A definição do mix de produção proporciona a alocação dos recursos produtivos no processo de manufatura, visando a otimização da sua utilização e do desempenho do sistema produtivo o que, por sua vez, em um nível gerencial, norteia a performance da organização. Entretanto, apesar de sua importância, a definição do mix de produção é um problema do tipo NP-Completo, ou seja, de difícil solução. Assim, com o auxílio da Teoria das Restrições - TOC, muitas heurísticas construtivas têm sido apresentadas para fazer frente a esse problema. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é propor uma nova heurística, denominada TOC-SN, baseado na TOC e no problema da mochila, que proporcione melhores soluções quando comparada com as principais heurísticas apresentadas na literatura, a TOC-h de Fredendall e Lea e a TOC-AK de Aryanezhad e Komijan. Para realização dessa comparação foram realizadas experimentações computacionais visando identificar o mix de produção que possibilitasse o maior ganho possível, em situações nas quais não há recursos disponíveis para produção de todos os produtos. Como resultado, observou-se que a TOC-SN obteve uma solução mais satisfatória quando comparada à aplicação das outras heurísticas e à solução ótima o que, em conclusão, evidencia a sua importância na definição de mix de produção.

The product-mix decision make possible to distribute the resources in the manufacture process, with the objective of optimizing the use of the resources and the performance of the productive system. This problem is well-known for being NP-Complete and therefore, most contributions to the topic focus on developing heuristics able to obtain good solutions for the problem in a short CPU time. Then, the objective in this thesis is to propose a new constructive heuristic or the TOC-SN based on the Theory of Constraints - TOC and on the Knapsack Problem that indicates better solutions than the TOC-h heuristic proposed by Fredendall and Lea and the TOC-AK heuristic proposed by Aryanezhad and Komijan. Experimentation computational was accomplished with the objective of testing the heuristics in the definition of product mix that made possible the best throughput in situations with scarcity of productive resources. The computational results indicate that the proposed heuristic obtains better results than the existing heuristic.