Or, le modèle actuel considère un monde entièrement déterministe. En pratique, afin de faire face aux aléas, un processus opérationnel supplémentaire a été mis en place et consiste en la mise à jour régulière du planning d’origine. De plus, cette mise à jour est incomplète et n’est pas effectuée en temps réel. Avec la percée des productions intermittentes, il peut s’avérer que le planning d’origine est inadéquat car difficile à adapter aux circonstances en infra-journalier. Il convient alors de considérer les incertitudes dès le calcul du planning d’origine. Nous pouvons alors parler de planning « robuste » au sens où il doit permettre de s'adapter plus facilement aux réalisations observées de l'incertitude. La difficulté d’une mise en place industrielle à terme de ce type d’approche réside dans la résolution plus difficile du problème "robuste". Deux approches classiques sont l’optimisation sous contrainte en probabilité et l’optimisation robuste. De nombreuses questions sur le plan théorique restent en suspend telles la convexité du domaine admissible, la différentiabilité des contraintes, la stabilité de la solution et la résolution efficace des problèmes robustes.