O objetivo do presente trabalho é estudar o problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes de produção de múltiplos produtos em máquina única, com restrição de capacidade e demanda estocástica, denominado Stochastic Economic Lot Scheduling Problem (SELSP), aplicando a técnica de simulação e otimização, considerando duas estratégias de produção sequência de produção fixa e sequência de produção variável. Para tal, foi desenvolvido um modelo de simulação e otimização no software Anylogic com o suplemento OptQuest, que maximiza a margem de contribuição total do sistema. Na etapa experimental, definiram-se múltiplas instâncias, variando-se as seguintes características do problema: número de itens, incremento de setup, coeficiente de variação da demanda, e taxa de ocupação do sistema, a fim de comparar as duas estratégias de produção: sequência fixa e variável, em diferentes cenários. A partir dos resultados dos experimentos, conclui-se que a melhor estratégia de produção depende das condições do sistema. Assim como observado em outros trabalhos da literatura, verificou-se que para cenários altamente restritivos do ponto de vista de capacidade de produção, a sequência fixa é melhor, enquanto a sequência variável é melhor em cenários de menor restrição. O presente trabalho diferencia-se de outros da literatura por partir de estratégias simples de controle de estoque, utilizando um modelo de simulação e otimização para calibração de seus parâmetros, podendo ser utilizado sem grande dificuldade em cenários industriais reais. O modelo elaborado mostrou-se efetivo na resolução do problema, gerando soluções adequadas rapidamente, mesmo utilizando a versão de aprendizado pessoal gratuita do software.

The objective of the present work is to study the problem of lot sizing and scheduling of multiple products in a single machine, with restricted capacity and stochastic demand, called Stochastic Economic Lot Scheduling Problem (SELSP), solving it by applying the Simulation Optimization technique, comparing two different production strategies fixed production sequence and variable production sequence. To this end, a simulation model was developed in the Anylogic simulation software,and, through the OptQuest engine, the Simulation Optimization method was applied, seeking to maximize the total contribution margin. When designing the experiment, multiple instances were defined by varying characteristics of the problem: number of items, degree of setup increment, coefficient of demand variation, and system load, to compare the two production strategies in different scenarios. From the results of the experiments, it was possible to conclude that the best production strategy depends on the characteristics of the system. As observed in other works in the literature, it was found that in scenarios with highly restricted production capacity, the fixed production sequence is better, while the variable production sequence is better in scenarios that are less restricted. The present work differs from others in the literature by starting with simple stock control policies and using a Simulation Optimization model to define its control parameters, which can be used without great difficulty in real manufacturing scenarios. The model developed proved to be effective in solving the problem, quickly generating adequate solutions, even when using the free personal learning version of the software.