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Metodología de Superficie de Respuesta (RSM)

La Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) es un conjunto de técnicas estadísticas y matemáticas para construir un modelo polinómico empírico de segundo orden que relaciona una variable de respuesta continua con dos o más factores de entrada controlables, y luego localizar los ajustes de los factores que optimizan esa respuesta. El enfoque fue introducido por George E. P. Box y K. B. Wilson en su trascendental artículo de 1951 y desde entonces se ha convertido en una piedra angular de la optimización de procesos en ingeniería, química, ciencia de los alimentos y farmacéutica.

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Diseño Factorial Fraccio…Diseño Experimental Fact…Diseño de Cuadrado Latin…Regresión Lineal MúltipleAnálisis de Varianza Uni…Método Taguchi (Arreglos…Análisis de Varianza de…Diseño Experimental Adap…Diseño Experimental Frac…Diseño Experimental Adap…

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Fuentes

  1. Box, G. E. P. & Wilson, K. B. (1951). On the experimental attainment of optimum conditions. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 13(1), 1–45. link ↗
  2. Myers, R. H., Montgomery, D. C. & Anderson-Cook, C. M. (2016). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments (4th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118916032

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ScholarGate. (2026, June 1). Response Surface Methodology (RSM). ScholarGate. https://scholargate.app/es/experimental-design/response-surface-methodology

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Diseño Experimental AdaptativoDiseño Experimental Fraccional Factorial AdaptativoDiseño Experimental Adaptativo de Factorial CompletoDiseño Box-Behnken BayesianoDiseño Experimental BayesianoDiseño Factorial Fraccional BayesianoMétodo Taguchi BayesianoDiseño Box-BehnkenDiseño Compuesto CentralAnálisis ConjuntoDiseño de ExperimentosExperimento factorial fraccionado doble ciegoExperimento factorialDiseño Factorial Fraccional 2^(k-p)Experimento Factorial FraccionadoDiseño Experimental Factorial CompletoExperimento factorial completoDiseño Híbrido Box-BehnkenDiseño Central Compuesto HíbridoDiseño experimental híbridoDiseño factorial fraccional híbridoDiseño factorial completo híbridoMetodología Híbrida de Superficie de RespuestaMétodo Híbrido de TaguchiDiseño factorial completo para aplicaciones industrialesMetodología de Superficie de Respuesta para Aplicaciones IndustrialesDiseño de experimentos con mezclasDiseño de experimentos de respuesta múltipleDiseño Factorial Fraccional Multi-respuestaDiseño Factorial Completo MultirrespuestaMetodología de Superficie de Respuesta Multi-respuestaSix Sigma DMAIC MultirrespuestaMétodo Taguchi de Respuesta MúltipleDiseño experimental óptimo (D-óptimo, I-óptimo)Diseño Box-Behnken Asistido por OptimizaciónDiseño Compuesto Central Asistido por OptimizaciónDiseño de Experimentos Asistido por OptimizaciónDiseño factorial fraccional asistido por optimizaciónDiseño Factorial Completo Asistido por OptimizaciónAnálisis de Capacidad de Proceso Asistido por OptimizaciónDespliegue de la Función de Calidad Asistido por OptimizaciónAnálisis de Fiabilidad Asistido por OptimizaciónMetodología de Superficie de Respuesta Asistida por OptimizaciónOptimización Asistida por Seis Sigma DMAICMétodo Taguchi Asistido por OptimizaciónExperimento factorial pilotoExperimento factorial fraccionado pilotoExperimento factorial completo pilotoDiseño de cribado de Plackett-BurmanRegresión polinómicaExperimento Factorial Fraccionado PragmáticoDiseño Box-Behnken Basado en RiesgoDiseño Central Compuesto Basado en RiesgoDiseño de Experimentos Basado en RiesgosMetodología de Superficie de Respuesta Basada en RiesgoMétodo Taguchi Basado en RiesgoDiseño Robusto Box-BehnkenDiseño Compuesto Central RobustoDiseño factorial fraccional robustoDiseño robusto de factores completosMetodología de Superficie de Respuesta RobustaAnálisis de Sensibilidad con Diseño Box-BehnkenAnálisis de Sensibilidad con Diseño Compuesto CentralAnálisis de Sensibilidad con Diseño Factorial FraccionadoAnálisis de Sensibilidad con Análisis de Capacidad de ProcesosDiseño de Experimentos Integrado con Análisis de SensibilidadDiseño factorial completo integrado con análisis de sensibilidadMetodología de Superficie de Respuesta Integrada con Análisis de SensibilidadMétodo Taguchi Integrado con Análisis de SensibilidadDiseño Box-Behnken Asistido por SimulaciónDiseño de Experimentos Asistido por SimulaciónDiseño Factorial Fraccional Asistido por SimulaciónDespliegue de la Función de Calidad Asistido por SimulaciónMetodología de Superficie de Respuesta Asistida por SimulaciónMétodo Taguchi Asistido por SimulaciónSix Sigma DMAICOptimización Basada en SustitutosMétodo Taguchi (Arreglos Ortogonales, Relación Señal/Ruido)

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ScholarGate — Response Surface Methodology (Response Surface Methodology (RSM)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/experimental-design/response-surface-methodology · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026