Les ressources étant limitées, il est très important d'obtenir le plus d'informations possible de chaque plan.
Les expériences correctement élaborées génèrent beaucoup plus d'informations et nécessitent souvent moins d'essais que des expériences à l'aveuglette ou non planifiées.
De plus, elles vous permettent d'évaluer les effets que vous avez jugés importants et identifiés comme tels.
Par exemple, si vous pensez qu'il existe une interaction entre deux variables, veillez à intégrer les deux variables dans le plan. Il est impossible d'estimer une interaction à partir d'une analyse "avec un facteur à la fois".
Il est question d'interaction lorsque l'effet d'une variable est influencé par le niveau d'une autre variable.
Une planification prudente vous aidera à éviter les problèmes susceptibles de surgir pendant l'exécution du plan d'expériences. Par exemple, le personnel, la disponibilité de l'équipement, le financement et les aspects mécaniques de votre système sont autant de facteurs qui peuvent vous empêcher d'achever l'expérience. Si votre projet n'est pas particulièrement urgent, il sera préférable de le diviser en plusieurs courtes expériences successives. Ainsi, si des ressources vous sont retirées au profit d'un projet plus urgent, vous ne perdrez pas les données déjà recueillies. Quand ces ressources seront à nouveau disponibles, vous pourrez poursuivre l'expérience.
Minitab propose de nombreux outils d'évaluation du contrôle des procédés et d'analyse de votre système de mesure.
Dans un grand nombre d'applications de développement de procédé et de fabrication, il existe un large éventail de variables d'entrée (facteurs) potentielles. Le criblage (ou caractérisation du procédé) permet de réduire le nombre de facteurs en identifiant les facteurs les plus importants qui influent sur la qualité du produit. Cette sélection vous permet de concentrer les efforts d'amélioration du procédé sur les quelques facteurs les plus importants. Différents types de plans de criblage peuvent cribler différents types de termes et détecter ou modéliser une courbure. Si nécessaire, il est possible d'effectuer plus d'optimisations pour modéliser des interactions plus complexes ou pour définir de façon plus précise la nature de la surface de réponse.
Après avoir identifié par criblage les termes importants, vous devez déterminer les valeurs optimales pour les facteurs expérimentaux. Les valeurs optimales dépendent de l'objectif du procédé. Par exemple, vous pouvez augmenter au maximum le rendement du procédé ou réduire la variabilité du produit.
La vérification consiste à exécuter une expérience ultérieure respectant les conditions optimales prévues pour le procédé pour confirmer les résultats de l'optimisation. Par exemple, vous pouvez exécuter quelques essais de vérification dans les conditions optimales et obtenir un intervalle de confiance pour la réponse moyenne.