本发明提供了一种基于生产数据驱动的动态作业车间调度规则智能选择方法，属于制造企业作业车间排产调度应用领域，主要包括：引入Multi‑Pass算法仿真机制，建立作业车间生产调度仿真平台，生成排产调度的样本数据；对获得的样本数据作筛选，生成调度参数集；设计不同调度目标下用于调度知识学习的BP神经网络模型；提出一种改进的萤火虫算法优化BP神经网络模型的训练，获得NFA‑BP模型；将各调度目标下的NFA‑BP模型集合成一个智能调度模块，并与作业车间MES系统进行集成，指导在线调度；人工调整在线排产调度的偏差并更新调度参数集，智能调度模块进行在线优化学习；适应了真实车间生产状况的智能调度模块根据当前作业冲突决策点输出最优调度规则。