Con el creciente interés en los vehículos eléctricos (VE), existe una necesidad de avances en el desarrollo y desmantelamiento de baterías de iones de litio (LIB), que son muy importantes para la economía circular. Este documento presenta un planificador de tareas híbrido inteligente diseñado para el desensamblaje multi-robot y demuestra su aplicación a un paquete de baterías de iones de litio de VE. El objetivo es permitir que múltiples robots operen de manera colaborativa en un único espacio de trabajo para ejecutar tareas de desensamblaje de baterías de manera eficiente y sin colisiones. Este enfoque puede generalizarse a casi cualquier tarea de desensamblaje. El planificador utiliza estrategias lógicas y jerárquicas para identificar las ubicaciones de los objetos a partir de datos capturados por cámaras montadas en el efector final de cada robot, orquestando operaciones coordinadas de recogida y colocación. La eficacia de este planificador de tareas se evaluó a través de simulaciones con tres algoritmos de planificación de trayectorias: RRT, RRTConnect y RRTStar. Las evaluaciones de rendimiento se centraron en los tiempos de finalización de las tareas de desensamblaje de baterías. Los resultados mostraron que los tiempos de finalización fueron similares entre los planificadores, con 543.06 s para RRT, 541.89 s para RRTConnect y 547.27 s para RRTStar, lo que ilustra que la efectividad del planificador de tareas es independiente del algoritmo específico de planificación de trayectorias utilizado. Esto demuestra la capacidad del planificador para gestionar de manera efectiva las operaciones de desensamblaje multi-robot.