Entenda o que é DOE – Design of Experiments

Se você tem apenas um martelo em sua caixa de ferramentas, tudo que consegue fazer é pregar um prego na parede. Se surgir qualquer outro problema que não seja um prego, um martelo não é o material mais eficiente. Por isso, entender o DOE significado é muito útil.

Pense que, para qualquer problema que possa ocorrer, você terá uma caixa de ferramentas completa e saberá o que pegar para resolvê-lo da maneira mais rápida e barata possível. Em termos simples, o Design of Experiments garante o conhecimento necessário para determinar configurações eficientes para qualquer processo.

Continue a leitura e entenda mais sobre esse importante conceito!

Afinal, o que é DOE?

DOE, sigla em inglês de Design of Experiments, significa Planejamento de Experimentos. Ou seja, estudar um produto ou um processo para identificar quais são os fatores que mais influenciam em seu comportamento e como utilizá-los a seu favor.

Assim, o profissional pode obter a melhor configuração e otimizar seu produto ou processo. Por exemplo, estudar qual é a melhor combinação de ingredientes para obter o bolo mais gostoso é um DOE. Será que se colocarmos mais leite e diminuirmos o fermento podemos obter mais sabor?

Essas são perguntas que quem entendeu qual é o DOE significado saberá obter as respostas. Um experimento bem executado é capaz de responder às seguintes questões:

1. Quais são os fatores-chave do processo?
2. Qual é a combinação de fatores que faz o processo funcionar a um nível aceitável?
3. Quais são os efeitos principais e de interação do processo?
4. Como lidar com a variabilidade do processo?

Mais do que obter todas essas respostas, o profissional com conhecimentos da metodologia DOE consegue obtê-las de maneira rápida e eficiente. Voltando ao exemplo da caixa de ferramentas, se o problema for pregar um prego, é possível utilizar até as próprias mãos para fazer isso, mas seria muito mais fácil usar um martelo.

No Planejamento de Experimentos, a ideia é similar: quem não sabe o que é DOE tentará, por exemplo, a primeira ferramenta que vier à cabeça e desgastará o prego. Depois, ao pegar outra ferramenta, pode machucar o dedo e conseguir pregar o prego somente depois de horas.

DOE é parar para pensar, observar e entender seu problema, conhecer as ferramentas disponíveis e, a partir dessas informações, decidir qual é a melhor opção para resolver o entrave, sem desperdício de tempo ou de recursos materiais.

Um exemplo clássico

Nos cursos de estatística, há um exemplo de DOE sempre presente nas disciplinas de Planejamento de Experimentos. Em uma típica tarde nublada na Inglaterra, amigos tomavam chá quando uma moça diz que sabe identificar pelo sabor se o leite é colocado antes ou após servir o chá.

Na mesa, estava sentado Ronald Fisher, considerado o pai da estatística e pioneiro no desenvolvimento da metodologia de DOE. Fisher, intrigado, decide investigar se o que a moça disse é verdade e monta um experimento para isso.

Foram dispostas 8 xícaras na mesa. Em 4, foi servido o leite antes do chá e, nas outras 4, o leite foi servido após o chá. A moça deveria experimentar cada xícara e dizer se o leite foi posto antes ou depois. Fisher oferece as xícaras para a moça de maneira aleatória e anota o resultado.

No fim, a moça consegue identificar todas as xícaras corretamente. Obviamente, fica evidente que ela sabia como perceber se o leite tinha sido servido antes ou depois do chá.

Quais são as abordagens para o DOE?

As abordagens do DOE se originam nos estudos de Fisher, em sua maioria. Por meio de uma série de experimentações, ele mostrou que o planejamento estratégico e minucioso de determinada experiência e de sua execução reduz significativamente a incidência de falhas.

Com base no trabalho dele, alguns conceitos-chave se tornaram muito importantes para fornecer uma base para ação. Veja:

• variável de resposta: chamada de variável dependente, é uma característica da qualidade ou uma medida de desempenho;
• fator: chamada de variável independente ou causal, pode ser qualitativa ou quantitativa e serve para observar o impacto da variável resposta;
• blocos: grupos de unidades experimentais que são tratados de forma semelhante;
• nível: um valor, ou um ajuste, que pode ser fixado de acordo com certos valores de interesse ou seleção de possíveis valores;
• efeito: é a alteração no valor da variável de resposta que ocorre conforme a variável de blocagem muda de um nível para outro.

O método também leva em conta a abordagem repetitiva, ou seja, a experimentação realizada várias vezes para que se obtenha o conhecimento. Cada repetição deve levar em conta estas etapas:

1. no primeiro momento, um rastreamento restringe o campo de variáveis que serão analisadas;
2. depois, o projeto fatorial completo estuda as respostas dos fatores e dos níveis, a fim de mapear uma região em que o processo será otimizado;
3. por último, é feito um projeto de superfície, que modela o resultado.

Como é um bom Planejamento de Experimentos?

Para se chegar a um bom resultado, o DOE precisa ser muito claro, isto é, ter uma definição precisa dos resultados necessários para que as ações sejam alinhadas a esse objetivo. Além disso, todas as experimentações precisam ser sequenciais. Lembra-se das três etapas citadas anteriormente?

O experimento precisa repetir a elaboração de um projeto de rastreamento, um fatorial completo e um de superfície de resposta, até que se obtenha o conhecimento sobre aquele processo e suas configurações indicadas.

Para que os resultados sejam mais certeiros, também é recomendado que seja usado um número amplo de variáveis no experimento. Da mesma forma, uma mesma variável precisa ser separada em componentes diferentes de acordo com os fatores, os níveis e os blocos.

Após a realização do DOE, recomenda-se que sejam feitos novos experimentos para identificar fatores subsequentes e, dessa forma, construir um conhecimento cada vez mais refinado e profundo acerca do produto ou do processo.

Como aplicar o DOE?

O DOE pode ser aplicado tanto para o Planejamento de Experimentos como para a correção de processos com problemas. Se aplicado desde o início da implantação de um novo projeto, garante que a produção e a gestão sejam melhoradas e tenham tempo e custos de desenvolvimento reduzidos. Mas como usar o DOE? Veja!

Caracterização do problema

O primeiro passo é identificar o problema que será estudado. Nem sempre é fácil perceber qual processo precisa de uma reavaliação de suas configurações, por isso, devem ser feitas reuniões com várias partes envolvidas — engenharia, marketing, qualidade etc. — até que o relato seja claro e preciso.

Depois, é importante definir os objetivos do experimento, que devem ser os mais específicos, práticos e mensuráveis possíveis. Com isso em vista, será mais fácil conduzir as análises.

Variáveis de resposta, fatores de influência e níveis

Em seguida, é hora de definir as variáveis de resposta, os fatores e os níveis de influência. Como já dissemos, quanto maior for a quantidade desses elementos — que nada mais são que os parâmetros que serão testados —, mais profundo será o conhecimento adquirido com o método. Afinal, os cruzamentos de informações serão mais detalhados.

Nessa seleção, no entanto, vale a pena prezar pelas variáveis realmente relevantes para o experimento. Ou seja, embora seja recomendado que haja um número amplo de dados, eles precisam ser pertinentes para não gerar ruídos que atrapalhem a leitura do desenho e a análise das informações.

Até aqui, a definição do problema, a caracterização dos objetivos e a seleção de variáveis, fatores e níveis são todas etapas pré-experimentais, isto é, que antecedem o estudo em si. Quanto mais consistentes forem esses passos, mais satisfatório será o resultado.

Escolha do DOE

Com todos os elementos selecionados, o modelo de DOE pode ser escolhido. Se todas as etapas até aqui foram feitas com bastante clareza e precisão, não será difícil escolher o planejamento mais adequado. Leve em consideração o tamanho da amostra (ou o número de replicações).

Também organize os dados de maneira ordenada para a formação de blocos. Por fim, realize o experimento, monitorando todo o processo para ter certeza de que o planejamento está sendo cumprido. Outra dica é identificar a ocorrência de interações entre fatores.

Análise de dados

A condução do experimento promoverá uma massa de dados que deve ser analisada cuidadosamente para que as conclusões sejam efetivas. Para tanto, algumas técnicas estatísticas devem ajudar, como:

• gráficos de efeito;
• análise de variância (ANOVA);
• gráficos de Daniel.

Essas ferramentas ajudarão a entender quais fatores impactaram os resultados. Então, a equipe conseguirá equacionar o sistema com base na configuração mais adequada encontrada. Deve-se seguir uma rotina de acompanhamento e de testes para validar essas conclusões.

Quais ferramentas ajudam na implantação do DOE?

Para finalizar o Planejamento de Experimentos, também é possível utilizar as quatro ferramentas desenvolvidas por Fisher, que ajudam a desenhar o experimento de forma estatística:

• desenho experimental: organiza a disposição dos níveis de fatores e, também, das unidades experimentais;
• blocagem: organiza a formação dos blocos nas unidades experimentais;
• aleatorização: organiza objetivamente a combinação de níveis fatoriais em relação às unidades experimentais;
• replicação: organiza os experimentos e sua repetição, as unidades experimentais, as medições e os tratamentos.

Entendeu o DOE significado? Como você viu, o Planejamento de Experimentos é muito importante para aumentar a velocidade nas melhorias de sistemas. O método, apesar de ter uma aplicação bastante técnica, consiste em nada mais do que conhecer um processo ao ponto de escolher as configurações que mais contribuam para o rendimento da execução.

Você já conhecia o DOE e seus princípios básicos? Já aplica essa metodologia em sua empresa? Deixe um comentário!