En el presente documento, se investiga un modelo de cadena de suministro sostenible con una tasa de producción variable y remanufactura para la producción de artículos defectuosos bajo el efecto de la teoría difusa de aprendizaje, donde las variaciones inferiores y superiores en la tasa de demanda difusa son afectadas por parámetros de aprendizaje y también se permiten los pedidos atrasados. Nuestro modelo propuesto revela una organización elástica de inventario de fabricación que produce varios tipos de artículos, y los artículos imperfectos pueden ser creados a través del método de fabricación de cosas en un entorno difuso. Cuando se completa el proceso de detección, los artículos defectuosos son remanufacturados de inmediato, y se asume un plan financiero limitado y limitaciones de espacio con respecto al ensamblaje del producto. Minimizamos el costo total de inventario difuso con diferentes distribuciones (beta, triangular, doble triangular, uniforme y (ji-cuadrado)) en relación con la tasa de producción, tamaño del lote y pedidos atrasados bajo aprendizaje en un entorno difuso donde se incluyen los costos de detección, fabricación, transporte, emisiones de carbono, pedidos atrasados y remanufactura. Se aplica la técnica de optimización de Kuhn-Tucker para resolver ecuaciones no lineales que se basan en algunas distribuciones. Se proporcionan ejemplos numéricos, análisis de sensibilidad, perspectivas y observaciones gerenciales, limitaciones, trabajos futuros y aplicaciones para la validación de nuestro modelo propuesto, y se incluye el alcance industrial de este trabajo propuesto.