Na Minitab, nossa cultura é fundamentada em um princípio: buscar as melhores soluções. Quando descobrimos uma solução com potencial real de agregar valor aos nossos clientes, trabalhamos para incorporá-la em nosso ecossistema.
O Planejamento de Experimentos sempre foi fundamental para decisões mais acertadas em fabricação, pesquisa e desenvolvimento e melhoria de processos. Mas, à medida que os desafios de nossos clientes evoluem, nossos recursos precisam evoluir com eles. Por isso, estamos empolgados em apresentar métodos de planejamento avançados, incluindo os planejamentos experimentais proprietários OMARS.
Os planejamentos OMARS (Orthogonal Minimally Aliased Response Surface) abordam um dos desafios mais comuns na experimentação do mundo real:
Como posso identificar os fatores influentes e determinar as configurações ideais deles para atingir minhas metas?
Muitas equipes seguem um caminho conhecido:
Segundo a recomendação consagrada: “Começar com um experimento de triagem e, em seguida, realizar um experimento de superfície de resposta.”
Na prática, essa abordagem pode exigir mais testes do que as equipes podem arcar realisticamente.
Os planejamentos OMARS combinam triagem e modelagem de superfície de resposta em um único planejamento, reduzindo significativamente o número de execuções necessárias. Otimizam a alocação das execuções para o modelo específico no qual você deseja confiar, permitindo que as equipes passem diretamente da descoberta de fatores para modelos prontos para otimização.
O resultado: melhor previsão onde é mais importante, menos testes desnecessários e menor custo experimental.
Os planejamentos OMARS tornam o aprendizado contínuo em vez de sequencial. Em vez de redefinir entre fases, as equipes avançam com confiança.
Com os recursos expandidos de DOE da Minitab, os clientes obtêm acesso a métodos tradicionais comprovados e inovações experimentais modernas. Esse portfólio mais amplo ajuda as organizações a resolver desafios complexos e reais com mais eficácia e eficiência, sem sacrificar o rigor.