Ventajas:
1. Uso eficiente de los datos: los métodos SDoE ayudan a reducir la cantidad de experimentos necesarios para obtener resultados confiables. Esto ahorra tiempo y recursos ya que se requieren menos experimentos para obtener la misma información.
2. Mayor comprensión de las variables del sistema: los métodos SDoE ayudan a identificar las variables más importantes que afectan el sistema. Esto ayuda a comprender el sistema y puede ayudar en el proceso de toma de decisiones.
3. Resultados confiables: el uso de métodos SDoE ayuda a obtener resultados confiables que se pueden reproducir, lo que puede mejorar el nivel de confianza en los resultados.
4. Flexibilidad: los métodos SDoE son flexibles y se pueden adaptar a diferentes tipos de sistemas y aplicaciones.
Desventajas:
1. Aplicabilidad limitada: los métodos SDoE no se pueden usar para sistemas complejos con una gran cantidad de variables o relaciones desconocidas entre ellas.
2. Altos costos iniciales: desarrollar un método SDoE requiere una inversión significativa en tiempo y recursos, lo que puede ser una barrera para organizaciones pequeñas o equipos de investigación.
3. Requiere conocimiento experto: los métodos SDoE requieren experiencia en diseño experimental, análisis de datos y modelado estadístico, que pueden no estar disponibles en todas las organizaciones.
4. Suposiciones y simplificaciones: los métodos SDoE se basan en ciertas suposiciones y simplificaciones que pueden no ser ciertas en todas las situaciones, lo que puede conducir a resultados inexactos.
Fecha de publicación: