La emergencia de los Sistemas de Fabricación Flexible (FMS) presenta nuevos desafíos en entornos de IoT Industrial (IIoT). A diferencia de los sistemas en tiempo real tradicionales, los FMS deben acomodar la variabilidad del conjunto de tareas impulsadas por la interacción humano-máquina. Dado que estas variaciones pueden llevar a una sobrecarga de recursos abrupta o a la inactividad, se requiere un mecanismo de programación dinámica. Aunque estudios previos han explorado la programación dinámica, a menudo relajan los plazos para tareas de menor criticidad, lo cual no es adecuado para sistemas IIoT con estrictas restricciones de plazos. En este documento, en lugar de tratar la programación dinámica como un problema de predicción, la modelamos como una planificación determinista en respuesta a la entrada explícita y observable del usuario. Con este fin, precalculamos planes de recursos factibles para variaciones anticipadas del conjunto de tareas a través de la optimización fuera de línea y cambiamos al plan apropiado en tiempo de ejecución. Durante este proceso, nuestro enfoque optimiza conjuntamente las velocidades de procesador, las asignaciones de memoria y las decisiones de descarga en el borde/nube, que son mutuamente interdependientes. Los resultados de la simulación muestran que el marco propuesto logra hasta un 73.1% de ahorro energético en comparación con un sistema base, un 100% de cumplimiento de plazos para tareas de producción en tiempo real y una capacidad de respuesta de baja latencia para tareas de interacción con el usuario. Anticipamos que el marco propuesto contribuirá al diseño de sistemas de fabricación eficientes, adaptativos y sostenibles.