Todo proceso físico, químico o biológico es un sistema multifactorial complejo. Hay muchas estrategias que permiten desarrollar e identificar formulaciones óptimas. El conocimiento adquirido en los programas de desarrollo es el fundamento para el diseño de productos y procesos.
Este conocimiento base tendrá más beneficio cuando consista en la comprensión científica de las relaciones multifactoriales relevantes, así como condiciones para evaluar la aplicabilidad de éste conocimiento en distintos escenarios. Este beneficio se puede conseguir usando aproximaciones matemáticas multivariantes, como el diseño de experimentos estadístico, simulación de procesos, herramientas de reconocimiento de patrones, conjuntamente con sistemas de gestión del conocimiento.
Experimentos basados en principios estadísticos de ortogonalidad, distribución de referencia y aleatoriedad, proporcionan condiciones efectivas para identificar y estudiar el efecto y la interacción del las variables del producto y el proceso. Los experimentos tradicionales de un factor no nos sirven para comprender estas interacciones. Las interacciones consisten en inhabilitar un factor para producir el mismo efecto en la respuesta a diferentes niveles de otro factor. Estas interacciones son muchas veces la respuesta o solución de problemas aparentemente intratables. El diseño de experimentos es la herramienta multivariante que nos permite observar estas interacciones, permitiendo conocer mejor el proceso y en consecuencia comprendiéndolo mejor.
Estas herramientas bien usadas, permiten identificar y evaluar las variables del producto y el proceso que podrían ser críticas en la calidad y funcionalidad del producto. Estas herramientas además pueden identificar fallos potenciales en mecanismos y cuantificar sus efectos en la calidad del producto.
Desarrollar un proceso mediante el uso de herramientas estadísticas multivariantes es fundamental para tener éxito en el PAT. Otras herramientas y factores influyen, evidentemente, sin embargo de nada servirán buenas estrategias de control y análisis de proceso si previamente el proceso no ha sido desarrollado convenientemente usando las herramientas apropiadas.