En el diseño de máquinas eléctricas, son esenciales los métodos eficientes para la optimización de la geometría y los parámetros asociados. Hoy en día, es necesario abordar la incertidumbre causada por tolerancias de fabricación o de materiales. Este trabajo presenta una estrategia de optimización robusta para abordar la incertidumbre en el diseño de un motor síncrono de imán permanente de tres fases y seis polos (PMSM). La geometría se construye en un marco bidimensional dentro de MATLAB, empleando análisis isogeométrico (IGA) para permitir una optimización de forma flexible. Las principales contribuciones de esta investigación son dobles. Primero, integramos la optimización de forma con la optimización de parámetros para mejorar el rendimiento de los diseños de PMSM. Segundo, utilizamos la optimización robusta, que crea un problema de minimax, para garantizar que el motor mantenga su rendimiento cuando enfrenta incertidumbres. Para resolver este problema de dos niveles, trabajamos con las funciones de valor máximo de los problemas de maximización de nivel inferior y aplicamos una versión del teorema de Danskin para el cálculo de derivadas generalizadas. Además, se emplea el método adjunto para resolver eficientemente los problemas de nivel inferior con optimización basada en gradientes. El documento concluye presentando resultados numéricos que muestran la eficacia del marco de optimización robusta propuesto. Los resultados indican que los diseños de PMSM optimizados no solo tienen un rendimiento competitivo en comparación con sus contrapartes no robustas, sino que también muestran resistencia a incertidumbres operativas y de fabricación, lo que los hace atractivos para aplicaciones industriales.