Evolução ERP (Planejamento de Recursos Empresariais - Sistemas de Integração Empresarial)
Evolução ERP (Planejamento de Recursos Empresariais - Sistemas de Integração Empresarial)
Atualmente a tecnologia transforma rapidamente o jeito de fazer negócios. Os sistemas de integração empresarial (ERP), ganham destaque como aliados estratégicos para tornar o dia a dia das organizações mais eficiente e integrado. Ele vai muito além de um simples software: conectando diferentes áreas da empresa, centralizando informações e facilitando a tomada de decisões. Imagine poder acompanhar vendas, estoque, finanças e recursos humanos em um só lugar, de forma clara e acessível. É isso que o ERP proporciona, ajudando gestores a enxergar oportunidades, corrigir falhas rapidamente e responder com agilidade às mudanças do mercado.
A figura é representa as diferentes gerações ou níveis de sistemas ERP, começando pelos fundamentos mais básicos (MRP) e evoluindo para sistemas mais avançados e integrados no topo.
Evolução Histórica
Ao final da segunda Guerra mundial, com a industrialização acelerada dos anos de 1950 as empresas buscavam mais controle e previsibilidade na produção. O aumento grande de pedidos na indústria Americana fez com que as indústrias passassem a trabalhar com lotes de produção trimestral, com base em previsões de demanda, sendo que em alguns casos era comum ter mais de 12 meses de pedidos colocados.
MRP Bruto (Material Requirements Planning - Planejamento de Necessidades de Materiais)
Este é o ponto de partida histórico para o gerenciamento de produção. O MRP Bruto calcula as quantidades de materiais necessárias com base em uma demanda prevista, sem considerar restrições como capacidade de produção. É um sistema simples, focado em listas de materiais (Bill of Materials - BOM) e ordens de produção.
Exemplo de uso: Determinar quantas peças de um componente são necessárias para fabricar 100 unidades de um produto.
MRP Líquido
Uma evolução do MRP Bruto, o MRP Líquido ajusta as necessidades de materiais considerando estoques disponíveis e pedidos pendentes. Isso introduz uma lógica mais refinada, reduzindo o excesso de pedidos.
Diferença chave: Incorpora dados de inventário em tempo real.
Manufacturing Resource Planning (MRP II)
Expansão para MRP II, incorporando planejamento de capacidade e recursos financeiros. Tecnicamente, observa-se a migração para arquiteturas cliente-servidor, bancos de dados relacionais mais robustos (Oracle, DB2) e interfaces gráficas primitivas. A integração avança com protocolos proprietários de comunicação entre módulos e primeiras implementações de regras de negócio centralizadas.
Característica: Usa simulações para otimizar a alocação de recursos.
Enterprise Resource Planning (ERP)
APS (Advanced Planning and Scheduling - Planejamento e Programação Avançados):
Este módulo foca em otimizar cronogramas de produção, considerando restrições como tempo, máquinas e mão de obra. É uma ferramenta avançada que complementa o MRP II.
Exemplo: Ajustar o cronograma de uma fábrica para minimizar atrasos.
MES (Manufacturing Execution System - Sistema de Execução de Manufatura):
O MES monitora e controla processos de produção em tempo real, coletando dados das máquinas e garantindo que as operações sigam o planejado. É a ponte entre o planejamento (MRP II) e a execução no chão de fábrica.
Função: Rastreamento de desempenho e qualidade.
Consolidação do conceito ERP com integração abrangente de processos empresariais. Arquitetura técnica evolui para modelos de três camadas (apresentação, lógica de negócio, dados), com clientes ricos em C/C++ e servidores em ambientes UNIX. Bancos de dados relacionais tornam-se o padrão, com esquemas complexos e normalizados. Surgem os primeiros frameworks de workflow e middleware para integração.
Extended ERP II
Este bloco agrupa módulos que expandem o ERP tradicional para áreas como cadeia de suprimentos, vendas e comércio eletrônico.
Componentes:
SCM (Supply Chain Management - Gestão da Cadeia de Suprimentos): Coordena fornecedores, produção e distribuição.
Automação da Força de Vendas: Ferramentas para gerenciar equipes de vendas e prever demandas.
Integração com Internet: Habilita a conectividade com sistemas externos, como clientes e parceiros.
E-commerce: Plataformas de venda online integradas ao ERP.
Big Data: Análise de grandes volumes de dados para tomar decisões estratégicas.
Migração para interfaces web e arquiteturas orientadas a serviços (SOA). Tecnicamente, observa-se a adoção de J2EE/.NET, XML como formato de intercâmbio de dados, e web services (SOAP) para integração. Surgem os primeiros ESBs (Enterprise Service Bus) e implementações de BPM (Business Process Management). Bancos de dados incorporam recursos de alta disponibilidade e replicação.
Cloud ERP e Sistemas Composable
Representa a próxima geração de ERP, hospedada na nuvem, oferecendo escalabilidade e acesso remoto. Inclui:
BI (Business Intelligence - Inteligência de Negócios): Ferramentas para análise de dados e relatórios.
CRM (Customer Relationship Management - Gestão de Relacionamento com Clientes): Gerencia interações com clientes.
IA (Inteligência Artificial): Automatiza decisões e prevê tendências.
Machine Learning: Melhora a precisão de previsões com base em dados históricos.
KW (Knowledge Worker - Trabalhador do Conhecimento): Suporte a processos baseados em conhecimento, como pesquisa e desenvolvimento.
CPS - Cyber Physical System (Sistema Ciber-Físico):
No topo, o CPS integra o mundo físico (máquinas, sensores) com o digital (software, internet), sendo a base para a Indústria 4.0. Ele conecta todas as camadas abaixo, habilitando a Internet das Coisas (IoT) e automação avançada.
Exemplo: Sensores em uma linha de produção enviando dados em tempo real para o Cloud ERP II.
Transformação para modelos SaaS e arquiteturas cloud-native. Tecnicamente, caracteriza-se por microserviços, containers (Docker, Kubernetes), APIs RESTful, e formatos JSON. Bancos de dados NoSQL complementam RDBMSs tradicionais. Interfaces responsivas e mobile-first tornam-se padrão. Integração avança com webhooks, event streaming (Kafka), e GraphQL. Surgem implementações de IA/ML para analytics e automação.