En el sistema de fabricación del mundo real, pueden ocurrir varios eventos inciertos y perturbar las actividades de producción normales. Este documento aborda el problema de programación de taller multiobjetivo con averías aleatorias de máquinas. Como clave de nuestro enfoque, se considera la robustez de un horario en conjunto con el makespan y se define como retraso esperado del makespan, para lo cual se diseña un meta-modelo utilizando un método de superficie de respuesta basado en datos. Correspondientemente, se propone un algoritmo evolutivo multiobjetivo (MOEA) basado en el meta-modelo para resolver el problema de optimización multiobjetivo. Se realizan experimentos extensos basados en problemas de referencia de taller. Los resultados demuestran que los conjuntos de soluciones de Pareto del MOEA son mucho mejores en cuanto a convergencia y diversidad que los algoritmos basados en las medidas de sustitución basadas en la holgura existente. El MOEA también se compara con el algoritmo basado en la aproximación de Monte Carlo, mostrando que sus conjuntos de soluciones de Pareto están cerca entre sí mientras que el MOEA es mucho más eficiente computacionalmente.