Gracias a la aplicación de inteligencia artificial y análisis de big data en la industria, automóviles, aeroespacial y otros campos, se introduce en la red de comunicación de datos el candidato de alta capacidad de ancho de banda y sensibilidad al tiempo (TSN). Aparte de cumplir con los requisitos críticos de seguridad y en tiempo real, enfrenta desafíos para satisfacer la transmisión de tráfico grande, como video muestreado para visión por computadora. En este documento, consideramos la programación de tareas y la red sensible al tiempo juntas y las formalizamos en un problema de teoría de módulo de satisfacción de restricciones de primer orden (SMT). Basándonos en el resultado del solucionador, construimos una programación a nivel de flujo basada en IEEE 802.1 Qbv. Al dividir adecuadamente el flujo, se puede reducir la desigualdad de restricciones a medida que el tráfico crece más que el modelo de programación tradicional basado en tramas y lograr cerca del 100% de utilización. Puede ser un modelo general para el diseño de programación determinista de tareas y redes.