El Sistema de Servicio de Producto Industrial (IPS) se considera un modelo de negocio sostenible y eficiente, que ha sido gradualmente popularizado en los campos de la manufactura ya que puede reducir costos y satisfacer la personalización. Sin embargo, falta un método de diseño integral para el IPS, particularmente en términos de percepción de requisitos, asignación de recursos y organización de actividades de servicio en campos industriales específicos. Mientras tanto, la planificación y programación de múltiples actividades de servicio paralelas a lo largo de la entrega del IPS también necesitan urgentemente una solución. Este documento propone un método que incluye el diseño de órdenes de servicio, la configuración de recursos de servicio y la modelización del flujo de servicio para establecer un IPS para líneas de procesamiento de lijado impulsadas por robots. Además, adoptamos la red neuronal profunda modificada (DQN) para realizar un esquema de programación destinado a minimizar la tardanza total de múltiples flujos de servicio paralelos. Finalmente, nuestro estudio de caso industrial valida la efectividad de nuestros métodos para el diseño de IPS, demostrando que el algoritmo de aprendizaje por refuerzo profundo modificado genera de manera confiable esquemas de programación robustos.