Um efeito de interação ocorre quando o efeito de um fator do processo sobre uma resposta depende da configuração de outro fator. No planejamento de experimentos (DOE), as interações ajudam a explicar por que alterar uma temperatura, pressão ou outra configuração operacional produz resultados diferentes sob diferentes condições de processo.
Considere um experimento hipotético de colagem com duas temperaturas e duas pressões. Elevar a temperatura de 150°C para 170°C aumenta a resistência média da colagem em 2 MPa sob baixa pressão e em 10 MPa sob alta pressão. A diferença entre esses efeitos de temperatura indica uma interação. Portanto, uma recomendação sobre a temperatura precisa especificar a configuração de pressão sob a qual a melhoria esperada se aplica.
Na prática, um DOE fatorial permite que a equipe estime interações juntamente com os efeitos principais. Um gráfico de interação exibe a resposta através das combinações de fatores; linhas não paralelas sugerem uma interação. A análise estatística avalia então a evidência em relação ao erro experimental. A decisão operacional também depende de se o efeito estimado é significativo em relação aos requisitos, como uma resistência mínima de colagem.
A análise de interação pertence ao DOE e apoia as decisões da fase de Melhoria em DMAIC. Testes de um fator por vez podem perder interações porque examinam alterações enquanto outras configurações permanecem fixas. Após selecionar uma combinação de fatores, corridas de confirmação testam se a resposta prevista é reproduzida. Testes piloto podem, em seguida, avaliar o desempenho sob condições operacionais de rotina.
