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Fundação Araucária; RENAULT; Seti A Pesquisa Operacional investiga as (melhores) formas de se configurar e coordenar sistemas ou operações usando técnicas de otimização. Geralmente, a otimização de um sistema é modelado com base no estado final almejado. Porém, como atingir ou implementar tal estado final em sistemas é pouco retratado na literatura. Esta dissertaçãode mestrado propõe uma nova classe de problema de otimização: a programação das operações entre o estado inicial e o final de um sistema, o Problema de Implementação. A programação das operações é especialmente importante para linhas de montagem. A indústria automobilística é fortemente baseada em linhas de produção que podem ser usadas até 24 horas por dia. Assim, as oportunidades de intervenções para mudar ou otimizar o sistema produtivo são poucas. As condições de implementação aplicadas ao balanceamento de linhas produtivas são discutidas, e as características observadas resultam no proposto Problema de Implementação de Linhas de Montagem (PILM). Na dissertação, um guia de modelagem baseado em Programação Linear Inteira Mista (PLIM) é desenvolvido para a formulação de diversas variações do Problema de Implementação. As instruções de modelagem são usadas para desenvolver um conjunto de modelos PLIM para o Problema de Implementação de Linhas de Montagem. Para a obtenção de resultados, um conjunto de instâncias é proposto. Assim, uma análise de sensibilidade em função de cada um dos parâmetros formadores das instâncias é realizada. As formulações são comparadas, junto com as diferentes formas de apresentar e resolver o problema. Ademais, um método de decomposição é usado para resolver um problema industrial real. A modelagem mostrase correta para a divisão da implementação de mudanças em linhas de montagem. Os resultados mostram que a divisão do esforço de implementação resulta em apenas poucas mudanças a mais (cerca de 7% para os casos pequenos e médios) comparadas com a implementação em uma fase. A possibilidade de programar a implementação em etapas menores aumenta a aplicabilidade de projetos, que, de outra forma, requeririam grande paradas de produção. Operations Research investigates the (best) ways to configure and coordinate systems or operations with optimization procedures. Usually, the optimization of a system is modeled based on the aimed final configuration. However, little is published about how to reach or implement such optimal configurations in the systems. This master thesis proposes a new class of optimization problem: a scheduling of operations between initial and final states of a system, the Implementation Problem. The scheduling of operations is especially important to assembly lines. The automotive industry strongly relies on production lines that can operate 24 hours a day. Thus, the intervention opportunities to change or optimize the production system are very few. The implementation conditions of balancing on assembly lines are discussed, and the observed characteristics result in the proposal of the Assembly Line Implementation Problem (ALIP). The master thesis proposes a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) modeling guide for the formulation of several variations of Implementation Problems. The modeling instructions are used to develop a set of MILP models for the Assembly Line Implementation Problem. For the results, a dataset is proposed and a sensitivity analysis on each of the consistent parameters of the dataset is performed. The proposed formulations are compared, along with the different forms of presenting and solving the problem. Furthermore, a decomposition method is used to solve a real-world industrial problem. The modeling correctly represents the division of the implementation of changes in assembly lines. The results show that the division of the effort in multiple stages only need a few more changes (around 7\% for the small and medium cases) comparing to a straightforward implementation. The possibility of scheduling the implementation in smaller steps increases the applicability of projects that otherwise would require a large system's stoppage time.