¿Qué es la optimización de respuestas?

La optimización de respuestas ayuda a identificar los valores de configuración de las variables que, en combinación, optimizan una respuesta individual o un conjunto de respuestas. Es útil cuando se necesita evaluar el impacto de múltiples variables en una respuesta.

Para poder usar el optimizador de respuestas, primero debe ajustar un modelo. Si desea optimizar múltiples respuestas, debe ajustar un modelo para cada respuesta por separado. El optimizador de respuestas no utiliza los datos que contiene la hoja de trabajo. En lugar de ello, Minitab busca en la hoja de trabajo uno o más modelos almacenados para obtener la información necesaria.

Por ejemplo, un fabricante de refrescos está creando una limonada natural. El fabricante desea determinar la proporción de limones, agua y azúcar que maximice las calificaciones de sabor de la nueva bebida. Sin embargo, para incrementar las ganancias, desea minimizar el costo de los ingredientes. El hecho de agregar más agua y menos azúcar puede reducir el costo, pero podría afectar negativamente el sabor. Para lograr ambos objetivos, utiliza la optimización de respuestas para determinar la proporción de ingredientes que produzca los mejores resultados dentro de un rango aceptable para cada respuesta (sabor y costo).

En Minitab, el Optimizador de respuestas puede usarse para buscar las respuestas óptimas con base en los requisitos definidos para cada respuesta:
  • Minimizar la respuesta (menor es mejor; por ejemplo, el costo)
  • Lograr la respuesta objetivo (el objetivo es lo mejor; por ejemplo, dimensión de las partes)
  • Maximizar la respuesta (mayor es mejor; por ejemplo, el sabor)

Minitab calcula una deseabilidad individual para cada respuesta y pondera cada una de acuerdo con la importancia que se le asigne. Estos valores se combinan para determinar la deseabilidad compuesta, o general, del sistema de múltiples respuestas. Una solución óptima se obtiene cuando la deseabilidad compuesta alcanza su nivel máximo. Usando una gráfica de optimización, puede ajustar la configuración de las variables y determinar la manera en que los cambios afectan la respuesta.

La optimización de respuesta es más efectiva cuando se interpreta de manera combinada con la experiencia relevante en la materia, incluyendo antecedentes, principios teóricos y conocimiento obtenido a través de la observación o experimentos anteriores.

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