La industria manufacturera a menudo enfrenta desafíos relacionados con la satisfacción del cliente, la degradación del sistema, la sostenibilidad del producto, el inventario y la gestión de operaciones. Si no se abordan, estos desafíos pueden ser sustancialmente perjudiciales y costosos para la sostenibilidad de las plantas manufactureras. Los paradigmas, por ejemplo, la Industria 4.0 y la fabricación inteligente, proporcionan soluciones efectivas e innovadoras, con el objetivo de gestionar las operaciones de fabricación y controlar la calidad de los productos terminados ofrecidos a los clientes. Con ese fin, este documento se esfuerza por mitigar los desafíos descritos en un sistema de fabricación/remanufactura en varias etapas que se degrada a través de la implementación de un mecanismo de toma de decisiones basado en el aprendizaje automático inteligente. Para llevar a cabo la toma de decisiones, se combina el aprendizaje por refuerzo con la fabricación verde esbelta. El alcance de esta implementación es la creación de un entorno de producción inteligente, esbelto y sostenible que tenga un impacto ambiental mínimo. Teniendo en cuenta esto, se hace un esfuerzo para reducir el consumo de material y extender el ciclo de vida de los productos fabricados utilizando la producción por demanda, el mantenimiento predictivo y las estrategias de economía circular. Para validar esto, un análisis experimental bien definido investiga meticulosamente el comportamiento y el rendimiento del mecanismo propuesto. Los resultados obtenidos por este análisis respaldan la capacidad y competencia del mecanismo de control de aprendizaje por refuerzo/ad hoc presentado para lograr tanto una alta sostenibilidad del sistema como una mayor reutilización de material.