在实际的应用程序供应链中，不确定因素很多，例如供应商的绩效，市场需求，产品价格，运营时间和运输方式，这增加了制造商快速响应以满足客户要求的难度。 在本文中，作者开发了一个模糊数学模型来集成不同的操作功能，目的是提供令人满意的决策，以帮助决策者同时解决所有功能的生产问题。 三角模糊数或可能性分布表示所有不确定性参数。 为了区分模型在处理供应链不确定性方面的有效性，本文对模糊模型，可能模型和确定性模型进行了比较。 基于操作方面和计算方面来评估所提出的模型性能。 与确定性模型相比，期望模糊模型和可能性模型更能响应供应变化网络的动态变化。 所开发的模糊模型在缺乏实际情况下缺乏信息或不精确数据的情况下似