DOE试验设计是什么

常见的实验设计DOE方法，可分为二类，一类是正交试验设计法，另一类是析因法。

1）正交试验设计法

正交试验设计法是研究与处理多因素试验的一种科学方法。它利用一种规格化的表格——正交表，挑选试验条件，安排试验计划和进行试验，并通过较少次数的试验，找出较好的生产条件，即最优或较优的试验方案。其主要用于调查复杂系统（产品、过程）的某些特性或多个因素对系统（产品、过程）某些特性的影响，识别系统中更有影响的因素、其影响的大小，以及因素间可能存在的相互关系，以促进产品的设计开发和过程的优化、控制或改进现有的产品（或系统）。

2）析因法

因法又称析因试验设计、析因试验等。它是研究变动着的两个或多个因素效应的有效方法。许多试验要求考察两个或多个变动因素的效应。例如，若干因素：对产品质量的效应；对某种机器的效应；对某种材料的性能的效应；对某一过程燃烧消耗的效应等等。将所研究的因素按全部因素的所有水平（位级）的一切组合逐次进行试验，称为析因试验，或称完全析因试验，简称析因法。用于新产品开发、产品或过程的改进、以及安装服务，通过较少次数的试验，找到优质、高产、低耗的因素组合，达到改进的目的。

在进行DOE试验设计之前，哪些前提条件需要保证，才能使DOE得到成功？

要确保试验研究的过程是稳定和符合现实的。如果条件所限，如果做不到这一点，不妨可以用随机化、区组化、仿行等方法来尽量避免。

测量系统必须要有可靠的重复性和再现性。不然测量出来的数据都是不可信的。自然试验结果都是不能信任的。

试验设计（DOE，DESignated Operational Entity），也称为实验设计。从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计方法以来，试验设计方法已经得到广泛的发展，统计学家们发现了很多非常有效的试验设计技术。20世纪50年代，日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设计表格化，在方法解说方面深入浅出为试验设计的更广泛使用作出了众所周知的贡献。

【DOE的作用】：

试验设计在工业生产和工程设计中能发挥重要的作用，主要有：

1、提高产量；

2、减少质量的波动，提高产品质量水准；

3、大大缩短新产品试验周期；

4、降低成本；

5、试验设计延长产品寿命。

在工农业生产和科学研究中，经常需要做试验，以求达到预期的目的。例如在工农业生产中希望通过试验达到高质、优产、低消耗，特别是新产品试验，未知的东西很多，要通过试验来摸索工艺条件或配方。如何做试验，其中大有学问。试验设计得好，会事半功倍，反之会事倍功半，甚至劳而无功。

如果要最有效地进行科学试验，必须用科学方法来设计。所谓试验的统计设计，就是设计试验的过程，使得收集的数据适合于用统计方法分析，得出有效的和客观的结论。如果想从数据作出有意义的结论，用统计方法作试验设计是必要的。当问题涉及到受试验误差影响的数据时，只有统计方法才是客观的分析方法。这样一来，任一试验问题就存在两个方面：试验的设计和数据的统计分析。这两个课题是紧密相连的，因为分析方法直接依赖于所用的设计。

摘自：天行健咨询

2、参数优化，确定有显著影响的X设置在何处时，可使Y几乎总是接近于期望值；

3、减小变异，确定有影响的X设置在何处时，可使Y的变异最小；

4、稳健设计，确定有影响的X设置在何处时，可使不可控变量U的效应最小。

2、选择因素和水平：实验的人必须选择在实验中准备用来处理的因素，以及在做实验时规定这些因素的水平。还必须考虑如何将这些因素控制在所希望的数值上以及如何测量这些数值。

3、选择响应变量：在选择响应变量时，实验者应该确信这一变量真正会对所研究的过程提供有用的信息。最经常的是曲测量特性的平均值或者标准差为响应变量。

4、选择实验设计：选择设计涉及考虑样本量，对实验选择合适的实验次序，确定是否划分区组或是否涉及其他随机约束。在选择设计时，重要的是思想上总要关注实验目的。很多工程试验中，有些因素水平会使响应得出不同的数值。

5、进行实验：当我们进行实验时，谨慎监视实验的过程以确保每件事情都按计划做完是非常重要的，这个阶段中实验方法的错误通常会破坏实验的有效性。

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DOE试验设计培训的7大步骤分别如下：

第一步：确定目标：

我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点，它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求，但是针对这样的问题，我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决，这时候我们可能就会想到试验设计。

第二步：剖析流程：

关注流程，使我们应该具备的习惯，就像我们的很多企业做水平对比一样，经常会有一个误区，就是只讲关注点放在利益点上，而忽略了对流程特色的对比，试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上。

任何一个问题的产生，都有它的原因，事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点，而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。

第三步：筛选因素：

流程的充分分析，是我们有了非常宝贵的资料，那就是可能影响我们关注指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？我们知道，对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析，其实就是一种浪费，而且还可能导致试验的误差。

因此将可能的因素的筛选就有必要性，这时，我们不需要确认交互作用、高阶效应等问题，我们的目的是确认哪个因素的影响是显著的。

第四步：快速接近：

我们通过筛选试验找到了关键的因素，同时筛选试验还包含一些很重要的信息，那就是主要因素对指标的影响趋势，这是我们必须充分利用的信息，它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域，虽然不是很确定，但我们缩小了包围圈。

第五步：析因试验：

在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响，但给出了主要的影响因素，而且快速接近的方法，使我们确定了主要因素的大致取值水平，这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应，这些试验是在快速接近的水平区间内选取得。

第六步：回归试验：

我们在析因试验中，确定了所有因素与指标间的主要影响项，但是考虑到功效问题，我们需要进一步的安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平，这时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充，也就是还可以利用析因试验的试验数据。

第七步：稳健设计：

我们知道，试验设计的目的就是希望通过设置我们可以调控的一些关键因素来达到控制指标的目的，因为对于指标来讲我们是无法直接控制的，试验设计提供了这种可能和途径，但是在现实中却还存在一类这样的因素，它对指标影响同样的显著。

DOE(试验设计)步骤：

⑴筛选主要显著的因子。

⑵找出最佳之生产条件组合。

⑶证明最佳生产条件组合有再现性。

1.重复测试

是指在相同的试验条件下，至少要进行两次以上的试验。这样做的目的主要是通过重复测试来获得对测试误差的有效估计。简单来说，实验的目的是比较在不同的因素下，过程的输出是否不同。如果存在差异且差异大于随机误差，则认为该因素对过程输出有显著影响。

需要注意的是，我们这里说的是重复实验，也就是在相同的测试条件(因子水平组合)下重复实验，而不是重复测量。当然，采用重复测试时，测试次数会大大增加，导致测试成本增加。

2.随机测试

它是指在测试过程中以完全随机的方式安排测试序列。这样做的目的是为了消除实验中未研究的因素对测试结果造成的系统性影响和干扰。假设我们要调查不同热油温度对产品断裂强度的影响。如果按照油温由低到高的顺序安排试验，那么如果工作电压恰好由高到低变化，工作电压也会影响破断强度，那么就无法区分破断强度的变化是油温引起的还是电压变化引起的。如果测试顺序被打乱，这种问题是可以避免的。

3.块测试

是指根据测试条件和环境的不同，将测试区域划分为不同的组，以保证每组中的测试在测试环境和测试条件上差异不大，同时允许不同组之间差异较大。通过分块试验，可以减少试验因素对试验结果的影响和干扰。例如，为了研究切削角对轴径加工的影响，在实验中使用了供应商提供的两种原材料。为了消除不同原材料对测试结果的影响，需要根据分析所用的原材料将测试分为两组。随机测试和块测试都是为了消除测试之外的因素对测试结果的影响。一般来说，在试验设计中，采用的是“能量区的分组是分组的，不能分组的组是随机的”。

不仅仅依靠经验，追求新的经验，推进发展性的现象，这就是“实验”。“实验”，是对“未知”的挑战。但“瞎摸乱闯”，只能导致付出较大的代价却没有成果，根据情况甚至可能受到不可恢复的打击。所以，有必要去研究、发展将风险降到最小的策略的基本原则，那么这个答案，就是“试验设计法(Design Of Experiment)”。

试验设计（DOE）在六西格玛项目中非常重要，经常使用于DMAIC五大阶段中的A（Analyze分析）和I（Improve改进）阶段。

A 分析阶段：通过DOE试验设计，识别影响过程输出变量Y的所有输入变量X，去除对结果Y影响甚小的输入变量，从而保留对结果Y有显著影响的因子X，也就是上图的Vital few，简单的说，就是筛选因子的作用。

I 改进阶段：通过DOE，希望找到关键X的最佳设置，然后获得过程输出Y（也就是我们想要得结果）的最优解，是流程的波动最小，这就是最佳解决设定。比如，Y=aX1+bX2+...+K获得X1、X2等的最佳设置。

当然，要判断Y如何收到X的影响，在分析过程中需要用到回归分析、方差分析等统计方法，我们在以后关于DOE内容的分享中再细谈。

在制造业无论甲方还是乙方，用Minitab做DOE正交试验几乎都听说过，但真正能理解和应用的人着实不多！大部分人都是凭经验做单因子试验，或者交叉试验，严格意义上来说不能称之为DOE.

大多高薪岗位都要求具备DOE设计技能，理论+实践，都得过硬！就像如下岗位，如果你去参加面试，千万不要搞错了，DOE一定要说是正交试验，几因子，几水平，是否有repeat. 如果只是简单做过试验，是说出来就把面试砸了！好歹，能够把三因子两水平的DOE实验设计说的头头是道，才算基本过关！

朋友们还是要学以致用，知行合一。在实践过程中会有很多阻碍，大多数工厂的工程师和老师傅，都是凭经验判断的。你整个几因子，几水平，他们都烦得很。

但DOE是科学的实验方法，最有效也最有说服力。想真正理解和灵活运用，必须亲力亲为，从Brain stoming一直到数据分析，不能只是跟着看，否则永远学不会。

1、在进行基础研究时，试验设计可用来。

①发现变量间的联系。

②明确技术要点。

2、在进行产品设计时，试验设计可用来。

①做灵敏度分析。

②建立可靠公差。

③确定部品特性。

④确定设计布局。

⑤使用较低等级的材料和部品以降低成本。

⑥减少变异。

⑦改兽新设计产品的性能。

3、在进行制造过程(工艺)设计时，试验设计可用来。

①进行过程变量研究。

②变量的优化设置。

③建立可靠的公差。

④发现低成本的解决方案。

⑤减少过程变化。

⑥将过程均值通近目标值。

⑦缩短制造周期。

⑧消除缺陷。

⑨提升产品可靠性。

4、在过程改善时，试验设计可用来。

①解决问题。

②确定过程变量间的相互关系。

③进行过程能力研究。

④比较设备和方法的影响度。

5、计量时，试验设计可用来。

①进行量具研究。

②确定主要误差。

③将测量误差降至最小。