Esta pesquisa de dissertação trata de um problema de flow shop permutacional com considerações ambientais (GPFSP) enfrentado por uma empresa de manufatura do ramo de produtos de limpeza, localizada na cidade de Recife – PE. O objetivo principal do estudo é solucionar um GPFSP em uma indústria de médio porte, buscando a otimização das medidas de desempenho Makespan e TEC – Total Energy Cost. Assim, procurou-se determinar uma sequência de processamento para os produtos capaz de reduzir os custos operacionais e os impactos ambientais gerados pela organização. A pesquisa utilizou uma metodologia que combina abordagens qualitativa e quantitativa, possibilitando uma compreensão mais aprofundada do problema investigado. Os procedimentos técnicos envolveram uma pesquisa bibliográfica, experimentos computacionais e um estudo de caso. Inicialmente, foi feita uma revisão da literatura sobre os problemas de sequenciamento em ambientes flow shop para identificar os principais métodos heurísticos de resolução. Essa etapa permitiu obter insights para a construção de uma análise bibliométrica dentro da temática estudada. Posteriormente, foi feito o diagnóstico da situação atual do sequenciamento de tarefas na empresa e realizada a coleta de dados in loco. Conforme os passos listados anteriormente, iniciou-se a análise dos dados e informações obtidas, assim como a escolha do modelo de programação linear inteira mista multiobjetivo e a definição do algoritmo heurístico utilizado. Foram realizados também testes computacionais com heurísticas clássicas para os problemas de flow shop. O NEHT-RB demonstrou resultados eficazes quando comparado com a heurística de NEH. Esse resultado é crucial, uma vez que o NEHT-RB desempenha um papel fundamental como procedimento construtivo no algoritmo selecionado para resolver o GPFSP. O algoritmo heurístico NEHT-RB + VND + Economia de energia proposto por Vasconcelos (2023) foi aplicado em uma instância construída a partir dos dados obtidos, mostrando eficiência ao proporcionar baixo tempo computacional e ao obter soluções com menor consumo de energia. O método possibilita a economia de energia por meio do controle de velocidade das máquinas, dada a determinação de um Makespan que não sofre nenhum tipo de alteração. A otimização multiobjetivo considerou a minimização dos critérios de avaliação Makespan e TEC que são conflitantes entre si. Por fim, o algoritmo heurístico retornou um conjunto de 4 soluções não-dominadas que serão analisadas com base nas preferências do gestor responsável pela programação da produção.