O estudo teve como objetivo otimizar o planejamento da produção de uma indústria de bolachas artesanais por meio da aplicação da Programação Linear, visando maximizar a receita e apoiar a tomada de decisão no processo produtivo.
A pesquisa demonstra a aplicação da Programação Linear em uma pequena indústria alimentícia, evidenciando seu potencial para apoiar decisões produtivas, identificar restrições operacionais e contribuir para a melhoria do desempenho organizacional.
Trata-se de uma pesquisa aplicada, exploratória, com abordagem quantitativa e estudo de caso. O modelo matemático foi desenvolvido com dados reais da empresa e implementado no Solver do Microsoft Excel.
Os resultados determinaram a combinação ótima de produção para maximizar a receita, identificaram os recursos limitantes do processo produtivo e demonstraram a utilidade da análise de sensibilidade na avaliação das restrições.
O estudo reforça a aplicabilidade da Programação Linear como ferramenta de Pesquisa Operacional, oferecendo um modelo de otimização que pode ser adaptado para pequenas indústrias com características produtivas semelhantes.
A pesquisa contribui para o aprimoramento do planejamento da produção, favorecendo decisões mais eficientes, melhor utilização dos recursos disponíveis e maior competitividade de pequenas indústrias alimentícias.
This study aimed to optimize production planning in an artisanal biscuit industry through Linear Programming, seeking to maximize revenue and support decision-making in the production process.
The study demonstrates the application of Linear Programming in a small food industry, highlighting its potential to support production decisions, identify operational constraints, and improve organizational performance.
This applied, exploratory, quantitative case study developed a mathematical model using real company data and implemented it through the Microsoft Excel Solver optimization tool.
The model identified the optimal production mix to maximize revenue, determined the critical production constraints, and demonstrated the usefulness of sensitivity analysis for evaluating resource limitations.
The research reinforces the applicability of Linear Programming as an Operations Research tool and provides an optimization model adaptable to small manufacturing companies with similar production characteristics.
The findings support more efficient production planning, better resource allocation, and improved managerial decision-making, contributing to increased competitiveness in small food manufacturing companies.