El problema de programación de taller de trabajo flexible (FJSP) es un problema difícil de optimización combinatoria discreta, que ha sido ampliamente estudiado debido a su importancia teórica y práctica. Sin embargo, investigadores anteriores principalmente se han enfocado en criterios de eficiencia de producción como tiempo de finalización, carga de trabajo, tiempo de flujo, etc. Recientemente, con consideraciones de desarrollo sostenible, los problemas de programación de bajo carbono han recibido cada vez más atención. En este artículo, se propone un modelo de FJSP de bajo carbono para minimizar la suma del costo del tiempo de finalización y el costo de consumo de energía en el taller. Se desarrolla un nuevo algoritmo metaheurístico bioinspirado llamado algoritmo de optimización de ballena discreta (DWOA) para resolver el problema de manera eficiente. En el DWOA propuesto, se emplea un mecanismo de codificación innovador para representar dos subproblemas: asignación de máquinas y secuenciación de trabajos. Luego, se adapta un método de búsqueda de vecindario variable híbrido para generar una población de alta calidad y diversa. De acuerdo con las características discretas del problema, se aplican enfoques de actualización modificados basados en el operador de cruce para reemplazar el método de actualización original en la fase de exploración y explotación. Simultáneamente, para equilibrar la capacidad de exploración y explotación en el proceso de evolución, se utilizan seis curvas de ajuste para ajustar la transición entre la exploración y explotación del algoritmo. Finalmente, se prueban algunas instancias de referencia conocidas para verificar la efectividad de los algoritmos propuestos para el FJSP de bajo carbono.