Fordeler:
1. Effektiv bruk av data: SDoE-metoder hjelper til med å redusere antall eksperimenter som kreves for å oppnå pålitelige resultater. Dette sparer tid og ressurser ettersom færre eksperimenter kreves for å få den samme informasjonen.
2. Økt forståelse av systemvariabler: SDoE-metoder hjelper til med å identifisere de viktigste variablene som påvirker systemet. Dette hjelper til med å forstå systemet og kan hjelpe i beslutningsprosessen.
3. Pålitelige resultater: Bruk av SDoE-metoder bidrar til å oppnå pålitelige resultater som kan reproduseres, noe som kan øke tillitsnivået til resultatene.
4. Fleksibilitet: SDoE-metoder er fleksible og kan tilpasses ulike typer systemer og applikasjoner.
Ulemper:
1. Begrenset anvendelighet: SDoE-metoder kan ikke brukes for komplekse systemer med et stort antall variabler eller ukjente sammenhenger mellom dem.
2. Høye startkostnader: Å utvikle en SDoE-metode krever betydelige investeringer i tid og ressurser, noe som kan være en barriere for små organisasjoner eller forskningsteam.
3. Krever ekspertkunnskap: SDoE-metoder krever ekspertise innen eksperimentell design, dataanalyse og statistisk modellering, som kanskje ikke er tilgjengelig i alle organisasjoner.
4. Forutsetninger og forenklinger: SDoE-metoder er avhengige av visse antakelser og forenklinger som kanskje ikke stemmer i alle situasjoner, noe som kan føre til unøyaktige resultater.
Publiseringsdato: