En muchos casos de mejora de la calidad de productos o procesos se requiere optimizar varias respuestas simultáneamente. Un enfoque clásico es aplicar el Diseño de Experimentos DDE, modelos de regresión múltiple para estimar las relaciones entre las respuestas y factores controlables; luego se combinan las diferentes respuestas con una función de deseabilidad y finalmente se optimizan los factores controlables. Sin embargo, puede ocurrir que la relación entre respuestas y factores controlables sea demasiado compleja para estimar la relación con éstos métodos, por ejemplo, una relación altamente no lineal. Un enfoque alternativo propuesto es el uso de redes neuronales artificiales RNA para estimar funciones de respuesta, en el caso de contar con variables cualitativas se las procesa con lógica difusa LD y en la fase de optimización usar algoritmos genéticos AG. Se presenta un ejemplo de optimización de un proceso de respuestas múltiples para comprobar la propuesta.In many cases, when trying to improve the quality of products or processes, it is necessary to simultaneously optimize multiple responses. A classic approach is to apply the Design of Experiments (DOE), multiple regression models to estimate the relationship between the responses and the controllable factors; then, combine the different responses with a desirability function and finally the controllable factors are optimized. However, it may happen that the relationship between controllable factors and responses is too complex to estimate the relationship with these methodologies; for example, a highly nonlinear relationship. A proposed alternative approach is the use of artificial neural networks (ANN) to estimate response functions; in the event of having qualitative variables, they are processed with fuzzy logic (FL), and in the optimization phase genetic algorithms (GA) are used. An example of optimizing a process of multiple responses is presented to validate this proposal
