Abordamos un problema de programación en un entorno real de la industria de las tortillas. Dado que el problema es NP difícil, nos enfocamos en soluciones de programación subóptimas. Nos concentramos en un entorno de producción complejo de múltiples etapas, multiproducto, multimáquina y por lotes considerando criterios de optimización del tiempo de finalización y consumo de energía. Se considera la producción de tortillas a base de trigo y maíz de diferentes estilos. El algoritmo biobjetivo propuesto se basa en el conocido Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada II (NSGA-II). Para ajustarlo, aplicamos análisis estadístico de varianza multifactorial. Se utiliza un algoritmo de ramificación y acotamiento para verificar el rendimiento obtenido. Mostramos que los algoritmos propuestos pueden ser utilizados eficientemente en un entorno de producción real. Los análisis monoobjetivo y biobjetivo proporcionan un buen compromiso entre el ahorro de energía y la eficiencia. Para demostrar la relevancia práctica de los resultados, examinamos nuestra solución en datos reales. Descubrimos que puede ahorrar un 48% del tiempo de producción y un 47% del consumo de electricidad en comparación con la producción actual.