En el mercado actual incierto y competitivo, donde las empresas manufactureras están sujetas a ciclos de vida de productos cada vez más cortos y cambios frecuentes en el volumen, las aplicaciones de los sistemas de fabricación reconfigurables (RMS) desempeñan roles significativos en el éxito de la industria manufacturera. A pesar de las ventajas ofrecidas por los RMS, lograr una alta eficiencia constituye una tarea desafiante para los interesados y tomadores de decisiones cuando se enfrentan a las decisiones de compensación inherentes en estos sistemas complejos. Este estudio aborda la asignación de tareas de trabajo y recursos a estaciones de trabajo junto con la asignación de capacidad de buffer en un RMS. El objetivo es maximizar simultáneamente el rendimiento y minimizar la capacidad total del buffer bajo volúmenes de producción fluctuantes y cambios de capacidad, considerando el comportamiento estocástico del sistema. Se propone un enfoque de optimización multiobjetivo basado en simulación mejorado (SMO) con componentes de simulación y optimización personalizados para abordar los desafíos mencionados anteriormente. Además de presentar las soluciones óptimas sujetas a cambios de volumen y capacidad, el enfoque propuesto apoya a los tomadores de decisiones con el descubrimiento de conocimientos para comprender mejor el diseño de RMS. En particular, este estudio presenta un enfoque SMO personalizado combinado con un nuevo método de minería de patrones flexible para optimizar un RMS y realiza análisis post-óptimos. En este sentido, este estudio demuestra los beneficios de aplicar métodos de SMO y descubrimiento de conocimientos para un rápido apoyo a la toma de decisiones y la planificación de la producción de un RMS.