El análisis ciclo de vida de las luminarias en Bogotá, a partir del uso de Dinámica de Sistemas (DS), permite identificar el comportamiento del sistema de luminarias en términos de las relaciones de causalidad presentes en las fases que lo componen, así mismo las políticas de producto integrado (PPI) contribuyen a la disminución de la cantidad de material enviado al relleno sanitario, el consumo de energía y al aumento del material reciclado que es reincorporado al proceso productivo. Con el fin de medir el impacto de dos de las PPI propuestas, se plantea un modelo de Programación entera mixta que permite minimizar la cantidad de material que es enviado al relleno sanitario y el consumo de energía observando el comportamiento y el alcance de las mismas para los periodos de simulación. Al observar en conjunto los resultados de la simulación por DS y el modelo de optimización se evidencia que este tipo de trabajo conjunto entre simulación y optimización, proporciona escenarios complementarios que compensa las limitaciones de cada una de las herramientas. Para este caso en particular se logra un escenario óptimo con un 98% de mejora en términos de material reciclado que es reincorporado al proceso productivo y un 99% de disminución en el consumo de energía.The analysis of bulbs life cycle in Bogotá using Systems Dynamics (SD), enables the identification of the behavior of the bulbs system in terms of the causal relationships existing in the different phases of it. Likewise, the integrated product policies contribute to decrease the amount of material sent to landfill and the energy consumption, and also to increase the recycled material reincorporated into the productive process. In order to measure the impact of two of the integrated product policies, an integer programing mixed model is proposed, minimizing the amount of material sent to the landfill and the energy consumption by observing their behavior and power for the simulation periods. Considering together the results of SD and the optimization model, it is evident that this kind of combined work between simulation and optimization provides complementary scenarios that compensate the limitations of each individual tool. For this particular case, an optimal scenario is achieved with a 98% improvement in terms of recycled material that is reincorporated into the production process and a 99% reduction in energy consumption.