Design of Experiments (DOE) to ustrukturyzowana metoda statystyczna planowania testów, które szacują, jak wejścia procesu wpływają na mierzoną odpowiedź, w tym interakcje między wejściami. Interakcja występuje, gdy efekt jednego wejścia zależy od ustawienia innego wejścia.
W procesie zgrzewania zespół może przetestować temperaturę i ciśnienie na dwóch poziomach każde, generując cztery kombinacje obiektów w pełnym planie czynnikowym. Przetestowanie każdej kombinacji pozwala zespołowi ocenić, czy wyższa temperatura poprawia wytrzymałość zgrzewu w inny sposób przy niskim i wysokim ciśnieniu. Testowanie pojedynczego czynnika naraz nie rozstrzyga tej interakcji w proponowanych ustawieniach. Decyzja operacyjna dotyczy kombinacji ustawień, więc eksperyment musi wspierać ten wybór.
Plan DOE definiuje odpowiedź i jej procedurę pomiarową przed przydzieleniem przebiegów produkcyjnych. Replikacja dostarcza oszacowania błędu eksperymentalnego. Zlosowana kolejność przebiegów zmniejsza ryzyko pomylenia efektów wejściowych ze zmianami w czasie, podczas gdy blokowanie uwzględnia znane zmienne zakłócające, takie jak partie materiału. Cztery kombinacje obiektów nie oznaczają zatem koniecznie czterech przebiegów produkcyjnych. Ułamkowe plany czynnikowe redukują początkową liczbę przebiegów, ale aliasing może uniemożliwić oddzielne szacowanie efektów i wymagać testów uzupełniających.
W ramach cyklu DMAIC DOE powszechnie wspiera decyzje na etapie Improve, gdy analiza przyczyn źródłowych wyłoni potencjalne zmienne wejściowe. Badanie Gage R&R pomaga ocenić przydatność systemu pomiarowego w sytuacjach, gdy różnice między operatorami lub powtarzane odczyty mogą wpływać na wyniki. Próby potwierdzające weryfikują proponowane ustawienia w odniesieniu do przewidywań modelu przed ich wdrożeniem. Następnie plan sterowania dokumentuje zatwierdzone ustawienia i przetestowany zakres, a karty kontrolne służą do monitorowania dalszego przebiegu procesu.
