Aplicación de métodos estadísticos para la optimización de procesos
INGENIERIA QUIMICA
INGENIERIA QUIMICA
TIPO DE CURSO:
Disciplinar
HORAS TOTALES:
30 HRS.
RESPONSABLE:
YOKIUSHIRDHILGILMARA ESTRADA GIRON
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GRUPOS OFERTADOS
TEMAS Y SUBTEMAS
1. Cribado
1.1. 1. Diseños factoriales 2k
1.2. 2. Diseños factoriales fraccionados 2k-p
2. Optimización de procesos con metodología de superficie de respuesta
2.1. 1. Introducción a la metodología de superficie de respuesta
2.2. 2. Técnicas de optimización
2.3. 3. Diseños de superficie de respuesta
3. Optimización simultánea de varias respuestas
3.1. 1. Optimización simultanea
3.2. 2. Método gráfico
3.3. 3. Método de la función de deseabilidad
SESIONES
Objetivo(s) que se busca(n) alcanzar durante la sesión:
Identificar factores críticos y posibles interacciones, eligiendo resolución y fracción adecuadas.
Contenido de la sesión:
Diseños factoriales 2k
Diseños factoriales fraccionados 2k-p
Introducción a la metodología de superfice de respuesta
Técnicas de optimización
Diseños de superficie de respuesta
Actividad(es) a realizar durante la sesión:
Construcción en Statgraphics de diseños 2k y 2k−p, aleatorización, puntos centrales, ANOVA y gráficos de Pareto. (Opcional: Plackett–Burman para muchos factores).
Producto(s) obtenido(s) al finalizar la sesión:
Minireporte de cribado con factores clave y recomendación de variables a escalar; archivo del proyecto (.sgp) y plan de corridas.
Objetivo(s) que se busca(n) alcanzar durante la sesión:
Introducir RSM, codificación y región operativa; ejecutar búsqueda local del óptimo.
Contenido de la sesión:
Modelos de primer orden
Diseños factoriales 2k y 2k-p
Diseño de Plakett-Burman
Diseño simplex
Actividad(es) a realizar durante la sesión:
Ajuste del modelo lineal (ANOVA, residuos, normalidad, homocedasticidad), pendiente más pronunciada.
Producto(s) obtenido(s) al finalizar la sesión:
StatFolio con análisis del diseño (superficies/contornos)
Objetivo(s) que se busca(n) alcanzar durante la sesión:
Construir y analizar modelos cuadráticos; localizar óptimo estacionario.
Contenido de la sesión:
Modelos de segundo orden
Diseño de Box-Behnken
Diseño de composición central (DCC)
Actividad(es) a realizar durante la sesión:
Selección del modelo (rotabilidad, puntos centrales, ajuste con términos cuadráticos/interacciones, superficies/contornos)
Producto(s) obtenido(s) al finalizar la sesión:
StatFolio con análisis del diseño (superficies/contornos)
Objetivo(s) que se busca(n) alcanzar durante la sesión:
Utilizar superposición de contornos y función de deseabilidad para priorizar metas y validar la condición óptima
Contenido de la sesión:
Optimización simultanea
Método gráfico
Método de la función de deseabilidad
Actividad(es) a realizar durante la sesión:
Superposición de contornos (método gráfico), definición de metas y función de deseabilidad global en Statgraphics.
Producto(s) obtenido(s) al finalizar la sesión:
StatFolio de optimización multirrespuesta (gráficos, deseabilidad global, ventana operativa)
INFORMACIÓN GENERAL
NECESIDADES:
Este curso responde a la necesidad de capacitación de profesionales para pasar del ensayo “un factor a la vez” a la optimización basada en Metodología de Superficie de Respuesta (RSM). Desarrolla competencias para elegir diseños con recursos limitados, ajustar modelos, buscar óptimos y optimizar múltiples respuestas. Se prioriza la aplicación práctica con casos reales de bioprocesos usando Statgraphics 19 como herramienta principal.
OBJETIVOS:
Desarrollar competencias para optimizar procesos mediante Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) y optimización simultánea de múltiples respuestas usando Statgraphics 19.
REQUISITOS:
1. Asistir y participar en el 100% de actividades programadas
2. Integrar en un portafolios electrónico los ejercicios, trabajos o actividades que se hayan programado
3. Generar un producto final integrador con los procesos realizados durante el curso sobre un conjunto de datos capturado por el participante.
BIBLIOGRAFÍA:
• • Gutiérrez Pulido, H., & de la Vara Salazar, R. (2012). Análisis y diseño de experimentos (3.ª ed.). McGraw-Hill Interamericana.
• • Montgomery, D. C. (2020). Design and analysis of experiments (10th ed.). Wiley.
• • Castillo, E. D. (2007). Process optimization: a statistical approach. Boston, MA: Springer US.
• • Carrillo-Cedillo, E. G., Rodríguez-Avila, J. A., Arredondo-Soto, K. C., & Cornejo-Bravo, J. M. (Eds.). (2019). Design of Experiments for Chemical, Pharmaceutical, Food, and Industrial Applications. IGI Global.
• • Kasemiire, A., Avohou, H. T., De Bleye, C., Sacre, P. Y., Dumont, E., Hubert, P., & Ziemons, E. (2021). Design of experiments and design space approaches in the pharmaceutical bioprocess optimization. European Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics, 166, 144-154.
• • Montgomery, D. C. (2020). Design and analysis of experiments (10th ed.). Wiley.
• • Castillo, E. D. (2007). Process optimization: a statistical approach. Boston, MA: Springer US.
• • Carrillo-Cedillo, E. G., Rodríguez-Avila, J. A., Arredondo-Soto, K. C., & Cornejo-Bravo, J. M. (Eds.). (2019). Design of Experiments for Chemical, Pharmaceutical, Food, and Industrial Applications. IGI Global.
• • Kasemiire, A., Avohou, H. T., De Bleye, C., Sacre, P. Y., Dumont, E., Hubert, P., & Ziemons, E. (2021). Design of experiments and design space approaches in the pharmaceutical bioprocess optimization. European Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics, 166, 144-154.
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