Integration between discrete-event simulation and linear programming

production optimization with labor utilization analysis

Authors

  • Isadora Bernardo Rezende Universidade Federal de Lavras (UFLA), Câmpus São Sebastião do Paraíso, Lavras, MG, Brasil. https://orcid.org/0009-0008-1706-1674
  • Flávio Fraga Vilela Universidade Federal de Lavras (UFLA), Câmpus São Sebastião do Paraíso, Lavras, MG, Brasil. https://orcid.org/0000-0001-7647-899X

DOI:

https://doi.org/10.14488/1676-1901.v26i3.5664

Keywords:

Linear Programming, Discrete-Event Simulation, Production, Optimization, Lean Manufacturing

Abstract

This study integrates Linear Programming (LP) and Discrete-Event Simulation (DES) to support production planning in a small food company that manufactures party snacks. The LP model maximized the daily output of chicken croquettes and cheese balls subject to production, labor, minimum-quantity, and storage constraints. The resulting production parameters were examined in a DES model with fixed, deterministic processing times. Simulation reports were also interpreted from a Lean perspective by classifying value-added and non-value-added activities. The LP solution indicated a daily output of 18,000 units, while the simulation exposed differences in labor utilization, work in process, throughput, idle time, and operational bottlenecks. Under the deterministic conditions adopted, the results indicated consistency between the models and opportunities for task balancing and flow improvement. The combined LP-DES approach provides structured support for operational decision-making in small production systems, although its conclusions are limited to the analyzed case and deterministic input assumptions.

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Author Biographies

Isadora Bernardo Rezende, Universidade Federal de Lavras (UFLA), Câmpus São Sebastião do Paraíso, Lavras, MG, Brasil.

Bacharela em Inovação, Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal de Lavras Campus Paraíso (2024). Graduanda em Engenharia de Produção pela mesma instituição. Possuo interesse em temas relacionados à Engenharia da Qualidade, Sustentabilidade e Estatística. Me destaco pela facilidade de comunicação, proatividade, abertura a novas experiências e disposição para aprender continuamente. Participei de projetos acadêmicos voltados ao Empreendedorismo e à Inovação, buscando sempre aprofundar meus conhecimentos e ampliar minha atuação profissional. Possuo proficiência em Inglês.

Flávio Fraga Vilela, Universidade Federal de Lavras (UFLA), Câmpus São Sebastião do Paraíso, Lavras, MG, Brasil.

Docente e pesquisador no Instituto de Ciência, Tecnologia e Inovação da Universidade Federal de Lavras (UFLA), com atuação nas áreas de Simulação Computacional, Internet das Coisas (IoT), Inteligência Artificial (IA) e desenvolvimento de soluções tecnológicas aplicadas aos setores industrial, agrícola e de saúde. É Doutor em Engenharia de Produção e Gestão pela Universidade Federal de Itajubá (2022), Mestre em Simulação Computacional (2015) e Especialista em Qualidade e Produtividade (2013) pela mesma instituição, além de graduado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Ouro Preto (2010). Atua em pesquisa, desenvolvimento tecnológico e inovação, com ênfase na integração entre sistemas embarcados, sensores inteligentes, IoT, Inteligência Artificial e Simulação Computacional. É titular de três patentes relacionadas ao monitoramento de processos assistenciais de urgência e emergência, à mobilidade reduzida de pacientes e ao controle da umidade da pele de pacientes acamados, além de possuir softwares registrados junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI). Seus projetos de pesquisa e desenvolvimento tecnológico abrangem diferentes áreas de aplicação. Na agricultura, desenvolve soluções voltadas à agricultura de precisão e digital, incluindo sistemas baseados em IoT, sensores inteligentes e técnicas de Inteligência Artificial para aquisição e análise de dados e suporte à tomada de decisão. Em 2023, teve projeto de Empreendedorismo e Inovação aprovado pela Secretaria de Estado de Desenvolvimento Econômico de Minas Gerais, voltado ao estímulo à criação de negócios inovadores em ciência e tecnologia no ambiente acadêmico. É Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora (DT), Nível C, do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), contemplado na Chamada CNPq n 23/2025. Em 2026, teve projeto aprovado na Chamada Universal 2026 Categoria A, para o desenvolvimento de uma solução baseada em Internet das Coisas e Inteligência Artificial destinada ao monitoramento inteligente das condições do solo em lavouras cafeeiras. O projeto contempla o desenvolvimento e a validação, em parceria com a Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais (EPAMIG), de tecnologias para aquisição e análise de dados do solo e suporte à tomada de decisão. Sua atuação busca integrar pesquisa científica, desenvolvimento tecnológico, inovação e formação de recursos humanos, com foco na aplicação de tecnologias digitais para aumento da eficiência, redução de custos e melhoria de processos nos setores industrial, agrícola e de saúde.

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Published

2026-10-06

How to Cite

Rezende, I. B., & Vilela, F. F. (2026). Integration between discrete-event simulation and linear programming: production optimization with labor utilization analysis. Revista Produção Online, 26(3), 5664 . https://doi.org/10.14488/1676-1901.v26i3.5664

Issue

Vol. 26 No. 3 (2026)

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