Este trabajo se ocupa de la sintonización de los parámetros de los algoritmos de Control Predictivo de Modelo (MPC) cuando se utilizan para tareas industriales, es decir, la compensación de las perturbaciones que afectan al proceso (entradas no controladas del proceso y ruidos de medición). El procedimiento de optimización de sintonización de simulación discutido es bastante simple computacionalmente, ya que los parámetros consecutivos se optimizan por separado y solo requiere un número muy limitado de simulaciones. Esto hace posible realizar una evaluación de control multicriterio, ya que se pueden tener en cuenta algunas medidas de calidad de control. La efectividad del método de sintonización se demuestra para una columna de destilación multivariable. Se consideran dos casos: un caso de modelo perfecto y un caso más práctico en el que el modelo está caracterizado por algún error. Se muestra que el enfoque de sintonización discutido permite obtener una calidad de control muy buena, mucho mejor que en el caso más común en el que todos los parámetros de sintonización son constantes.