Quantity Flexibility contract is an arrangement where parties agree upon a scheme of forming ranges on volumes for their future transactions. The contract is based on setting upper and lower limits on replenishment orders as simple multiples of point estimates updated, published and committed by the buyers. We introduce a manufacturer with a limited capacity / also capable of subcontracting, for deliveries with a known lead time. He offers a Quantity Flexibility (QF) contract to a buyer while he has an active contract with another buyer serving a market with known demand forecast distributions. Using two-stage stochastic programming we study the effects of flexibility multiples and the environmental factors on the buyers&amp / #8217 / incentives and manufacturer&amp / #8217 / s capacity planning. Finally, the motivations of the Supply Chain actors to behave independently or to be involved into the integrated iv supply chain where information asymmetry is removed are investigated. Our experiments underline the critical roles played by the forecast accuracy and information sharing.

Este trabalho tem como objetivo o estudo da tecnologia VoIP (Voz sobre IP) e a sua aplicação em redes corporativas, enfocando o planejamento de capacidade da rede de dados para absorver serviços VoIP. Serão apresentados tópicos sobre a fundamentação teórica de VoIP (Voz sobre IP), os requisitos de arquitetura de rede e QoS (Qualidade de Serviço) exigidos pelo serviço. Mostra-se também como a metodologia para planejamento de capacidade usado em telefonia convencional pode ser adaptada aos serviços VoIP em uma rede corporativa. Foi aplicada a metodologia adaptada através de um estudo de caso em uma rede corporativa real. / This work has as objective the study of capacity planning in corporate networks for the implementation of VoIP (Voice over IP) services. We will presents topics about the theorical background of VoIP, the requirements of architecture of network and QoS (Quality of Service) demanded by the service. It will also reveal how the methodology used for planning capacity in conventional telephony, could be adjusted to the VoIP services in a corporate network. The adjusted methodology was applied in a real corporate network.

Nos últimos anos, Cloud Computing tem se tornado uma tecnologia importante que possibilitou executar aplicações sem a necessidade de implementar uma infraestrutura física com a vantagem de reduzir os custos ao usuário cobrando somente pelos recursos computacionais utilizados pela aplicação. O desafio com a implementação de aplicações distribuídas em ambientes de Cloud Computing é o planejamento da infraestrutura de máquinas virtuais visando otimizar o tempo de execução e o custo da implementação. Assim mesmo, nos últimos anos temos visto como a quantidade de dados produzida pelas aplicações cresceu mais que nunca. Estes dados contêm informação valiosa que deve ser obtida utilizando ferramentas como MapReduce. MapReduce é um importante framework para análise de grandes quantidades de dados desde que foi proposto pela Google, e disponibilizado Open Source pela Apache com a sua implementação Hadoop. O objetivo deste trabalho é apresentar que é possível predizer o tempo de execução de uma aplicação distribuída, a saber, uma aplicação MapReduce, na infraestrutura de Cloud Computing, utilizando um modelo matemático baseado em especificações teóricas. Após medir o tempo levado na execução da aplicação e variando os parámetros indicados no modelo matemático, e, após utilizar uma técnica de regressão linear, o objetivo é atingido encontrando um modelo do tempo de execução que foi posteriormente aplicado para predizer o tempo de execução de aplicações MapReduce com resultados satisfatórios. Os experimentos foram realizados em diferentes configurações: a saber, executando diferentes aplicações MapReduce em clusters privados e públicos, bem como em infraestruturas de Cloud comercial, e variando o número de nós que compõem o cluster, e o tamanho do workload dado à aplicação. Os experimentos mostraram uma clara relação com o modelo teórico, indicando que o modelo é, de fato, capaz de predizer o tempo de execução de aplicações MapReduce. O modelo desenvolvido é genérico, o que quer dizer que utiliza abstrações teóricas para a capacidade computacional do ambiente e o custo computacional da aplicação MapReduce. Motiva-se a desenvolver trabalhos futuros para estender esta abordagem para atingir outro tipo de aplicações distribuídas, e também incluir o modelo matemático deste trabalho dentro de serviços na núvem que ofereçam plataformas MapReduce, a fim de ajudar os usuários a planejar suas implementações. / In the last years, Cloud Computing has become a key technology that made possible running applications without needing to deploy a physical infrastructure with the advantage of lowering costs to the user by charging only for the computational resources used by the application. The challenge with deploying distributed applications in Cloud Computing environments is that the virtual machine infrastructure should be planned in a way that is time and cost-effective. Also, in the last years we have seen how the amount of data produced by applications has grown bigger than ever. This data contains valuable information that has to be extracted using tools like MapReduce. MapReduce is an important framework to analyze large amounts of data since it was proposed by Google, and made open source by Apache with its Hadoop implementation. The goal of this work is to show that the execution time of a distributed application, namely, a MapReduce application, in a Cloud computing environment, can be predicted using a mathematical model based on theoretical specifications. This prediction is made to help the users of the Cloud Computing environment to plan their deployments, i.e., quantify the number of virtual machines and its characteristics in order to have a lesser cost and/or time. After measuring the application execution time and varying parameters stated in the mathematical model, and after that, using a linear regression technique, the goal is achieved finding a model of the execution time which was then applied to predict the execution time of MapReduce applications with satisfying results. The experiments were conducted in several configurations: namely, private and public clusters, as well as commercial cloud infrastructures, running different MapReduce applications, and varying the number of nodes composing the cluster, as well as the amount of workload given to the application. Experiments showed a clear relation with the theoretical model, revealing that the model is in fact able to predict the execution time of MapReduce applications. The developed model is generic, meaning that it uses theoretical abstractions for the computing capacity of the environment and the computing cost of the MapReduce application. Further work in extending this approach to fit other types of distributed applications is encouraged, as well as including this mathematical model into Cloud services offering MapReduce platforms, in order to aid users plan their deployments.

Diante do elevado nível de competição presente no cenário atual, torna-se indispensável a adoção de medidas de gestão capazes de priorizar e dirigir esforços na busca pela excelência no desempenho operacional das empresas. Assim, o objetivo deste trabalho é propor uma abordagem baseada em custos de produção e previsão de demanda voltada ao planejamento e controle da capacidade produtiva. Inicialmente, realizou-se o mapeamento dos artigos publicados em dezenove periódicos no período de 2002 a 2013, visando identificar abordagens relacionadas ao tema custos de produção e o processo de previsão de demanda. Com a finalidade de otimizar o planejamento da capacidade produtiva disponível, uma modelagem matemática, que utiliza o algoritmo generalized reduced gradient (GRG) não linear, é proposta. Por fim, é apresentado um modelo para o controle do desempenho operacional do sistema produtivo, fundamentado na avaliação de custos e no planejamento da capacidade de produção. Para avaliar a eficácia do modelo proposto, este foi aplicado em uma empresa de manufatura de materiais plásticos para a construção civil, em um sistema com múltiplos produtos e múltiplas máquinas. / Given the high level of competition present in the current environment, it is essential to adopt management measures in order to prioritize and direct efforts in the search for excellence in the company operational performance. Therefore, the objective of this study is to propose an approach based on production costs and demand forecasting focused on production capacity planning and control. A mapping of the articles published in nineteen journals, during the period of 2002 to 2013, was conducted to identify the different approaches related to production costs and demand forecasting. A mathematical modeling is proposed with the objective of optimizing the capacity planning using the nonlinear algorithm generalized reduced gradient (GRG). This study presented a model for controlling operational performance of the production system based on the evaluation of production costs and capacity planning. To evaluate the efficacy the model was applied to a manufacturing company of plastic materials for the construction, in a system with multi-products and multi-machines.

O processo de dimensionar redes de comunicação tem sido um desafio para pesquisadores e projetistas. A partir da especificação, passando pela operação, controle e gerenciamento de redes, as estimativas de comportamento do desempenho são úteis para o dimensionamento adequado dos equipamentos. O detalhamento e precisão na capacidade de avaliar o impacto de carga futura melhoram as chances de prever dificuldades em atingir metas de serviços. Com redes de banda larga, como ATM, não tem sido diferente. Pela sua concepção de oferecer garantia de qualidade para serviços com diferentes requisitos, ATM se empenha em evitar a sobrecarga da rede. De início, essa premissa é preservada naturalmente através da restrição da quantidade e tipo de conexões ingressas na rede. Portanto, a adequação dos recursos que compõem a estrutura de uma rede ATM determina o grau de disponibilidade em atender certa quantidade de serviços. A pergunta que desejamos responder é: como estimar com precisão a quantidade de serviço suportada por determinada rede ATM? O limite da rede é alcançado quando os recursos disponíveis são menores que os recursos necessários à carga de serviço. Com o emprego cada vez maior de ATM por empresas de telecomunicações, conhecer o limite da rede é estar ciente da potencialidade de negócios sem comprometimento da qualidade. É poder prever expansões evitando bloqueio de novos serviços. O processo de dimensionamento de capacidade de uma rede ATM revela a quantidade de recursos necessários para suportar determinada carga de serviço. Quando os recursos necessários forem maiores que os recursos disponíveis, o limite da rede foi alcançado. Nesse caso, são duas as possibilidades para o equilíbrio: aumentar os recursos da rede ou diminuir a carga de serviço desejado. Esta dissertação propõe um método para dimensionamento dos recursos de uma rede ATM. A principal técnica empregada no método é a simulação do comportamento de tráfego sobre comutadores ATM. Para determinada carga de tráfego são executadas diferentes simulações variando os recursos disponíveis dentro de parâmetros prováveis. As seguintes medidas de desempenho são obtidas nas simulações como resultados estatísticos médios: razão de perda de células (CLR), atraso de transferência de células (CTD) e variação do atraso de células (CDV). Conhecendo o desempenho desejado (QoS) pela carga de serviço, o método pode determinar a quantidade necessária de recursos que satisfazem os requisitos de QoS. A ferramenta escolhida para implementar o modelo foi o simulador orientado a eventos ATM/HFC do National Institute of Standards and Technology (NIST). O simulador é composto por diferentes modelos de elementos, cada qual com seus atributos, que podem ser combinados para caracterizar determinadas configurações de rede que se deseja avaliar. Os elementos podem ser desde representações de tipos de comutadores ATM até diferentes técnicas de controle de tráfego a serem utilizadas na simulação. A carga de serviço na simulação é provida por elementos modeladores que caracterizam diferentes tipos de aplicações geradoras de tráfego, permitindo arranjos de serviços CBR, VBR, ABR e UBR através de seus respectivos parâmetros descritores. A validação do método é efetuada através da comparação dos resultados obtidos com outro trabalho similar desenvolvido utilizando simulação. / The process of planning communication networks has been a challenge for researchers and designers. From the specification, through the operation, control and management of networks, the behavior performance estimates are useful for the adequate equipment dimensioning. The detailing and accuracy in the capacity to evaluate the future load impact increase the possibilities to forecast difficulties in reaching goals of services. With broadband networks, as ATM, it has not been different. ATM efforts in preventing network overload by its conception to offer quality guarantee for services with different requirements. From beginning, this premise is naturally preserved through restriction of the amount and type of connections that can enter the network. Therefore, the adequacy of the resources that compose the ATM network structure determines the degree of availability in attending certain amount of services. The question that we wish to answer is: how can we estimate accurately the amount of services supported by specific ATM network? The limit of the network is reached when the available resources are below the necessary resources to service load. With the higher use of ATM for telecommunications companies, to know the limit of network is to be aware of the potentiality without damage to the quality. It's to be able to forecast expansions to prevent new services blocking. The capacity planning process of an ATM network shows the amount of resources needed to support a specific workload. When the resource need is greater than the available resource, the network limit has been reached. In this case, there are two possibilities to reach balance: increase the network resources or lower the load of desired service. This work is about a method for ATM network resources dimensioning. The main technique used in the method is the traffic behavior simulation over ATM switches. For specific workload, different simulations are executed and they vary according to the resources available inside the probable parameters. The following measures of performance are gotten in the simulations as average statistics results: cell loss ratio (CLR), cell transfer delay (CTD) and cell delay variation (CDV). Knowing the workload desired performance (QoS), the method can determine the necessary amount of resources that will satisfy the QoS requirements. The chosen tool to implement the model was the event driven simulator ATM/HFC of the National Institute of Standards and Technology (NIST). The simulator is made up of different models of elements, each one with its attributes, which can be combined to characterize specific network configurations that are to be evaluated. The elements can range from representations of types of ATM switches to different techniques of traffic management to be used in the simulation. The workload in the simulation is provided by modeler elements that characterize different types of traffic generator applications, allowing sets of CBR, VBR, ABR and UBR services through their respective traffic parameters. The method validation is carried out through the matching of the results gotten with other similar work developed using simulation.

Este trabalho tem como objetivo o estudo da tecnologia VoIP (Voz sobre IP) e a sua aplicação em redes corporativas, enfocando o planejamento de capacidade da rede de dados para absorver serviços VoIP. Serão apresentados tópicos sobre a fundamentação teórica de VoIP (Voz sobre IP), os requisitos de arquitetura de rede e QoS (Qualidade de Serviço) exigidos pelo serviço. Mostra-se também como a metodologia para planejamento de capacidade usado em telefonia convencional pode ser adaptada aos serviços VoIP em uma rede corporativa. Foi aplicada a metodologia adaptada através de um estudo de caso em uma rede corporativa real. / This work has as objective the study of capacity planning in corporate networks for the implementation of VoIP (Voice over IP) services. We will presents topics about the theorical background of VoIP, the requirements of architecture of network and QoS (Quality of Service) demanded by the service. It will also reveal how the methodology used for planning capacity in conventional telephony, could be adjusted to the VoIP services in a corporate network. The adjusted methodology was applied in a real corporate network.

O processo de dimensionar redes de comunicação tem sido um desafio para pesquisadores e projetistas. A partir da especificação, passando pela operação, controle e gerenciamento de redes, as estimativas de comportamento do desempenho são úteis para o dimensionamento adequado dos equipamentos. O detalhamento e precisão na capacidade de avaliar o impacto de carga futura melhoram as chances de prever dificuldades em atingir metas de serviços. Com redes de banda larga, como ATM, não tem sido diferente. Pela sua concepção de oferecer garantia de qualidade para serviços com diferentes requisitos, ATM se empenha em evitar a sobrecarga da rede. De início, essa premissa é preservada naturalmente através da restrição da quantidade e tipo de conexões ingressas na rede. Portanto, a adequação dos recursos que compõem a estrutura de uma rede ATM determina o grau de disponibilidade em atender certa quantidade de serviços. A pergunta que desejamos responder é: como estimar com precisão a quantidade de serviço suportada por determinada rede ATM? O limite da rede é alcançado quando os recursos disponíveis são menores que os recursos necessários à carga de serviço. Com o emprego cada vez maior de ATM por empresas de telecomunicações, conhecer o limite da rede é estar ciente da potencialidade de negócios sem comprometimento da qualidade. É poder prever expansões evitando bloqueio de novos serviços. O processo de dimensionamento de capacidade de uma rede ATM revela a quantidade de recursos necessários para suportar determinada carga de serviço. Quando os recursos necessários forem maiores que os recursos disponíveis, o limite da rede foi alcançado. Nesse caso, são duas as possibilidades para o equilíbrio: aumentar os recursos da rede ou diminuir a carga de serviço desejado. Esta dissertação propõe um método para dimensionamento dos recursos de uma rede ATM. A principal técnica empregada no método é a simulação do comportamento de tráfego sobre comutadores ATM. Para determinada carga de tráfego são executadas diferentes simulações variando os recursos disponíveis dentro de parâmetros prováveis. As seguintes medidas de desempenho são obtidas nas simulações como resultados estatísticos médios: razão de perda de células (CLR), atraso de transferência de células (CTD) e variação do atraso de células (CDV). Conhecendo o desempenho desejado (QoS) pela carga de serviço, o método pode determinar a quantidade necessária de recursos que satisfazem os requisitos de QoS. A ferramenta escolhida para implementar o modelo foi o simulador orientado a eventos ATM/HFC do National Institute of Standards and Technology (NIST). O simulador é composto por diferentes modelos de elementos, cada qual com seus atributos, que podem ser combinados para caracterizar determinadas configurações de rede que se deseja avaliar. Os elementos podem ser desde representações de tipos de comutadores ATM até diferentes técnicas de controle de tráfego a serem utilizadas na simulação. A carga de serviço na simulação é provida por elementos modeladores que caracterizam diferentes tipos de aplicações geradoras de tráfego, permitindo arranjos de serviços CBR, VBR, ABR e UBR através de seus respectivos parâmetros descritores. A validação do método é efetuada através da comparação dos resultados obtidos com outro trabalho similar desenvolvido utilizando simulação. / The process of planning communication networks has been a challenge for researchers and designers. From the specification, through the operation, control and management of networks, the behavior performance estimates are useful for the adequate equipment dimensioning. The detailing and accuracy in the capacity to evaluate the future load impact increase the possibilities to forecast difficulties in reaching goals of services. With broadband networks, as ATM, it has not been different. ATM efforts in preventing network overload by its conception to offer quality guarantee for services with different requirements. From beginning, this premise is naturally preserved through restriction of the amount and type of connections that can enter the network. Therefore, the adequacy of the resources that compose the ATM network structure determines the degree of availability in attending certain amount of services. The question that we wish to answer is: how can we estimate accurately the amount of services supported by specific ATM network? The limit of the network is reached when the available resources are below the necessary resources to service load. With the higher use of ATM for telecommunications companies, to know the limit of network is to be aware of the potentiality without damage to the quality. It's to be able to forecast expansions to prevent new services blocking. The capacity planning process of an ATM network shows the amount of resources needed to support a specific workload. When the resource need is greater than the available resource, the network limit has been reached. In this case, there are two possibilities to reach balance: increase the network resources or lower the load of desired service. This work is about a method for ATM network resources dimensioning. The main technique used in the method is the traffic behavior simulation over ATM switches. For specific workload, different simulations are executed and they vary according to the resources available inside the probable parameters. The following measures of performance are gotten in the simulations as average statistics results: cell loss ratio (CLR), cell transfer delay (CTD) and cell delay variation (CDV). Knowing the workload desired performance (QoS), the method can determine the necessary amount of resources that will satisfy the QoS requirements. The chosen tool to implement the model was the event driven simulator ATM/HFC of the National Institute of Standards and Technology (NIST). The simulator is made up of different models of elements, each one with its attributes, which can be combined to characterize specific network configurations that are to be evaluated. The elements can range from representations of types of ATM switches to different techniques of traffic management to be used in the simulation. The workload in the simulation is provided by modeler elements that characterize different types of traffic generator applications, allowing sets of CBR, VBR, ABR and UBR services through their respective traffic parameters. The method validation is carried out through the matching of the results gotten with other similar work developed using simulation.

Diante do elevado nível de competição presente no cenário atual, torna-se indispensável a adoção de medidas de gestão capazes de priorizar e dirigir esforços na busca pela excelência no desempenho operacional das empresas. Assim, o objetivo deste trabalho é propor uma abordagem baseada em custos de produção e previsão de demanda voltada ao planejamento e controle da capacidade produtiva. Inicialmente, realizou-se o mapeamento dos artigos publicados em dezenove periódicos no período de 2002 a 2013, visando identificar abordagens relacionadas ao tema custos de produção e o processo de previsão de demanda. Com a finalidade de otimizar o planejamento da capacidade produtiva disponível, uma modelagem matemática, que utiliza o algoritmo generalized reduced gradient (GRG) não linear, é proposta. Por fim, é apresentado um modelo para o controle do desempenho operacional do sistema produtivo, fundamentado na avaliação de custos e no planejamento da capacidade de produção. Para avaliar a eficácia do modelo proposto, este foi aplicado em uma empresa de manufatura de materiais plásticos para a construção civil, em um sistema com múltiplos produtos e múltiplas máquinas. / Given the high level of competition present in the current environment, it is essential to adopt management measures in order to prioritize and direct efforts in the search for excellence in the company operational performance. Therefore, the objective of this study is to propose an approach based on production costs and demand forecasting focused on production capacity planning and control. A mapping of the articles published in nineteen journals, during the period of 2002 to 2013, was conducted to identify the different approaches related to production costs and demand forecasting. A mathematical modeling is proposed with the objective of optimizing the capacity planning using the nonlinear algorithm generalized reduced gradient (GRG). This study presented a model for controlling operational performance of the production system based on the evaluation of production costs and capacity planning. To evaluate the efficacy the model was applied to a manufacturing company of plastic materials for the construction, in a system with multi-products and multi-machines.

Nos últimos anos, Cloud Computing tem se tornado uma tecnologia importante que possibilitou executar aplicações sem a necessidade de implementar uma infraestrutura física com a vantagem de reduzir os custos ao usuário cobrando somente pelos recursos computacionais utilizados pela aplicação. O desafio com a implementação de aplicações distribuídas em ambientes de Cloud Computing é o planejamento da infraestrutura de máquinas virtuais visando otimizar o tempo de execução e o custo da implementação. Assim mesmo, nos últimos anos temos visto como a quantidade de dados produzida pelas aplicações cresceu mais que nunca. Estes dados contêm informação valiosa que deve ser obtida utilizando ferramentas como MapReduce. MapReduce é um importante framework para análise de grandes quantidades de dados desde que foi proposto pela Google, e disponibilizado Open Source pela Apache com a sua implementação Hadoop. O objetivo deste trabalho é apresentar que é possível predizer o tempo de execução de uma aplicação distribuída, a saber, uma aplicação MapReduce, na infraestrutura de Cloud Computing, utilizando um modelo matemático baseado em especificações teóricas. Após medir o tempo levado na execução da aplicação e variando os parámetros indicados no modelo matemático, e, após utilizar uma técnica de regressão linear, o objetivo é atingido encontrando um modelo do tempo de execução que foi posteriormente aplicado para predizer o tempo de execução de aplicações MapReduce com resultados satisfatórios. Os experimentos foram realizados em diferentes configurações: a saber, executando diferentes aplicações MapReduce em clusters privados e públicos, bem como em infraestruturas de Cloud comercial, e variando o número de nós que compõem o cluster, e o tamanho do workload dado à aplicação. Os experimentos mostraram uma clara relação com o modelo teórico, indicando que o modelo é, de fato, capaz de predizer o tempo de execução de aplicações MapReduce. O modelo desenvolvido é genérico, o que quer dizer que utiliza abstrações teóricas para a capacidade computacional do ambiente e o custo computacional da aplicação MapReduce. Motiva-se a desenvolver trabalhos futuros para estender esta abordagem para atingir outro tipo de aplicações distribuídas, e também incluir o modelo matemático deste trabalho dentro de serviços na núvem que ofereçam plataformas MapReduce, a fim de ajudar os usuários a planejar suas implementações. / In the last years, Cloud Computing has become a key technology that made possible running applications without needing to deploy a physical infrastructure with the advantage of lowering costs to the user by charging only for the computational resources used by the application. The challenge with deploying distributed applications in Cloud Computing environments is that the virtual machine infrastructure should be planned in a way that is time and cost-effective. Also, in the last years we have seen how the amount of data produced by applications has grown bigger than ever. This data contains valuable information that has to be extracted using tools like MapReduce. MapReduce is an important framework to analyze large amounts of data since it was proposed by Google, and made open source by Apache with its Hadoop implementation. The goal of this work is to show that the execution time of a distributed application, namely, a MapReduce application, in a Cloud computing environment, can be predicted using a mathematical model based on theoretical specifications. This prediction is made to help the users of the Cloud Computing environment to plan their deployments, i.e., quantify the number of virtual machines and its characteristics in order to have a lesser cost and/or time. After measuring the application execution time and varying parameters stated in the mathematical model, and after that, using a linear regression technique, the goal is achieved finding a model of the execution time which was then applied to predict the execution time of MapReduce applications with satisfying results. The experiments were conducted in several configurations: namely, private and public clusters, as well as commercial cloud infrastructures, running different MapReduce applications, and varying the number of nodes composing the cluster, as well as the amount of workload given to the application. Experiments showed a clear relation with the theoretical model, revealing that the model is in fact able to predict the execution time of MapReduce applications. The developed model is generic, meaning that it uses theoretical abstractions for the computing capacity of the environment and the computing cost of the MapReduce application. Further work in extending this approach to fit other types of distributed applications is encouraged, as well as including this mathematical model into Cloud services offering MapReduce platforms, in order to aid users plan their deployments.

Este trabalho tem como objetivo o estudo da tecnologia VoIP (Voz sobre IP) e a sua aplicação em redes corporativas, enfocando o planejamento de capacidade da rede de dados para absorver serviços VoIP. Serão apresentados tópicos sobre a fundamentação teórica de VoIP (Voz sobre IP), os requisitos de arquitetura de rede e QoS (Qualidade de Serviço) exigidos pelo serviço. Mostra-se também como a metodologia para planejamento de capacidade usado em telefonia convencional pode ser adaptada aos serviços VoIP em uma rede corporativa. Foi aplicada a metodologia adaptada através de um estudo de caso em uma rede corporativa real. / This work has as objective the study of capacity planning in corporate networks for the implementation of VoIP (Voice over IP) services. We will presents topics about the theorical background of VoIP, the requirements of architecture of network and QoS (Quality of Service) demanded by the service. It will also reveal how the methodology used for planning capacity in conventional telephony, could be adjusted to the VoIP services in a corporate network. The adjusted methodology was applied in a real corporate network.