¿Cuál es el diseño más eficiente para detectar una gran cantidad de factores con la menor cantidad de ejecuciones posible a escala industrial y por qué?Por ejemplo. Si el propósito de un diseño de detección es probar (en gran medida) los efectos principales con el menor número posible de ejecuciones y quiero evaluar 7 factores con un número mínimo de ejecuciones, ¿por qué no es una buena idea simplemente cambiar? ¿Cada uno de esos factores 1 vez en 7 carreras?Si esa no es la forma más eficiente, ¿ejecutar un diseño saturado con 8 ejecuciones para 7 factores sería la forma más eficiente de probar los efectos principales, o hay alguna otra sugerencia y por qué? ¿Se prefieren los diseños saturados para DOE industriales donde no se tiene la capacidad de realizar muchas tiradas y se necesita ser lo más eficiente posible?
Diseño de experimentos
