Process / pipelineDesign of experiments

Metodología de Superficie de Respuesta con Optimización por Función de Deseabilidad

La Metodología de Superficie de Respuesta (RSM, por sus siglas en inglés) es un conjunto de técnicas estadísticas y matemáticas para modelar y optimizar procesos con múltiples entradas (factores) y salidas (respuestas). El enfoque de Función de Deseabilidad, introducido por Harrington (1965) y refinado por Derringer y Suich (1980), extiende la RSM para resolver problemas de optimización multirrespuesta al combinar objetivos contrapuestos en un único índice. Esta metodología es esencial en el desarrollo de productos y procesos donde los ingenieros deben equilibrar rendimiento, costo y fiabilidad.

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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, 13(1), 1-45. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1951.tb00067.x
  2. Harrington, E. C. (1965). The desirability function. Journal of Quality Technology, 4(6), 494-509. link
  3. Derringer, G., & Suich, R. (1980). Simultaneous optimization of several response variables. Journal of Quality Technology, 12(4), 214-219. DOI: 10.1080/00224065.1980.11980968
  4. Myers, R. H., Montgomery, D. C., & Anderson-Cook, C. M. (2016). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments (3rd ed.). Wiley. link

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Response Surface Methodology with Desirability Function Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/es/reliability-engineering/response-surface-desirability-function

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Citado por

ScholarGateResponse Surface Desirability Function (Response Surface Methodology with Desirability Function Optimization). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/reliability-engineering/response-surface-desirability-function · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026