Un elemento importante en la integración de la cuarta revolución industrial es el desarrollo de algoritmos eficientes para manejar problemas de programación dinámica. En la programación dinámica, los trabajos pueden ser admitidos durante la ejecución de un horario dado, lo que requiere decisiones de reprogramación adecuadamente planificadas para mantener un alto nivel de rendimiento. En este documento, se aborda un caso dinámico del problema de programación de taller de múltiples procesadores. Este problema aparece en diferentes contextos, particularmente aquellos que involucran operaciones de diagnóstico en las industrias de mantenimiento y cuidado de la salud. Se consideran simultáneamente dos objetivos: la minimización del tiempo de ejecución y la minimización del tiempo medio de flujo ponderado. El primer objetivo tiene como objetivo mantener una utilización eficiente de los recursos disponibles, mientras que el segundo objetivo ayuda a mantener un alto nivel de satisfacción del cliente. Se presenta un algoritmo exacto para generar soluciones óptimas en el frente de Pareto. A pesar de que el problema estudiado es NP-duro para ambos objetivos, el algoritmo presentado se puede utilizar para resolver instancias pequeñas. Esto se demuestra a través de experimentos computacionales en un banco de pruebas de 30 instancias generadas aleatoriamente. El algoritmo presentado también se puede utilizar para generar soluciones aproximadas en el frente de Pareto en caso de que el tiempo computacional necesario para encontrar soluciones óptimas probadas para subproblemas generados se considere excesivo. Además, los resultados computacionales se utilizan para investigar las características del frente de Pareto óptimo del problema estudiado. En consecuencia, se extraen algunas ideas para futuros desarrollos metaheurísticos.