本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于机器学习的人员管控方法及系统，获取生产线在预设的不同时间段的产能期望值得到产能序列，将产能序列输入线速预测网络中预测生产线在下一时间段的实时线速；将生产线的线速调整至实时线速，并采集生产线上每个作业人员的实时个人心率序列以及历史心率序列，历史心率序列包括至少两个正常心率序列和至少两个异常心率序列，计算实时个人心率序列与各正常心率序列和各异常心率序列之间的相似距离，对多个相似距离进行对比计算以判断实时个人心率序列是否处于正常作业状态，在处于正常作业状态时，维持实时线速。该方法利用机器学习避免了验证浪费时间并有效的实现了准确预测线速的目的。