[pt] Muitas organizações de produção por projeto (i.e., também conhecidas pela sigla inglesa ETO, engineering-to-order) são sistemas de produção multi-projeto em que o planejamento da capacidade, na fase de negociação de novos pedidos, é de suma importância. A literatura acadêmica, nesta área, apresenta uma lacuna entre teoria e prática em função da falta de estudos sobre a aplicação de ferramentas de apoio à tomada de decisão para resolver problemas de planejamento de capacidade em ambientes reais de produção ETO. Dentro deste contexto, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma solução para o planejamento tático da capacidade produtiva, apoiando essa fase de negociação, numa organização multi-projeto fabricante de equipamentos especiais sob encomenda. Este estudo envolve o desenvolvimento de modelos de programação linear inteira mista e sua aplicação para resolver problemas de planejamento da produção na organização estudada. Quanto às contribuições teóricas desta tese, é apresentado um modelo determinístico em que são consideradas questões de modelagem não totalmente exploradas em outros estudos ou que tem de ser adaptadas às especificidades do contexto estudado, como a representação da capacidade extra, de processos com múltiplos estágios e a relação de precedência entre as atividades. Além disso, um modelo de otimização robusta, baseado na abordagem proposta por Bertsimas e Sim (2004), estende esse modelo determinístico, considerando incertezas relativas aos tempos de processamento das atividades. Os modelos foram alimentados com dados do mundo real e executados para fins de validação de sua utilidade para resolver o problema de planejamento em questão. Cenários alternativos também foram gerados para apoiar a tomada de decisão dos gestores dessa empresa na fase de negociação de novos pedidos. Com relação às implicações práticas, para a equipe de planejamento da empresa, a solução proposta aprimora o processo de tomada de decisão no que tange o planejamento tático da capacidade produtiva. A solução, além de resolver algumas deficiências do método de planejamento atual da empresa, fornece informações mais detalhadas sobre o problema, permite a intervenção do gestor na construção dos planos de capacidade e incorpora dados relativos à variabilidade nos tempos de processamento permitindo assim uma postura pró-ativa mediante as incertezas. Resultados empíricos mostram que, com um aumento relativamente pequeno no custo (0.02 porcento), um componente deveria ser preferencialmente produzido na própria empresa (ao invés de ser subcontratado). Além disso, com um aumento de 0.8 porcento no custo (o que inclui a contratação de 21 porcento a mais de mão-de-obra direta), a probabilidade de violação dos planos de produção é reduzida de 90 porcento para 15 porcento, representando um plano mais estável e protegido contra incertezas. Do ponto de vista acadêmico, esta pesquisa acrescenta evidências empíricas para enriquecer a literatura existente, uma vez que não só apresenta um caso real, mas também destaca questões que devem ser consideradas e gerenciadas em um contexto do mundo real para que se possa desenvolver e implementar técnicas adequadas para lidar com o problema de planejamento estudado. / [en] Many engineering-to-order (ETO) organizations are multi-project capacity-driven production systems in which capacity planning is of major importance in the order acceptance phase. The academic literature, in this area, presents a research-practice gap with a lack of studies on the application of decision support tools to address capacity planning problems in real-world ETO settings. Within this context, the goal of this thesis is to develop a tactical capacity planning solution to support the order acceptance phase of a real-world multi-project organization that produces customised equipments on the basis of ETO policy. This research study lays in the development of mixed integer linear programming models and their practical application to solve production planning problems in the studied organization. As for the theoretical contributions of this thesis, first a deterministic model is presented in which modelling issues that are either not entirely explored in other studies or that have to be adapted to the specificities of the studied setting are taken into account. Moreover, a robust optimization model extends the former model by considering uncertainties of the planning problem. The models were fed with real-world data and solved in order to check whether they actually reflect the planning problem. Furthermore, alternative scenarios were also generated to assist the management board in the order acceptance phase. As for practical implications, for the company s manufacturing planning team, the proposed solution enhanced the decision-making process regarding tactical capacity planning, addressing different shortcomings of the company s current planning method. Empirical results suggest that with a slight increase in cost (0.02 percent) a part component should be processed in-house instead of being outsourced and that with a 0.8 percent increas in cost (which includes hiring 21 percent more personnel) the probability of violating the production plans decreases from 90 percent to 15 percent, representing a much more stable (protected against uncertainty) situation. From an academic perspective, this research adds empirical evidence to enrich the existing literature, as it not only presents a real case application, but also highlights issues that must be considered and managed in a real-world context in order to develop and implement appropriate techniques to cope with the aforementioned planning problem.