Chez Minitab, notre culture repose sur un principe : suivre les meilleures idées. Lorsque nous découvrons quelque chose qui peut bénéficier de manière significative à nos clients, nous nous efforçons de l’intégrer à notre écosystème.
Le plan d’expériences a toujours été au centre d’une meilleure prise de décision en matière de fabrication, de R&D et d’amélioration des processus. Mais à mesure que les défis de nos clients évoluent, nos capacités doivent évoluer avec eux. C’est pourquoi nous sommes ravis d’introduire des méthodes de conception avancées, notamment des plans expérimentaux OMARS exclusifs.
Les plans de surface de réponse orthogonale minimalement simplifiée (Orthogonal Minimally Aliased Response Surface designs, OMARS) répondent à l’un des défis les plus courants dans l’expérimentation réelle :
Comment identifier les facteurs influents et déterminer leurs paramètres optimaux pour atteindre mes objectifs ?
De nombreuses équipes suivent un parcours familier :
Les conseils traditionnels indiquent souvent : « Commencez par une expérience de criblage et suivez-la par une expérience de surface de réponse. »
Dans la pratique, cette approche peut nécessiter plus de tests que les équipes ne peuvent réellement se permettre.
Les plans OMARS combinent le criblage et la modélisation de surface de réponse en un seul plan, réduisant ainsi considérablement le nombre d’essais nécessaires. Ils optimisent le placement des essais pour le modèle spécifique auquel vous souhaitez faire confiance, ce qui permet aux équipes de passer directement de la découverte de facteurs à des modèles prêts pour l’optimisation.
Résultat : une meilleure prédiction là où ça compte le plus, moins de tests inutiles et un coût expérimental plus faible.
Les plans OMARS permettent un apprentissage continu plutôt que séquentiel. Au lieu de réinitialiser entre les phases, les équipes progressent en toute confiance.
Grâce aux capacités étendues de Minitab en matière de plans d’expériences, les clients ont accès à des méthodes traditionnelles éprouvées et à des innovations expérimentales modernes. Ce portefeuille plus large aide les organisations à résoudre des défis complexes et concrets de manière plus efficace, sans sacrifier la rigueur.