양자 프로세싱 유닛(Quantum Processing Units)은 조합 최적화(combinatorial optimisation)를 포함한 특정 계산 문제에 대해 속도 향상을 약속하지만, 그들의 산업적 효용성은 여전히 해결해야 할 과제입니다. 우리는 세 가지 플랫폼, 즉 IBM Quantum, D-Wave Quantum Annealer, 그리고 Fujitsu Digital Annealer를 사용하여 Job-Shop Scheduling Problem의 산업 변형을 양자 방식, 양자 영감(quantum-inspired) 방식, 그리고 고전적 방식으로 연구했습니다. 하드웨어별 제약 조건에 맞게 공식화(formulations)를 조정함으로써, 우리는 솔루션 품질과 확장성(scalability)에 있어 하드웨어-소프트웨어 공동 설계(hardware-software co-design)가 필수적임을 보여줍니다. 우리는 모든 접근 방식을 정확한 고전적 솔버와 MILP(Mixed Integer Linear Programming) 공식화와 비교하여 런타임, 솔루션 품질, 그리고 확장성을 평가했습니다. 우리의 결과는 양자 및 양자 영감 최적화가 산업용 솔버 선택 지원, 고전 워크플로우에 통합, 모델링 결정, 그리고 초기 개념 증명(proof-of-concept) 개발을 지원할 수 있음을 나타내며, 동시에 산업 스케줄링을 위한 개선된 근사치(approximations)를 향한 잠재적 경로를 제시합니다.