La progettazione degli esperimenti (DOE) è stata tradizionalmente ampiamente utilizzata come strumento chiave per il processo decisionale basato sui dati in vari settori, tra cui l'ottimizzazione dei processi, il controllo di qualità e lo sviluppo dei prodotti. I recenti progressi nell'apprendimento automatico (ML) e nell'intelligenza artificiale (AI) hanno migliorato la capacità di elaborare e prevedere dati complessi su larga scala, suggerendo nuove possibilità per l'applicazione pratica della pianificazione sperimentale. Questo studio esamina i modi per applicare i metodi tradizionali di progettazione sperimentale in ambienti più flessibili e ne esplora il potenziale attraverso casi pratici. Inoltre, presentando strategie specifiche per integrare la progettazione sperimentale e l'apprendimento automatico utilizzando il software JMP, fornisce una metodologia pratica ai professionisti per prendere decisioni efficaci basate sui dati in ambienti industriali reali. In questo modo intendiamo dimostrare l'impatto positivo dell'uso integrato della pianificazione sperimentale e dell'apprendimento automatico sull'ottimizzazione dei processi, sul controllo di qualità e sullo sviluppo dei prodotti.
