[pt] A eficiência com que uma empresa é capaz de produzir seus produtos é fundamental para sua sobrevivência em mercados cada vez mais competitivos. A presente dissertação apresenta uma proposta de minimização dos custos de produção e estoques para a otimização das decisões de Planejamento e Controle de Produção. O problema consiste em analisar as compensações entre estoque de antecipação e a contratação de pessoal adicional e/ou horas extras para suprir a demanda em momentos de pico. O objetivo é avaliar os trade-offs existentes entre os custos de hora extra e de estoques para reagir em períodos de oscilação de demanda, com o objetivo de criar um modelo de apoio à decisão de gestão da produção. Um estudo de caso é apresentado para um produto de varejo do ramo farmacêutico. O caso foi modelado por programação matemática linear e programado em sistema AIMMS. A partir dos resultados encontrados, verificou-se que com a implantação do modelo foram obtidas soluções balanceadas, com a otimização dos recursos da produção, que permite a empresa planejar antecipadamente as suas operações de maneira a minimizar os investimentos em estoques e os custos de utilização de hora-extra em termo de famílias de produtos. / [en] The ability of a company to produce their products is essential for their survival in increasingly competitive markets. The present work proposes to minimize the production and inventory costs in order to optimize the production planning and control system decisions. The problem consists in understanding the benefits between anticipation inventory and employment levels and/or overtime in order to reach non-constant, time varying demand, considering fixed sale and production capacity. We create a mixed linear programming (MLP) model to support the decisions and adjustments in planning process and production management. This study applies to a specific retail product of a pharmaceutical industry and is implemented in the AIMMS modeling language. From the results, we can say that the implementation of this model is very useful and can help to find better solutions and improve the optimization of resources, which allows the company to anticipate its decisions and minimize the investments in inventories and costs of using overtime in terms of product families.