Die optimale Nutzung der Zeit ist eine Herausforderung. Oftmals muss man den Einfluss der Zeit in industriellen Experimenten verstehen und wie sich dieser Einfluss in Abhängigkeit von anderen Faktoren verändert.
In einem geplanten Experiment werden die Eingangsfaktoren zu Beginn jedes Durchlaufs festgelegt. Anschließend ist es relativ kostengünstig, die Reaktion zu verschiedenen Zeitpunkten während des Durchlaufs zu erfassen und zu messen. Bei automatisierter Protokollierung stehen deutlich mehr Daten darüber zur Verfügung, wie sich die Reaktion im Zeitverlauf verändert.
Man sollte meinen, es wäre einfach, anhand dieser Daten ein Modell zu erstellen, das die benötigten Informationen liefert. Man wünscht sich lediglich ein Profildiagramm der Zielgröße, wobei die Zeit als eines der „X“ am unteren Rand dargestellt ist. Die Zeit verhält sich jedoch anders als die anderen X, da sie nicht zu Beginn jedes Durchlaufs festgelegt wurde. Dieser scheinbar geringfügige Unterschied wirft viele Fragen auf.
Kann man die Zeit einfach als Effekt hinzufügen, wie man es auch bei den anderen DoE-Faktoren tun würde? Besteht die Sorge, die Voraussetzungen der linearen Regression zu verletzen? Wäre es sicherer, für jeden Zeitpunkt ein separates Modell zu erstellen?
