En la industria es común realizar experimentos para optimizar los procesos de producción; sin embargo, se requieren de considerables recursos económicos y tiempo para desarrollar las nuevas tecnologías. La propuesta en este trabajo es emplear las técnicas de simulación Monte Carlo y bootstrap, para disminuir costos y tiempo en la optimización de procesos. Para lograr este propósito se emplearon la optimización aleatoria, la optimización no lineal NLM (Non-Linear Minimization) y la optimización Taguchi. Estas optimizaciones se compararon con el diseño inicial a través de los índices de capacidad del proceso y la función de pérdida de Taguchi. Los índices de capacidad , e índices ISO fueron simulados con Monte Carlo y sus respectivos intervalos de confianza con remuestreo bootstrap. Los resultados indican que solo las optimizaciones aleatoria y NLM logran identificar las regiones óptimas de las variables del proceso que maximizan el cumplimiento de las especificaciones. _______________ QUALITY IMPROVEMENT OF INDUSTRIAL PROCESSES BY MEANS OF SIMULATION AND OPTIMIZATION. ABSTRACT: In industry it is common to conduct experiments to optimize production processes, however, require significant financial resources and time to develop new technologies. The proposal in this paper is to use the Monte Carlo simulation techniques and bootstrap, to reduce costs and time in process optimization. To achieve this purpose were used random optimization, nonlinear optimization NLM (Non-Linear Minimization) and Taguchi Optimization. These optimizations were compared with the initial design through process capability indices and Taguchi loss function. Capability indices , and indices ISO were simulated with Monte Carlo and their respective confidence intervals with bootstrap resampling. The results indicate that only random optimization and NLM can identify the optimal regions of the process variables that maximize the compliance with specifications.Tesis. (Maestría en Ciencias, Especialista en Estadística).- Colegio de Postgraduados, 2010.Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT
