Descarbonizar las actividades de producción es una tarea crítica en la transición hacia la neutralidad de carbono. Las herramientas tradicionales de contabilidad de huella de carbono, como la evaluación del ciclo de vida (ACV) y el Protocolo de Gases de Efecto Invernadero, cuantifican principalmente las emisiones directas e indirectas, pero ofrecen una orientación limitada sobre estrategias de reducción accionables. Para abordar esta brecha, este estudio propone un marco integral de optimización de la huella de carbono del ciclo de vida que integra la ACV con un modelo de programación lineal entera mixta (MILP). El marco, aunque aplicable a diversos contextos de producción, se valida utilizando un campus universitario como estudio de caso. En 2023, las emisiones netas de carbono de la universidad evaluada totalizaron aproximadamente 24,175.07 t CO-eq. Basado en las emisiones brutas (28,306.43 t CO-eq) antes de la compensación, la electricidad representó el 66.09%, los edificios el 15.55%, los combustibles fósiles el 8.67% y el tratamiento de residuos el 8.46%. El análisis estacional reveló que junio y diciembre presentaron el mayor consumo de energía, con emisiones que superaron el promedio mensual en un 19.4% y un 48.6%, respectivamente, debido a la demanda intensiva de aire acondicionado. Las actividades de enseñanza surgieron como un contribuyente principal, con emisiones base estimadas en 5485.24 t CO-eq. Las estrategias de optimización dirigidas a la programación de cursos lograron reducciones sustanciales: la programación basada en fotovoltaicos redujo las emisiones eléctricas en un 7.00%, el desplazamiento de carga estacional logró una reducción del 26.92%, y la combinación de ambas estrategias resultó en la mayor reducción, del 45.95%. Estos resultados demuestran que alinear los horarios académicos con la generación fotovoltaica y la demanda energética estacional puede mejorar significativamente los resultados de reducción de emisiones. El marco propuesto proporciona un enfoque escalable y transferible para integrar estrategias de optimización de carbono basadas en el tiempo y la capacidad en sistemas operativos más amplios más allá del sector educativo.