Resumen

Muchos problemas de optimización son caracterizados por la flexibilidad para establecer la utilidad entre las funciones objetivo. La estrategia experimental desempeña un papel importante para generar estas funciones objetivo, además, esta se ha aplicado de manera conveniente para disminuir costos de calidad y en la mejora continua de la calidad de procesos y productos. Es frecuente encontrar muchas aplicaciones industriales con varias respuestas cuya finalidades alcanzar la calidad global de un producto, por lo que es necesario optimizar de manera simultánea las respuestas de interés. En esencia, el problema de optimización de varias respuestas involucra la selección de un conjunto de condiciones o variables independientes tales que den como resultado un producto o servicio adecuado. Es decir, se desea seleccionar los niveles de las variables independientes que optimicen todas las respuestas a la vez.

 En esta presentación se mostrarán dos procedimientos para construir una función que describa la combinación de los objetivos de las respuestas individuales. El primer método es un modelo de optimización multiplicativo y el segundo es aditivo, estos se aplicaran a dos casos de estudio realizados en la industria con el fin de resaltar los procesos de mejora continua y la disminución de costos. La optimización simultánea, utilizando estos dos procedimientos, se ilustran mediante técnicas de graficación ya que estas permiten generar varios escenarios de posibles soluciones óptimas. En estos ejemplos se observó que ambos métodos producen resultados  similares  al generar  el  óptimo,  sin  embargo al compararlos de manera global mediante la función de pérdida existe una ligera diferencia entre ellos.

Introducción

La mejora de un proceso representa un reto para las industrias, éstas invierten una cantidad importante de capital con ese fin. El destino de esos recursos se orienta a la compra de nueva maquinaria, a la capacitación del personal, y al esfuerzo por alcanzar estándares de calidad más competitivos. Sin embargo destinan poco dinero al desarrollo de tecnología. En la actualidad existe un pequeño acercamiento entre las universidades y empresas para alentar la investigación con el fin de propiciar el desarrollo tecnológico.

En resumen, la finalidad principal de muchas empresas es desarrollar nuevos procesos y productos o la mejora continua de estos. La calidad global de los productos esta representada por muchas características de interés, y éstas a la vez, están en función de un conjunto de factores de control. 

• Materias:Procesos industriales Modelos matemáticos Investigación operacional Análisis de costos Diseño experimental
• Subjects:Industrial processes Mathematical models Operations research Cost analysis Experimental design
• Palabras claves:modelos, función de pérdida, optimización multi-respuesta, método gráfico, diseños estadísticos, métodos estadísticos, diseño de experimentos
• Keywords:models, loss function, optimizationmulti–response, graphic method, statistical design, statistical methods, design of experiments