Una estrategia óptima de restauración para redes de cadena de suministro puede programar eficientemente las actividades de reparación bajo límites de recursos. Sin embargo, una amplia gama de estudios anteriores resuelven este problema desde la perspectiva de la rentabilidad en lugar de una manera resiliente. Esta investigación formula el problema como una decisión de máxima resiliencia de red. Desarrollamos dos métricas para medir la resiliencia de las redes de cadena de suministro, es decir, la resiliencia de la pérdida de rendimiento acumulada y la resiliencia de la rapidez de restauración. Luego, proponemos un modelo de programación no lineal biobjetivo, que tiene como objetivo maximizar la resiliencia de la red bajo las restricciones de presupuesto y mano de obra. Se emplea un algoritmo de recocido simulado modificado para resolver el modelo. Finalmente, se utiliza una red de cadena de suministro de prueba para ilustrar la efectividad del marco de método propuesto. Los resultados muestran que el horario óptimo de restauración generado por el modelo propuesto es un compromiso entre la pérdida de rendimiento acumulada y la rapidez de restauración. Además, el análisis de sensibilidad de parámetros indica que la preferencia del tomador de decisiones, el factor de tolerancia del tiempo de entrega, el número de equipos de trabajo y la disponibilidad de presupuesto tienen impactos significativos en el horario de restauración.