DOE培训教材之二经典田口DOE
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36
试验文档记录 (续)
• 项目小组成员清单以及在每阶段试验中的责任。 • 试验结果的文档记录:
• 执行总结 • 结果和数据分析 • 结论和建议措施 • 附件；源数据(如果实际的话)，详细数据分析和
试验设备或程序的细节。
37
总体建议
• 试验的计划文档记录可能比实施试验还要重要。 • 确保试验目标已与项目的业务结果相关联。 • 每次集中精力于一个试验，别以为一次调查即可回答
3
六西格玛突破步骤
定义 测量 分析 改进 控制
步骤 1 - 选择输出特性 - 定义过程输入/输出变量
步骤 2 - 确定绩效标准 步骤 3 - 定义测量系统 步骤 4 - 建立过程能力 步骤 5 - 定义绩效目标 步骤 6 - 定义差异来源 步骤 7 - 查找潜在因素 步骤 8 - 发掘变量之间相互关系 步骤 9 - 建立操作公差范围 步骤 10 - 重新验证测量系统 步骤 11 - 重新计算过程能力 步骤12 - 实施过程控制
不可控制的输入.
31
计划编制的方法(续)
• 选择因子水平: 确定在试验中受检查的输入值，如：温度 可以设置在100度和160度级。
• 选择试验性设计: 选择进行研究的设计；暴露，特性化分 析或优化分析。
• 进行试验: 实施过程演示，确保每一个人对进行的试验程 序了解一致。
• 准备好收集数据，开始试验: 做好怎样收集和记录数据。
的改变的因子留下来
12
实验设计方法 (DOE)是很有效的改进工具
• 一个实验要是没有设计好和执行好,这种实验是没 有效果的.
• 不是所有的实验都会得到主要的影响因子,但是它 们会提供很多信息.
• 新的数据让我们问更多的问题和作更多的后继研究
13
障碍
• 问题没有描述清楚. • 实验的目的定义不明确. • 做实验计划时项目小组讨论不充分. • 实验结果不清晰. • 实验的费用太高. • 实验花的时间太长. • 对实验的策略理解不够.
32
与项目说明有关的问题
• 反应变量(输出)定义不准确或未量化。 • 反应变量未与用户CTQ相关联。 • 量化根据的是直觉而非数据。 • 数据源，测量方法未明确指出。 • 测量刻度和规范未得用户数据支持。 • 以一个预定的解决方法来描述问题而非就问题本身来
进行描述。
33
实施试验
• 记录所有初步信息。 • 确保在试验中包括所有的基础条件。 • 确保进行适当的数据收集的任务明明确。 • 关注并记录任何外来的变差 • 总是进行一次或更多轮的证实以确认结果，由窄到
我们通过步骤 8来决定那些输入 Xs是重要的,怎样去设置它们.
5
发掘变量之间相互关系
介绍DOE,设计实验的方法
6
需要回答的问题 介绍DOE:
• 通过什么方法学习? • 什么是设计实验方法(DOE)? • 为什么要用(DOE)? • 怎样用DOE进行推论?
7
所要讨论的内容
• 学习的方法 • 定义 - 设计实验的方法 • 介绍一些术语 • 实验的障碍 • DOE的益处 • DOE的设计水平和类型 • 用DOE进行推论 • 随机性
4
筛选输入变量
Process Map C&E Matrix and FMEA
GGaaggeeRR&&RR, ,CCaappaabbiliiltiyty MMuultlit-iV-VaaririSStutuddieiess, , CCoorrrerelalatitoionn's's
TT-T-Teesst,t,AANNOOMM, ,AANNOOVVAA SSccrereeennininggDDOOEE’s’s DDOOEE’s’s, ,RRSSMM QQuuaaliltiytySSyysstetemmss
100
off off off on on
90 80
off
off onon ofoffofff on on
off
on
onon
off
on
ononon
70
off ofofff ofofff
on
off off
60
Index
10
20
30
40
Avg Off = 82.0
Avg On = 88.6
20
结果
• 哪一张图更能说明搅拌后的结果? • 每一天当中刻蚀池率的衰减现象我们称为潜伏
所有问题，应依赖于后续的调查研究。 • 初步试验应花费少于预算的25％。
38
总体建议(续)
• 经常用后续研究来证实试验结果。 • 放弃一项试验是可以接受的。 • 尽快使用两级设计 (一个两级设计是每一个设计均有
高端和低端设计－以后我们将讨论这个问题). 设定 取最高级，但记住对人员和设备的安全。 • 最终必须有文档记录。
用doe来寻找变量之间关系的很重要的原因在于我们有很多的因子影响了我们的输出y并且它们相互之间也有影响六西格玛突破步骤定义测量分析改进控制步骤定义过程输入输出变量步骤确定绩效标准步骤定义测量系统步骤建立过程能力步骤定义绩效目标步骤定义差异来源步骤查找潜在因素步骤发掘变量之间相互关系步骤建立操作公差范围步骤10重新验证测量系统步骤11重新计算过程能力步骤12筛选输入变量我们通过步骤8来决定那些输入xs是重要的怎样去设置它们
来;2.设计实验并且操作因子来生成我们想要的信息. • (DOE)是一套系统的实验方法,它可以评估出过程中
各种因子对输出的影响,它是一种科学的方法,不会产 生模棱两可的结果.
23
学到的内容
介绍设计实验的方法: • 有效的实验必须有相应的管理和支持. • DOEs 是一种发现变量关系先进方法,但是不是唯
的波动. • 在这里这种情况的潜伏的波动很容易预测,但不
是所有的潜在的因子都这样明显.
只要可行,都应该随机取样
21
需要回答的问题
介绍设计实验的方法: • 学习的方法是什么? • 什么是(DOE)? • 为什么要用? • 什么是推论范围?
22
答案小结
介绍设计实验的方法: • 有两种学习的方法: 1.观过程然后期待有信息表现出
39
后续试验
• 通常情况下，你的第一次DOE会引导你用新的或 修改的因子和/或因子水平进行更深入的研究。
• 设计一次后续试验的最好时间是在前一个试验完 成后立即进行。
40
需要问答的问题 计划试验:
• 为什么计划一次试验? • 在试验计划阶段什么是非常关键的? • 为什么要进行一次试运转? • 什么叫做多样性和重复性?
DOE 培 训 课 程之二(提高篇)
DESIGN OF EXPERIMENTS
试验设计
主讲：谢孟龙
本教程版权属XML工作室
电话:021-58768538
13321835798
电邮: smccxml@
未经许可不得复制 1
目的
• 发掘变量之间相互关系:
– 介绍DOE,一个很重要的过程改进工具. – 认识到计划实验对成功的重要性. – 熟悉各种类型和水平的DOE以及它们的应用,并且了
8
学习的方法
• 观察: 当你观察一个过程正常的运行的时候,你可 以看到一些想了解的信息,如果你够幸运的话，你 还会发现更多的信息.
• 设计实验: 提前有效的筛选输入来研究输出的变 化.我们可以用一些明显的过程信息来看输出的变 化.只要做的正确,实验的结果会很有帮助
9
术语
• 因子: 一种工艺过程中被控制或者没有控制的输入,我 们在实验中研究它对输出的影响(例如:温度)
验. • 我们得到了什么?
18
做20次搅拌和没有搅拌的结果
Etch Rate
110
100
ON
90
80
OFF
70
60
Index
10
20
Avg Off = 91.70
30
40
如果值越大越好
Avg On = 74.50
19
如果随机做实验
Etch Rate1
on
110
ofofff off onon on onon
SSPPCC, ,CCoonntrtorol lPPlalannss
测量 分析
改进 控制
30 - 50 10 - 15
8 - 10 4-8 3-6
Inputs Variables Key Process Input Variables (KPIVs)
KPIVs
Critical KPIVs
Key Leverage KPIVs
27
DOE 计划程序
MSA
绩效目标
能力分析
DOE 计划 & 设计
输入 C &E 鱼骨图 流程图
28
初始计划
实验的初始计划应由整个项目小组来做.用C&E矩 阵,流程图, FMEA等来把过程最大限度的描述出来 ,所有的小组成员对目前的过程状况有相同的认识. 例如输出,过程能力,工艺控制和稳定性以及使用的
解它们的优点和缺点. – 用DOE去寻找工艺中变量之间的关系
2
DOE vs. 变量关系的寻找
• 那么是不是每一个项目都要用DOE 来建立变量 之间的关系吗?
– 不,不是所有的项目都用DOE
• 用DOE来寻找变量之间关系的很重要的原因在于 我们有很多的因子影响了我们的输出(Y),并且它 们相互之间也有影响
• 水平: 在实验中被考察的输入因子的值(例如:温度水平 为100和200C).
• 输入因子组合: 一个确定的不同因子水平的组合(例如: 设置温度100C和气压50PSI).
10
术语
编码单位: 因子水平的代码值,如 -1 = 低, +1 =高,0 = 中心值.它被作为标准设计.标准的顺序是按符号代码 来建立的,采用编码单位码能让我们更好的分析等式.
42
学习总结 计划试验:
• 对试验未作计划或计划不良会造成重复性劳动。 • 如果反应变量定义不准确，未量化和/或未与用户
的CTQ联系起来，结果将达不到你的目标。 • 对测量系统进行效验是很关键的。 • 因子水平太宽或太窄将不易达到理想结果。
43
发掘变量之间相互关系
完整因子法
44
需要回答的问题
全因子法: • 全因子法的目的是什么? • 全因子法的优点是什么? • 什么是2k 因子? • 为什么使用2k 因子? • 什么是标准顺序?
14
障碍
• 对实验的工具理解不够. • 实验开始前没有信心. • 资源竞争 • 希望立即得到结果. • 执行实验时缺乏足够的支持.
15
益处
• 在相对短的时间里得到结果. • 执行实验的费用相对少. • 寻找最合适的设置的有效方法. • 结果的可信度很高. • 提供了确定单个或多个因子造成影响大小的能力 • 统计实验提供了大量的数据!
宽的渐进过程。
34
术语
多样性: 每一轮试验一组因子 重复性: 重复整个试验 (通常是随机的).
• 这两种方法均有助于减少问题变化并且确定测量 系统错误。
• 在同一个试验中可同时使用两种。 • 这两种方法均有助于试验确定样品尺寸。
35
试验文档记录
• 问题说明和试验目标。 • 反应变量及才用已验证的测量系统。 • 试验设计概要和进行试验的程序。 • 完成和分析试验的预算和时间进度。
计划编制的方法
应用DOE的工作表: • 定义问题: 一个完整的,详尽的问题描述并且清楚的用公式量
化出问题. • 建立目标: 定义执行实验我们要发现什么. • 选取输出变量: 将每一个输出特性定义为属性变量或者是数
据变量,而且它们的改变都会被体现出来. • 选出相对独立的因子: 定义对输出特性有影响的可控制的和
一的方法.
24
发掘变量之间相互关系 计划实验
25
需要问的问题
计划实验: • 为什么要对实验进行计划? • 在实验计划阶段,哪些是重要的? • 为什么要试行一个轮次？ • 什么是重复和复制?
26
讨论的问题
• 初试计划 • 计划的考虑 • 计划方式 • 执行实验 • 术语 • 实验文件 • 总体建议 • 后续实验
测量系统.
29
计划考虑事项
• 实验的目的是什么? • 实验的费用是多少? • 我们随机实验的计划是怎样,怎么来决定我们的取样数量
? • 是不是所有需要知道的人都通知到了? • 实施实验的时间有多久,我们怎么去分析这些数据? • 我们是否制定操作指导贯穿了整个实验过程,是不是所有
的文件都已经完成?
30
16
实验的水平
当有很多因子 是用
大多数的益处 来自这一步
列出各种因子
特性研究
优化研 究
17
随机性 – 实验的保险
• 让我们来讨论板材刻蚀工艺. • 输出是刻蚀率 – 越高越好. • 有人想证明在刻蚀池里增加搅拌装置可以提高
刻蚀率. • 我们告诉主管做20次刻蚀,分别有搅拌和没有
搅拌. • 但是我们很匆忙而且只有一天的时间做这个实
41
问题答案
计划试验: • 你可以计划一次试验以有效地设计并执行一项受控的研究
。这项工作包括最大化利用以前所知的工艺知识并确保所 有小组成员了解他们的任务和角色。 • 计划一项试验的最初步骤是非常关键的，因为它对问题进 行定义并且为试验建立了目标。 • 进行一次试运转有助于确保涉及项目的所有人员对试验程 序了解一致并且有助于在试验开始后防止混乱。
未编码单位: 因子水平的真实值.
举例: 温度是一个因子
水平
低
中心值
高
编码单位
100C 150C20源自C未编码单位-10
+1
11
定义
DOE是一种系统性的实验设置,它可以评估出多重因 子中单个因子和几个因子一起对输出的影响.
• 它以陈述实验目的开始,以报告结果为结束. • 它可以排除其他所有的因子,只把有统计意义上
试验文档记录 (续)
• 项目小组成员清单以及在每阶段试验中的责任。 • 试验结果的文档记录:
• 执行总结 • 结果和数据分析 • 结论和建议措施 • 附件；源数据(如果实际的话)，详细数据分析和
试验设备或程序的细节。
37
总体建议
• 试验的计划文档记录可能比实施试验还要重要。 • 确保试验目标已与项目的业务结果相关联。 • 每次集中精力于一个试验，别以为一次调查即可回答
3
六西格玛突破步骤
定义 测量 分析 改进 控制
步骤 1 - 选择输出特性 - 定义过程输入/输出变量
步骤 2 - 确定绩效标准 步骤 3 - 定义测量系统 步骤 4 - 建立过程能力 步骤 5 - 定义绩效目标 步骤 6 - 定义差异来源 步骤 7 - 查找潜在因素 步骤 8 - 发掘变量之间相互关系 步骤 9 - 建立操作公差范围 步骤 10 - 重新验证测量系统 步骤 11 - 重新计算过程能力 步骤12 - 实施过程控制
不可控制的输入.
31
计划编制的方法(续)
• 选择因子水平: 确定在试验中受检查的输入值，如：温度 可以设置在100度和160度级。
• 选择试验性设计: 选择进行研究的设计；暴露，特性化分 析或优化分析。
• 进行试验: 实施过程演示，确保每一个人对进行的试验程 序了解一致。
• 准备好收集数据，开始试验: 做好怎样收集和记录数据。
的改变的因子留下来
12
实验设计方法 (DOE)是很有效的改进工具
• 一个实验要是没有设计好和执行好,这种实验是没 有效果的.
• 不是所有的实验都会得到主要的影响因子,但是它 们会提供很多信息.
• 新的数据让我们问更多的问题和作更多的后继研究
13
障碍
• 问题没有描述清楚. • 实验的目的定义不明确. • 做实验计划时项目小组讨论不充分. • 实验结果不清晰. • 实验的费用太高. • 实验花的时间太长. • 对实验的策略理解不够.
32
与项目说明有关的问题
• 反应变量(输出)定义不准确或未量化。 • 反应变量未与用户CTQ相关联。 • 量化根据的是直觉而非数据。 • 数据源，测量方法未明确指出。 • 测量刻度和规范未得用户数据支持。 • 以一个预定的解决方法来描述问题而非就问题本身来
进行描述。
33
实施试验
• 记录所有初步信息。 • 确保在试验中包括所有的基础条件。 • 确保进行适当的数据收集的任务明明确。 • 关注并记录任何外来的变差 • 总是进行一次或更多轮的证实以确认结果，由窄到
我们通过步骤 8来决定那些输入 Xs是重要的,怎样去设置它们.
5
发掘变量之间相互关系
介绍DOE,设计实验的方法
6
需要回答的问题 介绍DOE:
• 通过什么方法学习? • 什么是设计实验方法(DOE)? • 为什么要用(DOE)? • 怎样用DOE进行推论?
7
所要讨论的内容
• 学习的方法 • 定义 - 设计实验的方法 • 介绍一些术语 • 实验的障碍 • DOE的益处 • DOE的设计水平和类型 • 用DOE进行推论 • 随机性
4
筛选输入变量
Process Map C&E Matrix and FMEA
GGaaggeeRR&&RR, ,CCaappaabbiliiltiyty MMuultlit-iV-VaaririSStutuddieiess, , CCoorrrerelalatitoionn's's
TT-T-Teesst,t,AANNOOMM, ,AANNOOVVAA SSccrereeennininggDDOOEE’s’s DDOOEE’s’s, ,RRSSMM QQuuaaliltiytySSyysstetemmss
100
off off off on on
90 80
off
off onon ofoffofff on on
off
on
onon
off
on
ononon
70
off ofofff ofofff
on
off off
60
Index
10
20
30
40
Avg Off = 82.0
Avg On = 88.6
20
结果
• 哪一张图更能说明搅拌后的结果? • 每一天当中刻蚀池率的衰减现象我们称为潜伏
所有问题，应依赖于后续的调查研究。 • 初步试验应花费少于预算的25％。
38
总体建议(续)
• 经常用后续研究来证实试验结果。 • 放弃一项试验是可以接受的。 • 尽快使用两级设计 (一个两级设计是每一个设计均有
高端和低端设计－以后我们将讨论这个问题). 设定 取最高级，但记住对人员和设备的安全。 • 最终必须有文档记录。
用doe来寻找变量之间关系的很重要的原因在于我们有很多的因子影响了我们的输出y并且它们相互之间也有影响六西格玛突破步骤定义测量分析改进控制步骤定义过程输入输出变量步骤确定绩效标准步骤定义测量系统步骤建立过程能力步骤定义绩效目标步骤定义差异来源步骤查找潜在因素步骤发掘变量之间相互关系步骤建立操作公差范围步骤10重新验证测量系统步骤11重新计算过程能力步骤12筛选输入变量我们通过步骤8来决定那些输入xs是重要的怎样去设置它们
来;2.设计实验并且操作因子来生成我们想要的信息. • (DOE)是一套系统的实验方法,它可以评估出过程中
各种因子对输出的影响,它是一种科学的方法,不会产 生模棱两可的结果.
23
学到的内容
介绍设计实验的方法: • 有效的实验必须有相应的管理和支持. • DOEs 是一种发现变量关系先进方法,但是不是唯
的波动. • 在这里这种情况的潜伏的波动很容易预测,但不
是所有的潜在的因子都这样明显.
只要可行,都应该随机取样
21
需要回答的问题
介绍设计实验的方法: • 学习的方法是什么? • 什么是(DOE)? • 为什么要用? • 什么是推论范围?
22
答案小结
介绍设计实验的方法: • 有两种学习的方法: 1.观过程然后期待有信息表现出
39
后续试验
• 通常情况下，你的第一次DOE会引导你用新的或 修改的因子和/或因子水平进行更深入的研究。
• 设计一次后续试验的最好时间是在前一个试验完 成后立即进行。
40
需要问答的问题 计划试验:
• 为什么计划一次试验? • 在试验计划阶段什么是非常关键的? • 为什么要进行一次试运转? • 什么叫做多样性和重复性?
DOE 培 训 课 程之二(提高篇)
DESIGN OF EXPERIMENTS
试验设计
主讲：谢孟龙
本教程版权属XML工作室
电话:021-58768538
13321835798
电邮: smccxml@
未经许可不得复制 1
目的
• 发掘变量之间相互关系:
– 介绍DOE,一个很重要的过程改进工具. – 认识到计划实验对成功的重要性. – 熟悉各种类型和水平的DOE以及它们的应用,并且了
8
学习的方法
• 观察: 当你观察一个过程正常的运行的时候,你可 以看到一些想了解的信息,如果你够幸运的话，你 还会发现更多的信息.
• 设计实验: 提前有效的筛选输入来研究输出的变 化.我们可以用一些明显的过程信息来看输出的变 化.只要做的正确,实验的结果会很有帮助
9
术语
• 因子: 一种工艺过程中被控制或者没有控制的输入,我 们在实验中研究它对输出的影响(例如:温度)
验. • 我们得到了什么?
18
做20次搅拌和没有搅拌的结果
Etch Rate
110
100
ON
90
80
OFF
70
60
Index
10
20
Avg Off = 91.70
30
40
如果值越大越好
Avg On = 74.50
19
如果随机做实验
Etch Rate1
on
110
ofofff off onon on onon
SSPPCC, ,CCoonntrtorol lPPlalannss
测量 分析
改进 控制
30 - 50 10 - 15
8 - 10 4-8 3-6
Inputs Variables Key Process Input Variables (KPIVs)
KPIVs
Critical KPIVs
Key Leverage KPIVs
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DOE 计划程序
MSA
绩效目标
能力分析
DOE 计划 & 设计
输入 C &E 鱼骨图 流程图
28
初始计划
实验的初始计划应由整个项目小组来做.用C&E矩 阵,流程图, FMEA等来把过程最大限度的描述出来 ,所有的小组成员对目前的过程状况有相同的认识. 例如输出,过程能力,工艺控制和稳定性以及使用的
解它们的优点和缺点. – 用DOE去寻找工艺中变量之间的关系
2
DOE vs. 变量关系的寻找
• 那么是不是每一个项目都要用DOE 来建立变量 之间的关系吗?
– 不,不是所有的项目都用DOE
• 用DOE来寻找变量之间关系的很重要的原因在于 我们有很多的因子影响了我们的输出(Y),并且它 们相互之间也有影响
• 水平: 在实验中被考察的输入因子的值(例如:温度水平 为100和200C).
• 输入因子组合: 一个确定的不同因子水平的组合(例如: 设置温度100C和气压50PSI).
10
术语
编码单位: 因子水平的代码值,如 -1 = 低, +1 =高,0 = 中心值.它被作为标准设计.标准的顺序是按符号代码 来建立的,采用编码单位码能让我们更好的分析等式.
42
学习总结 计划试验:
• 对试验未作计划或计划不良会造成重复性劳动。 • 如果反应变量定义不准确，未量化和/或未与用户
的CTQ联系起来，结果将达不到你的目标。 • 对测量系统进行效验是很关键的。 • 因子水平太宽或太窄将不易达到理想结果。
43
发掘变量之间相互关系
完整因子法
44
需要回答的问题
全因子法: • 全因子法的目的是什么? • 全因子法的优点是什么? • 什么是2k 因子? • 为什么使用2k 因子? • 什么是标准顺序?
14
障碍
• 对实验的工具理解不够. • 实验开始前没有信心. • 资源竞争 • 希望立即得到结果. • 执行实验时缺乏足够的支持.
15
益处
• 在相对短的时间里得到结果. • 执行实验的费用相对少. • 寻找最合适的设置的有效方法. • 结果的可信度很高. • 提供了确定单个或多个因子造成影响大小的能力 • 统计实验提供了大量的数据!
宽的渐进过程。
34
术语
多样性: 每一轮试验一组因子 重复性: 重复整个试验 (通常是随机的).
• 这两种方法均有助于减少问题变化并且确定测量 系统错误。
• 在同一个试验中可同时使用两种。 • 这两种方法均有助于试验确定样品尺寸。
35
试验文档记录
• 问题说明和试验目标。 • 反应变量及才用已验证的测量系统。 • 试验设计概要和进行试验的程序。 • 完成和分析试验的预算和时间进度。
计划编制的方法
应用DOE的工作表: • 定义问题: 一个完整的,详尽的问题描述并且清楚的用公式量
化出问题. • 建立目标: 定义执行实验我们要发现什么. • 选取输出变量: 将每一个输出特性定义为属性变量或者是数
据变量,而且它们的改变都会被体现出来. • 选出相对独立的因子: 定义对输出特性有影响的可控制的和
一的方法.
24
发掘变量之间相互关系 计划实验
25
需要问的问题
计划实验: • 为什么要对实验进行计划? • 在实验计划阶段,哪些是重要的? • 为什么要试行一个轮次？ • 什么是重复和复制?
26
讨论的问题
• 初试计划 • 计划的考虑 • 计划方式 • 执行实验 • 术语 • 实验文件 • 总体建议 • 后续实验
测量系统.
29
计划考虑事项
• 实验的目的是什么? • 实验的费用是多少? • 我们随机实验的计划是怎样,怎么来决定我们的取样数量
? • 是不是所有需要知道的人都通知到了? • 实施实验的时间有多久,我们怎么去分析这些数据? • 我们是否制定操作指导贯穿了整个实验过程,是不是所有
的文件都已经完成?
30
16
实验的水平
当有很多因子 是用
大多数的益处 来自这一步
列出各种因子
特性研究
优化研 究
17
随机性 – 实验的保险
• 让我们来讨论板材刻蚀工艺. • 输出是刻蚀率 – 越高越好. • 有人想证明在刻蚀池里增加搅拌装置可以提高
刻蚀率. • 我们告诉主管做20次刻蚀,分别有搅拌和没有
搅拌. • 但是我们很匆忙而且只有一天的时间做这个实
41
问题答案
计划试验: • 你可以计划一次试验以有效地设计并执行一项受控的研究
。这项工作包括最大化利用以前所知的工艺知识并确保所 有小组成员了解他们的任务和角色。 • 计划一项试验的最初步骤是非常关键的，因为它对问题进 行定义并且为试验建立了目标。 • 进行一次试运转有助于确保涉及项目的所有人员对试验程 序了解一致并且有助于在试验开始后防止混乱。
未编码单位: 因子水平的真实值.
举例: 温度是一个因子
水平
低
中心值
高
编码单位
100C 150C20源自C未编码单位-10
+1
11
定义
DOE是一种系统性的实验设置,它可以评估出多重因 子中单个因子和几个因子一起对输出的影响.
• 它以陈述实验目的开始,以报告结果为结束. • 它可以排除其他所有的因子,只把有统计意义上