El estudio construyó un modelo de inventario de cadena de suministro para vendedores y compradores que integra la demanda dependiente del tiempo de pago, defectos del producto, riesgos de clasificación errónea y consideraciones sobre impuestos a las emisiones de carbono. El modelo fue diseñado para optimizar el tiempo de pago, el tiempo de reabastecimiento y las cantidades de pedido para maximizar la ganancia del vendedor por unidad de tiempo. El análisis teórico mostró que la ganancia presentaba concavidad conjunta con respecto tanto al tiempo de pago como al tiempo de reabastecimiento. También se formuló un algoritmo para derivar soluciones óptimas. Finalmente, experimentos numéricos y análisis de sensibilidad validaron el modelo y ofrecieron ideas prácticas para la gestión de inventarios que involucran productos imperfectos. Los resultados indicaron que una mayor capacidad de respuesta de la demanda al momento del pago, mayores coeficientes de demanda, mejores precios de productos y valores de chatarra más altos condujeron a un aumento de las ganancias del vendedor, mientras que una mayor clasificación errónea, riesgos de incumplimiento de crédito y la tasa impositiva del carbono la redujeron. Estas ideas ayudan a los tomadores de decisiones a seleccionar valores de parámetros adecuados para operaciones eficientes.