El desarrollo de una fabricación verde y eficiente ha generado complejas compensaciones entre el control del consumo de energía y la eficiencia en la utilización de recursos en las tareas de tratamiento térmico. Los métodos tradicionales de programación de piezas individuales enfrentan desafíos para abordar la complejidad de múltiples tareas y la optimización energética. En este documento, se propone un método de programación optimizado para talleres de tratamiento térmico mediante la integración de estrategias de agrupamiento de tareas y combinación de lotes. Específicamente, se propone un algoritmo genético mejorado con búsqueda local y operadores de mutación adaptativa bajo restricciones como plazos de entrega y capacidad del equipo. Durante el proceso de generación de estrategias, se consideran los cambios de equipo y el tiempo de inactividad. Al realizar un emparejamiento multidimensional de los procesos de procesamiento de piezas de trabajo, los requisitos de tratamiento térmico y las características de calidad, se construye un mecanismo innovador de agrupamiento para lotes de producción dinámicos basado en la similitud de tareas. Para validar la efectividad, se seleccionaron datos de producción reales de un taller de tratamiento térmico para su análisis y evaluación. Los resultados muestran que el método propuesto reduce el tiempo total de producción en un 31.6% con entrega puntual de pedidos, y la frecuencia de operación del equipo se reduce en un 28.4%, lo que verifica la practicidad y el avance del método propuesto.