O Design of Experiments (DOE) é um método estatístico estruturado para planear testes que estimam como os inputs do processo afetam uma resposta medida, incluindo as interações entre os inputs. Uma interação ocorre quando o efeito de um input depende da definição de outro input.
Num processo de vedação, uma equipa pode testar a temperatura e a pressão a dois níveis cada, produzindo quatro combinações de tratamento num design fatorial completo. Testar todas as combinações permite à equipa avaliar se uma temperatura mais elevada melhora a resistência da vedação de forma diferente a baixas e altas pressões. O teste de um fator de cada vez não resolve essa interação entre as definições propostas. A decisão operacional diz respeito a uma combinação de definições, pelo que o experimento deve apoiar essa escolha.
Um plano de DOE define a resposta e o seu procedimento de medição antes de atribuir os ensaios de produção. A repetição fornece uma estimativa do erro experimental. A ordem aleatória dos ensaios reduz o risco de confundir os efeitos dos inputs com alterações temporais, enquanto a blocagem contabiliza variáveis de perturbação conhecidas, tais como lotes de material. Quatro combinações de tratamento não significam, portanto, necessariamente quatro ensaios de produção. Os projetos fatoriais fracionados reduzem a contagem inicial de ensaios, mas o aliasing pode impedir a estimativa separada de efeitos e exigir testes de acompanhamento.
No âmbito do DMAIC, o DOE apoia habitualmente as decisões da fase de Melhoria (Improve) após a análise de causa raiz ter identificado as potenciais entradas. O Gage R&R ajuda a avaliar a adequação da medição quando as diferenças entre operadores ou as leituras repetidas podem afetar os resultados. Os ensaios de confirmação testam os ajustes propostos face às previsões do modelo antes da implementação. O plano de controlo documenta depois os ajustes confirmados e o intervalo testado, enquanto os gráficos de controlo monitorizam o comportamento posterior do processo.
