O Job Shop Scheduling Problem é um problema NP-Difícil que chama a atenção de muitos pesquisadores devido seu desafio matemático e sua aplicabilidade em contextos reais. Geralmente, principalmente em cenários próximos aos de fábricas e indústrias, obter um escalonamento ótimo por meio de métodos computacionais exatos implica em um alto desprendimento de tempo. Em contrapartida, devido às exigências de um mercado cada vez mais competitivo, as decisões de onde, como, quando e com o que produzir devem ser tomadas rapidamente. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de um método heurístico Beam Search para solucionar o Job Shop Scheduling Problem e o Flexible Job Shop Scheduling Problem. Para isso, inicialmente um algoritmo do tipo list scheduling é definido e então o método Beam Search é construído baseado neste algoritmo. Os métodos propostos foram avaliados em diferentes níveis de complexidade utilizando instâncias da literatura que retratam diferentes cenários de planejamento. Em linhas gerais, as soluções encontradas se mostraram bastante competitivas quando comparadas a outras soluções da literatura.

The Job Shop Scheduling Problem is a NP-Hard problem which draws the attention of researchers due to both its mathematical challenge and its applicability in real contexts. Usually, mainly in industry and factory environments, an optimal schedule got by the use of exact computational methods implies in a long spending time. On the other hand, due to a more and more competitive marketplace, the decisions on where, how, when and with which to produce must be taken quickly. The present work proposes the development of an heuristic Beam Search method to solve both the Job Shop Scheduling Problem and the Flexible Job Shop Scheduling Problem. To that end, at rst a list scheduling algorithm is dened and then the Beam Search method is built based on the list scheduling algorithm. The proposed methods were evaluated over dierent complexity levels using instances from the literature that report dierent planning environments. In general terms, the solutions implemented have been proved very competitive when compared against other solutions in the literature.