DOE(Design of Experiments)

Responsável: Daniel Amaral

 
Conceitos Básicos
 

Fontes: BOX, G.E. 1978;COLEMAN, D.E, 1993; MONTEGOMERY, D.C, 1976 (vide informações adicionais)
 
 

Introdução
 

O Planejamento de Experimentos (em inglês Design of Experiments, DOE) é uma técnica utilizada para se planejar experimentos, ou seja, para definir quais dados, em que quantidade e em que condições devem ser coletados durante um determinado experimento, buscando, basicamente, satisfazer dois grandes objetivos: a maior precisão estatística possível na resposta  e o menor custo. É, portanto, uma técnica de extrema importância para a indústria pois seu emprego permite resultados mais confiáveis economizando dinheiro e tempo, parâmetros fundamentais em tempos de concorrência acirrada. A sua aplicação no desenvolvimento de novos produtos é muito importante, onde uma maior qualidade dos resultados dos testes pode levar a um projeto com desempenho superior seja em termos de suas características funcionais como também sua robustez.
 

No entanto, deve-se ficar claro que esta ferramenta não substitui o conhecimento técnico do especialista da empresa sobre o assunto e nem mesmo trata-se de uma “receita de bolo” de como realizar um planejamento. O domínio do problema é de fundamental importância.  O conhecimento do especialista sobre o  problema  conjugado com a técnica (em casos especiais somando-se ainda o auxílio de especialistas em planejamentos de experimentos) é que irá permitir bons planejamentos de experimentos, ou seja, planejamentos mais rápidos (menos pontos), de menor custo e que possibilitem aos seus idealizadores  responderem, baseado em inferência estatística, a resposta a seus problemas.
 

Apesar de novas, as principais técnicas de planejamento de experimentos já existiam e potencialmente poderiam estar sendo sistematicamente aplicadas na indústria desde muitos anos. Porém, a grande maioria destas técnicas requer uma quantidade exaustiva de cálculos tornando fundamental o emprego dos recursos de informática. Um fator que tem impulsionado a aplicação industrial do planejamento de experimentos são as ferramentas computacionais de análise estatística e soluções corporativas que cada vez mais facilitam a  realização das análises e manutenção e gerenciamento de dados. Neste sentido a tendência é que tais técnicas tornem-se cada vez mais próximas de aplicações práticas e, portanto, cada vez mais utilizadas.
 

É preciso estar claro também que, em estatística, Planejamento de Experimentos designa toda uma área de estudos que desenvolve técnicas de planejamento e análise de experimentos. Há atualmente todo um arsenal de técnicas, com vários níveis de sofisticação e uma quantidade não menor de livros sobre o assunto. Nesta página são listados os tipos mais conhecidas e de aplicação mais freqüente na indústria.
 
 

Glossário
 

•     Fatores ou Tratamentos: são as variáveis de controle ou entrada.
•     Níveis: correspondem às faixas de valores das variáveis de controle
•     Variável resposta: parâmetro de saída, resultante de uma variação nas variáveis de entrada.
•     Aleatorização: é a prática de realizar a escolha das corridas (ou pontos experimentais)  por meio de um processo aleatório (tal como dados ou sorteio). Esta prática simples em muitos casos garante as condições de identidade e independência dos dados coletados e evita erros sistemáticos.
•     Blocos: são agrupamentos de dados para eliminar fontes de variabilidade que não são de interesse do expectador;

• Tratamento em pares;
• Tratamento em blocos;
• Quadrado Latino;
• Quadrado Greco-Latino;
• Quadrado Hiper-Greco-Latino ;
• Experimentos Fatoriais;

Etapas para o desenvolvimento de um Planejamento de Experimentos
 

Coleman & Montgomery (1993) propõem as seguintes etapas para o desenvolvimento de um Planejamento de Experimentos na Indústria:
 

• Caracterização do problema
• Escolha dos fatores de influência e níveis
• Seleção das variáveis de resposta
• Determinação de um modelo de planejamento de experimento
• Condução do experimento
• Análise dos dados
• Conclusões e recomendações

 
Informações Adicionais
 
 

COLEMAN, D. E.; MONTEGOMERY, D. C. (1993).  A systematic approach to planning for a designed industrial experiment. Technometrics, v.35, n.1
 
 

Livros
 

BOX, G. E. P.; HUNTER, W. G.; HUNTER, J. S. (1978). Statistics for experimenters. New York: John Willey. ( Disponível na biblioteca IP )
 

MONTGOMERY, D. C. (1997).  Introduction to statistical quality control. 3rd. ed. New York: Wile. (Disponível na biblioeca da EESC - USP).
 

MONTGOMERY, D. C. (1976). Design and analysis of experiments. New Yourk: Willey. (Disponívle na FEA - USP).
 

WERKEMA, M. C. C.; AGUIAR, S. (1996). Planejamento e análise de experimentos: como identificar as principais variáveis influentes em um processo. Belo Horizonte:  Ufmg. (Disponível na biblioteca da EESC - USP).
 

WERKEMA, M. C. C.; AGUIAR, S. (1996). Otimização estatística de processo: como determinar a condição de operação de um processo que leva ao alcance de uma meta de melhoria. Belo Horizonte: Fundação Cristiano Ottoni. (Disponível na biblioteca da EESC - USP).
 
 

Revistas
 

Technometrics - Periodicidade  Quadrimestral - Aborda métodos estatísticos para as áreas de química, física e engenharia. Grande parte dos artigos aborda o planejamento de eperimentos. http://www.asq.org/products/journals/techmet.html
 

Journal of Quality Technology - Periodicidade  Quadrimestral - Métodos, aplicações e tópicos relacionados com a tecnologia da qualidade. Foca principalmente em técnicas estatísticas e aborda com freqüência artigos sobre Planejamento de Experimentos. http://www.asq.org/products/journals/jqt.html

 
Associações
 

ASQ-American Society for Quality(1998) http://www.asq.org/
 
 

Software
 

SAS - Desenvolvedor  SAS - É um dos melhores sistemas e está entre os mais amplamente utilizados por estatísticos. http://www.sas.com/
 

MINITAB - Desenvolvedor  Minitab - Trata-se de um software clássico em termos de análise estatística. Amplamente difundido tem como seu forte o fato de possuir seus procedimentos de cálculo bastante validados. http://www.minitab.com/
 

Interactive Statistical Pages - Página Web que realiza análises estatísticas. Possui uma grande quantidade de links de softwares sobre estatística na internet. Tem a facilidade de prover vários softwares e mesmo a realização, dentro desta página, de algumas análises estatísticas básicas.  http://members.aol.com/johnp71/javastat.html
 
 

Sites relacionados
 

Visual Statistics(1998) http://www.mhhe.com/business/opsci/doane/