Vantagens:
1. Uso eficiente dos dados: os métodos SDoE ajudam a reduzir o número de experimentos necessários para obter resultados confiáveis. Isso economiza tempo e recursos, pois menos experimentos são necessários para obter as mesmas informações.
2. Maior compreensão das variáveis do sistema: os métodos SDoE ajudam a identificar as variáveis mais importantes que afetam o sistema. Isso ajuda na compreensão do sistema e pode auxiliar no processo de tomada de decisão.
3. Resultados confiáveis: O uso de métodos SDoE ajuda na obtenção de resultados confiáveis que podem ser reproduzidos, o que pode aumentar o nível de confiança nos resultados.
4. Flexibilidade: os métodos SDoE são flexíveis e podem ser adaptados a diferentes tipos de sistemas e aplicações.
Desvantagens:
1. Aplicabilidade limitada: os métodos SDoE não podem ser usados para sistemas complexos com um grande número de variáveis ou relacionamentos desconhecidos entre eles.
2. Altos custos iniciais: Desenvolver um método SDoE requer um investimento significativo em tempo e recursos, o que pode ser uma barreira para pequenas organizações ou equipes de pesquisa.
3. Requer conhecimento especializado: os métodos SDoE exigem experiência em design experimental, análise de dados e modelagem estatística, que podem não estar disponíveis em todas as organizações.
4. Suposições e simplificações: os métodos SDoE dependem de certas suposições e simplificações que podem não ser verdadeiras em todas as situações, o que pode levar a resultados imprecisos.
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