Un diseño de superficie de respuesta es una técnica avanzada de diseño experimental utilizada para explorar y optimizar la relación entre varias variables de entrada (factores) y una variable de salida (respuesta). El objetivo principal es comprender cómo varía la respuesta con los niveles de los factores e identificar las condiciones óptimas para obtener la respuesta deseada.
La metodología del diseño de superficie de respuesta suele aplicarse tras la realización de diseños de cribado o diseños factoriales, que ayudan a identificar los factores más influyentes en la respuesta. Cuando existen sospechas de curvatura o no linealidad en la relación entre los factores y la respuesta, un diseño de superficie de respuesta resulta especialmente útil.
El proceso típico de un diseño de superficie de respuesta implica la selección de los niveles de los factores, la recogida de datos experimentales en estos niveles, la construcción de un modelo matemático que represente la relación entre los factores y la respuesta y, por último, la optimización de esta respuesta para identificar las condiciones óptimas.
Los diseños de superficie de respuesta pueden adoptar distintas formas, pero por lo general implican variar sistemáticamente los niveles de los factores para explorar distintas regiones del espacio factorial. El uso de estos diseños permite modelizar con mayor precisión la relación entre los factores y la respuesta, teniendo en cuenta las interacciones y las no linealidades.
Ellistat ofrece una variedad de planes de superficie de respuesta adaptados a diferentes situaciones. Entre ellos se incluyen el plan Box-Behnken, el plan Central Composite, el plan Doehlert, el plan D-Optimal, el plan Hoke, el plan Latin Hypercube y el plan de relleno NOLH. Cada uno de estos planes está diseñado para satisfacer necesidades específicas en términos de experimentación y optimización, ofreciendo la máxima flexibilidad y adaptabilidad a los usuarios de Ellistat.
Planos compuestos centrados
Los diseños compuestos centrados son una clase de Diseño de Experimentos (DOE) que se utilizan para modelizar la relación entre las variables de entrada (factores) y la variable de salida (respuesta) en un entorno experimental. Estos diseños suelen utilizarse cuando es necesario explorar y comprender una superficie de respuesta compleja minimizando el número de ensayos experimentales.
Un plan compuesto centrado típico incluye los siguientes elementos:
Puntos centrales Se trata de puntos en los que todos los factores se sitúan en su nivel central, a menudo representado por el número cero. Estos puntos se utilizan para estimar los efectos lineales de los factores.
Puntos axiales Se sitúan en niveles predefinidos de los factores (en la estructura plana cúbica, el valor "alfa" se utiliza para determinar la distancia de los puntos axiales al centro del espacio de los factores. Más concretamente, los puntos axiales se sitúan generalmente a una distancia "alfa" de los puntos centrales a lo largo de los ejes principales). Estos puntos se utilizan para estimar los efectos cuadráticos de los factores.
Puntos del cubo axial Se utilizan para estimar las interacciones entre los factores. Estos puntos están situados a una distancia de ±1 del origen, pero a lo largo de los ejes principales (x, y, z) en un espacio de tres factores.
Los diseños compuestos centrados son especialmente útiles en situaciones en las que se sospecha una respuesta no lineal o una interacción significativa entre factores. Permiten caracterizar con mayor detalle la superficie de respuesta manteniendo un número de ensayos relativamente bajo en comparación con una exploración exhaustiva del espacio de factores.
Figura 1 Ejemplo de plano compuesto centrado en el caso de 3 variables. Los puntos verdes representan los puntos centrales, los azules los puntos axiales del cubo y los naranjas los puntos axiales.