Anualmente, se transportan globalmente más de 10 mil millones de toneladas de residuos de construcción y demolición desde los sitios hasta las instalaciones receptoras. La planificación óptima y efectiva del transporte de residuos tiene el potencial de mitigar costos y emisiones de carbono, y aliviar la congestión vial. Un desafío importante para desarrollar un plan de transporte efectivo es la incertidumbre del volumen preciso de residuos en cada sitio durante la etapa de planificación. Sin embargo, los estudios existentes han asumido una demanda conocida en los modelos de planificación, pero esta suposición no refleja la volatilidad del mundo real. Aprovechando la estructura del problema, este estudio adopta la metodología de programación estocástica para abordar el problema de planificación de residuos de construcción. Se desarrolla un modelo de programación entera que aborda de manera hábil la incertidumbre de la cantidad de residuos de una manera elegante. El modelo de programación estocástica propuesto puede manejar eficientemente problemas de escala práctica. Nuestros experimentos numéricos recopilan un conjunto de datos completo que comprende casi 4300 registros de la cantidad real de residuos de construcción generados en Hong Kong. Los resultados demuestran que la incorporación de la incertidumbre de la demanda puede reducir el costo de transporte en un 1%, lo que se correlaciona con un aumento en el beneficio del 14% en comparación con aquellos que no consideran la incertidumbre de la demanda.