El amplio uso de las tecnologías de la información en la producción ha llevado a la Cuarta Revolución Industrial, la cual ha permitido la recolección de datos reales de herramientas de producción capaces de comunicarse entre sí a través del Internet de las Cosas (IoT). Los datos en tiempo real mejoran el control de la producción, especialmente en entornos de producción dinámicos. Este estudio propone un sistema de apoyo a decisiones (DSS) diseñado para aumentar el rendimiento de las reglas de despacho en la programación dinámica utilizando datos en tiempo real, lo que conlleva un aumento en el rendimiento general del taller de trabajo. El DSS puede trabajar con todas las reglas de despacho. Para analizar sus efectos, se ejecuta con reglas de despacho populares seleccionadas de la literatura en un modelo de simulación creado en Arena. Cuando el número de trabajos en espera en la cola de cualquier estación de trabajo en el taller de trabajo cae a un valor crítico, el DSS puede cambiar el orden de los horarios en sus estaciones de trabajo precedentes para alimentar la estación de trabajo lo antes posible. Con este fin, primero determina los trabajos en las estaciones de trabajo precedentes que se enviarán a la estación de trabajo actual, luego encuentra el trabajo con el número de prioridad más alto según la regla de despacho activa, y por último coloca este trabajo en la primera posición en su cola. El DSS se prueba bajo escenarios de baja, normal y alta demanda con respecto a seis criterios de rendimiento. Se observa que el DSS mejora el rendimiento del sistema al aumentar la utilización de la estación de trabajo y disminuir tanto el número de trabajos retrasados como la cantidad de tiempo de espera independientemente de la regla de despacho empleada.