OS BENEFÍCIOS DA COLETA AUTOMÁTICA DE DADOS DO CHÃO-DE-FÁBRICA PARA O PROCESSO DE NEGÓCIO GESTÃO DA DEMANDA

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1 OS BENEFÍCIOS DA COLETA AUTOMÁTICA DE DADOS DO CHÃO-DE-FÁBRICA PARA O PROCESSO DE NEGÓCIO GESTÃO DA DEMANDA Ronaldo Mardegan Escola de Engenharia de São Carlos (EESC-USP) Núcleo de Manufatura Avançada (NUMA) Av.: Trabalhador São-carlense, 400. CEP: (CP: 359) São Carlos/SP Rodrigo Cambiaghi Azevedo Escola de Engenharia de São Carlos (EESC-USP) Núcleo de Manufatura Avançada (NUMA) Av.: Trabalhador São-carlense, 400. CEP: (CP: 359) São Carlos/SP Prof. Dr. João Fernando Gomes de Oliveira Núcleo de Manufatura Avançada Escola de Engenharia de São Carlos - Universidade de São Paulo NUMA-EESC-USP- Av. Trabalhador São-carlense, São Carlos SP The use of reliable data from the shop floor will make industries be more competitive in front of the concurrents. Reliable shop floor data can be achieved through automatic shop floor data collection connected with supervisory system, which nowadays can be used in discrete manufacturing industries. Therefore, the consolidation of such operational data into databases allows quality improvement on many management processes, like the demand management one. A more realiable source of information can improve the process in terms of its effectiveness. The requirement for such vertical integration (from shop-floor control until demand management) is a robust system architecture in different layers including systems like SCADA, MES and ERP. This architecture enables the information flow from the shop floor until the strategic decisions. Palavras-chave: demand management, discrete manufacturing, automatic shop floor data collection. 1 Introdução O presente trabalho surge a partir da deficiência constatada na integração das informações coletadas no chão de fábrica em ambientes de manufatura discreta e do processo de negócio gestão da demanda como forma de facilitar o planejamento e uso dos recursos para trazer bons resultados para a empresa. Atualmente, devido à grande concorrência, o uso de informações imprecisas e dados incorretos em uma empresa podem prejudicá-la em muito no processo de tomada de decisão, em sua produtividade e, inclusive, na sua própria permanência no mercado (CAETANO, 2000). A coleta automática de dados do chão de fábrica, a qual permite uma melhoria na precisão e controle dos dados por meio de sistemas de monitoramento e supervisão, começa a ser encarada como uma forma de aumentar a competitividade das empresas. Paralelamente a isso, é crescente, principalmente no mercado brasileiro, a atenção ao processo de gestão da demanda como forma de conhecer melhor o mercado e, consequentemente, otimizar a utilização dos processos produtivos de acordo com as necessidades constatadas no mercado (PIRES et al, 2001). ENEGEP 2002 ABEPRO 1

2 Como a coleta automática de dados do chão de fábrica é algo recente, principalmente nos ambientes de manufatura discreta que se utilizam de processos de usinagem, poucos estudos vêm sendo realizados envolvendo a sua integração com o processo de planejamento do negócio, como por exwmplo o processo de gestão da demanda. Portanto, o objetivo deste trabalho é mostrar como pode ser realizada a integração entre a coleta automática de dados do chão de fábrica e os processos de negócios de gestão da demanda a partir dos sistemas SCADA, MES e ERP. Além disso, serão relatados os benefícios que a gestão da demanda poderá obter a partir de dados mais precisos e atualizados advindos de um ambiente de coleta automática. 2 Revisão Bibliográfica 2.1 Sistemas ERP Os sistemas ERP apresentam-se, simplificadamente, como sendo uma ferramenta de tecnologia da informação para integrar os processos empresariais e as atividades dos vários departamentos, podendo também integrar todas as empresas da cadeia produtiva. Tais sistemas, além de atuarem no planejamento, controlam e fornecem suporte a processos operacionais, produtivos, administrativos e comerciais da empresa. Todas as transações realizadas pela empresa devem ser registradas, para que as consultas extraídas do sistema possam refletir ao máximo possível sua realidade operacional. Segundo a APICS (1998) o ERP é um sistema de informação orientado para identificar e planejar todos os recursos da empresa necessários para atender aos pedidos dos clientes em termos de manufatura, distribuição e serviços. Uma das grandes vantagens dos sistemas ERP é a consistência das informações, ou seja, o sistema acaba com as divergências entre dados relativos a um mesmo assunto fornecido por departamentos diferentes, a partir da utilização de um banco de dados central. De forma geral, segundo DAVENPORT, 1998, os sistemas ERP fornecem suporte às atividades administrativas (finanças, recursos humanos, contabilidade e tributário), comerciais (pedidos, faturamento, logística e distribuição) e produtivas (projeto, manufatura, controle de estoques e custos), além de processos relacionados com a gestão da demanda. Apesar dos sistemas ERPs parecerem ser um sistema completo, capaz de integrar toda a empresa, estudos tem demonstrado que existe uma lacuna entre os ERPs e o chão de fábrica, ou seja, os ERPs não possuem funcionalidades que suportem as atividades que ocorrem no ambiente operacional. 2.2 Sistemas MES O termo MES Manufacturing Execution Systems, ou Sistema de Execução da Manufatura, foi criado em 1990 por Bruce Richardson da Advance Manufacturing Research (AMR). A aceleração do mercado de MES surgiu da necessidade de se constituir um nível intermediário entre os sistemas ERP e o chão de fábrica. Segundo CORRÊA et al. (1997), os sistemas MES destinam-se a aumentar a dinâmica dos sistemas de planejamento da produção (MRP II), e conseqüentemente dos sistemas ERP, que não seriam capazes de lidar com aspectos tais como o andamento de uma ordem enquanto essa está em progresso e com restrições de capacidade de curtíssimo prazo. Além do MES e do ERP poderem trabalhar juntos, o MES ajuda na melhor utilização das funcionalidades existentes no ERP. Segundo CORRÊA et al.(1997) um MES coleta e acumula informações do realizado no chão de fábrica e as realimenta para o sistema de planejamento. O MES cumpre dois papéis: um é o de controlar a produção, ou seja, considera o que foi efetivamente produzido e como foi produzido e permite comparações com o que estava planejado para, em caso de não coincidência, permitir o disparo de ações corretivas. O outro papel é de ENEGEP 2002 ABEPRO 2

3 liberar as ordens de produção, tendo a preocupação de detalhar a decisão de programação da produção definida pelo MRP, definindo os centros produtivos e a seqüência das operações a serem realizadas. Com isso, é possível saber exatamente a capacidade do chão de fábrica dentro de um determinado horizonte de planejamento. Independente de quão bom é o planejamento feito, a realidade nem sempre ocorre conforme o que foi planejado. De fato, o foco principal dos sistemas atuais de MRP II / ERP é o planejamento e a contabilização adquirir e manufaturar os materiais necessários na fábrica quando necessário, nas quantidades necessárias, baseado em previsões de demanda. Erros de previsão, problemas de qualidade, gargalos de capacidade, quebras, falhas de comunicação e ineficiências várias podem prejudicar os melhores planos, fazendo a produção perder em seu desempenho. Os ERPs em geral, não conseguem enxergar esses problemas antes que eles já tenham ocorrido e nem sempre suprem as necessidades da organização quanto a informações de prevenção e correção (CORRÊA et al., 1997). 2.3 Sistemas SCADA A utilização desses sistemas (Supervisory Control and Data Acquisition) se dá, na sua maior parte, em indústrias de processo contínuo. Porém, de alguns anos para cá, eles foram sendo adaptados para a indústria de processos discretos e, futuramente, estarão sendo adotados em larga escala nessas indústrias, inclusive por aquelas que possuem processos de usinagem. Todas as informações apresentadas pelo SCADA são providas por uma rede de sensores e coletores de dados espalhados pela linha ou células de produção. O SCADA transforma esses dados em informações visuais, para consulta instantânea das atividades que estão ocorrendo no chão de fábrica. Os dados coletados podem ser armazenados em um banco de dados, ficando disponíveis a outros sistemas como MES e ERP. Tendo essas informações em uma base de dados é possível traçar gráficos e estimativas sobre o desempenho da produção; motivos de parada, tais como problemas mecânicos ou falta de matéria prima; máquinas gargalo; e vários outros eventos do chão de fábrica. A grande diferença entre o SCADA e o MES é que o primeiro tem como objetivo principal o monitoramento do chão de fábrica, através de uma base de dados em tempo real (real time database), ou seja, a função principal do SCADA é mostrar o que está ocorrendo no chão de fábrica naquele exato momento; enquanto que os sistemas MES possuem funcionalidades que auxiliam no processo de tomada de decisões baseado em fatos históricos, num horizonte de planejamento mais longo, se comparado com os sistemas SCADA. O controle visual do chão de fábrica supre uma das deficiências manifestadas pelos sistemas ERP, dinamizando a identificação de fatores imprevisíveis que porventura poderão comprometer o desempenho da produção e a execução do planejamento. 2.4 Informações do chão de fábrica Segundo CAETANO (2000), existem dois tipos de informações. As informações gerenciais, como aquelas relacionadas ao lead time, peças produzidas, etc; e as informações de caráter tecnológico, ou seja, relacionadas ao funcionamento da máquina, auxiliando no direcionamento de ações a fim de se aumentar o desempenho da máquina e talvez do chão de fábrica. Para os fins desse trabalho, consideraremos somente as informações gerenciais. Essas informações serão usadas nos processos relacionados com o planejamento, a programação e o controle da produção, além dos processos relacionados com a gestão da demanda. A Tabela 1 mostra grande parte das informações gerencias que poderão ser obtidas a partir da coleta automática de dados do chão de fábrica. ENEGEP 2002 ABEPRO 3

4 Quantidade de peças produzidas por OF Quantidade produzida por turno Número de peças defeituosas Tempo de máquina parada Motivo de parada Rastreabilidade do lote Tempo de movimentação Tempo de Fila Tempo de espera Tempo de set-up Tempo de processamento Tempo de ciclo Identificação de máquinas gargalo Capacidade utilizada Tabela 1: Exemplos de dados gerenciais coletados no chão de fábrica 2.5 Coleta de Dados do Chão de Fábrica O sistema de aquisição de dados é dividido, basicamente, em duas partes: coleta de dados e comunicação. A primeira pode ser subdividida em três modos: CNCs e CLPs, sensores e sistemas de monitoramento dedicado (MEIRELES, 2000). A comunicação seria a responsável pelo envio dos dados coletados das máquinas para os softwares de supervisão. O próprio programa CNC de uma máquina de usinagem, através dos relés existentes nos painéis elétricos, e o CLP, podem fornecer alguns dados relevantes. Os sensores fazem a ligação entre o processo e os sinais elétricos que serão analisados, em última instância, por um sistema de supervisão, possibilitando monitorar o funcionamento das máquinas no chão de fábrica. Segundo (CAETANO, 2000), os sensores mais comuns são: Força, Potência, Aceleração e Emissão Acústica. O sistema de monitoramento dedicado é um equipamento responsável por aumentar a inteligência das máquinas. Ele é composto por um sensor e um circuito eletrônico que faz o tratamento do sinal de sensores. Ele fornece, então, um sinal tratado que pode ser lido por algum sistema externo ou ligado diretamente no CNC da máquina (MEIRELES, 2000). Algumas informações de ocorrência, tais como início e fim de ciclo, podem ser obtidas diretamente do programa CNC da máquina. Porém, essas informações não são suficientes para a realização, por exemplo, da contagem de peças, uma vez que a máquina pode executar o programa sem peça (ciclo em vazio). Para uma peça ser usinada, é preciso remover sobremetal. Quando isto acontece, há um aumento na potência consumida pelo motor e um aumento na emissão acústica, gerados pelo contato da ferramenta de corte com a peça e que são detectados pelos sensores de potência e de emissão acústica respectivamente. Assim, uma análise conjunta dos sinais de início de ciclo com o aumento da potência e da emissão acústica é capaz de determinar automaticamente se houve ou não remoção de sobremetal (MEIRELES, 2000). 2.6 Gestão da Demanda Segundo SANTA EULÁLIA (2001), o termo gestão da demanda pode começar a ser entendido por meio da definição da palavra demanda, que segundo PROUD (1999), significa uma necessidade para um produto ou componente particular. O mesmo autor ainda coloca que a demanda advém de um vasto número de fontes, como por exemplo, ordens de cliente, previsão, requisição interplanta ou requisição de um centro de distribuição. A gestão da demanda possui a função de reconhecer todas as demandas por produtos e serviços existentes no mercado. Uma boa gestão de demanda facilita o planejamento e uso dos recursos de forma a trazer bons resultados para o negócio (APICS, 1998). De forma a completar a definição apresentada, CHASE & AQUILANO (1995) colocam que a gestão da demanda tem como objetivo coordenar e controlar todos os fatores da demanda para que o sistema produtivo possa ser utilizado com eficiência e para que os prazos de entrega de produtos sejam cumpridos. Ainda discutem que, no curto prazo, a gestão da demanda é útil para se determinar os recursos necessários na produção, tais como matéria prima, máquinas e mão de obra. No longo prazo, a gestão da demanda serve como ENEGEP 2002 ABEPRO 4

5 base para decisões estratégicas, tais como criação de novos produtos ou ampliação das instalações. Em essência, gestão da demanda coordena todas as atividades do negócio que geram demanda para a capacidade produtiva (VOLLMANN et al., 1997). 3 Arquitetura de Integração A Figura 1 mostra uma arquitetura entre os sensores ou dispositivos responsáveis por coletar os dados, o software de supervisão (SCADA), o software MES e o sistema ERP. O software de supervisão (SCADA) tem como objetivo principal o monitoramento do chão de fábrica, através de uma base de dados em tempo real, ou seja, a função principal do SCADA é mostrar o que está ocorrendo no chão de fábrica naquele exato momento. Já os sistemas MES possuem funcionalidades que auxiliam no processo de tomada de decisões baseado em fatos históricos, num horizonte de planejamento mais longo, se comparado com os sistemas SCADA Por fim, foi colocado nessa arquitetura o sistema ERP, o qual possui funcionalidades para a integração entre todos os departamentos da empresa. A partir dessa arquitetura é realizada a integração entre os dados coletados automaticamente do chão de fábrica e um sistema ERP, o qual geralmente possui funcionalidades que suportam o processo de negócio gestão da demanda. Figura 1: Arquitetura de Integração 4 Benefícios da Coleta Automática de Dados de Chão de Fábrica no Processo de Negócio Gestão da Demanda Algumas obras encontradas na literatura debatem quais as principais atividades existentes em um processo de Gestão da Demanda dentro de uma organização. Baseado em obras como CORRÊA et al. (1997), PIRES et al. (2001), PROUD (1999), SANTA EULÁLIA (2001) e VOLLMANN et al. (1997), conclui-se que o processo de Gestão da Demanda pode ser representado em oito macro-atividades. A seguir, é explicada cada uma dessas macro-atividades e, em seguida, é apresentada uma análise dos benefícios que tais atividades adquirem a partir de dados coletados automaticamente do chão de fábrica. Prever a Demanda É a função do negócio que se preocupa em predizer as vendas e o uso de produtos, de forma que eles possam ser comprados ou manufaturados adiantadamente nas quantidades apropriadas (APICS, 1998). A previsão da demanda pode ser realizada de acordo com alguns eventos que vão desde julgamento, intuição e opinião informal, passando por fatores macro econômicos, até técnicas de previsão baseada em dados históricos. ENEGEP 2002 ABEPRO 5

6 A princípio, a utilização da coleta automática de dados traz poucos benefícios para a previsão de demanda, pois essa deve trabalhar com dados de mercado e não de produção. Por outro lado, de nada adiantaria uma ótima previsão de vendas com uma programação da produção falaciosa. Devido a coleta automática ser um fator importante para uma boa programação da produção, ela será um fator chave para concretizar a previsão de vendas. Comunicar com o Mercado Essa atividade é responsável por colher e analisar as informações existentes no mercado. Empresas bem sucedidas sabem que elas terão uma chance de se preparar para o surgimento das demandas se elas mantiverem um contato maior com os seus clientes. Tradicionalmente, isso é feito por meio da força de vendas, que visita as instalações dos clientes, conversa com os gerentes de compra e, de alguma forma, tenta estimar quanto e quando serão colocadas novas ordens (PROUD, 1999). Porém, segundo CORRÊA et al. (1997), essa atividade é bastante negligenciada pelas empresas, pois normalmente as atividades de vendas estão dissociadas das atividades de trazer informações sobre os clientes e o mercado em uma base contínua e permanente. Atualmente, as empresas estão empenhando-se em diminuir ou sanar esse problema por meio da implementação do conceito de Customer Relationship Management (CRM). O impacto da implantação de coleta automática de dados de chão de fábrica para essa atividade é considerada baixo. Influenciar a Demanda A influência sobre a demanda tem como objetivo permitir com que a carga de trabalho da produção seja o máximo possível constante ao longo do tempo. As maneiras mais utilizadas para influenciar a demanda são propagandas; alterações nos preços; incentivos para distribuidores, representantes de vendas, clientes; etc. Para isso, conhecer precisamente a capacidade do chão de fábrica atual e futura, auxilia em muito nas decisões tomadas pela empresa e pelo pessoal de marketing para que o cliente compre mais ou menos produtos num dado período, de acordo com a capacidade que está sendo utilizada. Prometer Prazos de Entrega A data de entrega do produto é determinada por meio do conceito de disponível para promessa, em inglês Avaiable to Promisse (ATP), o qual, segundo a APICS (1998) é a porção não comprometida do estoque da empresa e de sua programação da produção, mantida no planejamento mestre para suportar a promessa de ordens para os clientes. É cada vez mais comum encontrar vendedores que utilizam notebooks para suportar suas vendas em campo (termo em inglês Mobile Sales) e, ao entrar um pedido de compras em seu sistema (podendo este ser um sistema ERP), este sistema conecta-se automaticamente com a base de dados central da empresa para que essa o atualize com os dados atualmente existentes, possibilitando assim a checagem on line do ATP para os produtos a serem vendidos. Em caso de confirmação de um pedido por um vendedor, a base de dados central é atualizada automaticamente. Conhecer os reais níveis de estoques e de capacidade é fator fundamental para se viabilizar o ATP. A comunicação em tempo real entre os agentes de vendas (em qualquer lugar em que eles estejam) e a empresa torna-se extremamente poderosa a partir de informações geradas em tempo real no chão de fábrica. Priorizar e Alocar A idéia por trás da Gestão da Demanda é satisfazer toda a demanda dos clientes. Porém, pode ocorrer situações onde não há produto ou os materiais e recursos necessários para produzi-lo não sejam suficientes. Logo, a decisão de qual cliente atender e qual terá que esperar deverá ser tomada (PROUD, 1999). Mais uma vez, conhecer a realidade do chão de fábrica é fundamental para o processo de priorização de clientes. Muitas vezes é preferível negar um pedido de um cliente ou tentar ENEGEP 2002 ABEPRO 6

7 postergar sua entrega à ter que atrasar o pedido e diminuir a credibilidade da empresa em termos de confiabilidade de entrega. Entrar Ordens de Clientes Segundo WILLCOX (2000), entrar ordem é a atividade de aceitar e traduzir o que um cliente quer, para os termos usados por um fabricante ou distribuidor. Tal processo pode ser tão simples quanto criar documentos de envio das mercadorias em ambientes de produção MTS ou, pode ser uma série de atividades mais complicadas, incluindo esforços de design para produtos produzidos sobre encomenda. A coleta automática não influencia essa atividade. Planejar Nível de Serviço aos Clientes Segundo APICS (1998), nível de serviços é uma medida (comumente expressa como uma porcentagem) de satisfazer a demanda por meio de estoque ou pela programação da produção corrente, em tempo de satisfazer as datas e quantidades requeridas pelos clientes. O conceito de planejamento do nível de serviços aos clientes relaciona-se basicamente com a disponibilidade do produto final, principalmente em termos de tamanhos e confiabilidade dos prazos de entrega. Estoques de segurança, programação da produção, disponibilidade de produtos finais nas datas e quantidades requeridas pelos clientes, estão intimamente ligados ao nível de serviço ao cliente. Como dito anteriormente, um controle acurado dos estoques obtidos a partir dos sistemas de monitoramento e controle da produção é fator chave para o planejamento do nível de serviço ao cliente. Muitas vezes esses dados podem ser repassados aos próprios clientes com o intuito de criar um relacionamento mais estreito entre as organizações. Planejar a Distribuição Segundo SANTA EULÁLIA (2001), as atividades de distribuição são planejadas com base nas informações desenvolvidas pela Gestão da Demanda, como a definição de promessa de datas de entrega para os clientes, de remessas para ressuprimento de estoques, abastecimentos interplantas, dentre outras, definindo-se o que se chama de programas de transporte. As informações utilizadas para o MPS também podem ser integradas com o planejamento de transportes. Mais uma vez, maior acuracidade do MPS, obtida a partir de dados precisos do chão de fábrica, significa benefícios e melhorias para as atividades de distribuição. Diante da situação de cada uma das oito macro-atividades supracitadas, foi elaborada a Tabela 2 almejando indicar o impacto que a coleta automática de dados do chão de fábrica teria sobre tais atividades. A Tabela 2 foi dividida em atividades que serão extremamente beneficiados com a coleta automática (alto impacto) e em atividades onde a existência da coleta automática de dados traria pouco ou nenhum benefício direto para a gestão da demanda (baixo impacto). Alto Impacto Baixo Impacto Prever a Demanda Comunicar com o Mercado Influenciar a Demanda Prometer Prazos de Entrega Priorizar e Alocar Entrar Ordens de Clientes Planejar Nível de Serviço aos Clientes Planejar a Distribuição Tabela 2: Impacto da Coleta Automática de Dados de Chão de Fábrica sobre as Macroatividades da Gestão da Demanda ENEGEP 2002 ABEPRO 7

8 5 Conclusões É cada vez mais evidente que conhecer a realidade, não só do chão de fábrica mas da empresa como um todo, é fator chave para o sucesso de qualquer negócio. Saber exatamente o que acontece no chão de fábrica e coletar os dados provenientes dele, é uma tarefa difícil e complexa, principalmente em indústrias de manufatura discreta e que utilizam processos de usinagem. Porém, atualmente, o uso de novas tecnologias vem modificando essa situação. Através de sensores instalados nas máquinas, pode-se obter em tempo real dados relativos ao funcionamento das mesmas. Esses dados então, poderão dar suporte aos processos de negócios existentes nas empresas, tornando-se cada vez mais acentuada a integração entre o chão de fábrica e os processos gerenciais. Com essa integração, alguns processos de negócios poderão ser melhorados e melhor utilizados. No caso desse trabalho, foram analisados os benefícios da coleta automática de dados para a gestão da demanda. De acordo com a Tabela 2, das 8 (oito) macro-atividades analisadas, 5(cinco) serão beneficiadas diretamente a partir de dados mais precisos e acurados. Com isso, podemos dizer que existe uma forte dependência da gestão da demanda com os eventos ocorridos no chão de fábrica. Dados corretos e em tempo real são de extrema importância para a execução de um processo de Gestão da Demanda. Além disso, a integração entre sistemas de coleta e aquisição de dados (SCADA), sistemas MES e ERP é vital para que todo o planejamento da empresa seja cada vez melhor. 6 Referências Bibliográficas APICS Dictionary: Terry Collegue of Business, University of Georgia, 9 th ed., CAETANO, André G.L.S. Sistemas de Supervisão de Chão-de-Fábrica: Uma Contribuição para Implantação em Indústrias de Usinagem. São Carlos, Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo,. 110p., CHASE, R.B.; AQUILANO, N.J.: Dirección y Administración de la Producción y de las Operaciones. México, McGraw-Hill, CORRÊA, H. L.; GIANESI, I. G. N.; CAON, M.: Planejamento, Programação e Controle da Produção: MRP II / ERP. Ed. Atlas, São Paulo, DAVENPORT, T. H.: Putting de Enterprise into the Enterprise System. In. Harvard Business Review, July/Aug, pp , MEIRELES, G.S.C.: Desenvolvimento de Sistema de Aquisição de Dados em Operações de Usinagem visando o Monitoramento de Linhas ou Células de Produção. São Carlos, Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo, 97p., PIRES, S.R.I.; BREMER, C.F.; AZEVEDO, R.C.; NASCIUTTI, A.C.; SANTA EULÁLIA, L.A. Reference Model in Demand Management. Anais IV SIMPOI/POMS, PROUD, J.F.: Master Scheduling. New York, Jonh Wiley & Sons, SANTA EULÁLIA, L.A. (2001). Uma Contribuição para a Formalização do Processo de Gestão da Demanda no Âmbito do Planejamento e Controle da Produção. São Carlos. 151 p. Qualificação (Mestrado). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. VOLLMANN, T. E.; BERRY, W. L.; WHYBARK, D. C.: Manufacturing Planning and Control Systems, Irwin McGraw-Hill, 4 th ed., WILLCOX, B.: Study notes for master planning of resources. Action MRPII (apostila de curso), ENEGEP 2002 ABEPRO 8