El diseño de una cadena de suministros de hidrógeno involucra una serie de importantes decisiones a diferentes niveles, como lo son: las fuentes energéticas, la capacidad de producción, almacenamiento y transporte; y puede plantearse como un problema multiobjetivo. El presente estudio tiene como objetivo obtener un modelo de optimización multiobjetivo para el apoyo en la toma de decisiones durante la planeación estratégica de la cadena de suministros, alimentada con la energía residual obtenida de la combustión del bagazo en los ingenios azucareros de México para la producción de hidrógeno. La disponibilidad de los residuos y la demanda energética fueron estimadas y representadas mediante distribuciones de probabilidad con la intención de analizar la incertidumbre presente en estos aspectos. La problemática fue abordada como un problema de programación lineal entera mixta, cuyas funciones objetivo fueron definidas en términos de maximizar las utilidades generadas y la minimización de emisiones de gases de efecto invernadero. Los criterios de optimización fueron evaluados con un enfoque mono objetivo como primera aproximación, y posteriormente sometidos a la optimización multiobjetivo utilizando algoritmos genéticos. La selección de la mejor configuración para la cadena de suministros será determinada a través de métodos de toma de decisiones multicriterio. Finalmente, se llevó a cabo un análisis de riesgo e incertidumbre utilizando la metodología de simulación Monte Carlo sobre los principales indicadores de desempeño de la operación del sistema y de la rentabilidad de la inversión. El análisis económico determinó tasas internas de rendimiento del proyecto de hasta un 37%, con un periodo de recuperación de la inversión de aproximadamente 3.6 años, para el mejor de los casos.