Na prática, geralmente é difícil perceber que existe um problema que exige experimentos planejados formais, de modo que pode não ser fácil obter-se um relato do problema claro, preciso e aceito por todos. No entanto é absolutamente essencial desenvolver completamente todas as idéias sobre o problema e sobre os objetivos específicos do experimento. Usualmente é importante solicitar entradas de todas as partes envolvidas – engenharia, qualidade, marketing, cliente, gerência e operadores (que em geral, têm muito discernimento que costuma ser ignorado). Um relato claro do problema e dos objetivos do experimento costuma contribuir substancialmente para uma melhor compreensão do processo e para uma eventual solução do problema.

A partir de uma boa definição do problema é mais natural a elaboração do objetivo do experimento. Esse objetivo deve ser não tendencioso, específico, mensurável e de resultado prático.

Na seleção da variável-resposta, o experimentador deve ter certeza de que aquela variável realmente fornece informação útil sobre o processo em estudo. Muitas vezes, a média ou o desvio padrão (ou ambos) da característica medida será a variável-resposta. Respostas múltiplas não são raras. A capacidade do medidor é, também, um fator importante. Se a capacidade do medidor é baixa, então apenas efeitos grandes de fatores serão detectados pelo experimento, ou será necessária replicação adicional. De onde vem o embasamento para seleção das variáveis respostas e controle, ou seja: de teoria, de especialistas/experiência, experimentos anteriores. Onde estes experimentos se ajustam dentro do estudo do processo ou sistema?

1. Listar para cada variável resposta o nível normal em que rodará no processo e a distribuição ou amplitude de operação norma, a precisão ou amplitude aos quais ela pode ser medida e como.

Listar para cada variável controle o nível normal em que rodará no processo e a distribuição ou amplitude de operação normal, a precisão ou amplitude a qual ela pode ser agrupada (para o experimento, não somente em operação na fábrica) e a precisão em que pode ser medida. Avaliar a finalidade da colocação da variável controle e o efeito de previsão (no mínimo qualitativo) que o cenário terá em cada variável resposta.

A pessoa que conduz o experimento deve escolher os fatores que devem variar, os intervalos sobre os quais esses fatores variarão e os níveis específicos nos quais cada rodada será feita. Exige-se conhecimento do processo para fazer isso. Esse conhecimento é em geral, uma combinação de experiência prática e conhecimento teórico. É importante investigar todos os fatores que possam ser importantes e evitar ser excessivamente influenciado pela experiência passada, particularmente nos estágios inicias do experimento ou quando o processo não está ainda muito amadurecido. Quando o objetivo é a varredura dos fatores ou caracterização do processo, é em geral, melhor manter baixo o número de níveis de fatores. (em geral, são usados dois níveis). Os passos dois e três são realizados simultaneamente, ou o passo 3 pode ser feito antes, em algumas aplicações.

Listar e rotular interações conhecidas ou supostas

Listar restrições no experimento, como a facilidade de alterar a variável controle, métodos de aquisição de dados, materiais, duração, número de corridas, tipo de experimento, unidade (necessidade de um planejamento spli-plot), regiões experimentais irrelevantes ou não viável, limitação para aleatorização, ordem das rodadas, custo de mudança no cenário da variável controle, etc.

Dar preferência aos planejamentos em andamento, se não existir, incluir blocos e aleatorização

Se os seis primeiros passos forem feitos corretamente, este passo será relativamente fácil. A escolha do planejamento envolve consideração sobre o tamanho da amostra (número de replicações), seleção de uma ordem adequada de rodadas para as tentativas experimentais, ou se a formação de blocos ou outras restrições de aleatorização estão envolvidas.

Quando da realização do experimento, é de vital importância monitorar o processo, para garantir que tudo esteja sendo feito de acordo com o planejamento. Erros no procedimento experimental nesse estágio, em geral, destruirão a validade do experimento. O planejamento geral, do início até o fim, é crucial para o sucesso. É fácil subestimar os aspectos logísticos e de planejamento em um ambiente industrial complexo.

Métodos estatísticos deve ser usados para analisar os dados, de modo que os resultados e conclusões sejam objetivos e não opinião. Se o experimento foi planejado corretamente e se foi realizado de acordo com o planejamento, então o tipo de métodos estatísticos exigidos não será complicado. Muitos pacotes estatísticos excelentes estão disponíveis para ajudar na análise de dados, e métodos gráficos simples desempenham um papel importante na interpretação dos dados. A análise dos resíduos e a verificação da validade do modelo são outros itens importantes. Se possível propor técnicas de apresentação e análise tais como plots, ANOVA, regressão, t test, etc.

Uma vez analisados os dados, o experimento deve acarretar conclusões práticas sobre os resultados e recomendar um curso de ação. Métodos gráficos são em geral, usados nesse estágio, particularmente na apresentação dos resultados para outras pessoas. Seqüências de acompanhamento e testes de confirmação devem ser também realizados para validar as conclusões do experimento.
Os passos 1 a 3 são usualmente chamados planejamento pré-experimental. Para o sucesso do experimento é vital que esses passos sejam realizados tão bem quanto possível.

Reduzir problemas durante a experimentação;
Garantir o número mínimo de experimentos;
Obter melhores resultados.