Un effetto di interazione si verifica quando l'effetto di un fattore di processo su una risposta dipende dall'impostazione di un altro fattore. Nella progettazione degli esperimenti (DOE), le interazioni aiutano a spiegare perché la modifica di una temperatura, di una pressione o di un'altra impostazione operativa produce risultati diversi in differenti condizioni di processo.
Consideriamo un ipotetico esperimento di incollaggio con due temperature e due pressioni. Aumentando la temperatura da 150°C a 170°C si incrementa la forza di adesione media di 2 MPa a bassa pressione e di 10 MPa ad alta pressione. La differenza tra questi effetti della temperatura indica un'interazione. Una raccomandazione riguardante la temperatura deve quindi specificare l'impostazione della pressione a cui si applica il miglioramento previsto.
Nella pratica, un DOE fattoriale consente al team di stimare le interazioni insieme agli effetti principali. Un grafico delle interazioni mostra la risposta attraverso le combinazioni di fattori; linee non parallele suggeriscono la presenza di un'interazione. L'analisi statistica valuta quindi le evidenze rispetto all'errore sperimentale. La decisione operativa dipende anche dal fatto che l'effetto stimato sia rilevante rispetto ai requisiti, come ad esempio una forza di adesione minima.
L'analisi delle interazioni rientra nel DOE e supporta le decisioni della fase Improve in DMAIC. Le prove a un fattore alla volta possono ignorare le interazioni perché esaminano le variazioni mentre le altre impostazioni rimangono fisse. Dopo aver selezionato una combinazione di fattori, le prove di conferma verificano se la risposta prevista viene riprodotta. I test pilota possono quindi valutare le prestazioni in condizioni operative ordinarie.
