ANAIS ANÁLISE DE PROBLEMAS NO CONTROLE DE ESTOQUE DECORRENTES DE ERROS NOS REGISTROS DE SAÍDA

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1 ANÁLISE DE PROBLEMAS NO CONTROLE DE ESTOQUE DECORRENTES DE ERROS NOS REGISTROS DE SAÍDA FABIO FAVARETTO ( fabio.favaretto@unifei.edu.br ) UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUBÁ EVERTON DROHOMERETSKI ( profeverton.d@hotmail.com ) FAE CENTRO UNIVERSITÁRIO Resumo A necessidade de possuir elevados níveis de serviço leva as empresas a controlarem melhor seus estoques, entre outras ações. Este artigo objetiva analisar os problemas decorrentes de erros nos registros de saída de um estoque e suas conseqüências nas decisões de reposição de materiais. Serão analisados os erros nos registros de saída de materiais em estoques controlados pelo modelo do ponto de pedido. O estudo demonstrou que o aumento do erro máximo nos registros do controle de estoque tem maior impacto na geração de problemas que o aumento na probabilidade de ocorrência destes erros. Palavras-chave: Controle de estoque, ponto de pedido, simulação de Monte Carlo. 1. Introdução O bom controle dos estoques de uma empresa é uma atividade essencial para sua competitividade. A falta de material em estoque pode fazer com que o nível de serviço seja comprometido e clientes deixem de ser atendidos. Por outro lado, excesso de material em estoque traz problemas de fluxo de caixa, espaço e perdas por obsolescência. Um sistema de controle de estoque registra todas as movimentações de entrada e saída de materiais, assim como acompanha o saldo deste para que seja feita a decisão de pedir ou não mais material. Caso exista algum tipo de erro neste controle, os pedidos podem ser feitos sem necessidade ou então não serem feitos pedidos quando estes são necessários. Algumas das causas dos erros no registro e movimentação de estoques são: Erros de contagem ou de digitação; Deixar de registrar uma movimentação de entrada ou saída; Roubo de material; Mais de um controle para o mesmo material; Perda ou extravio de material. A exatidão com que um sistema de controle de estoque representa o estoque real é medida através da acuracidade dos registros de estoque. Basinger (2006) apresenta que a falta de acuracidade de dados do estoque acarreta na redução do nível de serviço e aumenta os custos relacionados às atividades da logística. Na mesma linha, Huschka (2009) destaca que a precisão dos saldos de estoque é um fator crítico para o bom desempenho das atividades industriais. Muitas organizações determinam níveis e metas para a acuracidade de seus estoques. Neste sentido, existe um senso comum de que se os erros nos registros de controle de estoque são aleatórios (positivos e negativos), as variações se compensam e na média a acuracidade do estoque é mantida. 1/11

2 Pode-se supor que o registro da movimentação esteja sujeito a algum tipo de erro, como aqueles relatados anteriormente. A Figura 1 apresenta uma movimentação de um estoque, porém o registro da movimentação teve um erro. Do total de 10 caixas retiradas fisicamente do estoque, duas não foram contadas e consequentemente não foram registradas. Na situação apresentada, o sistema de controle de estoque possui um saldo de 72 caixas, quando no estoque físico estão de fato 70 caixas. Caso o ponto (ou quantidade) onde se deve fazer o pedido de um lote de reposição deste estoque fosse em 70 caixas, ocorreria o seguinte problema: o estoque real precisa de reposição, porém o sistema de controle de estoque não fez este pedido por ter erro. Diversas conseqüências poderiam resultar desta situação, principalmente a falta de material e clientes não atendidos. Estoque real (físico) Movimentação: retirada de 10 caixas Saldo inicial do estoque = 80 caixas Saldo final do estoque = 70 caixas Sistema de controle de estoque Data Entrada Saída Saldo / Registro de saída: 8 caixas Data Entrada Saída Saldo / / Erro: 2 caixas não contadas Figura 1 Sistema de controle de estoque O sistema de controle de estoque concentra os dados usados nas decisões relativas à reposição de material. A necessidade ou não de reposição é direcionada por este sistema, e não pela situação real. Considerando a existência de ocorrência de erros nos registros de controle de estoques, o problema que motiva este artigo é conhecer os efeitos decorrentes de determinados níveis de erros nos registros em controles de estoques. Os efeitos que serão analisados são: Falso positivo: o sistema gera um pedido de reposição sem necessidade real; Falso negativo: o sistema não gera um pedido de reposição quando existe a necessidade real. O objetivo geral deste artigo é analisar os problemas decorrentes de erros nos registros de saída nas decisões de reposição de materiais. Especificamente serão analisados erros nos registros de saída de materiais em estoques controlados pelo modelo do ponto de reposição, e para isso serão feitas simulações do controle de estoque de um material. 2/11

3 Este artigo é iniciado por esta introdução, seguida da apresentação da metodologia utilizada. É então apresentada uma revisão de conceitos sobre a acuracidade de controle de estoques e é feita uma apresentação breve do modelo de controle de estoques por ponto de reposição. Neste ponto são apresentadas as definições para a realização da pesquisa, os dados coletados e a análise dos mesmos. Por fim, são apresentadas as conclusões e as sugestões para estudos futuros. 2. Metodologia Este artigo descreve a relação entre níveis de ocorrência de erros nos registros de saída do estoque de um material e alguns efeitos deste problema. Para isso, será utilizada a técnica de Monte Carlo para a simulação do controle de estoque de um material através do modelo do ponto de reposição. Este técnica permite uma simulação estática de uma situação estocástica. Será feita a simulação do registro de uma saída do estoque existente de um material, e posterior verificação da necessidade de reposição deste material. As repetições da simulação irão fazer um novo registro de saída para outro material, não sendo considerados registros seqüenciais do mesmo material. A metodologia emprega é dividida nas seguintes etapas: Definição do problema e objetivo: estas definições foram apresentadas na seção anterior; Revisão bibliográfica sobre erros nos registros de estoque e conseqüências deste problema; Planejamento e realização dos experimentos. Será feito o planejamento para construção de um ambiente de simulação que permita atingir o objetivo estabelecido. Feito isto, serão realizadas as configurações e repetições necessárias; Análise dos dados. Será feita uma análise estatística dos dados obtidos, para verificar a relação existente entre a ocorrência dos erros nos registros de estoques e as ocorrências de falso positivo e falso negativo. Para esta finalidade será utilizada a análise de regressão. As descrições da realização destas etapas são apresentas no decorrer do artigo. 3. Referencial teórico Reduzir os níveis de estoque e ao mesmo tempo aumentar o nível de serviço ao cliente é um desafio gerado pelo atual ambiente competitivo. No entanto, para quebrar este trade-off, tanto a academia como as empresas têm esbarrado em algumas barreiras. Uma dessas barreiras é a baixa precisão das informações relativas aos saldos de estoque. Pois quanto mais precisas forem as informações dos estoques, mais seguras serão as decisões de quanto e quando pedir os materiais para os fornecedores, por conseqüência melhorar o gerenciamento dos estoques (WALLER et al., 2006). A redução nos níveis de estoque sem um nível satisfatório de qualidade de informação entre a quantidade física e a quantidade do sistema (acuracidade de estoque) pode acarretar em uma série de agravantes para os processos internos e externos da organização, além dos respectivos custos relacionados. Dois efeitos que a falta de acuracidade nas informações de estoques geram podem ser caracterizados como o aumento no tamanho do lote e a incerteza do atendimento da demanda (UÇKUN et al., 2008). Desta forma, pode-se afirmar que quanto menor for o nível de estoque mantido na operação maior deverá ser o índice de acuracidade de estoque, de maneira a não prejudicar o nível de serviço e consequentemente impactar de forma negativa nas vendas da organização (BASINGER, 2006; DEHORATIUS e RAMAN, 2008). 3/11

4 Na mesma linha, Huschka (2009) destaca que um índice adequado de acuracidade de estoque é fundamental para o bom desempenho das atividades relacionadas ao planejamento de materiais. A acuracidade do estoque está relacionada à precisão da informação de seus saldos físicos em relação aos saldos apresentados nos sistemas de controle. A base para uma adequada acuracidade depende principalmente na qualidade dos registros de estoque. Estes registros devem ser precisos, pois a sua ineficiência pode ocasionar a falta de materiais, paradas de produção, constante alterações na programação da produção, atraso nas entregas, perda de vendas (ARNOLD, 1999). Em relação aos registros dos estoques, três informações devem ser precisas, a saber: descrição da peça, a quantidade e a localização do material. Como razões para a análise dos saldos de estoque, Arnold (1999) elenca a eficácia no sistema de administração de materiais, a manutenção de um nível de serviço adequado, a eficácia e eficiência no planejamento da produção. A falta de um acompanhamento efetivo da acuracidade pode gerar efeitos indesejáveis no funcionamento das atividades citadas acima, podendo comprometer o bom andamento de uma série de operações que envolvem o estoque e as suas respectivas informações. Com isso, a manutenção de registros de estoque precisos - registros que refletem a realidade física - são cruciais para o desempenho de organizações de varejo, tendo em vista a visão de integração de cadeia de suprimentos (DEHORATIUS e RAMAN, 2004). Sistemas típicos de controle de estoques executam ajustes nos registros das transações de estoque, em virtude de ocorrências relacionadas à variação da demanda, ressuprimento, devoluções e obsolescência dos materiais (BALLOU, 2006). Arnold (1999) argumenta que em virtude do estoque ser composto por objetos físicos e passíveis de serem perdidos, faz-se necessário um sistema que obstrua os erros e os desvios de materiais nas organizações. Tal preocupação justifica-se em virtude do impacto que gera nas atividades de planejamento, compras, armazenamento, produção, expedição e contabilização (BROWN et al., 2001 e DEHORATIUS e RAMAN, 2008). Desta forma, para que as atividades relativas ao planejamento de materiais possam atingir os resultados esperados, um índice adequado de acuracidade de estoque é um requisito. Piasecki (2003) destaca que a aplicação do MRP (Materials Requirements Planning) requer um índice de acuracidade superior a 95%. Já para a implantação de sistemas de planejamento de materiais dentro da filosofia Just in Time faz-se necessário atingir um índice 99% de acuracidade de estoque (DEHORATIUS e RAMAN, 2008). Brown et al. (2001) analisam na simulação de uma operação de planejamento de materiais os efeitos que a falta de acuracidade de estoque gera no planejamento de materiais por MRP. Os autores concluíram que a realização do processo de planejamento de materiais sem nenhum tipo de controle de estoque, gera inconsistências nas decisões tomadas no planejamento de materiais e da produção, impactando dessa forma na performance de entrega dos produtos, além do aumento dos custos de estoque. Ainda em relação a efeitos relacionados ao planejamento da produção, Castro (2005), em um survey realizado com 44 empresas fornecedoras do segmento automotivo brasileiro e 2 montadoras, identificou que a acuracidade de estoque neste segmento está aproximadamente em 95% para a maioria das empresas entrevistadas. A pesquisa também demonstra que os índices mais baixos de acuracidade de estoque estão nos itens de matéria-prima, apresentando como principais efeitos: paradas na produção, atrasos na entrega e trocas de produção fora do planejado, impactando na eficiência operacional do processo. Uçkun et al. (2008) destacam que a falta de acuracidade de estoque, interfere diretamente no tamanho do lote e na certeza do atendimento da demanda (UÇKUN et al., 2008). Com isso, pode-se afirmar que a baixa qualidade da informação dos saldos de estoque pode, por exemplo, gerar a necessidade de interromper a produção antes do previsto, impossibilitando, assim, que seja cumprida a quantidade programada na ordem de fabricação. 4/11

5 Isso causa perda na eficiência da produção, necessidade de reprogramação da produção e conseqüente aumento nos custos relacionados ao processo produtivo. 4. Simulação do controle de estoque A presente seção visa apresentar o modelo de controle de estoque por ponto de pedido, que será base para a identificação dos erros no estoque. Além disso, será apresentado o ambiente de simulação e as descrições do experimento. 4.1 Controle de estoque por ponto de pedido O modelo de controle de estoque por ponto de pedido é muito utilizado por sua simplicidade de cálculo e facilidade de utilização. Não são necessários sistemas de controle informatizado para sua utilização. O principal objetivo deste modelo é que não falte material, sendo que a situação mais crítica para esta garantia é relacionada ao momento em que é feito um pedido para ressuprimento (abastecimento) de materiais. Caso o pedido seja feito com muita antecedência, o material ficará parado sem uso e haverá uma perda financeira na manutenção deste material, além de ocupar espaço no armazém desnecessariamente. Caso o pedido seja feito após o momento necessário, haverá o risco de não haver material disponível e necessitar de compras emergenciais, aumentando os custos logísticos ou ainda causar interrupção do processo ou atraso nas entregas. Isso porque o ressuprimento não é imediato, e o material continua sendo consumido no tempo entre a realização do pedido e a chegada de um lote de reposição. Este tempo é o tempo de ressuprimento. Para se atender o objetivo do modelo, é definida uma quantidade de material, que quando atingida aciona a realização de um pedido de reposição. Esta quantidade é o ponto de pedido (também conhecido como ponto de reposição), que considera então o tempo de ressuprimento, a demanda prevista para este tempo e o estoque de segurança. A forma de cálculo pode ser vista na Equação 1 e os parâmetros de estoque podem ser vistos na Figura 2. PP = (TR * D) + ES (1) Sendo: PP = Ponto de Pedido TR = Tempo de Ressuprimento D = Demanda ES = Estoque de segurança A dinâmica de utilização deste modelo é simples e descrita a seguir. Conhecido o ponto de reposição, a cada movimentação de material é verificado o saldo do estoque. Se o saldo for menor ou igual ao ponto de reposição, é feito um pedido. Caso o saldo seja maior que o ponto de reposição, nada é feito. Neste trabalho, os parâmetros simulados para configuração do modelo de controle de estoque são: Demanda representada por movimentações de retirada de material. Ponto de pedido (PP) e lote de reposição são valores definidos e fixos. A análise que será feita como resposta da pesquisa é relacionada ao momento em que o sistema de controle faz o pedido de reposição, em comparação ao momento em que é necessário ou não se fazer este pedido com base na movimentação real de materiais. 5/11

6 Quantidade Lote de reposição Ponto de reposição Tempo de ressuprimento Tempo Figura 2 Representação dos parâmetros do modelo de controle de estoque por ponto de reposição Isso porque será simulada uma situação como na Figura 1, onde existe uma movimentação real de materiais e um controle desta movimentação. Caso ocorram erros nos registros das movimentações, estes erros estarão no sistema de controle. A análise que será feita é com base nas seguintes ocorrências: Falso positivo o sistema de controle indica um saldo maior que o real, e o pedido de reposição será feito antes do momento necessário. Falso negativo o sistema de controle indica um saldo menor que o real, e o pedido que deveria ser feito de fato não será feito. 4.2 Ambiente de simulação Para se atender o objetivo desta pesquisa, optou-se por desenvolver um ambiente de simulação capaz de reproduzir as condições de um controle de estoques reais. Pela delimitação do trabalho, este controle de estoque deve reproduzir o método do ponto de reposição para um item. Foi planejada a utilização do método de simulação de Monte Carlo para reproduzir um registro de controle de estoque que pode ou não ter erro. São utilizadas duas situações para o mesmo registro: o controle de estoque real (físico) e o controle do estoque por um sistema informatizado. Caso ocorra erro no registro, está afetará apenas o controle do sistema. Desta forma é possível comparar a situação real com o sistema e verificar os desdobramentos das eventuais diferenças existentes. Serão simuladas somente movimentações de saída do estoque. A seqüência lógica para cada rodada da simulação é descrita a seguir: O estoque real do item possui uma determinada quantidade (aleatória) de material; Uma determinada quantidade (aleatória) de material é retirada do estoque real; É calculado o saldo real do estoque e verificada a necessidade de se fazer ou não um pedido caso o ponto de pedido estabelecido tenha sido atingido; Um registro de saída é feito para a retirada. Este registro pode ou não ter erro (aleatoriamente); 6/11

7 Caso o registro tenha erro, é gerado (aleatoriamente) um valor de erro e acrescido ao valor real da retirada. Caso o registro não tenha erro será utilizado somente o valor real da retirada; O valor do registro de retirada (com ou sem erro) é descontado do saldo anterior e verificada a necessidade de se fazer ou não um pedido caso o ponto de pedido estabelecido tenha sido atingido. Assim, são feitas duas verificações para a necessidade ou não de se fazer um pedido: uma em relação à quantidade real do estoque e outra em relação à quantidade do sistema de controle. 4.3 Descrição do experimento A simulação terá variáveis para configuração do modelo de controle de estoque e para configuração dos erros. A seguir são descritos todos os parâmetros e variáveis utilizados na simulação, que podem ser vistos na Figura 3. Configuração do modelo de controle de estoque PP 250 Lote reposição 1000 Erro máximo (%) 0,05 Controle de estoque real (físico) Erro do registro Saldo anterior 1000 S/N 1 Movimentação 100 Valor 10 Saldo final 900 Pedido 0 Sistema de controle de estoque Realização de pedido de reposição Saldo anterior 1000 Ambos fizeram 0 Movimentação 110 Falso negativo 0 Saldo final 890 Nenhum fez 1 Falso positivo 0 Pedido 0 Figura 3 Parâmetros e variáveis utilizados na simulação Configuração do modelo de controle de estoque: PP Ponto de pedido. É a quantidade que indica quando deve ser feito um pedido de reposição. O pedido é feito quando a quantidade de produtos em estoque (saldo anterior movimentação) é menor ou igual ao PP; Lote reposição quantidade a ser pedida quando o PP é atingido. Não está sendo usado nesta simulação para fazer pedido. É uma referência para o tamanho do erro; Erro máximo (%) é o maior erro (em porcentagem) que pode ocorrer em um registro, pode ser positivo ou negativo. Exemplo: se o lote de reposição é 1000 e o erro máximo é 0,05 (5%), o valor do erro está entre -50 e 50 unidades do produto. Controle de estoque real (físico): Saldo anterior é um número aleatório com distribuição uniforme entre uma e duas vezes o ponto de pedido. Se o PP é 250, então o saldo anterior pode ser qualquer número entre 250 e 500, com a mesma probabilidade; 7/11

8 Movimentação é um número aleatório com distribuição uniforme entre 1 e o PP; Saldo final é o saldo anterior menos e movimentação; Pedido se o saldo final for igual ou menor o PP, o pedido será igual ao lote de reposição. Se o saldo final for maior que o PP, o pedido será igual a zero. Erro do registro: S/N é uma variável binária (zero ou um) que indica se o registro vai ter erro ou não; Valor é o valor do erro que será acrescentado ao registro. O valor pode ser positivo ou negativo até o limite do valor do erro definido anteriormente. Sistema de controle de estoque: Saldo anterior é o mesmo valor do saldo anterior real; Movimentação considera a movimentação real do produto mais o valor do erro que pode ser positivo ou negativo. Se o total (movimentação real + valor do erro) for negativo, então esta movimentação recebe valor zero, pois como a simulação é de retirada do estoque uma movimentação negativa seria equivalente a uma entrada no estoque; Saldo final é o saldo anterior (do sistema) menos e movimentação (também do sistema). Pedido se o saldo final (sistema) for igual ou menor o PP, o pedido será igual ao lote de reposição. Se o saldo final (sistema) for maior que o PP, o pedido será igual a zero. Realização de pedido de reposição: Ambos fizeram pedido/nenhum fez pedido nestas situações o controle do sistema agiu como o controle real e não houve nenhum tipo de prejuízo ou impacto caso tenha ocorrido erro no registro; Falso negativo neste caso o controle real não fez pedido de reposição e o sistema de controle sim. Isso significa que foi feito um pedido desnecessário ou antes do momento; Falso positivo neste caso deveria ter sido feito um pedido no controle real mas o sistema de controle não o fez. Não foi feito um pedido quando deveria ter sido feito e provavelmente irá faltar material. 5. Resultados e análises Para a realização da simulação de Monte Carlo foi necessária a geração números aleatórios. Para isso foi utilizado o software Crystal Ball, associado ao MS Excel. As variáveis configuradas desta forma são: Saldo anterior segue uma distribuição uniforme discreta, com valores entre uma e duas vezes o valor do ponto de pedido; Movimentação segue uma distribuição uniforme discreta, com valores entre um e o ponto de pedido; Ocorrência ou não de erro no registro (S/N) segue uma distribuição binária (yes-no), com a probabilidade de ocorrência variando de acordo com as simulações realizadas; Valor (do erro) segue uma distribuição uniforme discreta, com valores entre o erro máximo permitido negativo e positivo. Para cada rodada de simulação foram feitas repetições. Como destacado anteriormente, as variáveis de resposta analisadas foram as ocorrências de falso-positivos e falso-negativos. Para atender o objetivo deste trabalho, as variáveis independentes a serem analisadas são: 1) a probabilidade de ocorrência de erros nos registros e 2) o erro máximo. O experimento projetado consistiu em definir alguns valores de erro máximo (5, 10 e 20%) e fazer variações nas probabilidades de ocorrência de erros entre 0 e 50%. Como já foi relatado 8/11

9 acima, para cada configuração das variáveis foram feitas repetições utilizando-se o software Crystal Ball e uma planilha eletrônica. Com os dados obtidos é possível fazer uma análise de regressão linear para verificar se existe influência das variáveis independentes, e caso exista, de quanto é esta influência. Para as análises foi usado o software de analises estatísticas MiniTab. Na Tabela 1 são apresentados os resultados das simulações. Tabela 1 Resultados das simulações geradas pelo Crystal Ball Erro máximo Ocorrência de erro Falso negativo Falso positivo 0,05 0, ,05 0, ,05 0, ,05 0, ,05 0, ,05 0, ,05 0, ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,2 0, ,2 0, ,2 0, ,2 0, ,2 0, ,2 0, ,2 0, A partir destes dados foram feitas duas regressões lineares, uma para cada variável dependente (resposta). A regressão linear para análise da ocorrência de falso negativo apresentou R quadrado de 89,9%, com nível de significância igual a zero. Isso sugere uma boa explicação das variáveis independentes testadas na resposta, pois o percentual de correlação mínimo de 70%. A equação resultante é dada por: Falso negativo = * Erro máximo * Ocorrência de erro (2) A regressão linear para análise da ocorrência de falso positivo apresentou R quadrado de 90,6%, com nível de significância igual a zero. Isso sugere uma boa explicação das variáveis independentes testadas na resposta. A equação resultante é dada por: Falso positivo = * Erro máximo * Ocorrência de erro (3) As Equações (2) e (3) apresentam resultados próximos, porém não foram feitos testes de equivalência estatística. Mesmo assim, as análises serão feitas em conjunto para ambas as respostas, limitadas ao intervalo de valores simulados. As constantes são negativas, indicando que caso não exista probabilidade de ocorrência de erro, não ocorrerão falsos negativos ou positivos. Os coeficientes de erro máximo e ocorrência de erro são diretamente proporcionais à ocorrência dos falsos positivos e negativos. Proporcionalmente, o valor do erro máximo tem 9/11

10 maior influência que a probabilidade de ocorrência de erro, em função dos maiores coeficientes. 5. Conclusões Os erros nos registros de saída do controle de estoques podem levar a diversos efeitos. Este artigo analisou a ocorrência destes erros no controle de estoque por ponto de pedido de um material, considerando a realização do pedido de reposição antes ou depois do momento necessário. Pode-se concluir que a existência dos efeitos é proporcional à ocorrência de erros nestes registros. As variáveis independentes analisadas foram a probabilidade de ocorrência de erros nos registros e o valor deste erro. Com os resultados obtidos, ficou demonstrado que o aumento do erro máximo tem maior impacto na geração de problemas que o aumento na probabilidade de ocorrência destes erros. Assim, caso uma empresa decida resolver ou diminuir os problemas de ocorrência de falso negativo ou falso positivo, deve priorizar a redução do erro máximo que ocorre nos registros em detrimento da possibilidade de ocorrência destes erros. Isso não significa, porém que não devem ser feitos esforços na eliminação ou diminuição desta possibilidade. Como continuidade desta pesquisa serão feitas análises de outros efeitos que podem ocorrer devido à presença de erros nos registros de saída de materiais, assim como a realização desta análise em situações mais complexas envolvendo seqüências de fornecimento de materiais. Referências ARNOLD, J. R. T. Administração de materiais: Uma introdução. São Paulo: Atlas, BALLOU, R. H. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos/Logística Empresarial. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, BASINGER, K. L. Impact of Inaccurate Data on Supply Chain Inventory Performance. 2006, 207 p. Tese (doutorado) - Programa de Engenharia de Produção de Sistemas, The Ohio State University, BROWN, K. L; INMAN R. A. e CALLOWAY J. A. Measuring the efects of inventory inaccuracy in MRP inventory and delivery performance. Production Planning & Control, v. 12, v. 1, p , CASTRO, R. L. Planejamento e Controle da Produção e Estoques: um survey com fornecedores da cadeia automotiva brasileira f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. São Paulo, DEHORATIUS, N. e RAMAN, A. Inventory record inaccuracy: An emprical analysis. Working Paper, University of Chicago, Graduate School of Business. Supply Operations, DEHORATIUS, N. e RAMAN, A. Inventory record inaccuracy: An Emprical Analysis. Management Science, v. 54, n. 4, p , HUSCHKA, K. Using Statistical Process Control to Monitor Inventory Accuracy. 2009, 64 p. Dissertação (mestrado) Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering College of Engineering - KANSAS STATE UNIVERSITY. Programa de Engenharia de Sistemas Industriais, PIASECKI, D. J. Inventory Accuracy: People, Processes, & Technology. Kenosha: Ops Publishing, /11

11 UCKUN, C; KARAESNEN, F e SAVAS, S. Investment in improved inventory accuracy in a decentralized supply chain. International Journal of Production Economics, jun, n. 113, p , WALLER, M. A., et al. Measuring the impact of inaccurate inventory information on a retail outlet. The International Journal of Logistics Management, v. 17 n. 3, p , /11