Las máquinas de campo enrollado de conmutación de flujo (FSWFMs) ofrecen una alta densidad de par y son independientes de materiales raros, lo que las convierte en candidatas prometedoras para vehículos eléctricos sostenibles y aplicaciones industriales. Sin embargo, su adopción está limitada por desafíos como el alto rizado de par, las variaciones en la eficiencia y la sensibilidad a las tolerancias de fabricación. Este estudio presenta un marco de optimización de Diseño para Seis Sigma (DFSS) que integra análisis de sensibilidad, modelado de superficie de respuesta (RSM) y algoritmos genéticos multiobjetivo para abordar estos desafíos. La solución optimizada reduce el rizado de par en un 7.69%, mejora la salida de par y aumenta la eficiencia energética. Al incorporar principios de Seis Sigma, el marco garantiza un rendimiento robusto bajo variaciones de fabricación, cerrando la brecha entre la optimización teórica y la implementación práctica. Esta metodología escalable y eficiente establece a las FSWFMs como soluciones viables para aplicaciones industriales, revolucionando el diseño de máquinas eléctricas.