Mejorar el rendimiento de los sistemas de fabricación es un tema vital en el mercado competitivo actual. Con este fin, durante la última década, los científicos han considerado más de una función objetivo al programar una línea de producción. Este artículo desarrolla un marco difuso de 4 fases para identificar factores efectivos, determinar sus pesos en funciones multiobjetivo y, en consecuencia, programar sistemas de fabricación en un entorno difuso. El objetivo es optimizar el tiempo de finalización del producto y los costos operativos y de defectos del producto en un problema de programación difusa multiobjetivo basado en un taller de trabajos. En las dos primeras fases del marco propuesto, se mostró que la incertidumbre existente de los factores internos para los casos estudiados provoca que los pesos de los factores cambien hasta un 44.5%. Luego, se propone un NSGA-II ponderado difuso (FW-NSGA-II) para abordar el problema de programación de recursos dobles no lineal difuso multiobjetivo desarrollado. Comparar los resultados del método propuesto con otros algoritmos de resolución, como el Algoritmo de Seno Coseno, Recocido Simulado, Búsqueda Tabú y la heurística TLBO, utilizando siete series de experimentos computacionales exhaustivos, indica la superioridad del marco propuesto en la programación de sistemas de fabricación. Los resultados indicaron que el uso del método propuesto para los casos estudiados ahorró hasta un 5% en la función objetivo para sistemas de fabricación a pequeña escala, un 11.2% para sistemas de fabricación a mediana escala y un 3.8% para sistemas de fabricación a gran escala. Los resultados de este estudio pueden ayudar a los gerentes de planificación de producción a proporcionar horarios más realistas al considerar factores difusos en sus sistemas de fabricación. Investigar más a fondo el método propuesto para condiciones de productos dinámicos es otra dirección para futuras investigaciones.