Un efecto de interacción ocurre cuando el efecto de un factor del proceso sobre una respuesta depende de la configuración de otro factor. En el diseño de experimentos (DOE), las interacciones ayudan a explicar por qué cambiar una temperatura, presión u otra configuración operativa produce diferentes resultados bajo diferentes condiciones del proceso.
Considere un experimento hipotético de adhesión con dos temperaturas y dos presiones. Aumentar la temperatura de 150 °C a 170 °C incrementa la resistencia promedio de adhesión en 2 MPa a baja presión y en 10 MPa a alta presión. La diferencia entre esos efectos de temperatura indica una interacción. Por lo tanto, una recomendación sobre la temperatura debe especificar la configuración de presión bajo la cual se aplica la mejora esperada.
En la práctica, un DOE factorial permite al equipo estimar las interacciones junto con los efectos principales. Un gráfico de interacción muestra la respuesta a través de las combinaciones de factores; las líneas no paralelas sugieren una interacción. El análisis estadístico evalúa luego la evidencia frente al error experimental. La decisión operativa también depende de si el efecto estimado es significativo respecto a los requisitos, como una resistencia mínima de adhesión.
El análisis de interacción pertenece al ámbito del DOE y respalda las decisiones de la fase de Mejora en DMAIC. Las pruebas de un factor a la vez pueden pasar por alto las interacciones porque examinan los cambios mientras otras configuraciones permanecen fijas. Tras seleccionar una combinación de factores, las corridas de confirmación prueban si se reproduce la respuesta prevista. Las pruebas piloto pueden evaluar posteriormente el desempeño bajo condiciones operativas habituales.
