La conception d'expériences (DOE) a traditionnellement été largement utilisée comme outil clé pour la prise de décision basée sur les données dans divers secteurs, notamment l'optimisation des processus, le contrôle qualité et le développement de produits. Les progrès récents en matière d’apprentissage automatique (ML) et d’intelligence artificielle (IA) ont amélioré la capacité de traiter et de prédire des données complexes à grande échelle, suggérant de nouvelles possibilités d’application de la planification expérimentale dans la pratique. Cette étude examine les moyens d’appliquer les méthodes de conception expérimentale traditionnelles dans des environnements plus flexibles et explore son potentiel à travers des cas pratiques. De plus, en présentant des stratégies spécifiques pour intégrer la conception expérimentale et l’apprentissage automatique à l’aide du logiciel JMP, il fournit une méthodologie pratique permettant aux praticiens d’effectuer efficacement une prise de décision basée sur les données dans des environnements industriels réels. Grâce à cela, nous souhaitons démontrer l’impact positif de l’utilisation intégrée de la planification expérimentale et de l’apprentissage automatique sur l’optimisation des processus, le contrôle qualité et le développement de produits.
