Un effet d'interaction se produit lorsque l'effet d'un facteur de processus sur une réponse dépend du réglage d'un autre facteur. Dans le cadre des plans d'expériences (DOE), les interactions permettent d'expliquer pourquoi la modification d'une température, d'une pression ou d'un autre paramètre d'exploitation produit des résultats différents selon les conditions du processus.
Prenons l'exemple d'une expérience théorique de collage avec deux températures et deux pressions. Passer de 150 °C à 170 °C augmente la résistance moyenne du collage de 2 MPa à basse pression et de 10 MPa à haute pression. La différence entre ces effets de température indique une interaction. Une recommandation concernant la température doit donc préciser le réglage de pression auquel s'applique l'amélioration attendue.
En pratique, un plan d'expériences (DOE) factoriel permet à l'équipe d'estimer les interactions ainsi que les effets principaux. Un graphique des interactions affiche la réponse pour les différentes combinaisons de facteurs ; des droites non parallèles suggèrent une interaction. L'analyse statistique évalue ensuite l'évidence par rapport à l'erreur expérimentale. La décision d'exploitation dépend également de l'importance de l'effet estimé au regard des exigences, telles qu'une résistance minimale du collage.
L'analyse des interactions relève des plans d'expériences (DOE) et soutient les décisions de la phase Innover (Improve) dans le DMAIC. Les essais faisant varier un seul facteur à la fois peuvent manquer les interactions car ils examinent les changements pendant que les autres paramètres restent fixes. Après avoir sélectionné une combinaison de facteurs, des essais de confirmation permettent de vérifier si la réponse prédite est reproduite. Des essais pilotes peuvent ensuite évaluer la performance dans les conditions habituelles d'exploitation.
