El Diseño Completamente Aleatorio (DCA) es una herramienta estadística que se utiliza para evaluar el efecto de diferentes tratamientos sobre una variable de interés, asegurando que cada tratamiento se asigne de forma aleatoria a las unidades experimentales. En el contexto de un proceso agroindustrial, su aplicación puede aportar múltiples beneficios prácticos en aspectos clave como el rendimiento, los tiempos, los insumos y la calidad del producto. 

Mejora el rendimiento

•  Permite probar distintos tratamientos (por ejemplo, tipos de materia prima, temperaturas, tiempos de cocción, aditivos) y determinar cuál ofrece el mejor rendimiento del producto (mayor volumen, peso, concentración de nutrientes, etc.).

• Al asignar aleatoriamente los tratamientos, se reduce la influencia de factores externos no controlados, permitiendo resultados más confiables.

• Al aplicar el DCA en fases de prueba o desarrollo del proceso, se pueden identificar con rapidez los tratamientos más eficientes, evitando largos periodos de ensayo y error y  se estandarizando procedimientos para evitar repeticiones innecesarias.

Optimización de recursos

• El diseño ayuda a determinar cuál combinación de insumos o condiciones da el mejor resultado, reduciendo desperdicios o excesos.

• Permite identificar el tratamiento más económico sin sacrificar calidad, optimizando la relación costo-beneficio.

Control de calidad

•  Ayuda a identificar si las diferencias en la calidad del producto son atribuibles a los tratamientos o a factores aleatorios.

•  Una vez identificado el tratamiento óptimo, se puede usar como referencia para el control de calidad en la producción a gran escala.

Ejemplo:

En una planta agroindustrial se  está produciendo jugo natural y  se desea mejorar su proceso de pasteurización. Se podrían probar 3 temperaturas diferentes (tratamientos) sobre lotes de jugo seleccionados aleatoriamente (unidades experimentales). Con el DCA se analiza cuál temperatura conserva mejor el sabor, color y contenido nutricional del jugo, con menor gasto energético. El resultado permitirá estandarizar la mejor temperatura, reduciendo costos y manteniendo la calidad.