El problema de programación de talleres (JSSP) es un problema popular NP-duro en optimización combinatoria, debido a su atractivo teórico y su importancia en aplicaciones. En aplicaciones prácticas, la versión en línea está mucho más cerca de las necesidades de la fabricación inteligente en la Industria 4.0 y 5.0. Aquí, la versión en línea del problema de programación de talleres se resuelve mediante una heurística que gobierna las colas locales en las máquinas. Esto permite una implementación distribuida, es decir, un gemelo digital puede ser mantenido por procesadores locales que pueden resultar en una operación en tiempo real de alta velocidad. Se muestra experimentalmente que la heurística a nivel de reglas probabilísticas para ejecutar las colas locales proporciona soluciones de calidad que se encuentran dentro de las ratios de aproximación aceptables a las mejores soluciones conocidas obtenidas por los mejores algoritmos en línea. La regla probabilística define un modelo que no es muy diferente de los modelos de vidrio giratorio que están estrechamente relacionados con la computación cuántica. Los principales avances del enfoque son el paralelismo inherente y su robustez, prometiendo una aplicación natural y probablemente exitosa a otras variaciones de JSSP. Los resultados experimentales muestran que la heurística, aunque diseñada para resolver la versión en línea, puede proporcionar soluciones casi óptimas e incluso óptimas para muchas instancias de referencia de la versión fuera de línea de JSSP. También se demuestra que las mejores soluciones de las nuevas heurísticas mejoran claramente sobre los resultados obtenidos por heurísticas basadas en reglas de despacho estándar. Por supuesto, hay un equilibrio entre un mejor tiempo computacional y la calidad de los resultados en términos de criterios de makespan.