See veebileht kasutab küpsiseid kasutaja sessiooni andmete hoidmiseks. Veebilehe kasutamisega nõustute ETISe kasutustingimustega. Loe rohkem
Olen nõus
"Eesti Teadusfondi uurimistoetus (ETF)" projekt ETF7852
ETF7852 "E-tootmise kontseptsioon väike- ja keskmisega suurusega ettevõtetele (1.01.2009−31.12.2012)", Tauno Otto, Tallinna Tehnikaülikool, Mehaanikateaduskond.
ETF7852
E-tootmise kontseptsioon väike- ja keskmisega suurusega ettevõtetele
e-Manufacturing Concept for SME
1.01.2009
31.12.2012
Teadus- ja arendusprojekt
Eesti Teadusfondi uurimistoetus (ETF)
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
4. Loodusteadused ja tehnika4.14. Tootmistehnika ja tootmisjuhtimineT130 Tootmistehnoloogia 2.3. Teised tehnika- ja inseneriteadused (keemiatehnika, lennundustehnika, mehaanika, metallurgia, materjaliteadus ning teised seotud erialad: puidutehnoloogia, geodeesia, tööstuskeemia, toiduainete tehnoloogia, süsteemianalüüs, metallurgia, mäendus, tekstiilitehnoloogia ja teised seotud teadused).50,0
4. Loodusteadused ja tehnika4.7. Info- ja kommunikatsioonitehnoloogiaT181 Kaugseire2.2. Elektroenergeetika, elektroonika (elektroenergeetika, elektroonika, sidetehnika, arvutitehnika ja teised seotud teadused)50,0
AsutusRollPeriood
Tallinna Tehnikaülikool, Mehaanikateaduskondkoordinaator01.01.2009−31.12.2012
PerioodSumma
01.01.2009−31.12.2009184 320,00 EEK (11 780,20 EUR)
01.01.2010−31.12.2010184 320,00 EEK (11 780,20 EUR)
01.01.2011−31.12.201110 719,60 EUR
01.01.2012−31.12.201210 719,60 EUR
44 999,60 EUR

Väikese ja keskmise suurusega tükitootmisele orienteeritud ettevõtted, kus tellimused (ka nende olemus) pidevalt vahelduvad, ressursside koormus dünaamiliselt pidevalt muutub ja tehnoloogilised protsessid võivad üsna suurtes piirides varieeruda, vajavad paindliku arhitektuuri ja kergesti käsitletavaid integreeritud süsteeme, mis põhimõtteliselt oma ulatuselt oleksid võimelised väljuma ka ühe ettevõtte piiridest. Raadiolingiga veebis toimiva andurite võrkude („tark tolm“) kasutamine võimaldab integreerida ettevõtete infovooge uudsel ja efektiivsemal moel. Projekti eesmärgiks on välja töötada VKE tükitootmisettevõtetele e-tootmise integreeritud süsteemi üldkontseptsioon, vastava tark- ning riistvara moodulite mudelid ja testida väljatöötatud süsteemi TTÜ-s selleks kohandatavas laboris. Mudeli väljatöötamiseks ja testimiseks sobib hästi Eesti, kuna siinsed masinatööstuse ettevõtted on valdavalt väikese ja keskmise suurusega. Ainuüksi masina-, metalli- ja aparaaditööstuse sektoris on 400 ettevõtet, samuti on siin olemas vajalik infrasüsteem ja kõrge arvutiseerituse tase. Selline süsteem tugineb konfigureeritud ettevõtte sisese ja ettevõtete vahelise võrgustike kirjeldusele, kus kujundatakse vastavad infokanalid, mis võimaldavad genereerida ja tarbida vajalikku informatsiooni adekvaatsete otsuste vastuvõtmiseks õigel ajal ja õiges kohas. Integreerides erievaid tootmismudeleid „targa tolmu“ (arupuru) võimalustega ning analüüsides saadud infot andmekaevandse vahenditega on võimalik ennetada probleemide teket ning saavutada klastriülese süsteemi abil oluliselt kõrgemat tootlikkust.
Small and medium sized enterprises where orders (and their nature) changes, technological processes might vary in relatively great extent, need flexible and easily adoptable integrated systems, reaching over the single enterprise and covering whole cluster if needed. In scientific matter use of embedded systems (smart dust) enables to link enterprise information systems in a new way. Web-enabled and information technologies play indispensable roles in supporting and enabling the complex practices of design and manufacturing by providing the mechanisms to facilitate and manage the integrated systems. Proactive solutions are major pillars that support the success of the integration of e-Manufacturing and e-business. Machinery enterprises in Estonia are mainly SME. There are over 400 small and medium sized enterprises in the machinery apparatus and metal engineering sector. Estonia is a good testing and implementation region such models as here is needed www infrastructure, Internet using habits and interest toward novel e-solutions. Integrating order handling system and ubiquitous computing gathering manufacturing data through “smart dust” (motes) network and analysing it by data mining tools is possible discover alerting situation by decision support system and enable enhanced productivity through in-time order handling and resource sharing network implementation.