数学建模是有数据的，方法也有很多种，看看统计什么的，再有就是管理学上的一些数学模型
问题 一奶制品加工厂用牛奶生产 两种奶制品，1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤 ，或者在设备乙上用8小时加工成4公斤 。根据市场需求，生产的 ， 全部能售出。且每公斤 获利24元，每公斤 获利16元。现在加工厂每天得到50桶牛奶的供应，每天正式工人总的劳动时间为480小时，并且设备甲每天至多能加工100公斤 ，设备乙的加工能力没有限制。试为该场制订一个生产计划，使每天获利最大，并进一步讨论以下3个附加问题：
1) 若用35元可以买到1桶牛奶，应否作这项投资？若投资，每天最多购买多少桶牛奶？
2) 若可以聘用临时工人以增加劳动时间，付给临时工人的工资最多是每小时几元？
3) 由于市场需求的变化，每公斤 的获利增加到30元，应否改变生产计划？
问题分析 这个优化问题的目标是使每天获利最大，要作的决策是生产计划，即每天用多少桶牛奶生产A1 ，用多少桶牛奶生产A2（也可以是每天生产多少公斤A1 ，多少公斤A2 ），决策受到3个条件的限制：原料（牛奶）供应、劳动时间、设备甲的加工能力。按题目所给，将决策变量、目标函数和约束条件用数学符号及式子表示出来，就可得到下面的模型。
基本模型
决策变量：设每天用 x1桶牛奶生产A1 ，用x2 桶牛奶生产A2 。
目标函数：设每天获利为 Z元。 桶牛奶可生产3 x1公斤 ，获利24×3x1 ，x2 桶牛奶可生产4 x2公斤 ，获利16×4x2 ，故z=72x1+64x2 。
约束条件：
原料供应 生产 A1，A2 的原料（牛奶）总量不得超过每天的供应，即 x1+x2≤50桶；
劳动时间 生产 A1，A2 的总加工时间不得超过每天正式工人总的劳动时间，即 12x1+8x2≤480小时；
设备能力 的产量不得超过设备甲每天的加工能力，即 3x1≤100；
非负约束 x1 ,x2 均不能为负值，即x1 ≥0,x2 ≥0
综上可得
max z=72x1+64x2 (1)
s. t. x1+x2 ≤50 (2)
12x1+8x2≤480 (3)
3x1≤100 (4)
x1≥0, x2≥0 (5)
这就是该问题的基本模型。由于目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的，所以称为线性规划（Linear Programming,简记作LP）。
这个是简单的线性规划问题，那些步骤就不给你写了，你可以参照下历年优秀论文来写，现在来写解题过程：
设生产甲产品x，生产乙产品y。
max 20x+30y
x+2y<=20
5x+4y<=70
以上就是该问题的模型，下面用LINGO来求解（LINGO是用来求线性规划问题的软件，此题可以用LINDO来解，但是我没有LINDO，所以用LINGO）
程序：
model:
max=20*x+30*y;
x+2*y<20;
5*x+4*y<70;
程序运行求得的结果是：
Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: 350.0000
Variable Value Reduced Cost
X 10.00000 0.000000
Y 5.000000 0.000000
Row Slack or Surplus Dual Price
1 350.0000 1.000000
2 0.000000 11.66667
3 0.000000 1.666667
此题较简单，用LINDO求解是比较好的选择，可以直接查看影子价格之类的东西。
若要按照数学建模论文格式写的话，你去数学中国找优秀论文来参考，再者此题跟姜启源《数学模型》第三版的第4章的4.1节奶制品的生产与销售类似，可以找来看看。
