--- title: Como um planejamento de experimentos mais inteligente pode ajudar as equipes a aprender mais com cada ensaio description: Descubra como um projeto OMARS de 24 execuções ajudou os engenheiros a selecionar fatores, modelar interações e curvatura e identificar configurações promissoras do processo sem a necessidade de um experimento de otimização separado. image: https://blog.minitab.com/hubfs/doebyeffex.png --- Português - [English](https://blog.minitab.com/en/?hsLang=pt) - [Français](https://blog.minitab.com/fr/?hsLang=pt) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/?hsLang=pt) - [Português](https://blog.minitab.com/pt/?hsLang=pt) - [Español](https://blog.minitab.com/es/?hsLang=pt) - [日本語](https://blog.minitab.com/ja/?hsLang=pt) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/?hsLang=pt) - [中文（简体）](https://blog.minitab.com/zh/?hsLang=pt) - [Português](https://blog.minitab.com/pt/blog/the-most-expensive-experiment-is-the-one-you-could-have-avoided) - [English](https://blog.minitab.com/en/blog/the-most-expensive-experiment-is-the-one-you-could-have-avoided) - 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Clique em Continuar para prosseguir para: Continuar Voltar # Como um planejamento de experimentos mais inteligente pode ajudar as equipes a aprender mais com cada ensaio [Oliver Franz](https://blog.minitab.com/pt/blog/author/oliver-franz) | 10/28/2026 Tópicos: [Pesquisa e desenvolvimento](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/pesquisa-e-desenvolvimento), [Minitab DOE by Effex](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/minitab-doe-by-effex) - [Share](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://blog.minitab.com/pt/blog/the-most-expensive-experiment-is-the-one-you-could-have-avoided) - [Share](https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://blog.minitab.com/pt/blog/the-most-expensive-experiment-is-the-one-you-could-have-avoided) Quem já participou de uma reunião de revisão de projeto após um teste caro conhece aquele momento desconfortável em que alguém pergunta: “O que realmente aprendemos?”.  O equipamento ficou ocupado, as pessoas esperaram e materiais foram consumidos. Ainda assim, a resposta pode continuar sendo que é necessário realizar outro experimento antes de escolher com confiança as condições de operação do processo.  Esse momento revela uma fragilidade na forma como a eficiência experimental costuma ser avaliada. As equipes naturalmente contam os ensaios porque eles são visíveis, mas o maior custo está nas perguntas que permanecem sem resposta sobre interações, comportamento não linear e faixa operacional. Um planejamento de triagem com poucos ensaios pode parecer econômico na apresentação do plano e acabar se tornando a opção mais cara quando exige um estudo adicional antes que o processo possa avançar.   Um [artigo de Peter Goos, José Núñez Ares, Mohammed Saif Ismail Hameed e Maria Lanzerath](https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/08982112.2026.2698477) apresenta uma alternativa convincente. Goos e Núñez Ares cofundaram a Effex, cujo software de planejamento de experimentos agora está disponível como [Minitab DOE by Effex](https://www.minitab.com/pt-br/solutions/key-capabilities/advanced-design-of-experiments-omars/?locale=pt-BR). O estudo publicado mostra como um planejamento de superfície de resposta ortogonal minimamente confundido, ou OMARS, com níveis mistos e 24 ensaios, foi utilizado para estudar oito fatores que afetam a produção de uma resina para um adesivo utilizado em stents vasculares.  Em essência, o estudo mostra como um único experimento cuidadosamente planejado pode substituir duas etapas distintas de testes, revelando tanto os fatores mais relevantes quanto as condições de operação do processo com maior probabilidade de funcionar.  O que estava em jogo tornou a eficiência experimental muito mais do que uma questão estatística. Na W. L. Gore & Associates, cada lote experimental de resina ocupava uma unidade de produção em escala industrial por cerca de 40 horas e tinha um custo na faixa de cinco dígitos. Como era possível realizar apenas um ensaio experimental por semana, a sequência habitual de primeiro identificar os fatores relevantes e depois otimizar por meio de um planejamento de superfície de resposta poderia levar meses até que a equipe definisse uma faixa operacional viável.  ### **Descubra como a Minitab pode ajudar você a criar um planejamento de experimentos que responda a mais perguntas com menos ensaios.**  **[![Fale com a Minitab](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/interactive-225804714326.png)](https://blog.minitab.com/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLJBaqhajfWlJHP4ssvfXq8CMTLZHyOgeJJjUKYYqdNqDs1hVdNyujD0JYFvo69smM7CSxc58qvyUVCI6TUJpGFAJaWmqFgo%2BsKdqTs6pPcsQ5Nt3gB5TM1w2Kxi3bw5G0bwsGM%2F%2Frv09jrXdrZkNegyfaG0R%2B4vtHI%2BA%2BxstatQWE0nsx6n5Yl%2FBzMqKGbB%2FsKbNTSr1g%2FcygzjJufyZ5KE4yaOBUNa5zxaK03zSNJ4lQ%3D%3D&webInteractiveContentId=225804714326&portalId=3447555&hsLang=pt)** ## **Um único planejamento de experimentos pode identificar os fatores relevantes e otimizar um processo?** Um planejamento OMARS bem selecionado pode identificar os fatores mais influentes e, ao mesmo tempo, fornecer as informações necessárias para estudar interações, curvatura e condições de operação promissoras.  Os planejamentos OMARS oferecem uma opção intermediária entre os planejamentos de triagem tradicionais e os experimentos de superfície de resposta de maior porte. Sua estrutura mantém os efeitos principais ortogonais entre si e em relação aos efeitos de segunda ordem, ajudando os engenheiros a distinguir a influência direta de um fator das interações e da curvatura que também podem afetar a resposta. Os planejamentos OMARS de níveis mistos oferecem flexibilidade adicional, pois permitem estudar os fatores em dois ou três níveis, dependendo de o comportamento não linear ser considerado plausível.  Para o experimento do adesivo para stents, especialistas em processos e estatísticos selecionaram oito fatores quantitativos relacionados às etapas de polimerização, coagulação e lavagem, e secagem. Cinco fatores foram avaliados em três níveis porque o conhecimento prévio indicava que a curvatura poderia ser relevante, enquanto os outros três foram estudados em dois níveis. A equipe também classificou as possíveis interações por prioridade, utilizando anos de conhecimento do processo para direcionar o planejamento sem descartar a possibilidade de efeitos inesperados. O Minitab DOE by Effex forneceu 81 planejamentos OMARS candidatos de 24 ensaios com a estrutura de fatores necessária. Os pesquisadores os compararam com base no poder estatístico, no confundimento e nas propriedades de projeção. Por fim, selecionaram um planejamento sem confundimento completo entre as interações de dois fatores.  O planejamento selecionado também apresentou vantagens em relação aos planejamentos de triagem definitiva de 22 e 26 ensaios. Ele ofereceu maior poder estatístico para cinco das sete interações de prioridade alta ou média. Além disso, seu poder para quatro efeitos quadráticos foi de 0,48, em comparação com 0,27 e 0,29 nos planejamentos de referência.  A lição prática é que a quantidade de ensaios, por si só, não determina o valor de um experimento. O que importa é se os ensaios incluídos no planejamento permitem que os engenheiros respondam às suas perguntas e contribuem de forma significativa para definir a próxima decisão sobre o processo.  ## Que valor o planejamento OMARS de 24 ensaios gerou para o negócio? O planejamento OMARS forneceu aos engenheiros uma orientação prática para definir as condições de operação e confiança suficiente para iniciar os testes de robustez sem realizar primeiro um experimento de otimização separado.  O experimento monitorou o índice de fluidez após a polimerização e a impureza residual ao final do processo completo. A análise indicou a necessidade de reduzir as quantidades de duas substâncias químicas utilizadas na polimerização para manter o índice de fluidez dentro das especificações. Também apontou para o uso de menos ácido e mais base, temperaturas mais baixas de coagulação e lavagem e um maior número de ciclos de lavagem para reduzir a impureza. Os modelos selecionados também sugeriram uma temperatura de secagem mais baixa.   Ao ler o gráfico da esquerda para a direita, é possível observar que três abordagens de modelagem da impureza residual podem divergir quanto à forma dos efeitos individuais e, ainda assim, convergir para condições de operação muito semelhantes. Essa convergência é o que uma equipe precisa antes de se comprometer com a próxima fase.  ![](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/undefined-Sep-15-2026-09-11-20-0970-PM.jpeg?width=936&height=481&name=undefined-Sep-15-2026-09-11-20-0970-PM.jpeg)*A linha superior mostra o índice de fluidez, enquanto as linhas inferiores apresentam as previsões de impureza residual obtidas por três abordagens de modelagem. As linhas tracejadas indicam as condições selecionadas.* Para chegar a essa conclusão, a equipe comparou diversos modelos plausíveis em vez de confiar em uma única equação. Os engenheiros também descartaram uma interação que se destacou estatisticamente porque ela não fazia sentido físico, já que um resultado útil de um planejamento de experimentos precisa se sustentar tanto diante da análise matemática quanto do conhecimento do processo. A incerteza continuava evidente, mas não impediu que a equipe agisse.   ## **Rumo a melhores decisões sobre os processos** Os engenheiros de processos finalmente identificaram uma combinação de condições com alta probabilidade de atender às especificações do cliente e aos requisitos internos do processo. Essa combinação passou a ser avaliada em um estudo de robustez que abrangeu diferentes dias, turnos e lotes de matérias-primas, gerando evidências para avaliar a capacidade do processo e planejar a futura liberação de lotes. Esse avanço é importante porque um experimento bem-sucedido deve fazer mais do que explicar resultados históricos. Ele deve ajudar uma equipe multifuncional a chegar a um consenso sobre os próximos passos e oferecer um caminho fundamentado para uma produção confiável. Para equipes que trabalham com processos em batelada de alto custo, os planejamentos OMARS oferecem uma ferramenta essencial para realizar experimentos eficazes e economicamente viáveis. Seu valor está em transformar um número limitado de oportunidades de experimentação em uma decisão clara sobre as condições de operação. Isso encurta o caminho entre o desenvolvimento e um processo capaz de atender de forma consistente aos requisitos dos clientes. ### Planeje experimentos mais inteligentes e tome decisões sobre seus processos com mais confiança e rapidez com o Minitab Solution Center, que inclui o Minitab DOE by Effex. [![Experimente o Minitab Solution Center](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/interactive-225796484380.png)](https://blog.minitab.com/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLIgJb%2BydLbSzU%2FdnDORCH5KpzBcka9E274DyoO3eu9BJm3GPYzNVF7idHhlIzYUWBV8yTFEgwlGdJ2f5R9DrU%2F9i4iwhN1gdZPjvRxcCXeU7L6WXFUntRNrLzbCior1tqdI2m3fJmp5js0TVKazOYMcFxJjQ6P9DIC5v76T1jwuzskqz1S2%2BvXkliIwcJaUHS9rLqohoe%2BHi0qfn%2FC2boD6GW%2BI2ith6MJIKyZtIU6lJmVWXxv4wpJv6%2F4VScvM9FKZbp69ojb%2BUZX%2FI2w%3D&webInteractiveContentId=225796484380&portalId=3447555&hsLang=pt) ## Você pode gostar também [Expandindo o poder do planejamento ideal com Minitab DOE by Effex](https://blog.minitab.com/pt/blog/expanding-the-power-of-optimal-design-how-minitab-delivers-more-with-effex?hsLang=pt) [Minitab Doe By Effex](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/minitab-doe-by-effex) | 5 Leitura de minutos [Motivos para a inclusão de métodos experimentais avançados como o OMARS](https://blog.minitab.com/pt/blog/minitab-effex-why-we-added-modern-experimentation-like-omars?hsLang=pt) [Minitab Doe By Effex](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/minitab-doe-by-effex) | 1 Leitura de minutos [Os 10 feitos mais notáveis da engenharia dos últimos 50 anos](https://blog.minitab.com/pt/blog/os-10-feitos-mais-notaveis-da-engenharia?hsLang=pt) [Pesquisa E Desenvolvimento](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/pesquisa-e-desenvolvimento) | 6 Leitura de minutos --- - [Carreiras](https://www.minitab.com/pt-br/company/careers/) - [Central de confiança](https://www.minitab.com/pt-br/trust-center/) - [Fornecedores](https://www.minitab.com/pt-br/suppliers/) - [Mapa do site](https://www.minitab.com/pt-br/site-map/) - [![linkedin](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/linkedin-1.png)](https://www.linkedin.com/company/minitab/) - [![facebook](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/facebook.png)](https://www.facebook.com/Minitab/) - [![youtube](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/youtube.png)](https://www.youtube.com/user/MinitabInc) - [![instagram](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/instagram.png)](https://www.instagram.com/minitab/) --- © 2025 Minitab, LLC. 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