El presente documento trata sobre un modelo integrado de cadena de suministro sostenible con el efecto del aprendizaje para un sistema de producción imperfecto bajo un entorno nublado difuso donde la tasa de demanda se trata como un número difuso triangular nublado (impreciso), lo que significa que la tasa de demanda de los artículos no es constante, y se permiten las escaseces y una política de garantía. El proveedor dirige el proceso de fabricación para satisfacer la demanda del comprador. Cuando el proveedor suministra el lote demandado después de la producción de los artículos, también se considera que los lotes de entrega tienen algunos artículos defectuosos que siguen una curva de aprendizaje en forma de S. Después de recibir el lote, el comprador inspecciona todo el lote, y el comprador clasifica todo el lote en dos categorías: uno son los artículos de calidad defectuosa y el otro son los artículos de calidad imperfecta. El comprador devuelve los artículos de calidad defectuosa al vendedor después de un proceso de selección, para lo cual se incluye un costo de garantía. Durante el transporte de los artículos, se emiten muchas unidades de carbono desde el transporte, dañando la calidad del medio ambiente. El vendedor incluye los costos de emisión de carbono para lograr la sostenibilidad según consideraciones. También se incluye una inversión discreta única para minimizar el costo de configuración del vendedor para los próximos ciclos. Desarrollamos modelos para el escenario de la decisión separada y para la decisión integrada de los jugadores (vendedor/comprador) bajo la consideración del modelo. Nuestro objetivo es optimizar conjuntamente el costo total difuso integrado bajo un entorno nublado difuso sostenido por el vendedor y el comprador. Se han proporcionado ejemplos numéricos, análisis de sensibilidad, limitaciones del análisis, alcance futuro y conclusiones para la justificación del modelo propuesto, y se proporciona el impacto de los parámetros de entrada en las variables de decisión y el costo total difuso integrado para la cadena de suministro para la validez y robustez de este modelo propuesto. El efecto del aprendizaje en un entorno nublado difuso fue positivo para este modelo propuesto.