[pt] O presente trabalho teve como objetivo apresentar diretrizes para a execução de experimentos fatoriais com restrições na aleatorização, mostrando a importância em identificar tais restrições, com base na visão de alguns autores e da aplicação de um estudo de caso. Este estudo foi cedido pela Companhia Siderúrgica Nacional - CSN, e exposto através da comparação entre dois modelos, cujas análises refletem as diferenças ao se considerar a restrição na aleatorização do experimento para obter uma resposta otimizada. Conforme identificado na literatura, poucos autores abordam a importância de reinicializar o nível dos fatores em um projeto de experimento industrial. Reinicializar o nível dos fatores, junto à necessidade de aleatorizar a ordem das corridas experimentais, torna válida a hipótese de que as observações obtidas no experimento serão variáveis aleatórias independentemente distribuídas. Quando a aleatorização completa do experimento não é possível de ser atingida, cabe ao experimentalista a decisão de projetar o experimento de tal forma que garanta a correta análise estatística e, conseqüentemente, a validação do modelo. Ao identificar se o experimento apresenta restrições em ser aleatorizado, classificando-o, identificando os fatores fáceis e difíceis de reinicializar, e analisando-se corretamente, evitam-se avaliações equivocadas ou incompletas, como se apresentou neste trabalho. Por fim, a análise, tendo em vista a existência da restrição em executar um experimento completamente aleatorizado e levando em consideração a presença de dois termos de erro no modelo permitiu a identificação das condições experimentais que garantem a minimização da resposta para o estudo de caso. / [en] This work presents some guidance for the execution of factorial experiments with restrictions in the randomization by showing the importance of restrictions identifying. The study is based on some author´s points of view and on a case study application. The original research information comes from Companhia Siderúrgica Nacional - CSN, in fact, the research is presented through two models comparisons. The analysis of these models reveals the differences in taking into account a restriction in the experiment randomization with the aim of getting an optimized response. As shown in the studied literature, just a few authors approach the importance of restarting the factors level in an experimental industrial project. Resetting the factor´s level added to the necessity of randomizing the order of the experimental runs, valid the hypothesis that sustains that the experiment observations will be random variables independently distributed. When the complete randomization of the experiment results in an impossible chore, it is expected that the one who is in charge decides to project the experiment in a way that assures the correct statistic analysis, and consequently, the model´s validation. By identifying if the experiment has restrictions to be randomized, classifying the experiment, identifying which ones are the easiest and hardest factors and doing a correct analyze; it is expected that incomplete or mistaken assessments, like those showed in this research, will be avoided. Finally, the analyses taking into account a restriction in the complete randomized experiment execution and the presence of two error terms in the model, allowed the identification of the experimental conditions that guarantee the case study´s response minimization.