doe-不懂DOE（实验设计）？那你只是半个合格的DQE

什么是DOE?

试验设计是对实验方案进行优化设计，以降低实验误差和生产费用，减少实验工作量并对实验结果进行科学分析的一种方法。

从20世纪20年代费希尔（亦译作费雪）（R.A.Fisher）首先在农业生产中使用。20世纪60年代，日本统计学家田口玄一博士将试验设计应用于工业过程优化，并在方法方面深入浅出，为试验设计的更广泛使用做出了众所周知的贡献，使此方法得到普及和发展。上世纪80年代兴起的6sigma管理系统中，试验设计成为DMAIC重要的一环，使试验设计得到更加广泛的运用。

那为什么要用DOE?运用DOE的重要作用是什么？

作为一个产品设计工程师，你需要：

1） 做灵敏度分析；

2） 建立产品尺寸等特性的公差；

3） 确定零部件的特性；

4） 使用低等级的材料或者不见来降低陈皮成本；

5） 减少变差等。

作为一个工艺工程师（PE）、设备工程师（ME）或者质量工程（QE），你需要：

1） 进行过程能力Cpk研究；

2） 研究各种工艺参数之间的相互作用以及相互关系，以及其对产品特性的影响；

3） 不计较设备能力和操作方法对产品特性的影响；

4） 进行量具GR&R分析和研究等。

但凡以上工作都需要做各种各样的试验和数据分析，都需要用到DOE方法。日本工厂经常说到的一句话就是，“不懂DOE，你就是半个不合格的工程师！”

那么DOE的基本目的是什么呢？

我们在产品设计或者过程设计中，通常会关注某个客户特殊特性Y（如下图）是如何受到各种输入因素（X‘S）的影响，需要对输入因素（X‘S）的变化进行研究，并在他们变化引起顾客特殊特性Y的变化，最终确定哪个输入因素（X‘S）是关键的及其最优值应该设定在什么取值。那么这样就需要做很多试验。

假定存在一个输出Y在7个输入因素X’S（即变量）影响下发生变化，每个X‘S变量有两种变化水平即两个取值，传统试验设计如下：

从上表可以看出，传统方法需要27次试验。而按照DOE的方法只需8次就可以达到同样的效果。这样成本和时间效率的天差地别不言而喻。试验设计实质是一种在128次完全试验组合中抽取最具代表性的组合进行试验的方案。经过统计专家大量的研究和分析，制作出了《试验表》，保证了较高置信度。如：

1） 全因子试验设计表

2） 分布试验设计表

3） 筛选试验设计表

4） 中心复合试验设计表

5） Box-Behnken试验设计表

6） 田口试验设计表等。

那么DOE有哪些主要方法呢？

常见的试验设计方法，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。

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