", "aid_intensity_region": "wielkopolskie", "test_tags": ["manufacturing", "3dprint", "parp"] }, { "id": "case_022", "company_profile": { "name": "PharmaPack Innovations", "nip": "5178899001", "pkd": ["21.20.Z", "22.22.Z"], "employees": 48, "revenue_pln": 24500000, "voivodeship": "mazowieckie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 10, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 33, "prior_grants": [], "description": "Producent opakowań farmaceutycznych i medycznych. B+R nad nowymi materiałami biokompatybilnymi i inteligentnymi opakowaniami z sensorami temperatury. Wdrożenie + certyfikacja." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "NCBR_Zdrowie", "PARP_Farma"], "citation_expectations": [ "sektor farmaceutyczny i wyrobów medycznych ma dedykowane ścieżki B+R", "koszty walidacji i certyfikacji GMP/ISO kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ip_ownership_mismatch - współpraca z instytutami medycznymi wymaga jasnych umów", "dnsh_overclaim - materiały biodegradowalne muszą mieć udokumentowany profil środowiskowy" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.73, "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch", "dnsh_overclaim"], "sector": "pharma_packaging", "aid_intensity_region": "mazowieckie", "test_tags": ["pharma", "rnd", "packaging"] }, { "id": "case_023", "company_profile": { "name": "RoboFarm Tech", "nip": "8481122334", "pkd": ["28.30.Z", "01.30.Z"], "employees": 8, "revenue_pln": 1350000, "voivodeship": "podlaskie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 2.5, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 5, "prior_grants": [], "description": "Startup rozwijający autonomiczne roboty do zbioru owoców jagodowych i monitoringu upraw. Prototyp + testy na plantacjach + oprogramowanie AI do rozpoznawania dojrzałości." }, "expected_top_programs": ["NCBR_Robotyka", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "ARiMR_Innowacje_Rolne"], "citation_expectations": [ "wsparcie robotyki i automatyzacji w rolnictwie precyzyjnym", "testy terenowe i prototypy kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "deadline_mismatch - cykle wegetacyjne nie zawsze pasują do harmonogramu naboru", "geographic_ineligibility - testy muszą być na terenie Polski Wschodniej dla wyższej intensywności" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.67, "expected_traps_high_risk": ["deadline_mismatch"], "sector": "agri_robotics", "aid_intensity_region": "podlaskie", "test_tags": ["robotics", "agri", "ncbr"] }, { "id": "case_024", "company_profile": { "name": "SmartHome Integrator", "nip": "6912233445", "pkd": ["43.21.Z", "62.03.Z"], "employees": 16, "revenue_pln": 3200000, "voivodeship": "dolnośląskie", "msp_status": "male", "years_operating": 5, "has_rnd_dept": false, "export_revenue_pct": 0, "prior_grants": [], "description": "Instalator inteligentnych systemów domowych (oświetlenie, ogrzewanie, bezpieczeństwo). Wdrożenie własnej platformy IoT + AI do predykcji awarii i optymalizacji zużycia energii u klientów. Szkolenia + certyfikaty." }, "expected_top_programs": ["KPO_Cyfryzacja_MSP", "FENG_2.2_Cyfryzacja", "PARP_Usługi"], "citation_expectations": [ "cyfryzacja usług dla klientów indywidualnych i MŚP wspierana", "koszty rozwoju oprogramowania IoT i szkoleń kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "budget_structure_trap - koszty instalacji u klientów końcowych często niekwalifikowalne", "rodo_data_leak - dane z domów klientów wymagają zgód i anonimizacji" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.61, "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap", "rodo_data_leak"], "sector": "smarthome_iot", "aid_intensity_region": "dolnoslaskie", "test_tags": ["iot", "services", "kpo"] }, { "id": "case_025", "company_profile": { "name": "Precision Optics", "nip": "7395566778", "pkd": ["26.70.Z", "33.13.Z"], "employees": 24, "revenue_pln": 6200000, "voivodeship": "małopolskie", "msp_status": "male", "years_operating": 9, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 52, "prior_grants": ["FENG 2020"], "description": "Producent precyzyjnych elementów optycznych dla medycyny, obronności i przemysłu. Rozwój nowej generacji soczewek asferycznych z powłokami antyrefleksyjnymi nano. B+R + linia produkcyjna." }, "expected_top_programs": ["NCBR_Fotonika", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Wysoka_Technologia"], "citation_expectations": [ "sektor optyki i fotoniki ma dedykowane programy NCBR i FENG", "wysokie dofinansowanie na prace rozwojowe z komponentem eksportowym" ], "trap_scenarios": [ "double_financing - poprzedni FENG wyklucza podobne koszty aparatury", "ip_ownership_mismatch - współpraca z uczelniami technicznymi wymaga umów" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.74, "expected_traps_high_risk": ["double_financing", "ip_ownership_mismatch"], "sector": "optics_photonics", "aid_intensity_region": "malopolskie", "test_tags": ["high_tech", "optics", "ncbr"] }, { "id": "case_026", "company_profile": { "name": "Organic Brew Co.", "nip": "6641122334", "pkd": ["11.05.Z", "10.89.Z"], "employees": 13, "revenue_pln": 2800000, "voivodeship": "lubelskie", "msp_status": "male", "years_operating": 4, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 7, "prior_grants": [], "description": "Browar rzemieślniczy z certyfikatem ekologicznym. Rozwój nowych piw funkcyjnych (bezalkoholowych, z adaptogenami) + instalacja małej biogazowni na odpadach produkcyjnych + system recyrkulacji wody." }, "expected_top_programs": ["PARP_Żywność_Eko", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "ARiMR_Leasing"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla przetwórstwa żywności ekologicznej i gospodarki o obiegu zamkniętym", "koszty instalacji OZE na potrzeby własne kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "budget_structure_trap - koszty browaru jako całości często ograniczone do linii produkcyjnej", "dnsh_overclaim - biogazownia wymaga pełnej oceny oddziaływania" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.65, "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap"], "sector": "craft_beer_circular", "aid_intensity_region": "lubelskie", "test_tags": ["food", "brewery", "circular"] }, { "id": "case_027", "company_profile": { "name": "DroneInspect Services", "nip": "8472233445", "pkd": ["71.12.Z", "74.90.Z"], "employees": 4, "revenue_pln": 680000, "voivodeship": "pomorskie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 1.8, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 15, "prior_grants": [], "description": "Usługi inspekcji infrastruktury dronami (linie energetyczne, mosty, turbiny wiatrowe). Rozwój oprogramowania AI do automatycznej analizy zdjęć + integracja z systemami klientów + certyfikaty lotnicze." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Cyfryzacja_Usług", "PARP_UrbanTech"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla dronów i AI w inspekcjach infrastruktury krytycznej", "koszty certyfikacji i oprogramowania analizy wizyjnej kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "geographic_ineligibility - operacje dronami podlegają strefom lotniczym", "rodo_data_leak - zdjęcia infrastruktury mogą zawierać dane osobowe" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.62, "expected_traps_high_risk": ["geographic_ineligibility"], "sector": "drone_ai_inspection", "aid_intensity_region": "pomorskie", "test_tags": ["drone", "ai", "services"] }, { "id": "case_028", "company_profile": { "name": "SteelForm Advanced", "nip": "5993344556", "pkd": ["25.11.Z", "24.20.Z"], "employees": 72, "revenue_pln": 31200000, "voivodeship": "śląskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 16, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 38, "prior_grants": ["FENG 2021"], "description": "Producent konstrukcji stalowych i elementów prefabrykowanych. Projekt: wdrożenie zautomatyzowanego systemu cięcia laserowego + robotów spawalniczych + cyfrowy bliźniak procesu produkcyjnego + redukcja odpadów." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.2_Cyfryzacja", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "NCBR_Przetworstwo"], "citation_expectations": [ "automatyzacja i cyfryzacja przemysłu stalowego wspierana", "wskaźniki redukcji odpadów i energii obowiązkowe" ], "trap_scenarios": [ "double_financing - poprzedni FENG na linie produkcyjne blokuje nowe", "dnsh_overclaim - cięcie laserowe wymaga oceny emisji i odpadów" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.71, "expected_traps_high_risk": ["double_financing", "dnsh_overclaim"], "sector": "steel_fabrication_industry40", "aid_intensity_region": "slaskie", "test_tags": ["steel", "automation", "feng"] }, { "id": "case_029", "company_profile": { "name": "MedTech Wearables", "nip": "9125566778", "pkd": ["26.60.Z", "32.50.Z"], "employees": 11, "revenue_pln": 1950000, "voivodeship": "mazowieckie", "msp_status": "male", "years_operating": 3, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 45, "prior_grants": [], "description": "Rozwój noszonych urządzeń medycznych (opaski, sensory) do monitoringu pacjentów przewlekłych. Prace B+R nad nowymi sensorami + aplikacja + certyfikacja klasy IIa + wejście na rynki DE/FR." }, "expected_top_programs": ["NCBR_Zdrowie", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_MedTech"], "citation_expectations": [ "sektor wyrobów medycznych i healthtech wysoko dotowany", "koszty badań klinicznych i certyfikacji CE/MDR kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ip_ownership_mismatch - współpraca z klinikami i uniwersytetami medycznymi", "rodo_data_leak - dane pacjentów w testach wymagają ścisłego compliance" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.75, "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch", "rodo_data_leak"], "sector": "medtech_wearables", "aid_intensity_region": "mazowieckie", "test_tags": ["medtech", "rnd", "ncbr"] }, { "id": "case_030", "company_profile": { "name": "EcoClean Chemicals", "nip": "4831122334", "pkd": ["20.13.Z", "20.41.Z"], "employees": 33, "revenue_pln": 8700000, "voivodeship": "kujawsko-pomorskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 11, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 21, "prior_grants": [], "description": "Producent chemii gospodarczej i przemysłowej. Prace nad linią produktów biodegradowalnych i zero-plastik + modernizacja linii produkcyjnej pod kątem mniejszego zużycia wody i energii + recykling opakowań." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "PARP_Zielona_Chemia", "NFOŚiGW"], "citation_expectations": [ "transformacja w kierunku gospodarki o obiegu zamkniętym w chemii", "koszty reformulacji produktów i zmian technologicznych kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "dnsh_overclaim - biodegradowalność wymaga testów OECD i certyfikatów", "budget_structure_trap - koszty surowców do produkcji pilotażowej limitowane" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.68, "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim"], "sector": "green_chemistry", "aid_intensity_region": "kujawsko_pomorskie", "test_tags": ["chemistry", "green", "parp"] }, { "id": "case_031", "company_profile": { "name": "Print3D Pro", "nip": "7562233445", "pkd": ["22.29.Z", "25.62.Z"], "employees": 9, "revenue_pln": 1420000, "voivodeship": "warmińsko-mazurskie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 3, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 28, "prior_grants": [], "description": "Usługi druku 3D i projektowania dla przemysłu i medycyny. Rozwój materiałów kompozytowych do druku + oprogramowanie do optymalizacji topologii + druk funkcjonalnych części zamiennych na żądanie." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Additive_Manufacturing", "KPO_Przemysl_4.0"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla technologii przyrostowych i zaawansowanych materiałów", "koszty materiałów badawczych i walidacji części kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ineligible_personnel - projektanci CAD często wliczani błędnie do B+R", "geographic_ineligibility - niektóre materiały specjalne muszą pochodzić z UE" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.64, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"], "sector": "additive_manufacturing", "aid_intensity_region": "warminsko_mazurskie", "test_tags": ["3dprint", "materials", "rnd"] }, { "id": "case_032", "company_profile": { "name": "RailTech Diagnostics", "nip": "9293344556", "pkd": ["30.20.Z", "71.20.Z"], "employees": 27, "revenue_pln": 7100000, "voivodeship": "dolnośląskie", "msp_status": "male", "years_operating": 6, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 35, "prior_grants": [], "description": "Rozwój systemów diagnostyki torów i wagonów z użyciem dronów, sensorów wibracyjnych i AI. Projekt: prototyp systemu + testy na liniach PKP + certyfikacja dla kolei." }, "expected_top_programs": ["NCBR_Transport", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Kolej"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla innowacji w transporcie szynowym i bezpieczeństwie", "koszty testów na infrastrukturze kolejowej i certyfikacji kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "deadline_mismatch - testy torowe zależą od rozkładu PKP i okien technologicznych", "geographic_ineligibility - niektóre testy muszą być na sieci TEN-T" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.70, "expected_traps_high_risk": ["deadline_mismatch"], "sector": "rail_tech", "aid_intensity_region": "dolnoslaskie", "test_tags": ["rail", "transport", "ncbr"] }, { "id": "case_033", "company_profile": { "name": "CosmeticLab Natural", "nip": "6145566778", "pkd": ["20.42.Z", "46.45.Z"], "employees": 15, "revenue_pln": 2650000, "voivodeship": "łódzkie", "msp_status": "male", "years_operating": 5, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 12, "prior_grants": [], "description": "Laboratorium i producent naturalnych kosmetyków. Prace B+R nad nowymi formułami z ekstraktami roślinnymi z polskich upraw + opakowania zero waste + testy dermatologiczne i stabilności." }, "expected_top_programs": ["PARP_Kosmetyki", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Zielona_Gospodarka"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla sektora kosmetycznego opartego na naturalnych składnikach", "koszty badań stabilności, mikrobiologii i opakowań kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ineligible_personnel - chemicy i technologowie muszą mieć ewidencję czasu B+R", "dnsh_overclaim - twierdzenia o zero waste wymagają certyfikatów i LCA" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.66, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"], "sector": "natural_cosmetics", "aid_intensity_region": "lodzkie", "test_tags": ["cosmetics", "natural", "rnd"] }, { "id": "case_034", "company_profile": { "name": "HydroPower Small", "nip": "8681122334", "pkd": ["35.11.Z", "42.91.Z"], "employees": 7, "revenue_pln": 980000, "voivodeship": "podkarpackie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 4, "has_rnd_dept": false, "export_revenue_pct": 0, "prior_grants": [], "description": "Mała elektrownia wodna i usługi modernizacji mikroinstalacji OZE. Projekt: opracowanie i wdrożenie systemu predykcyjnego sterowania turbinami małej mocy z AI + modernizacja 3 istniejących MEW." }, "expected_top_programs": ["NFOŚiGW_OZE", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "KPO_Energia"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla małych elektrowni wodnych i modernizacji OZE", "koszty automatyki i optymalizacji pracy instalacji kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "geographic_ineligibility - MEW muszą być na określonych ciekach wodnych", "budget_structure_trap - koszty modernizacji starych urządzeń często limitowane" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.59, "expected_traps_high_risk": ["geographic_ineligibility"], "sector": "small_hydro", "aid_intensity_region": "podkarpackie", "test_tags": ["hydro", "oze", "energy"] }, { "id": "case_035", "company_profile": { "name": "AeroComposite Poland", "nip": "9572233445", "pkd": ["30.30.Z", "22.29.Z"], "employees": 52, "revenue_pln": 28700000, "voivodeship": "pomorskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 8, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 68, "prior_grants": ["FENG 2022"], "description": "Producent kompozytów dla lotnictwa i dronów. Prace B+R nad nowymi żywicami i wzmocnieniami z włókien naturalnych + linia produkcyjna do elementów strukturalnych + certyfikacja EASA." }, "expected_top_programs": ["NCBR_Lotnictwo", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Aerospace"], "citation_expectations": [ "sektor lotniczy i kosmiczny ma dedykowane programy NCBR/FENG", "wysokie wymagania certyfikacyjne - koszty kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "double_financing - poprzedni FENG blokuje nowe prace nad kompozytami", "ip_ownership_mismatch - współpraca z PW i instytutami lotniczymi" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.73, "expected_traps_high_risk": ["double_financing", "ip_ownership_mismatch"], "sector": "aerospace_composites", "aid_intensity_region": "pomorskie", "test_tags": ["aerospace", "composites", "ncbr"] }, { "id": "case_036", "company_profile": { "name": "RetailAI Optimizer", "nip": "1023344556", "pkd": ["62.01.Z", "47.99.Z"], "employees": 10, "revenue_pln": 1680000, "voivodeship": "mazowieckie", "msp_status": "male", "years_operating": 2, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 0, "prior_grants": [], "description": "Oprogramowanie AI do optymalizacji układów półek, prognoz popytu i personalizacji promocji dla sieci retail i drogerii. Projekt: dalszy rozwój modelu ML + integracje z kasami + pilotaże u 5 sieci + ochrona IP." }, "expected_top_programs": ["PARP_Retail_Tech", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Handel_Cyfrowy"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla AI w handlu i optymalizacji łańcucha dostaw", "koszty rozwoju modeli ML i testów A/B kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "rodo_data_leak - dane sprzedaży klientów wymagają zgód i pseudonimizacji", "aid_intensity_exceeded - dla firmy w mazowieckim limity kumulacji" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.65, "expected_traps_high_risk": ["rodo_data_leak"], "sector": "retail_ai", "aid_intensity_region": "mazowieckie", "test_tags": ["retail", "ai", "parp"] }, { "id": "case_037", "company_profile": { "name": "BioFuel East", "nip": "8065566778", "pkd": ["19.20.Z", "20.14.Z"], "employees": 21, "revenue_pln": 5400000, "voivodeship": "lubelskie", "msp_status": "male", "years_operating": 6, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 9, "prior_grants": [], "description": "Producent biopaliw i komponentów z rzepaku i odpadów. Projekt: nowa technologia estryfikacji z odpadów tłuszczowych + instalacja do produkcji HVO + badania nad dodatkami obniżającymi emisje." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "NCBR_Bioenergia", "NFOŚiGW_Biopaliwa"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla zaawansowanych biopaliw i gospodarki o obiegu zamkniętym z odpadów", "koszty instalacji i badań nad redukcją emisji kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "dnsh_overclaim - bilans emisji dla HVO musi uwzględniać cały łańcuch", "geographic_ineligibility - surowce z odpadów muszą spełniać kryteria zrównoważonego rozwoju" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.69, "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim"], "sector": "biofuels", "aid_intensity_region": "lubelskie", "test_tags": ["biofuel", "green", "ncbr"] }, { "id": "case_038", "company_profile": { "name": "SensorNet IoT", "nip": "5631122334", "pkd": ["26.51.Z", "62.01.Z"], "employees": 14, "revenue_pln": 2450000, "voivodeship": "wielkopolskie", "msp_status": "male", "years_operating": 3.5, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 18, "prior_grants": [], "description": "Producent sensorów IoT do monitoringu środowiska (powietrze, woda, gleba) dla miast i przemysłu. Rozwój nowej generacji sensorów niskokosztowych + platforma chmurowa z AI do predykcji + certyfikacje." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Smart_City", "PARP_IoT"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla sensorów i IoT w monitoringu środowiska i smart cities", "koszty rozwoju hardware + software + walidacji terenowej kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ineligible_personnel - elektronicy i firmware developerzy wymagają ewidencji B+R", "budget_structure_trap - koszty prototypów hardware często przekraczają limity pośrednie" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.67, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"], "sector": "iot_sensors", "aid_intensity_region": "wielkopolskie", "test_tags": ["iot", "environment", "rnd"] }, { "id": "case_039", "company_profile": { "name": "WoodCraft Premium", "nip": "9462233445", "pkd": ["16.23.Z", "31.01.Z"], "employees": 18, "revenue_pln": 3850000, "voivodeship": "podlaskie", "msp_status": "male", "years_operating": 7, "has_rnd_dept": false, "export_revenue_pct": 42, "prior_grants": [], "description": "Producent mebli drewnianych premium i elementów architektonicznych. Inwestycja w CNC 5-osiowe, suszarnię próżniową, system odzysku pyłów + rozwój kolekcji mebli modułowych z certyfikatem FSC i EPD." }, "expected_top_programs": ["PARP_Drzewnictwo", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "KPO_Drewno"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla przemysłu drzewnego i meblarskiego z naciskiem na zrównoważony rozwój", "koszty maszyn CNC i certyfikatów ekologicznych kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "budget_structure_trap - suszarnie i hale często mają ograniczenia kwalifikowalności", "dnsh_overclaim - certyfikat EPD wymaga pełnej analizy cyklu życia" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.63, "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap"], "sector": "wood_furniture", "aid_intensity_region": "podlaskie", "test_tags": ["wood", "furniture", "parp"] }, { "id": "case_040", "company_profile": { "name": "QuantumSim Software", "nip": "7853344556", "pkd": ["62.01.Z", "72.19.Z"], "employees": 5, "revenue_pln": 820000, "voivodeship": "mazowieckie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 1.2, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 55, "prior_grants": [], "description": "Startup symulacji kwantowych i obliczeń dla chemii i materiałów. Opracowuje SaaS do symulacji molekularnych na klasycznych komputerach z elementami kwantowymi. Wejście na rynek DE/US + ochrona algorytmów." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "NCBR_Kwantowe", "PARP_DeepTech"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla deep tech, obliczeń wysokiej wydajności i symulacji", "koszty rozwoju algorytmów i chmury obliczeniowej kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ip_ownership_mismatch - algorytmy często rozwijane we współpracy z uczelniami", "aid_intensity_exceeded - deep tech ma specjalne limity ale też limity kumulacji" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.72, "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch"], "sector": "quantum_simulation", "aid_intensity_region": "mazowieckie", "test_tags": ["deeptech", "quantum", "rnd"] }, { "id": "case_041", "company_profile": { "name": "FreshPack Logistics", "nip": "5235566778", "pkd": ["52.10.Z", "10.39.Z"], "employees": 36, "revenue_pln": 9800000, "voivodeship": "śląskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 8, "has_rnd_dept": false, "export_revenue_pct": 15, "prior_grants": ["PARP 2021"], "description": "Operator magazynu i dystrybucji świeżych produktów spożywczych. Wdrożenie systemu automatycznego składowania i kompletacji + flota elektryczna last-mile + oprogramowanie do traceability blockchain." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.2_Cyfryzacja", "PARP_Logistyka_Zywnosci", "KPO_Zielony_Transport"], "citation_expectations": [ "wsparcie automatyzacji magazynów i zielonej logistyki żywności", "koszty pojazdów elektrycznych i systemów traceability kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "double_financing - poprzedni PARP na magazyn blokuje podobne", "budget_structure_trap - flota EV często ma osobne limity w regulaminach" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.66, "expected_traps_high_risk": ["double_financing"], "sector": "food_logistics", "aid_intensity_region": "slaskie", "test_tags": ["logistics", "food", "green"] }, { "id": "case_042", "company_profile": { "name": "NanoCoat Surfaces", "nip": "6711122334", "pkd": ["25.61.Z", "20.30.Z"], "employees": 12, "revenue_pln": 1750000, "voivodeship": "małopolskie", "msp_status": "male", "years_operating": 3, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 32, "prior_grants": [], "description": "Rozwój powłok nanotechnologicznych antykorozyjnych i antybakteryjnych dla przemysłu i medycyny. Prace B+R + linia do nanoszenia + testy w warunkach rzeczywistych + certyfikaty." }, "expected_top_programs": ["NCBR_Nanomaterialy", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Materialy_Zaawansowane"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla nanomateriałów i zaawansowanych powłok funkcjonalnych", "koszty badań powłok i linii aplikacyjnych kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ineligible_personnel - laboranci i inżynierowie powierzchni wymagają ewidencji", "dnsh_overclaim - nanomateriały wymagają oceny ryzyka środowiskowego" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.70, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"], "sector": "nanocoatings", "aid_intensity_region": "malopolskie", "test_tags": ["nano", "materials", "ncbr"] }, { "id": "case_043", "company_profile": { "name": "Heritage Digital", "nip": "8842233445", "pkd": ["91.03.Z", "62.01.Z"], "employees": 4, "revenue_pln": 520000, "voivodeship": "małopolskie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 2, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 8, "prior_grants": [], "description": "Digitalizacja i wirtualizacja obiektów dziedzictwa kulturowego (muzea, zamki, kościoły). Skanowanie 3D + fotogrametria + VR tours + platforma edukacyjna z AI. Projekt z partnerami muzealnymi." }, "expected_top_programs": ["KPO_Kultura_Cyfrowa", "FENG_Dziedzictwo", "PARP_Kreatywne"], "citation_expectations": [ "wsparcie cyfryzacji dziedzictwa kulturowego i edukacji", "koszty skanowania, modelowania 3D i platform VR kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ip_ownership_mismatch - prawa do skanów obiektów muzealnych regulowane umowami", "generic_filler - projekt musi wskazywać konkretne obiekty i wskaźniki edukacyjne" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.61, "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch"], "sector": "heritage_digitization", "aid_intensity_region": "malopolskie", "test_tags": ["culture", "heritage", "vr"] }, { "id": "case_044", "company_profile": { "name": "AgriDrone Mapping", "nip": "7353344556", "pkd": ["01.61.Z", "74.90.Z"], "employees": 6, "revenue_pln": 890000, "voivodeship": "warmińsko-mazurskie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 2, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 12, "prior_grants": [], "description": "Usługi mapowania pól dronami i analiz satelitarnych dla rolników i spółdzielni. Rozwój AI do wykrywania chorób roślin, niedoborów nawozów i prognoz plonów + integracja z maszynami John Deere." }, "expected_top_programs": ["ARiMR_Precyzyjne", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "NCBR_Rolnictwo_4.0"], "citation_expectations": [ "wsparcie rolnictwa precyzyjnego i cyfrowego dla MŚP rolnych", "koszty rozwoju algorytmów analizy obrazów i testów polowych kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "deadline_mismatch - sezony wegetacyjne determinują harmonogram testów", "geographic_ineligibility - dane muszą pochodzić z obszarów wsparcia" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.64, "expected_traps_high_risk": ["deadline_mismatch"], "sector": "agri_drone_ai", "aid_intensity_region": "warminsko_mazurskie", "test_tags": ["agri", "drone", "precision"] }, { "id": "case_045", "company_profile": { "name": "SafeWork PPE", "nip": "6585566778", "pkd": ["14.12.Z", "32.99.Z"], "employees": 42, "revenue_pln": 11200000, "voivodeship": "śląskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 13, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 25, "prior_grants": [], "description": "Producent odzieży i sprzętu BHP. Prace B+R nad nowymi tkaninami trudnopalnymi i odzieżą z sensorami monitorującymi parametry pracownika (temperatura, tętno). Wdrożenie + certyfikaty." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_BHP", "NCBR_Bezpieczenstwo"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla innowacji w odzieży ochronnej i BHP", "koszty badań materiałów i testów ergonomicznych kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ineligible_personnel - krawcowe i technolodzy tekstyliów wymagają ewidencji B+R", "dnsh_overclaim - nowe materiały trudnopalne wymagają pełnej oceny toksykologicznej" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.68, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"], "sector": "ppe_innovative", "aid_intensity_region": "slaskie", "test_tags": ["ppe", "safety", "rnd"] }, { "id": "case_046", "company_profile": { "name": "BioPack Solutions", "nip": "8921122334", "pkd": ["17.21.Z", "22.22.Z"], "employees": 25, "revenue_pln": 6200000, "voivodeship": "pomorskie", "msp_status": "male", "years_operating": 5, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 38, "prior_grants": [], "description": "Producent opakowań z bioplastików i papieru z recyklingu. Rozwój nowych folii kompostowalnych z dodatkiem alg i skrobi + linia produkcyjna + testy biodegradacji + certyfikaty OK Compost." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "PARP_Opakowania_Eko", "NFOŚiGW_Odpady"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla biodegradowalnych opakowań i gospodarki o obiegu zamkniętym", "koszty badań biodegradacji i certyfikacji międzynarodowych kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "dnsh_overclaim - kompostowalność wymaga testów w warunkach przemysłowych i domowych", "budget_structure_trap - linie do folii często mają limity kosztów pośrednich" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.71, "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim"], "sector": "bioplastics_packaging", "aid_intensity_region": "pomorskie", "test_tags": ["packaging", "bio", "circular"] }, { "id": "case_047", "company_profile": { "name": "CloudMaint AI", "nip": "7342233445", "pkd": ["62.01.Z", "33.12.Z"], "employees": 8, "revenue_pln": 1320000, "voivodeship": "mazowieckie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 2.5, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 20, "prior_grants": [], "description": "Oprogramowanie AI do predykcyjnego utrzymania ruchu maszyn produkcyjnych na podstawie wibracji i temperatur. Integracje z PLC + dashboardy + modele trenowane na danych klientów." }, "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Przemysl_4.0", "KPO_Cyfryzacja_Produkcji"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla predictive maintenance i AI w przemyśle", "koszty rozwoju modeli i integracji z maszynami kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "rodo_data_leak - dane produkcyjne klientów mogą zawierać informacje wrażliwe", "ineligible_personnel - data scientists muszą mieć udokumentowany czas B+R" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.67, "expected_traps_high_risk": ["rodo_data_leak"], "sector": "predictive_maintenance_ai", "aid_intensity_region": "mazowieckie", "test_tags": ["ai", "industry40", "predictive"] }, { "id": "case_048", "company_profile": { "name": "SolarRoof Installer", "nip": "8563344556", "pkd": ["43.21.Z", "27.12.Z"], "employees": 19, "revenue_pln": 4100000, "voivodeship": "podkarpackie", "msp_status": "male", "years_operating": 4, "has_rnd_dept": false, "export_revenue_pct": 0, "prior_grants": [], "description": "Instalator systemów fotowoltaicznych i magazynów energii dla domów i firm. Wdrożenie własnej platformy do projektowania instalacji + magazyn energii własnej produkcji + szkolenia instalatorów + aplikacja monitoringu." }, "expected_top_programs": ["NFOŚiGW_Moj_Prad", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "KPO_OZE"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla OZE i magazynowania energii w MŚP i prosumentach", "koszty rozwoju oprogramowania projektowego i magazynów kwalifikowalne w ograniczonym zakresie" ], "trap_scenarios": [ "budget_structure_trap - instalacje u klientów końcowych często niekwalifikowalne", "geographic_ineligibility - programy regionalne wymagają siedziby w województwie" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.60, "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap"], "sector": "solar_installer", "aid_intensity_region": "podkarpackie", "test_tags": ["solar", "oze", "installer"] }, { "id": "case_049", "company_profile": { "name": "CryoMed Devices", "nip": "9675566778", "pkd": ["26.60.Z", "32.50.Z"], "employees": 16, "revenue_pln": 3200000, "voivodeship": "wielkopolskie", "msp_status": "male", "years_operating": 4, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 48, "prior_grants": [], "description": "Rozwój urządzeń kriogenicznych i medycznych do terapii zimnem i przechowywania próbek biologicznych. B+R nad nowymi systemami sterowania temperaturą + certyfikacja + wejście na rynki skandynawskie." }, "expected_top_programs": ["NCBR_Medycyna", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Med_Devices"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla urządzeń medycznych i technologii kriogenicznych", "koszty badań, prototypów i certyfikacji MDR kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ip_ownership_mismatch - współpraca z instytutami medycznymi i uczelniami", "rodo_data_leak - dane pacjentów w badaniach klinicznych" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.72, "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch", "rodo_data_leak"], "sector": "cryomed_devices", "aid_intensity_region": "wielkopolskie", "test_tags": ["med_devices", "cryo", "rnd"] }, { "id": "case_050", "company_profile": { "name": "VinylRecycling Tech", "nip": "8181122334", "pkd": ["22.21.Z", "38.32.Z"], "employees": 31, "revenue_pln": 8500000, "voivodeship": "śląskie", "msp_status": "srednie", "years_operating": 9, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 22, "prior_grants": [], "description": "Przetwórca odpadów winylowych i PVC na nowe granulaty i produkty. Projekt: nowa technologia oczyszczania i modyfikacji recyklatu + linia do produkcji płyt i rur z 80% recyklingu + badania nad stabilizatorami." }, "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "NCBR_Gospodarka_Odpadowa", "NFOŚiGW_Recykling"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla zaawansowanego recyklingu tworzyw sztucznych", "koszty linii recyklingowych i badań nad jakością recyklatu kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "dnsh_overclaim - recykling PVC wymaga oceny emisji i dodatków niebezpiecznych", "budget_structure_trap - koszty zakupu odpadów wejściowych często niekwalifikowalne" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.69, "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim"], "sector": "plastic_recycling", "aid_intensity_region": "slaskie", "test_tags": ["recycling", "pvc", "circular"] }, { "id": "case_051", "company_profile": { "name": "EduVR Academy", "nip": "7452233445", "pkd": ["85.59.Z", "62.01.Z"], "employees": 5, "revenue_pln": 720000, "voivodeship": "małopolskie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 1.5, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 35, "prior_grants": [], "description": "Tworzenie treści VR/AR do szkoleń zawodowych (spawalnictwo, medycyna, mechanika). Platforma z AI do oceny postępów ucznia + biblioteka modułów + sprzedaż licencji do szkół branżowych i firm." }, "expected_top_programs": ["KPO_Edukacja_Zawodowa", "FENG_Kultura_Cyfrowa", "PARP_Szkolenia"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla cyfrowych narzędzi edukacyjnych i szkoleń zawodowych", "koszty produkcji treści VR i algorytmów oceny kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ineligible_personnel - twórcy treści i programiści VR wymagają ewidencji B+R", "generic_filler - brak konkretnych wskaźników efektywności nauczania = słaba ocena" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.63, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"], "sector": "edtech_vr_training", "aid_intensity_region": "malopolskie", "test_tags": ["edtech", "vr", "training"] }, { "id": "case_052", "company_profile": { "name": "MicroChem Lab", "nip": "9023344556", "pkd": ["72.11.Z", "20.13.Z"], "employees": 3, "revenue_pln": 480000, "voivodeship": "podlaskie", "msp_status": "mikro", "years_operating": 2, "has_rnd_dept": true, "export_revenue_pct": 0, "prior_grants": [], "description": "Mikro laboratorium chemiczne świadczące usługi analiz środowiskowych i materiałów. Rozwój własnych metodyk szybkich testów na obecność mikroplastików i PFAS w wodzie + aparatury przenośnej." }, "expected_top_programs": ["NCBR_Badania_Stosowane", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "NFOŚiGW_Monitoring"], "citation_expectations": [ "wsparcie dla laboratoriów badawczych i innowacyjnych metodyk analitycznych", "koszty aparatury i walidacji metodyk kwalifikowalne" ], "trap_scenarios": [ "ineligible_personnel - chemik analityk i technik muszą mieć ewidencję czasu B+R", "geographic_ineligibility - niektóre badania środowiskowe wymagają akredytacji i lokalizacji" ], "expected_citation_faithfulness_min": 0.65, "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"], "sector": "analytical_lab_micro", "aid_intensity_region": "podlaskie", "test_tags": ["lab", "micro", "environment"] } ] }