Response-surface telah lebih dahulu muncul sebagai alat analisis optimasi pada skala industri. Berbagai asumsi statistika maupun matematika yang melekat pada metode ini, menjadi sebuah keunggulan sekaligus kekurangan dalam aplikasi praktisnya. Keunggulan Response-surface sangat terlihat ketika model matematis memenuhi seluruh asumsi statistik yang melekat sehingga optimasinya menjadi tidak bias. Hasil sebaliknya terjadi ketika salah satu saja asumsi tersebut tidak terpenuhi. Taguchi, hadir beberapa dekade kemudian, dan memberikan tahapan optimasi yang sangat praktis. Dasar pembentukan desain Taguchi tetap mengacu pada desain eksperimen klasik. Namun, tidak adanya asumsi statistik yang mengikuti tahapan analisisnya membuat metode ini banyak dipilih oleh para praktisi. Taguchi tidak mampu memberikan arah optimasi sebagaimana Response-surface mengakomodasi adanya “steepest ascent/descent”. Bagaimanapun, kedua metode ini dapat saling melengkapi ataupun justru menjadi dua metode yang saling berkompetisi dalam proses optimasi mesin produksi. Paper ini akan memberikan gambaran tentang kedua metode, mulai dari dasar tahapan metodologi eksperimennya, proses analisis, hingga bentuk hasil akhir yang didapatkan dari keduanya. Response-surface dan Taguchi, akan menjadi sebuah akternatif bahkan saling melengkapi, ketika tahapan keduanya dikombinasikan dalam tataran prakti
