Em muitas aplicações, o número de fatores que potencialmente afetam a qualidade do processo é grande demais para estudar todos os fatores detalhadamente. O objetivo usual de uma filtragem de experimento é identificar os fatores mais importantes que afetam a qualidade do processo. Após filtragem de experimentos, normalmente é feita a otimização dos experimentos que fornecem mais detalhes sobre as relações entre os fatores e as variáveis de resposta mais importantes.
Por exemplo, os engenheiros de processo em uma empresa que vende produtos lácteos projetam um experimento para estudar vários fatores que afetam a textura do sorvete. O experimento inclui 9 fatores, incluindo teor de gordura, pasteurização, temperatura, processo de homogeneização, velocidade de mistura,temperatura de extração, emulsificante, estabilizante e velocidade de resfriamento. Os engenheiros criam um experimento de filtragem para que possam determinar quais fatores são mais importantes. Em seguida, os engenheiros planejam usar outros experimentos para estudar esses fatores com mais detalhes.
Um engenheiro de qualidade deseja estudar a influência que Sete variáveis de entrada (fatores) têm sobre a contração de um fecho de plástico de um brinquedo. O engenheiro planeja um estudo piloto para rastrear esses sete fatores para determinar quais fatores têm maior influência na resposta. O engenheiro está interessado principalmente em quais fatores são mais importantes para o encolhimento.
Nome | Tipo | Inferior | Superior |
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Tempo de resfriamento | Contínuos | 10 | 20 |
Pressão de injeção | Contínuos | 150000 | 250000 |
Velocidade de injeção | Contínuos | 5 | 10 |
Temperatura de injeção | Contínuos | 180 | 360 |
Pressão de embalagem | Contínuos | 150000 | 250000 |
Pressão de retenção | Contínuos | 150000 | 250000 |
Espessura | Contínuos | 1,4 | 1,8 |
A tabela de resumo do experimento mostra que o experimento tem 17 lances de base, que incluem 1 ponto central. A planilha contém as 17 execuções em ordem de execução, que é aleatória.