Comparación de métodos DoE para la optimización de la producción en biorreactores

En el siguiente texto, se hace referencia a una serie de métodos comunes de diseño DoE, como los métodos de Plackett-Burman, Taguchi, Box-Behnken y Box-Wilson. Estos cuatro diseños se explican brevemente a continuación; sin embargo, en la práctica habitual también se aplican otros enfoques de diseño similares o equivalentes.

Método de Plackett-Burman

Descripción

Este método se refiere al trabajo original de 1946 de Plackett y Burman, donde presentaron diseños experimentales para investigar la dependencia de la cantidad medida en un número de variables o factores independientes. En este trabajo, describen los diseños factoriales de dos niveles donde el número de experimentos es un múltiplo de 4. Discuten en particular los principios básicos de DoE donde se prueban L niveles en un número limitado de experimentos para minimizar la varianza de las estimaciones de estas dependencias. Sin embargo, las interacciones entre los factores se consideraron insignificantes.

Solución

La solución a este problema es encontrar un diseño experimental donde cada combinación de niveles para cualquier par de factores aparezca el mismo número de veces, a lo largo de todas las corridas experimentales. Un diseño factorial completo cumpliría con este criterio, pero la idea es encontrar diseños más pequeños.

Comparación de métodos DoE para la optimización de la producción en biorreactores

Aqui se presenta una comparación de métodos DoE para la optimización de la producción en biorreactores. Es importante seleccionar el método DoE adecuado en función de los objetivos específicos del estudio y de las limitaciones experimentales.

Método de Taguchi

Descripción

El método es similar al método de Plackett-Burman en su versión básica y propone varios enfoques para diseños experimentales que utilizan FFD de dos, tres y niveles mixtos. El método Taguchi se describe ocasionalmente en la literatura como un método de control de calidad porque ese era el propósito original del método. En algunos casos, el método se puede utilizar en línea mientras se ejecuta el proceso. Taguchi ha publicado varias guías para aplicar los métodos de diseño.

Aplicaciones

Este método se utiliza en una amplia gama de industrias, incluyendo la fabricación, la electrónica y la industria alimentaria.

Comparación de métodos DoE para la optimización de la producción en biorreactores

El método Taguchi ofrece una serie de ventajas sobre otros métodos DoE, incluyendo su simplicidad, eficiencia y robustez. Sin embargo, también tiene algunas limitaciones, como su incapacidad para modelar interacciones complejas entre factores.

Método de Box-Wilson

Descripción

Éste es en principio equivalente a un CCD común como se describió anteriormente. El método de Box-Wilson investiga el impacto de las variables experimentales en la salida de respuesta que utilizan CCD para utilizar un diseño de superficie de respuesta, que se elige comúnmente para la optimización de la respuesta. Box y Wilson sugirieron el uso de un modelo polinomial de segundo grado.

Aplicaciones

Este método se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, incluyendo la química, la ingeniería y la ciencia de los materiales.

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El método Box-Wilson es una poderosa herramienta para la optimización de procesos complejos. Sin embargo, puede ser computacionalmente intensivo y requerir un gran número de experimentos.

Método de Box-Behnken

Descripción

Se refiere a los diseños experimentales para RSM descritos por Box y Behnken. En el método, cada factor se coloca en uno de tres valores igualmente espaciados, generalmente codificados como -1, 0, +1. El diseño también debe ser suficiente para ajustar un modelo cuadrático. La relación entre el número de puntos experimentales y el número de coeficientes en el modelo cuadrático debe ser razonable. La varianza de estimación debería depender más o menos solo de la distancia del centro y no debería variar demasiado dentro del cubo más pequeño que contiene los puntos experimentales. Los diseños de Box-Behnken se consideran eficientes en cuanto a la cantidad de experimentos necesarios.

Aplicaciones

Este método se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, incluyendo la química, la ingeniería y la ciencia de los materiales.

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Los diseños Box-Behnken son una opción eficiente para la optimización de procesos con un número moderado de factores. Sin embargo, no son tan eficientes como los diseños factoriales completos