Esta pesquisa versa sobre o tema decisão de mix de produtos que, em uma visão de Engenharia de Produção, pode ser entendido como a definição da quantidade ideal a ser produzida de cada tipo de produto em um determinado período, considerando que estes competem por um número limitado de recursos, de forma a maximizar o resultado econômico (ex: lucro operacional) da empresa. Os modelos de decisão de mix produtos utilizam informações sobre lucratividade que é determinada a partir de análises e confrontos entre os preços de vendas e os custos (gastos) dos produtos, custos esses que são mensurados através de métodos de custeio. Dentre os métodos de custeio existentes na literatura, destacam-se o Custeio por Absorção, o Custeio Direto/Variável, o Custeio Baseado em Atividades (ABC) e o Custeio Baseado em Atividades e Tempo (TDABC). O TDABC, a despeito de ter sido lançado na literatura em 2004 e detalhado em 2007 a partir de um livro publicado por Robert Kaplan e Steven Anderson, ainda não foi explorado diretamente pela literatura que versa sobre decisão de mix de produtos no contexto de operações com múltiplas restrições, ao contrário de alguns dos outros métodos de custeio mencionados, tal como o ABC. Para preencher essa lacuna teórica, esta tese tem como objetivo propor um modelo de decisão de mix de produtos sob a perspectiva do custeio baseado em atividades e tempo para operações com múltiplas restrições. Para cumprir este objetivo, inicialmente, a tese é desenvolvida metodologicamente com a realização de uma análise bibliométrica e de uma análise de citações das publicações realizadas em periódicos acadêmicos internacionais das áreas de Engenharia de Produção e de Contabilidade Gerencial sobre decisão de mix de produtos e sobre o TDABC. Em seguida, uma pesquisa bibliográfica é apresentada para discutir conceitos, analisar criticamente e posicionar a pesquisa sobre decisão de mix de produtos e sobre métodos de custeio, com destaque ao TDABC. Ainda, são apresentados exemplos didáticos para ilustrar a utilização de métodos de custeio na decisão de mix de produtos. Em seguida, utiliza-se de modelagem quantitativa com vistas à proposição do modelo para auxiliar a decisão de mix de produtos sob a perspectiva do TDABC, sendo este expresso na forma de um modelo de programação linear. No modelo proposto, são incorporados técnicas e conceitos relacionados com o controle gerencial de gastos, com a hierarquia de atividades, com o Overall Equipment Effectiveness (OEE) e com a programação matemática. Através de um exemplo didático envolvendo uma empresa de manufatura com múltiplas restrições do tipo hard e considerando parâmetros determinísticos, é apresentada a aplicação do modelo proposto na decisão de mix de produtos. Como principal resultado, tem-se a operacionalização do modelo proposto através do aplicativo Solver® incorporado ao software Microsoft Office Excel®, culminando na definição do mix de produtos que maximiza o lucro operacional esperado para a empresa no horizonte de planejamento analisado. Algumas reflexões críticas são realizadas no que tange aos limites de aplicação do modelo proposto. Finalmente, conclui-se que, sob a perspectiva do TDABC, o modelo proposto pode ser útil para auxiliar a decisão de mix de produtos no contexto de operações com múltiplas restrições.

This research addresses the theme "product-mix decision" that, in a Production Engineering perspective, can be understood as the definition of the optimum quantity to be produced for each type of product in a given period, considering these products compete for limited resources in order to maximize the firm economic result (e.g. operating income). Product-mix decision models use information on profitability, which is determined from analysis and confrontation between sales prices and costs (spending) of the products supplied by the company. These products costs are measured by costing methods. Among the existing costing methods in the literature, absorption costing, the direct costing, the activity based costing (abc) and time-driven activity-based costing (TDABC) are highlighted. TDABC, despite appearing in the literature in 2004 and detailed in 2007 from a book written by Robert Kaplan and Steven Anderson, has not been directly explored in the literature that deals with the product-mix decision considering multi-constrained operations context, unlike some of the other costing methods mentioned. In this context, to fill in this theoretical gap, the PhD thesis aims to propose a quantitative model to underpin the product-mix decision under the perspective of TDABC for multi-constrained operations. To meet this goal, initially, the thesis is developed methodologically from a bibliometric analysis and a citation analysis of papers on product mix decision and on TDABC published by international academic journals related to Production Engineering and Management Accounting research areas. Then the manuscript is methodologically developed from a literature research to discuss concepts and positioning the research on product-mix decision and on costing methods, emphasizing TDABC. Finally, quantitative modeling is employed in order to propose a model under the perspective of TDABC to assist product-mix decision, which is expressed as a linear programming model. The proposed model incorporates techniques and concepts related to management control over costs, the hierarchy of activities taxonomy, the Overall Equipment Effectiveness (OEE) and mathematical programming. An application of the proposed model is illustrated from a didactic example involving a multi-constrained manufacturing operation and considering deterministic parameters. The proposed model is operationalized through the Solver® and the Microsoft Office Excel® softwares, and, as main results, it was calculated the product-mix that maximizes the company's operating profit expected for the analyzed planning horizon. Some critical reflections are made regarding the proposed model application. Finally, it is concluded that, under the perspective of TDABC, the proposed model can be useful to support the product-mix decision of multiconstrained operations.