En la industria es común realizar experimentos para optimizar los procesos de producción; sin embargo, se requiere de considerables recursos económicos y tiempo para desarrollar las nuevas tecnologías. En esta investigación se propone emplear las técnicas de simulación Monte Carlo y bootstrap para disminuir costos y tiempo en la optimización de procesos. Para lograr este propósito se utilizaron la optimización aleatoria, la optimización no lineal NLM (non-linear minimization) y la optimización Taguchi.
Estas optimizaciones se compararon con el diseño inicial a través de los índices de capacidad del proceso y la función de pérdida de Taguchi. Los índices de capacidad Cp, Cpk, Cpm, Cpmk, Cs e índices ISO fueron simulados con Monte Carlo y sus respectivos intervalos de confianza con remuestreo bootstrap. Los resultados indican que solo las optimizaciones aleatoria y NLM logran identificar las regiones óptimas de las variables del proceso que maximizan el cumplimiento de las especificaciones.
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