Análise Econômica de Projetos de Automação Industrial

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1 Análise Econômica de Projetos de Automação Industrial Cesar das Neves Departamento Engenharia Industrial/Escola de Engenharia/UFRJ Maurício dos Santos Neves Prof. Assistente da UERJ e do IBMEC Abstract: Frequently, automation project are treated as strategic and not submitted to economic analysis. This paper shows how this kind of projects can be analyzed under the economic point of view, which factors should be considered and how to measure them. The analysis begins with tangible factors, that is, those that can be measured in monetary terms, but intangible factors are also discussed in the paper. Finally, we deal with the problem of alternative identification; that is, technological routes that can be followed by this kind of project. The conclusion is that, although the economic analysis requires some effort it can avoid substantial losses in the process of implementation of this kind of project. Key word: automation, economic analysis Resumo: Projetos de automação freqüentemente são tratados como estratégicos e não submetidos a análise econômica. Este trabalho mostra como estes podem ser analisados sob a ótica econômica, quais os fatores a serem considerados e como medi-los. A análise inicia pelos fatores tangíveis, isto é, que podem ser expressos em unidades monetárias. Discute-se também, sucintamente, os fatores intangíveis. Finalmente, discute-se o problema da identificação de alternativas relativas a estes tipos de projetos (trajetórias tecnológicas). A conclusão é que apesar das dificuldades de estimativa de vários componentes da análise econômica, os esforços no sentido de realiza-la podem evitar perdas substanciais para as empresas ao implantarem este tipo de projeto Palavras chaves: avaliação econômica, projetos de automação. 1. Introdução Freqüentemente, as decisões relativas aos projetos de automação e informatização industrial, entendidos em sentido amplo, isto é, como englobando atividades de projeto e manufatura, como por exemplo investimentos em sistemas de CAD/CAM, CAE, CAPP, Máquinas CNC e outras, são analisadas exclusivamente sob a ótica da estratégia empresarial. Os resultados que se pretende atingir com estes projetos, tais como velocidade na colocação de novos produtos, atendimento mais rápido e flexível dos clientes, aumento de produtividade e outras, são usualmente analisadas somente sob a ótica do aumento da competitividade da empresa. Muito pouco é feito no sentido de se medir o impacto destas decisões em termos de retorno do capital investido. De fato, esta pouca interligação entre a análise estratégica e a econômica é sem dúvida um ponto a ser melhor investigado. Apesar da constante indagação dos empresários sobre o tempo de retorno dos investimentos e, em primeira instância, sobre a viabilidade dos projetos, as análises neste campo deixam a desejar na maioria das vezes, sendo as decisões justificadas meramente pelo lado estratégico da questão. Este trabalho apresenta os passos a serem seguidos para se realizar uma análise econômica bem fundamentada deste tipo de investimento. 2. Definição de projetos de automação e modernização industrial Não se pretende aqui discutir estas tecnologias mas tão somente carateriza-las para um melhor entendimento da problemática envolvida na questão. Para tanto, será utilizado o Modelo Y (SCHEER, 1990), que considera como atividades necessárias para um modelo de Manufatura informatizada e/ou

2 automatizada não só aquelas ligadas ao controle chão-de-fábrica, mas também, aquelas que envolvem o projeto do produto e do processo e ainda a gestão do PCP. Sendo assim, podemos definir os seguintes sistemas: CAD Computer Aided Design - é uma tecnologia baseada em programas de computador capaz de produzir desenhos e imagens de forma interativa, facilitando o armazenamento de projetos de engenharia. Pode-se automatizar pelo CAD muitas tarefas ligadas as fases de concepção de produtos, planejamento de instalações (lay-out) e outras. CAE Computer Aided Engineering - envolve o uso do computador para analisar o projeto de um determinado material, peça ou produto, fazendo uso de algoritmos de resolução de problemas (cálculos de tensões, pontos de rupturas, etc.). CAPP - Computer Aided Planning Process - faz uso de computadores para planejar a seqüência de operações ao qual uma peça será submetida quando em processo de fabricação, isto é, o roteiro de produção e recursos de apoio necessários. Equipamentos de controle numérico (CN) - são utilizados para automatizar o processo de produção realizado por máquinas ferramentas. O mesmo pode-se dizer das máquinas com controle dedicados (CNC), cujo sistema de controle numérico fica a esta atrelado (CLEMENTE, 1998). Sistemas de gestão do PCP tais como o MRP I e II, servem para informatizar as tarefas envolvidas com a gestão da produção, como por exemplo, planejamento e lançamento de ordens, etc. Outros ainda podem ser considerados outros sistemas como pertencentes a esta lógica do Modelo Y, cuja Manufatura compreende diversas atividades até fora do chão-de-fábrica. 3. Análise dos fatores tangíveis Os fatores que podem ser medidos monetariamente ao se implantar quaisquer destes tipos de projetos são os seguintes: (i) Economia de recursos A primeira variável e a mais óbvia a ser analisada é a economia de recursos gerada pela automação. Um projeto de automação tende a substituir recursos, em geral, mão de obra não qualificada e técnicos de nível médio, por equipamentos. Além disso tende a consumir novos recursos que antes não eram demandados, por exemplo, mão de obra mais especializada, mais energia, lubrificantes específicos e outros. Do ponto de vista econômico a análise deve comparar os investimentos realizados no projeto com a economia líquida de custos, considerando ainda, os impactos fiscais da decisão. Se somente este aspecto (economia de recursos) é o afetado pelo projeto, a análise econômica do retorno pode ser realizada pela equação: se ECON (1-t) > [INV-L] x FVA -1 (n, i) + L i D. t => compensa a automação (1) onde: ECON economia de recursos anuais permitida com a automação (recursos liberados deduzidos das necessidades de novos recursos). t alíquota (marginal) de imposto de renda INV Investimento na automação (na época zero) FVA (n, i) Fator de valor atual de uma série de n pagamentos iguais descontados a taxa i L Valor residual do investimento no fim de sua vida útil n D depreciação anual do investimento i - taxa anual de desconto após impostos (ii) Aumento de receitas devidas ao aumento de produção Muitos projetos de automação não apenas substituem recursos mas também tem um impacto no nível de produção da empresa. Um erro freqüente nas análises econômicas é considerar como benefício do projeto o aumento da receita medido pelo produto: R = P. Q (2) ou seja, ignorando-se a elasticidade preço da demanda.

3 A análise do aumento de arrecadação requer um bom conhecimento do mercado, ou seja, como este reage a colocações adicionais de produto. Suponhamos que se tenha pleno conhecimento do coeficiente de elasticidade preço, ε QP. A expressão acima ganharia um segundo termo, ficando: R = P. Q + Q. P, ou ainda: R = P. Q [ 1+ ( P/P)/( Q/Q)] (3) R = P. Q [1+ 1/ε QP ] (4) Observe-se que, como ε QP é negativo, o segundo termo será sempre negativo, ou seja, uma elasticidade preço da demanda não infinita implica sempre em uma receita menor pela expressão (2) do que pela (3 ou 4). Quando a elasticidade for unitária, não haverá acréscimo nenhum de receita. Caso a demanda seja inelástica em relação ao preço, isto é, o coeficiente de elasticidade é menor do que 1 (um), haverá decréscimos da receita. Isto não significa que os lucros sejam menores, pois como vimos, o projeto pode ter também implicações em termos de custo. A expressão (4), apesar de ser a mais conhecida na literatura econômica tem inconvenientes. Aparentemente (3) e (4) tem o mesmo significado, porém isto não é verdadeiro. Em (4), a elasticidade ε QP mede as variações nas quantidades demandadas para variações de preço. No problema em questão, o que se quer é, ao contrário, qual a variação de preço que deverá existir para uma colocação adicional de produto, sendo portanto a equação (3) mais apropriada. A diferença está no fato de que não há garantias que a curva de demanda se comporte da mesma maneira, conforme os movimentos ocorram sobre o eixo dos preços ou das quantidades. Ou seja, a passagem de (3) para (4) não estaria correta se esta diferença apontada existir. Portanto, é melhor considerar esta questão utilizando-se a equação (3) ao invés da (4), onde tem-se que avaliar as variações relativas de preço para colocação adicionais de produto, podendo a relação ( P/P)/( Q/Q) ser diferente do inverso de ε QP. (iii) Aumento de qualidade Ao considerarmos o aumento de qualidade, está-se introduzindo uma outra variável na análise além do preço. Este tipo de análise econômica requer um tratamento da demanda mais complexo. Há várias formas de consideração de múltiplas variáveis na função de demanda, das quais os métodos mais recomendados são os econométricos. Como uma das possibilidades de metodologia selecionamos a abordagem probabilística da teoria da escolha. Para a estimação dos modelos da teoria da escolha é necessário especificar a forma da função utilidade e a distribuição dos erros. A primeira mede o quanto o consumidor valoriza uma determinada escolha, no caso, a opção de comprar o produto da empresa. A distribuição dos erros por sua vez está associada a idiossincrasias dos consumidores, ou seja, ao fato de que as escolhas não são determinísticas. Considere, por exemplo, uma forma linear para a função utilidade e uma distribuição Weibull para os resíduos, como abaixo: U k n = α k + β k X k + δ n Y n + µ k n k = { i, j } (5) sendo: i - opção de comprar o produto da empresa em questão j - opção de não comprar o produto da empresa, por exemplo, adquirindo este de um concorrente. U k n - Utilidade derivada pelo consumidor n ao optar por k = i, j α k - constantes da função utilidade associadas as alternativas, k = i, j β k - coeficientes associados ao atributo das alternativas, k = i, j δ n - coeficiente associado ao atributo do indivíduo n µ k n - resíduo (capta as idiossincrasias do indivíduo, erros de especificação, variáveis omitidas, etc.) Devido a problemas de identificabilidade (possibilidade de estimativa dos parâmetros), ao particularizar o modelo para cada alternativa, este deverá ser descrito como: α k = α i se k = i α k = 0 se k = j e também: δ n = δ i se k = i δ n = 0 se k = j Sendo a formulação (5) estocástica, pode-se escrever que a probabilidade de um indivíduo em optar por i será: P i n = Prob (U i n > U j n ) (6) onde P i n - Probabilidade de um indivíduo optar por i. De (6) tem-se: P i n = Prob (α i + β i X i + δ n Y n + µ in > β j X j + µ j n ) (7)

4 ou ainda: P i n = Prob (α i + β i X i - β j X j + δ n Y n > µ j n - µ i n ) (8) A expressão (8) é geral. Dependendo da distribuição adotada para os resíduos chega-se a diferentes modelos (Logit, Probit, Dogit, Tobit, etc.). O mais simples deles é o Logit cuja forma é dada abaixo: P in = e U U in e + e in Ujn Este modelo pode ser estimado a partir de pesquisas de mercado ou, aproximadamente, pelo conhecimento factual do mercado a partir dos coeficientes de elasticidades implícitos no mesmo. Para facilidade de compreensão de sua aplicação ao problema em questão, utilizaremos uma formulação discreta determinística no processo de escolha. Consideraremos ainda apenas dois tipos de atributos (das alternativas e do agente). Então, simplificadamente temos: U i n = U i n (X i, X j,y n ) (10) sendo: X i - vetor dos atributos referentes a alternativa i (comprar o produto da empresa) X j - vetor dos atributos referentes a alternativa j (comprar o produto dos concorrentes) Y n - vetor dos atributos referente ao agente (consumidor ou empresa, para consumidor, renda, idade, sexo, etc., dependendo do produto) Como a formulação é determinística, não há resíduo e o agente tem a seguinte decisão: Escolhe i se U i > U j, caso contrário escolhe j. (11) Obviamente, a formulação determinística tem pouca aplicabilidade no mundo real que é essencialmente probabilístico. Serve, no entanto, para ilustrar claramente o uso da abordagem da teoria da escolha no caso em questão de melhoria de qualidade e seu efeito na demanda pelo produto. Considere ainda, a título de exemplo, um mercado formado por vários segmentos, cada um com parâmetros específicos em sua função utilidade. Ficticiamente, este mercado seria disputado por 3 empresas que produzem 3 produtos similares concorrentes entre si, mas que diferem em preço e qualidade. A empresa (1) é a que está analisando seus movimentos estratégicos relativos a projetos de automação. Neste exemplo, os projetos afetarão custos e qualidade, sendo que reduções de custos poderão ser repassadas ao preço do produto. A Tabela 1 mostra as escolhas de cada segmento de mercado, função dos atributos das alternativas (produto) e dos parâmetros arbitrados para cada segmento de mercado na função utilidade. Segmento de Mercado (n) Número Parâmetros da Função Utilidade Cálculos Realizados de Pessoas N(n) A n B 1n B 2n B 3n U 1n U 2n U 3n Produto Escolhido , , , ,5-7, , ,5-25, , ,5 32, , ,5 22, , ,75-1, , Tabela 1: Segmentos de mercado e função utilidade A Tabela 1 foi gerada com base nos dados da Tabela 2 (para produtos) e hipóteses a respeito da estrutura da função utilidade, conforme Tabela 3. Observe-se que os atributos dos produtos são preço e qualidade, sendo esta última variável discreta (Alta, Média ou Baixa). (9)

5 Atributos Produtos(i) Função Utilidade: U i n = A n x P i + B n com: B n = B 1 n se a qualidade for alta; Preço (P) B n = B 2 n se a qualidade for média; Qualidade Alta Média Baixa B n = B 3 n se a qualidade for baixa; Tabela 2: Dados dos produtos Tabela 3: Estrutura da função utilidade Com os dados calculados da Tabela 1 pode-se determinar o market-share de cada produto, o que é fornecido na Tabela 4, abaixo: Mercado Demanda Market-Share Total P1 P2 P3 P1 P2 P ,69% 20,77% 41,54% Tabela 4: Demanda total e market-share por tipo de produto Porém, a grande dificuldade das empresas não é estimar market-share já que, em geral, estas os conhecem. Suas maiores dificuldades são as de conhecer o comportamento de suas demandas para alterações nos atributos dos produtos. A teoria da escolha, ao estimar funções utilidades pode, por meio desta, inferir o provável comportamento da demanda para cada produto ao se variar os atributos, sejam das alternativas ou dos agentes econômicos. Por exemplo, em um gráfico pode ser apresentado o market-share do produto 1 para várias combinações entre preço e qualidade. Esta curva poderia ser utilizada para se comparar os movimentos da demanda frente as alternativas estratégicas combinando em diferentes graus, níveis de preço (permitidos pela redução de custo) e de qualidade. T ra d e-o ff d o P ro d u to % 7 5 % 5 0 % 2 5 % 0 % P 9 0 r e ç o Figura 1 - Market-share para diversas relações Preço x Qualidade Q B a i x a M é d / B a i M é d i a A lt/m é d A l t a u a lid a d e O projeto de automação ao alterar custo e qualidade permite vários tipos de posicionamento estratégico, podendo-se, pelas curvas da Fig. 1 se medir os respectivos ganhos econômicos. (iv) Diminuição do tempo de lançamento de novos produtos Projetos de informatização e automação relativos a CAD, CAM, e outros, que permitem acelerar o lançamento de novos produtos tem, do ponto de vista econômico, um benefício de fácil captação já que a própria taxa de desconto já considera o valor do dinheiro no tempo. Suponhamos, para exemplificar, que a margem de contribuição do produto não se modifique com o projeto, ou seja, o ganho econômico decorre apenas da antecipação de lançamento dos produtos. O ganho econômico de um determinado produto ser ofertado ao mercado mais rapidamente, medido em termos anuais será: GANHO = Q x MGC x FVA (k, i m ) (1-t) x FVA -1 (n, i) (12)

6 com MGC = P -V e (1+i m ) 12 = (1+i) onde: MGC - margem de contribuição do produto Q - nível de produção mensal (supostamente toda vendida) P preço do produto V- custo unitário variável k número de meses que o projeto conseguiu antecipar o lançamento do produto. i m - taxa de desconto mensal, após imposto de renda t - alíquota do imposto de renda n - horizonte de planejamento (vida útil do projeto de automação). i taxa de desconto anual, após imposto de renda (v) Inovações tecnológicas (lançamento de produtos inovadores) Apropriou-se acima dos benefícios advindos do adiantamento de produtos que seriam lançados com ou sem a nova tecnologia de automação. Suponhamos agora, que a implantação do projeto permita uma melhoria no que concerne ao projeto de produto, tal que inovações sejam possíveis. Isto é, considerase agora a possibilidade de lançamento de produtos gerados pelas novas tecnologias e que a antiga estrutura de produção não seria capaz de fazê-lo. Como captar este benefício? A teoria mais promissora para medir este aspecto é o de opções reais. Para facilitar sua exemplificação vamos supor que o ganho esperado dos novos produtos seja negativo. Isto é, alguns destes produtos seriam lucrativos (VA>0), outros dariam prejuízos (VA <0) e, na média VA<0. Esta hipótese, não é crucial para a análise, mas é bastante coerente com os resultados de desenvolvimento de novos produtos, com a maioria deles descartados por inviabilidade econômica. Ainda para exemplificar, digamos que o nível de investimentos para produzir o novo produto pela empresa seja da ordem de 120 u.m. (unidades monetárias fictícias) e o valor esperado dos novos produtos, se todos lançados, seja igual a 100 u.m. Alguns produtos poderiam gerar, com iguais chances, digamos, 130 u.m, outros 65 u.m. Suponhamos ainda, que a empresa leve em média 3 anos para lançar um novo produto dado o investimento no projeto de automação (tempo de domínio pleno da tecnologia para, com esta, inovar). O ganho de valor econômico pode ser captado pela fórmula de Black and Scholes. O investimento na automação cria uma opção que poderá ser exercida ou não pela empresa. A lógica é exerce-la somente quando o produto se mostrar viável. Isto pode ser identificado com uma opção de compra (call). Por Black and Scholes temos: Valor Atual da call = P a. N(d 1 ) - P ex e - r t N(d 2 ) (13) Com: ln (P a /P ex ) + r t + σ 2 t/2 d 1 = (14) σ t e ln (P a /P ex ) + r t - σ 2 t/2 d 2 = (15) σ t onde: N(d) - área da curva normal (-, d) P ex - preço de exercício da opção, no caso, o valor do investimento no desenvolvimento de novos produtos P a - preço do ativo objeto, no instante zero, no caso, o valor esperado dos novos produtos atualizados. t - tempo até a data de exercício, no caso, o tempo que a empresa levaria para lançar um novo produto. σ 2 - variância por período da rentabilidade (continuamente composta) do ativo objeto r - taxa de juros livre de risco (continuamente composta) No exemplo desenvolvido temos: P ex = 120 P a = 100/(1+i) 3 =65.75 supondo a taxa usual de desconto i de: i = 15%; t = 3 anos; r = taxa livre de risco (5%, por hipótese) σ = 29%, obtida da expressão

7 VA = 100 e σ = Σ (VA I -VA ) 2 / 3 = 29 = 29% de VA O valor da call obtido é de 5,32 u.m (Valor Atual a ser convertido em benefício anual). (vii) Vida útil da análise econômica Uma outra questão importante para a análise econômica é a especificação da vida útil do projeto. Pode-se pensar, erradamente, que esta dependerá do tempo em que os competidores irão imitar a empresa e implantar também projetos de automação, reduzindo a zero os ganhos comparativos oriundos da modernização. Embora isto seja verdade em relação as variáveis absolutas - por exemplo, os ganhos oriundos da melhoria de qualidade se anulam quando os competidores implantam projetos semelhantes - a lógica econômica segue um outro caminho. Nesta, o relevante é comparar as situações com versos sem o projeto. Ou seja, o que se mede é a posição da empresa caso não implantasse a modernização e mantido o cenário de confronto com os competidores, em relação a posição que passa a ter no mercado implantando o projeto. Desde modo não se pode identificar a vida útil do projeto com o tempo de imitação/absorção da tecnologia de automação pelos competidores. De fato, a vida útil a ser associada ao projeto mantém simplesmente seu conceito padrão da engenharia econômica, qual seja a de horizonte de planejamento, sendo as variáveis que influem em sua especificação de outra natureza. 4. Fatores intangíveis Há vários fatores intangíveis, alguns positivos (benéficos), outros negativos. Exemplificaremos alguns destes: (i) Ambiente mais limpo Uma empresa ao automatizar pode manter um ambiente de produção (interno) mais limpo. Isto decorre até mesmo como fruto das exigências ambientais dos equipamentos modernos intensivos em componentes eletro-eletrônicos, sensíveis a poeira, vibrações, calor e outros fatores físicos. Como um ambiente limpo é um valor que se torna cada vez mais importante, projetos de automação geram este tipo de externalidade positiva. Observe-se que os impactos na produtividade de um ambiente mais limpo já foram apropriados anteriormente. (ii) Redução do risco de acidentes em atividades perigosas Uma tendência atual é a de repassar atividades perigosas ou desagradáveis para as máquinas. Isto reduz os risco de acidentes de trabalho nestas atividades. Por outro lado, a automação pode trazer novos tipos de doenças ou acidentes. Esta é uma área importante de pesquisa da ergonomia, da medicina do trabalho e da engenharia do trabalho. (iii) Liberação do homem como trabalhador mecânico para o exercício de atividades mais nobres, de decisão ou de lazer A substituição do trabalho físico por máquinas libera o homem para o exercício de atividades mais nobres, tais como, atividades de decisão ou ainda de lazer. Infelizmente, estes benefícios podem ser apropriados apenas por poucos, os mais qualificados. (iv) Geração de desemprego A substituição do trabalho humano por máquinas pode gerar desemprego, principalmente de mão-deobra não qualificada. Como toda empresa moderna tem uma responsabilidade social, a implementação deste projetos pode ser vista como problemática. Esta é uma questão complexa e necessita de uma análise complementar da situação da empresa em termos de competitividade. Pode-se encontrar uma empresa na situação da Fig. 3. Nesta figura a produção atual (Q ATUAL ) com a tecnologia atual deixa a empresa numa posição de não competitividade, dado que o custo de produção está superior ao preço de mercado. Permanecer na tecnologia atual levará a empresa a sair do mercado o que gerará o desemprego total de seus funcionários. Nesta situação é melhor uma mudança tecnológica - implantar o projeto de automação, preferivelmente, aumentando-se a produção. Deve ser observado que a empresa ao aumentar seu nível de produção conquistando novos mercados (internos ou externos) minora o efeito sobre o desemprego. Porém, mesmo com aumento de produção poderá haver desemprego estrutural devido as demandas diferentes de capacitações. A responsabilidade social da empresa implicaria numa necessidade de treinamento interno para atendimento das novas necessidades de capacitações.

8 CUSTO UNITÁRIO TECNOLOGIA ATUAL PREÇO TECNOLOGIA CIM Q ATUAL QUANTIDADE PRODUZIDA Figura 3: Posição de não competitividade 5. Geração de alternativas relativas aos projetos de automação Na avaliação econômica de projetos de automação, como em qualquer análise de investimentos, uma das principais etapas é o de identificação e geração de alternativas. Primeiramente, um fator gerador de alternativas é o próprio grau de automação. De fato, pode-se automatizar apenas algumas operações/atividades ou toda uma planta. Um segundo aspecto gerador de diferentes alternativas de implementação é a velocidade de implantação, podendo este ritmo ser de lento, absorvendo-se as mudanças tecnológicas passo a passo, a rápido. A questão risco é relevante nesta decisão podendo-se utilizar nesta análise econômica o ferramental das árvores de decisões com probabilidades condicionadas determinadas pelo aplicação do teorema de Bayes. Um terceiro aspecto mais complexo é a dos possíveis caminhos tecnológicos da implementação, ou seja, as trajetórias tecnológicas a serem seguidas. Um projeto de automação tende ao CIM - Computer Integrated Manufacturing, no qual todas as atividades de planejamento, controle, produção e projeto passam a estar integradas, via computador. O caminho escolhido deverá respeitar a cultura empresarial e ainda otimizar a relação risco x retorno. A técnica de análise econômica que nos parece mais apropriada neste avaliação é também a de árvore de decisão, possivelmente acoplada a análise de risco (simulação de Monte Carlo). 6. Conclusão Projetos de automação industrial, tais como quaisquer decisões empresariais, sejam elas operacionais ou estratégicas, devem ser submetidos a análise econômica. Este trabalho focalizou principalmente o aspecto de retorno analisando alguns fatores tangíveis e intangíveis e como medir os primeiros. O fator risco foi também explicitado em alguns aspectos discutidos. Observa-se que a aplicação da lógica econômica a estes projetos não é trivial exigindo análises apuradas e muitas vezes calcadas em tópicos avançados da teoria, tais como, opções reais, árvore de decisão com probabilidades condicionadas, simulação de Monte Carlo e outras. Estas dificuldades tem levado a freqüentes negligencias quanto aos aspectos econômicos, prevalecendo a ótica da análise estratégica isolada. Nossa opinião é que a engenharia econômica tem seus fundamentos bastantes alicerçados para um equacionamento adequado deste problema, e que não fazer uso deste ferramental pode levar muitas empresas a darem um passo relativamente obscuro em sua tomada de decisão na trajetória de modernização industrial, com probabilidade de graves perdas econômicas. 7. Bibliografia CAULLIRAUX, H. M. e SALLES COSTA, L. S. (organizadores) e outros. Manufatura integrada por computador. Rio de Janeiro, Ed. Campus, CLEMENTE, A. (organizador) e outros. Projetos Empresariais e Públicos. São Paulo, Atlas, DAMODARAN, A. Análise de investimentos. Rio de Janeiro, Ed. Qualitymark, GITMAN, L. Princípios de administração financeira. São Paulo, 7 a. edição, Ed. Harbra, NEVES, C.D e NEVES, M.S. Avaliação econômica de estratégias de produção II: custo x qualidade, XV ENEGEP, Universidade Federal de São Carlos, São Paulo, 1995 SCHEER, A.W. CIM Evoluindo para a fábrica do futuro. São Paulo, Ed. Qualitymark, 1990

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