試驗設(shè)計是一種確定影響過程的因子和過程輸出之間關(guān)系的動態(tài)方法。換句話說，試驗設(shè)計常被用來尋找因果關(guān)系。為優(yōu)化輸出而對過程輸入進行管理時，這些信息是必要的。
試驗設(shè)計(DOE)源于20世紀(jì)20年代育種科學(xué)家Dr. Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公認(rèn)的此方法策略的創(chuàng)始者，后來試驗設(shè)計在工業(yè)界得以普及、發(fā)揚光大。
試驗設(shè)計是一種確定影響過程的因子和過程輸出之間關(guān)系的動態(tài)方法。換句話說，試驗設(shè)計常被用來尋找因果關(guān)系。為優(yōu)化輸出而對過程輸入進行管理時，這些信息是必要的。
試驗設(shè)計的理解首先需要一些統(tǒng)計工具知識和試驗的概念。雖然可以使用很多軟件程序來分析試驗設(shè)計，但是對于試驗者來說，理解基本的試驗設(shè)計概念對于試驗設(shè)計的正確應(yīng)用是很重要的。
01、試驗設(shè)計三個基本原理
實驗設(shè)計的3個基本原理為重復(fù)、隨機化以及區(qū)組化。
重復(fù)，意思是基本試驗的重復(fù)進行。重復(fù)有兩條重要的性質(zhì)，即隨機化和區(qū)組化。
隨機化，是指試驗材料的分配和試驗的各個試驗進行次序都是隨機地確定。統(tǒng)計方法要求觀察值(或誤差)是獨立分布的隨機變量。隨機化通常能使這一假定有效。把試驗進行適當(dāng)?shù)碾S機化亦有助于“均 勻”可能出現(xiàn)的外來因素的效應(yīng)。
區(qū)組化是用來提高試驗的精確度的一種方法。一個區(qū)組就是試驗材料的一個部分，相比于試驗材料全體它們本身的性質(zhì)應(yīng)該更為類似。區(qū)組化牽涉到在每個區(qū)組內(nèi)部 對感興趣的試驗條件進行比較。
02、試驗設(shè)計七步驟
第一步 確定目標(biāo)
我們通過控制圖、故障模式分析、失效分析、因果分析、能力分析等工具的運用，或者是直接實際工作的反映，會得出一些關(guān)鍵的問題點。
對于運用試驗設(shè)計解決的問題，我們首先要定義好試驗的目的，也就是解決一個什么樣的問題，問題給我們帶來了什么樣的危害，是否有足夠的理由支持試驗設(shè)計方法的運作。
對于生產(chǎn)型企業(yè)，試驗設(shè)計的進行可能會打亂原有的生產(chǎn)穩(wěn)定次序，所以確定試驗?zāi)康暮驮囼灡匾允鞘滓娜蝿?wù)。
我們還必須定義試驗的指標(biāo)和接受的規(guī)格，這樣我們的試驗才有方向和檢驗試驗成功的度量指標(biāo)。
指標(biāo)和規(guī)格是試驗?zāi)康牡难由旌途唧w化，也就是對問題解決的著眼點，指標(biāo)的達成就能夠意味著問題的解決。
第二步 剖析流程
關(guān)注流程，是我們應(yīng)該具備的習(xí)慣，就像我們的很多企業(yè)做水平對比一樣，經(jīng)常會有一個誤區(qū)，就是只將關(guān)注點放在利益點上，而忽略了對流程特色的對比，試驗設(shè)計的展開同樣必須建立在流程的深層剖析基礎(chǔ)之上。
任何一個問題的產(chǎn)生，都有它的原因，事物的好壞、參數(shù)的適宜、特性的欠缺等等都有這個特點，而諸多原因一般就存在于產(chǎn)生問題的流程當(dāng)中。
過短的流程可能會拋棄掉顯著的原因，過長的流程必將導(dǎo)致資源的浪費。
我們又很多的方式來展開流程，但有一點必須做到，那就是盡可能詳盡的列出可能地因素，詳盡的因素來自于對每個步驟的詳細(xì)分解，確認(rèn)其輸入和輸出。
對于流程的剖析和認(rèn)識，就是改善人員了解問題的開始，因為并不是每個人都能掌握好我們關(guān)注的問題。這一步的輸出，使我們的改善人員能夠了解問題的可能因素在哪里，雖然不能確定哪個是重要的，但我們至少確定一個總的方向。
第三步 篩選因素
流程的充分分析，使我們有了非常寶貴的資料，那就是可能影響我們關(guān)注指標(biāo)的因素，但是到底哪個是重要的呢?
對一些根本就不影響或微笑影響因素的全面試驗分析，其實就是一種浪費，而且還可能導(dǎo)致試驗的誤差。
我們的目的是確認(rèn)哪個因素的影響是顯著的，我們可以使用一些低解析度的水平試驗或者專門的篩選試驗來完成這個任務(wù)，這時的試驗成本也將最小處理。
我們可以應(yīng)用一些歷史數(shù)據(jù)，或者完全可靠的經(jīng)驗理論分析，來減少我們的試驗因子。
要注意的是，只要對這些數(shù)據(jù)或分析有很小的懷疑，為了試驗結(jié)果的可靠，你可以放棄。
篩選因素的結(jié)果，使得我們掌握了影響指標(biāo)的主要因素，這一步尤為關(guān)鍵，往往我們在現(xiàn)實中是通過完全的經(jīng)驗分析得出，甚至抱著可能是的態(tài)度。
第四步 快速接近
通過篩選試驗找到了關(guān)鍵的因素，同時篩選試驗還包含一些很重要的信息，那就是主要因素對指標(biāo)的影響趨勢，這是我們必須充分利用的信息，它可以幫助我們快速的找到試驗?zāi)康牡目赡軈^(qū)域，雖然不是很確定，但我們縮小了包圍圈。
我們一般使用試驗設(shè)計中的快速上升(下降)方法，它是根據(jù)篩選試驗所揭示的主要因素的影響趨勢來確定一些水平，進行試驗，試驗的目的就像我們在尋找罪犯一樣的縮小嫌疑范圍。
得出的一個結(jié)論就是，我們的改善最優(yōu)點就在因素的最終反映的水平范圍內(nèi)，我們離成功更近了一步。
第五步 析因試驗
我們確定了主要因素的大致取值水平，這時我們就可以進一步的度量因素的主效應(yīng)、交互作用以及高階效應(yīng)。
試驗是在快速接近的水平區(qū)間內(nèi)選取得，所以對于最終的優(yōu)化有顯著的成效，析因試驗主要選擇各因素構(gòu)造的幾何體的頂點以及中心點來完成。
這樣的試驗構(gòu)造，可以幫助我們確定對于指標(biāo)的影響，是否存在高階效應(yīng)或者哪些高階效應(yīng)。
最終是通過方差分析來檢定這些效應(yīng)是否顯著，同時對以往的篩選、快速接近試驗也是一個驗證，但我們不宜就在這樣的試驗基礎(chǔ)上就來描述指標(biāo)與諸主效應(yīng)的詳細(xì)關(guān)系，因為對于3個水平點的選取，試驗功效會有不足的可能性。
第六步 回歸試驗
考慮到功效問題，我們需要進一步的安排一些試驗來最終確定因素的最佳影響水平，這時的試驗只是一個對析因試驗的試驗點的補充，也就是還可以利用析因試驗的試驗數(shù)據(jù)，只是為了最終能夠優(yōu)化我們的指標(biāo)，或者說有效全面的構(gòu)建因素與水平的相應(yīng)曲面和等高線。
試驗點一般根據(jù)回歸試驗的旋轉(zhuǎn)性來選取，而且它的水平應(yīng)該根據(jù)功效、因子數(shù)、中心點數(shù)等方面的合理設(shè)置，以確?；貧w模型的可靠性和有效性。
我們可以就分析和建立起因素和指標(biāo)間的回歸模型，而且可以通過優(yōu)化的手段來確定最終的因子水平設(shè)定。
為了保險起見，我們最后在得到最佳參數(shù)水平組合后進行一些驗證試驗來檢查我們的結(jié)果。
第七步 穩(wěn)健設(shè)計
現(xiàn)實中還存在一類這樣的因素，它對指標(biāo)影響同樣的顯著，但是它很難通過人為的控制來確保其影響最優(yōu)，這類因素我們一般稱為噪聲因素，它的存在往往會使我們的試驗成果功虧一簣，所以對待它的方法，除了盡量的控制之外可以選用穩(wěn)健設(shè)計的方法，目的是這些因素的影響降低至最小，從而保證指標(biāo)的高優(yōu)性能。
例如我們的汽車行駛的路面，不可能保證都是在高級公路上，那么對于一些差的路面，我們怎樣來設(shè)計出高性能呢?這時我們會選擇出一些抗干擾的因素來緩解干擾因素的影響。
穩(wěn)健設(shè)計通常我們會經(jīng)常使用在設(shè)計和研發(fā)階段，但有時也會隨著問題的產(chǎn)生而暴露出來，但我們會提出一個問題了：重新選定主要因素的水平會不會帶來指標(biāo)的震蕩和劣化。
我們可以通過EVOP等途徑來重新設(shè)定以保證因素更改后的輸出效果。
試驗設(shè)計在工業(yè)生產(chǎn)和工業(yè)設(shè)計中能發(fā)揮重要的作用，提高產(chǎn)量，減少質(zhì)量波動，提高產(chǎn)品質(zhì)量改水準(zhǔn)、大大縮短新產(chǎn)品試驗周期、降低成本等。
試驗設(shè)計的方法很多，根據(jù)具體的問題模型和目的我們可以選擇適當(dāng)?shù)卦O(shè)計方法，如混合設(shè)計、曲面設(shè)計、裂區(qū)設(shè)計、田口設(shè)計、均勻設(shè)計等等。
試驗設(shè)計摒棄了以往單個因子逐步調(diào)整的做法，避免了忽視交互作用等方面的問題，從而更加系統(tǒng)有效的解決我們所關(guān)注的指標(biāo)。我們可以在很多的行業(yè)中采用漸進的方法來采用試驗設(shè)計方案，而不期望于一步到位。
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