Contexto ideal

Pesquisa; ciência pura

Indústria; ciência aplicada (tecnologia)

Objetivos

Estudo científico: validar hipótese a partir de dados com variabilidade intrínseca.

Estudo de engenharia: custo, qualidade, prazo

Modelar a realidade, entender o fenômeno

Modificar a realidade, otimizar produto/processo

Obter um modelo válido sob condições rigorosamente controladas

Obter resultados experimentais que sejam reproduzíveis em alta escala (fabricação e uso)

Postura

Detectar causas

Minimizar o impacto das causas

Separar efeitos principais em relação aoerro experimental

Achar condição estável diante do "ruído"

Variável-

Estudo de médias, apenas

Estudo simultâneo da média e variabilidade

Tendência de estudar múltiplas respostas

Tipicamente uma única resposta, relacionada c/ função primária do produto/processo (transformação de energia realizada pelo produto/processo)

Nenhuma ênfase na escolha da variável resposta. Tende a medir atributos ou “sintomas” (porcentagens, rendimentos etc.)

Grande ênfase na escolha da resposta. Procura medir variáveis contínuas diretamente relacionadas com a função básica do produto/ processo.

Fatores estudados

Não há distinção

Distinção a priori entre fatores de controle efatores de ruído

Aplicabilidade dos resultados

Tipicamente pontual; restrita à faixa de variação dos fatores.

Tipicamente mais ampla, aplicável a toda uma faixa de interesse (usando “resposta dinâmica”, com o objetivo de desenvolver tecnologias robustas, utilizáveis em uma ampla faixa de uso).

Metodologia

Rigor estatístico: ênfase em significância estatística (ANOVA e Teste F)

Critérios de engenharia: ênfase em significância técnica e considerações de custo

Erro experimental: abordagem probabilística; erro considerado aleatório e assumido como constante.

Erro experimental: abordagem determinística; erro considerado como efeito do ruído, e assumido como não-constante.

Ênfase em aleatorização (com o objetivo de “espalhar” o efeito de fatores externos não-controláveis).

Nenhuma ênfase em aleatorização (devido ao uso de fatores de ruído, os quais são impostos sobre os fatores de controle). Se a reprodutibilidade dos resultados depende de aleatorização, então tais resultados são inúteis do ponto de vista prático, pois durante a manufatura em alta escala e no ambiente normal de uso as varáveis externas (fatores de ruído, cuidadosamente controlados no experimento) estarão à solta.

Blocagem utilizada de modo a “isolar” o efeito de fatores externo controláveis (a fim de reduzir o erro experimental).

Blocagem (ruído composto) utilizada para impor o ruído sobre os fatores de controle, de modo a “forçar” a variação da resposta em duas condições extremas (a fim de aumentar o erro experimental e assim poder medir a robustez).

Uso de replicações (amostras maiores em cada rodada), para poder estimar o erro experimental.

O uso da técnica de ruído composto dispensa o uso de replicações. Podem ser usadas amostras pequenas em cada rodada: tipicamente n=2, com um valor em cada condição extrema do ruído, já que isso funciona como se fosse uma amostra aleatorizada muito grande.

Fatores de controle

Tipicamente 3 a 4 fatores estudados simultaneamente

Tipicamente 8 a 13 fatores estudados simultaneamente

Dois níveis cada fator

Três níveis ou mais (a fim de explorar não linearidades e tendências, e assim identificar nova região de otimização)

Interações entre fatores de controle

Considera apenas interações sobre a média. Reserva espaço no experimento para o estudo de tais interações.

Não dá importância a interações sobre a média, já que estas depois são canceladas ao ajustar a resposta média na condição ótima final.

Utiliza várias técnicas para evitar interações entre fatores de controle sobre a relação sinal/ruído. O experimento confirmatório ajuda a detectar esse tipo de interação (que permite medir o nível de robustez, através da relação sinal/ruído).

Interações têm precedência sobre efeitos principais (evitar confundimento)

Efeitos principais têm precedência sobre interações (deixar que eventuais confundimentos insuspeitos a priori se manifestem no experimento confirmatório)

Interações entre fatores de controle e fatores de ruído

Não faz distinção

Ponto vital do estudo! Detectá-las é fundamental para conferir robustez ao produto/processo. Utiliza a relação sinal/ruído para tal fim (a qual contém uma “ANOVA embutida”).

Também usa fatorial moderadamente fracionado

Usa fatorial altamente fracionado (arranjo ortogonal saturado)

Uso de fatorial fracionado visa reduzir o tamanho do experimento.

Uso do fatorial fracionado, em layout “cruzado” com o ruído, visa detectar robustez e “filtrar” projetos não-robustos (além de reduzir o tamanho do experimento).

Adaptação da matriz às condições particulares de cada experimento

Extremamente complexa, requer estatístico com alto grau de especialização e experiência em DOE para lidar com experimentos não-simétricos (diferentes número de níveis) ou fatores aninhados, por exemplo.

Extremamente facilitada com técnicas desenvolvidas por Taguchi. Pode ser feita por engenheiros, após treinamento básico.