Optimiser l'utilisation du temps est un défi. Il est souvent nécessaire de comprendre l'influence du temps sur l'expérimentation industrielle, et comment cette influence varie en fonction d'autres facteurs.
Dans une expérience planifiée, les facteurs d'entrée sont définis au début de chaque essai. Il est alors relativement peu coûteux d'échantillonner et de mesurer la réponse à différents moments au cours de l'essai. L'enregistrement automatisé des données permet d'obtenir beaucoup plus d'informations sur l'évolution de la réponse au fil du temps.
Il semblerait aisé d'utiliser ces données pour construire un modèle fournissant les informations nécessaires. Vous souhaitez simplement un graphique de profilage de votre réponse, avec le temps représenté par une croix (« X ») en bas. Or, le temps se distingue des autres croix car il n'a pas été défini au début de chaque simulation. Cette différence, en apparence subtile, soulève de nombreuses questions.
Peut-on simplement ajouter le temps comme effet, comme pour les autres facteurs de votre plan d'expériences ? Faut-il s'inquiéter du non-respect des hypothèses de la régression linéaire par les moindres carrés ordinaires ? Est-il plus sûr de créer un modèle distinct pour chaque instant ?
