DOE实验计划讲解

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DOE-实验设计讲义

一.概述1.试验设计所要研究和解决的问题：如何以尽可能少的试验次数获得足够有效的数据，并分析得出比较可靠的结论。

2.20世纪20年代由英国R.A.Fisher等人最早提出试验设计技术，并首先应用于农业，以后逐渐被应用于生物学、遗传学等方面。

1935年，R.A.Fisher的专著《试验设计》的出版标志着一门新的学科的诞生。

20世纪30、40年代，该方法在欧美盛行，应用到工业领域。

二次大战后，该方法在日本得到进一步的发展和应用，特别是以田口玄一为首的一批人员，将试验设计方法应用于改进产品和系统的质量，成为战后推动质量管理的重要工具之一。

3.质量管理中，经常会遇到多因素、有误差、周期长的一类试验，希望通过试验解决以下几个问题：1）对质量指标的影响，哪些因素重要，哪些因素不重要？2）每个因素取什么水平为好？3）各个因素按什么样的水平搭配起来使指标较好？实践证明，正交试验设计是处理这类试验问题的一种简便易行、行之有效的方法。

4.田口方法介绍。

产品质量的形成贯穿于产品寿命周期的全过程，包括设计、制造和使用过程。

田口博士提出产品的三次设计思想：系统设计、参数设计和容差设计。

同时，他将正交试验设计方法应用于产品研制阶段对参数的合理选择，为提高产品的设计质量提供了一套理论和方法。

二.正交试验设计的基本方法1.正交表正交表是一种规格化的表格，各种各样的正交表都已构造出来了，对于解决实际问题的应用来说，只要掌握正交表的应用方法就达到目的了。

正交表上图是一张正交表，有4列，每列的数字代表水平符号；有9行，每一行的水平组合代表一个试验条件。

这张表简记为L9(34)。

L表示正交表，下标9表示试验次数，34表示应用这个表最多可以安排3水平4因子的试验。

这张表的性质（整齐可比性性质，或称正交性性质）：1）在任意一列中，各水平出现的次数相同，即水平1、2、3出现的次数相同；2）对任意列的任一水平，其他列的水平1、2、3与之在同行上相遇的次数相同。

DOE详细讲解(两篇)

引言概述：本文将对设计实验（DesignofExperiments，简称DOE）进行详细讲解，旨在帮助读者深入了解和掌握这一方法。

DOE是一种系统的试验设计方法，通过合理地安排试验方案，可以帮助我们充分挖掘数据中的信息，从而更准确地预测和控制我们感兴趣的因变量。

本文将从DOE的基本原理、试验设计、数据分析和实际应用等方面进行阐述，希望能为读者提供一份全面的DOE参考文献。

正文内容：一、DOE的基本原理1.1DOE的定义和作用1.2影响因素与响应变量关系的建立1.3统计分析在DOE中的作用1.4DOE的优势与局限性1.5DOE的基本原理总结二、试验设计的基本原则2.1因素与水平的选择2.2试验设计的类型2.3试验次数的确定2.4试验方案的随机化与均衡2.5试验设计的基本原则总结三、DOE的数据分析3.1假设检验与方差分析3.1.1单因素方差分析3.1.2多因素方差分析3.1.3方差分析的解释和应用3.2回归分析与响应曲面法3.2.1简单线性回归分析3.2.2多元回归分析3.2.3响应曲面法的建模和优化3.3数据分析中常见问题的处理3.3.1离群值处理3.3.2缺失值处理3.3.3交互作用和噪声因素的分析3.4DOX的数据分析总结四、DOE在实际应用中的案例分析4.1工程设计中的DOE案例4.1.1确定最佳参数设置4.1.2优化产品设计4.1.3降低产品成本4.2制造过程优化中的DOE案例4.2.1优化工艺参数4.2.2提高产品质量4.2.3提高生产效率4.3医学研究中的DOE案例4.3.1药物剂量优化4.3.2疾病诊断与治疗4.3.3临床试验设计4.4DOX在实际应用中的总结五、DOE的发展与未来展望5.1DOE的发展历程5.2目前的研究热点与前沿5.3DOE在大数据时代的应用前景5.4DOE在新兴行业中的应用展望5.5DOX的发展与未来展望总结总结：DOE作为一种系统的试验设计方法，能够帮助我们更加准确地预测和控制感兴趣的因变量。

DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)PPT课件

.
16
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
.
17
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
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18
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 决定适当的标本的大小随意化数据表的实验顺序后执行实验
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14
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
Hale Waihona Puke .15DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
2
1
0
-1.00 -0.75 -0.50 -0.25 -0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
Residual
.
26
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
p-值不有意的结果，或者阶段4的“效果图表”中显现为低效果由上图分析，可对A*B*C，B*C两交互作用排除再进行分析
.
27
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
.
4
DOE基础知识
实验计划法概要
实验计划顺序
问题的定义
输出变量及输入变量的选定
Analyze阶段

《doe试验设计讲义》课件

ABCD
Hale Waihona Puke 重复性原则在相同条件下进行多次试验，以提高结果的稳定性和可靠性。
盲法原则
在试验过程中，尽量减少人为因素对试验结果的影响，保证结果的客观性和准确性。
02
试验设计的基本方法
完全随机化设计
总结词
将试验单位随机分配到不同处理组，每个处理组有相同数量的试验单位。
详细描述
完全随机化设计是一种简单而常用的试验设计方法，其基本思想是将试验单位随机分配到不同的处理组中，每个处理组有相同数量的试验单位。这种方法适用于处理组数较少且试验单位之间差异较小的试验。
提高研究效率
科学的试验设计能够提高研究的效率，减少不必要的浪费和重复。
保证研究质量
合理的试验设计能够保证研究的质量，减少误差和偏见对结果的影响。
试验设计的基本原则
随机性原则
确保每个样本都有同等的机会被选中，避免主观偏见对试验结果的影响。
对照原则
设置对照组，以排除其他因素的干扰，明确研究因素的作用。
05
试验设计的发展趋势和展望
基于计算机的试验设计
自动化试验
利用计算机技术实现试验过程的自动化，提高试验效率。
模拟与仿真
通过计算机模拟和仿真试验，减少实际试验的次数和成本。
数据处理与统计分析
利用计算机进行数据处理、统计分析和可视化，提高数据利用效率和准确性。
基于人工智能的试验设计
1 2
机器学习与优化算法
通过试验设计，探索农业可持续发展的路径和方法，推动农业绿色发展，保护生态环境。
案例二：医学研究
总结词
验证新药的有效性和安全性
详细描述
通过试验设计，对新药的有效性和安全性进行验证，为新药的研发和应用提供科学依据。

DOE的实际实验计划

1.应用于df
3.不可应用于V
2.应用于SS
B-10 三因子以上必须用直交表
一、将A因子做「大小二分法」
1.大者为”+”,小者为”-”,或用1/2区别
2.同理,可用于B因子,C因子
3.直交表形式
A
B
C 结果Outcome
一
1
1
1
68
二
1
1
2
73
三
1
2
1
92
四
1
2
2
65
五
2
1
1
71
六
2
1
2
82
七
2
2
二、LX（YK）符號的意義
1、 L8(23) 为例 2、L8 是指有八组实验
3、 L8 (2 ) 指有二个水准 4、 L8 (23 ) 指有三个「座位」
三、简易范例介绍(現場示範)
（一）（二）（三）（四）（五）（六）（七）（八）
A 1 1 1 1 2 2 2 2
B 1 1 2 2 1 1 2 2
1
91
八
2
2
2
98
二、三因子法则 1.T=A+B+AB+C+AC+BC+ABC+W
2.同理可用于df与SS上
三、三因子必须由Y表才能解
C-1 DOE实验计划
一、应称实验设计 Design of Experiment
二、功能是找出关键成功因素做改善 KSF-Key Success Factor
三、将数据整理（PC重要/T培训重要）
3、結論二：××25歲的女生，有培訓則較佳 ×

使用DOE方法进行实验设计和结果分析

使用DOE方法进行实验设计和结果分析DOE（Design of Experiments）方法是一种通过系统化的实验设计和数据分析来优化产品或过程设计的方法。

它可以帮助我们有效地确定关键实验因素，并通过合理的实验设计和结果分析来探索因素的影响，从而优化产品或过程性能。

下面将详细介绍使用DOE方法进行实验设计和结果分析的步骤。

一、确定实验目标和因素在开始之前，首先要明确实验的目标是什么。

例如，我们可能希望优化某个产品的性能或者确定影响某个过程的关键因素。

然后，确定影响目标的各种因素，并对其进行分类。

二、选择实验设计方案在确定因素后，我们需要选择合适的实验设计方案。

常用的实验设计方法包括全因子实验设计、响应面法、Taguchi方法等。

选择哪种设计方案取决于实验目标、实验因素的数量以及实验资源的限制。

全因子实验设计是最常用的实验设计方法，它涉及所有可能的因素和水平组合，用于评估各个因素的主效应和交互作用。

响应面法则是建立了因变量与自变量之间的数学模型，以预测最佳的因素组合。

Taguchi方法则是通过较少的实验次数来确定因素的最佳水平。

三、进行实验并收集数据在选择实验设计方案后，根据方案要求进行实验并收集相关数据。

根据实验设计的不同，实验的数量和顺序也会有所不同。

需要确保实验的可重复性和准确性，并记录所有相关的数据信息。

四、数据分析和模型建立实验数据收集完毕后，我们需要对数据进行分析和模型建立，以了解各个因素对目标的影响。

常用的数据分析方法包括方差分析（ANOVA）、回归分析、主效应图、交互作用图等。

方差分析是一种用于分析实验因素对目标的影响的统计方法，可以帮助确定哪个因素对目标具有显著影响。

回归分析则用于建立因变量与自变量之间的数学模型，以预测最佳的因素组合。

主效应图和交互作用图则是用于直观地表示因素对目标的影响。

五、结果解释和优化在完成数据分析后，我们需要解释分析结果，并确定优化方案。

根据所得到的模型，我们可以通过模型预测来找到目标值的最佳组合，并进一步验证和优化。

《doe实验设计》课件

DOE实验设计的典型方案
1 单因素实验设计
通过只改变一个因素的水平，观察其对结果的影响，常用于初步筛选和优化。
2 方阵实验设计
通过选择一组特定的因素水平组合，在较少的实验次数内获得较为全面的结果，常用于因素交互作用研究。
3 中心组合实验设计
在方阵实验设计的基础上加入中心点实验，更好地评估因素对结果的线性和二次影响，常用于响应曲面建模。
DOE实验设计能够系统性地分析因素对结果的影响，帮助提高实验效率和准确性。
适用于不同的研究问题
不同的实验设计方案可以适用于不同的研究问题，灵活应用有助于得到准确的研究结论。
数据分析方法的选择
选择适合的数据分析方法是根据实验设计方案和具体情况来确定，确保结果的可信度和解释性。
《DOE实验设计》PPT课件
欢迎来到《DOE实验设计》的PPT课件。本课件将带您深入了解DOE实验设计的概念、步骤、典型方案、数据分析方法以及实际应用案例。
什么是DOE实验设计？
DOE，即设计实验设计，是一种用于研究和优化工艺或产品的实验方法。它通过系统性地变动和控制因素来分析其对结果的影响，以获得最佳解决方案。
实际应用案例
水泥掺合料最佳配比
通过DOE实验设计，确定水泥掺合料的最佳配比，提高混凝土强度和性能。
电影票房预测
利用DOE实验设计和回归分析，分析影响电影票房的因素，预测和优化票房收入。
电池寿命优化
通过DOE实验设计，研究电池寿命与因素之间的关系，优化电池设计和制造过程。
总结
提高实验效率和准确性
步骤3：进行实验
根据设计方案，进行实际实验，记录相关数据和观察结果。
因素的分类

《DOE试验计划法》课件

举例说明
02
CHAPTER
DOE试验计划法的实施步骤
确定试验要解决的问题和目标，确保试验计划与实际需求相符合。
明确试验目的
为确保试验效果可衡量，需要设定明确的度量指标，以便评估试验结果。
设定可度量指标
根据试验目标，设计多种可能的试验方案，并预测可能的结果。
为每个试验方案制定详细的时间表，包括试验准备、执行和数据收集等阶段。
建立完善的数据管理制度，确保数据的准确性和可靠性，为DOE试验计划法的结果提供可靠依据。
03
02
01
04
CHAPTER
DOE试验计划法在实践中的应用案例
VS
提升产品质量，减少质量缺陷
详细描述
在质量改进过程中，通过DOE试验计划法对质量管理体系进行试验和分析，确定最佳的质量控制参数和流程，从而提升产品质量，减少质量缺陷。
预测性
DOE试验计划法可以帮助优化产品或过程，提高其性能和效率，降低成本。
优化性
通过DOE试验计划法，可以对产品或过程进行可靠性评估，确保其满足预期要求。
可靠性
DOE试验计划法需要大量的试验和数据分析，因此成本较高。
试验成本高
由于需要进行多次试验和数据分析，DOE试验计划法的试验周期较长。
试验周期长
解释
DOE试验计划法是一种统计方法，它使用试验设计技术来系统地确定和优化影响产品、过程或系统性能的因素。这种方法通过精心设计的试验来收集数据，并使用统计工具来分析和解释这些数据，以确定哪些因素对性能有显著影响，以及这些因素的影响程度。
目的：DOE试验计划法的目的是通过优化产品、过程或系统的性能来提高生产效率、降低成本、提高质量、减少变异和缩短研发周期。
持续改进

DOE实验设计详解+案例说明

DOE实验设计详解+案例说明! Design of Experiments⽬錄⼀實驗計畫法(DOE)概念與實施必要 1⼆ DOE實驗與解析概述 3三實驗設計階段 9四實驗配置階段 11 五實驗數據解析階段 16 六尋求最適參數的實驗計畫法 20七多品質特性處理 23⼋附錄：常⽤直交表與點線圖 24⼀實驗計畫法(DOE)概念與實施必要1 何謂實驗計畫法當我們想⽐較藥品的療效，⽐較加⼯⽅法好壞，⽐較教材學⽣吸收程度，⽐較促銷⽅法等需要進⾏實驗計劃法(DOE)(1) ⼜稱實驗設計，原⽂為 Experimental Design 或Design of Experiments 常以DOE稱之，1925年英國農業專家 Fisher應⽤數理統計⼿法所創造的實驗設計與解析的⽅法，也就是⼀種實驗設計與實驗解析的程序c實驗設計規劃進⾏經濟有效的實驗⽅法，期能獲得充分的實驗數據d實驗解析實驗結果分析以獲取有效、客觀結論包含實驗規劃、實驗實施、數據收集、統計分析、導出結論等過程稱為實驗計劃法(2) ⼀般實驗計畫(DOE)⽬的可以涵蓋c⽐較實驗：⼆個配⽅⽅案的⽐較d篩選設計：決定最具影響⼒的參數(因⼦x1,x2…) 與其影響⼒，是品質改善重要的⼿法通常是實施e或f實驗的前置實驗e優化設計：決定系統設計的參數設定值，使特性y的性能(或變異)達到⽬標值f穩健設計：決定系統設計的參數設定值，使特性y不受其他不可控因⼦的影響(品質⼯程Taguchi Method)(3) 實驗計畫的發展主流c傳統實驗計劃法d⽥⼝品質⼯程(⽥⼝⽅法)e夏寧法(Shainin DOE) 在美國實施的⼀種實驗⽅法(⾮主流)2 企業經營必須要有持續不斷改善(1) 開發與改善需強⼤的管理與技術能⼒為後盾，尤其後者是真正核⼼價值(2) 若現有技術⽅法不⾜以開發或改善時，應著⼿實驗以鑑別要因、設定最適條件(3) ⾼科技產業因影響因⼦繁多且⼯藝複雜⽽不成熟，更須經由實驗以掌握know how 3 實驗是改善的關鍵(1) 實驗的想法實驗是單或⼀串試驗，有⽬的地改變因⼦(1因⼦或多因⼦)的狀態，觀察⽐較其結果變化，從⽽鑑別、證明該因⼦對過程是否具有⾜夠影響⼒，或檢驗、建⽴⼀個假設(2) ⼯廠使⽤實驗計畫法時機，常在開發階段或實施製程管制(SPC)階段⽽需活⽤DOE(3) 實驗計劃法三個名詞 c 因⼦ Factor (或因素)認為可能影響過程的要因，如化學反應製程的溫度(A)、反應時間(B)、….等 d ⽔準 Level (或階次)實驗時刻意改變因⼦的狀態，如反應溫度(A)實驗100℃(A 1)與120℃(A 2)，則A 因⼦的⽔準數為2，同樣反應時間B 實驗3hr(B 1)、2hr(B 2)、4hr(B 3) ，則B 因⼦的⽔準數為3 e 特性或回應(Response)量度過程的結果，⼀般是指特性值，應為實驗者、顧客所關⼼的，如粘著強度 (4) 實驗的3步驟 c 實驗觀測d 建⽴因⼦與結果特性變動關係e 推論因⼦最優化狀態(Optimization)4 傳統實驗的錯誤與缺點(1) ⼀位陳⼯程師改善塑膠強度的案例 c 影響塑膠強度的特性要因圖d 將要因A 、B 、C 、D 作為實驗因⼦，進⾏實驗嘗試提⾼塑膠的強度值 e 傳統錯誤的實驗做法有⼆ n 試誤法o 單因⼦實驗法 - 每次只改變⼀個因⼦，其餘因⼦都給予固定 (2) 傳統實驗的問題c 計畫階段未考慮組合影響 - 交互作⽤d 實施階段未考慮隨機 – 分割實驗、集區(block)設計e 數據解析未考慮誤差 – 交絡(confound)法 (3) 正確實驗的⽅法c 實施多因⼦實驗(factorial experiment 要因實驗) 如2n 、3n 型同時列舉所有的要因因⼦，對因⼦⽔準所有組合加以實驗n 避免交互作⽤所引起的錯誤 o 提⾼精度d 採⽤多因⼦實驗可能造成實驗次數過多，技巧上分為n 多因⼦完備實驗(Full factorial experiment) 全部因⼦完整組合實驗o 多因⼦部分實驗(Partial factorial experiment) 全部因⼦部分組合實驗，⼀般DOE 的實驗就是多因⼦部分實驗原料⼆ DOE實驗與解析概述1 ⼀個簡單的⼯廠實驗例(⼀元配置)(1) 實驗⽬的：為了解溫度是否影響產量，以決定適當的溫度條件(2) 實驗策略：實驗前⼯程師應充分思考c溫度⽔準應設多少使實驗能得到預期效果d同⼀個⽔準應重複幾次才能得到正確情報e除溫度外還有什麼因素會影響產量(3) 實驗設計：c實驗因⼦：溫度Ad實驗⽔準：100，110，120三⽔準e重複次數：4次(4) 實驗配置：no 溫度實驗順序1 c A1100℃72 c A1100℃ 13 c A1100℃94 c A1100℃105 d A2110℃116 d A2110℃127 d A2110℃ 28 d A2110℃ 59 e A3120℃810 e A3120℃ 411 e A3120℃ 612 e A3120℃ 3(5) 結果數據如下溫度產量值100℃ 1.0 0.9 0.7 0.9110℃ 1.1 1.4 1.4 1.2120℃ 1.4 1.5 1.3 1.1(6) 實驗數據解析的⽅法實驗數據前先回顧整個實驗過程是否正常，檢視實驗數據有無異常值，與實驗者的技術經驗、預期等是否相符或極度背離，然後進⾏分析c直觀分析做成回應表予回應圖⽽直觀分析d數理解析ANOVA檢定或迴歸分析(7) DOE實驗數據的正確解析內容c實驗誤差等變異檢定可審查實驗過程管理d作成回應表與回應圖觀察與直觀分析，獲取實驗情報e變異數分析辨識要因是否顯著(有影響⼒)，若有計算其貢獻率f推定顯著因⼦的信賴區間g顯著因⼦進⾏⽔準間檢定檢視⽔準母平均值是否有差異h決定系統設計，各顯著因⼦以及不顯著因⼦的設定值i最佳條件的預測2 實驗過程管理的檢查 - 等變異檢定當有重複實驗時，可以檢查實驗過程管理了解實驗是否處於控制狀態。

DOE详细讲解经典课件

DOE详细讲解
这里有27个球，其中有且只有一个球质量为9克, 其它26个都为10克。给你一架天平，请找出重为9克的那个球。
请问，你至少要称几次？
实验设计的意义:
应用数理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在工程学领域是改进制造过程性能的非常重要的手段。在开发新工序中亦有着广泛的应用。
1) 确定实验目的：要有一个明确的实验目的，以此才能达到需要的目标。
2) 确定实验因子：要分析影响因变量变化的因子个数，进行全因子的DOE实验。
3) 确定实验因子水平：不同的实验因子水平会影响实验结果。
4) 选定DOE实验表格：根据因子数和因子水平确定DOE实验表格。
5) 安排实验时间：根据DOE进行次数确定实验时间。考虑过程的连续性，尽量安排在同一阶段进行实验为好。
6) 分析实验结果：将实验结果进行方差分析，确定实验因子的重要性及各因子对实验结果的影响程度。
7) 重复性实验：将重要因子或影响实验的主要因素进行评估，重新进行DOE实验，以确定其实验的真实性。
8) 作出结论：对实验结果进行分析后作出结论。
名词介绍
• 1、试验因素
试验因素指当试验条件变化，试验考核指标也发生变化
C1
C2 C1
A2
B1 B2
C1 C2 C1
C2
C2
图1—1 三因素两位组的完全因素位级组合
利用Minitab中设计DOE
实验案例
改进热处理工艺提高钢板断裂强度问题。合金钢板经热处理后将提高其抗断裂性能，但工艺参数的选择是个复杂问题。影响断裂强度有4个因子，确认哪些因子影响确实是显著地，进而确定出最佳的工艺条件，这几个因子及实验水平如下：

《doe试验设计讲义》课件

《doe试验设计讲义》 PPT课件
本课件介绍了DOE试验设计的概念、重要性以及步骤和基本原则，同时还探讨了DOE设计在不同类型的因子实验中的应用和常见的实验方法。此外，还讨论了DOEs在产品优化中的作用和如何选择正确的设计方法。
I. 什么是DOE试验设计
介绍DOE试验设计的定义和原理，以及其在OE设计方法
提供选择正确DOE设计方法的准则和决策流程，以帮助研究人员在实际应用中做出合理的选择。
II. DOE设计的重要性
探讨为什么DOE设计在实验研究中至关重要，并介绍其在提高实验效率和减少资源浪费方面的优势。
III. DOE的步骤和基本原则
详细解释DOE设计的步骤，包括确定目标、选择因子和水平、确定实验计划等，并介绍DOE设计中的基本原则。
IV. 设计实验前的准备工作
介绍在进行DOE实验设计之前需要完成的准备工作，如对实验系统的了解、数据收集方法的确定等。
V. 响应面法（RSM）的概念和应用
介绍响应面法的基本概念和原理，并讨论其在DOE设计中的应用和优势。
VI. 设计三种不同类型的因子实验
详细介绍完全随机设计、随机分组设计和区组设计这三种不同类型的因子实验设计的特点和适用情况。
VII. 常见的DOE实验设计方法
概述常用的DOE实验设计方法，如二进制设计、Taguchi方法、韦伯设计等，并讨论其优缺点。

doe试验计划实施的步骤

DOE试验计划实施的步骤
引言
•介绍DOE试验计划的基本概念和目的
•强调DOE试验计划的重要性和应用领域
•概述本文将详细介绍的DOE试验计划实施的步骤
步骤一：确定试验目标和因素
•定义试验的目标和预期结果
•识别可能影响试验结果的因素
•确定待测因素和控制因素
步骤二：设计试验方案
•选择适当的DOE试验设计方法，如全因子设计、部分因子设计或Taguchi方法
•确定试验的总体规模和样本量
•确定试验的随机化和重复规则
步骤三：制定试验计划
•编写试验计划书，明确试验的目的、方法和实施步骤
•确定试验过程中所需的设备、材料和人员资源
•安排试验计划的时间表和里程碑
步骤四：收集试验数据
•严格按照试验计划执行试验
•记录和收集试验过程中的数据，包括待测因素、控制因素和试验结果
步骤五：数据分析和结果解释
•使用统计软件对试验数据进行分析，包括方差分析、回归分析等
•解释试验结果，识别关键因素和其对试验结果的影响程度
•提出改进建议和优化方案
步骤六：实施改进措施
•根据数据分析结果，确定改进措施并进行实施
•评估改进措施的效果和可行性
步骤七：总结和报告
•总结整个试验过程和结果
•撰写试验报告，包括试验目的、方法、结果和结论
•向相关部门或团队分享试验结果和实施经验
结论
•总结DOE试验计划实施的步骤，强调每个步骤的重要性和相互关系
•强调有效实施DOE试验计划对于问题解决和优化改进的意义
以上是关于DOE试验计划实施的步骤的一个简要介绍，请按照以上步骤进行实施，以获得准确、可靠的试验结果，并为问题解决和改进提供有力的支持。

利用DOE方法进行实验设计与操作分析

利用DOE方法进行实验设计与操作分析实验设计与操作分析是科学研究和工程技术中的重要环节，通过合理设计和精准分析可以提高实验可靠性和效率。

DOE方法即设计实验法，是一种统计实验设计方法，通过系统地改变自变量的取值来研究因变量的变化规律。

下面我将针对利用DOE方法进行实验设计与操作分析进行详细阐述。

一、实验设计1. 合理确定研究目标和问题：明确需要分析的因变量、自变量和待考察的实验因素。

2. 选择合适的设计类型：根据实验目标和样本数量选择正交设计、随机设计或嵌套设计等。

3. 确定实验级别和水平：根据实验因素的具体情况确定各实验因素的水平，并根据实验设计要求确定合适的实验级别。

4. 构建设计矩阵：根据实验设计要求以及自变量的水平组合构建一个完整的设计矩阵。

5. 随机化和重复次数：为了消除随机误差和提高实验可靠性，应对实验顺序进行随机化，并根据实验设计要求确定重复次数。

二、实验操作分析1. 进行实验前准备：包括准备实验器材、标定仪器和搭建实验场所等。

2. 实施实验操作：按照设计要求和操作规程进行实验操作，保证实验操作的准确性和一致性。

3. 记录实验数据：精确记录各实验因素的水平和实验结果，包括观测数据、实验条件和时间等。

4. 数据处理和分析：采用统计方法对实验数据进行处理和分析，计算重复测量数据的平均值、方差和标准差等。

5. 结果解释和讨论：根据实验数据和分析结果解释实验结果，分析因变量与自变量之间的关系，讨论实验结果的合理性和可行性。

6. 优化实验方案：根据实验结果和讨论，优化实验方案，提出改进措施和建议，以便进一步优化实验设计和操作分析。

在进行实验设计和操作分析时，还需要注意以下几个方面：1. 实验条件统一和标准化：保持实验条件的一致性，避免实验误差的产生。

2. 控制变量和控制组：合理选择控制变量和设立控制组，以减少实验误差和提高实验效果。

3. 多次重复和验证：多次重复实验并验证实验结果的可靠性和稳定性，以提高实验可信度。

DOE实验设计实例操作(1)

• 试写出直交表L8(27)可提供多少自由度，最多可以配置几个因子。
• 试写出直交表L9(34)可提供多少自由度，最多可以配置几个因子。
• 试写出直交表L81(340)可提供多少自由度，最多可以配置几个因子。
• 写出直交表L64(421)可提供多少自由度，最多可以配置几个因子。
DOE
L4(23)直交表
DOE
一次一因素的实验
实验次数 A
B
C
D
E
F
G
实验結果
1
A1 B1 C1 D1 E1 F1 G1 1
2
A2 B1 C1 D1 E1 F1 G1 2
3
A2 B2 C1 D1 E1 F1 G1 3
4
A2 B2 C2 D1 E1 F1 G1 4
5
A2 B2 C2 D2 E1 F1 G1 5
6
A2 B2 C2 D2 E2 F1 G1 6
第一列
第二列
第三列
1
1
X
1
=
1
2
1
X
1
=
1
3
1
X
-1
=
-1
4
1
X
-1
=
-1
5
-1
X
1
=
-1
6
-1X1=-17-1
X
-1
=
1
8
-1
X
-1
=
1
在正交表中，这样的闭环还有（1，4，5），（2，4，6），（3，4 ，7），（1，6，7），（2，5，7），（3，5，6）总共七个组合
DOE
这种列之间的乘法关系正好对应因素之间的交互作用，就是说如果将A因素排在第一列，B因素排在第二列，则AXB交互作用会在第三列体现出来，如下表：

DOE详细讲解

随着因素位级数的增加，完全因素位级组合数也随之增加： 34=81 27=128 45=1024 215=33768 231=2146983648 ……
理论上认为只有经过全部试验（完全因素位级组合）后才能准确找出最佳的因素位级组合（最佳的试验方案）。但是，当因素位级数比较多时，实现完全因素位级组合又是不可能的。
实验设计（DOE）
• Design of Experiment • 为什么要进行试验设计？
==> 让我们先看一个例子
这里有27个球，其中有且只有一个球质量为 9克, 其它26个都为10克。给你一架天平，请找出重为9克的那个球。
请问，你至少要称几次？
实验设计的意义:
应用数理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在工程学领域是改进制造过程性能的非常重要的手段。在开发新工序中亦有着广泛的应用。
C1
C2 C1
A2
B1 B2
C1 C2 C1
C2
C2
图1—1 三因素两位组的完全因素位级组合
若试验中共有i个因素，每个因素各有j个位级，则其完全因素位级组合数（全部试验的次数）应有N=ji次。如，对于一个具有3个因素（A，B，C），每个因素各有两个位级（A1，A2，B1，B2，C1，C2），其完全因素位级组合数为N=23=8次，其实际组合情况如图5—1所示。
设计模型型
输入结果
拟合选定模型
拟合选定模型
拟合选定模型
拟合选定模型
拟合选定模型
P＜0.001特别显著 P＜0.05显著 P＞0.05不显著
拟合选定模型
各效应显著性分析
各效应显著性分析

DOE-试验计划法课件

Analysis of Variance for gap (coded units)
Source
DF
Seq SS Adj SS Adj MS
F
P
Main Effects
3 0.047237 0.0472375 0.0157458 139.96 0.062
2-Way Interactions 3 0.054138 0.0541375 0.0180458 160.41 0.058
20
25
320
330
1
2
0.42
0.39
0.36
0.33
0.30
height
width
resin
• 倾斜度的绝对值越大对Y值的影响也越大
→ Latch width ＞Resin ＞Latch height → 看似Latch 高度与Y没有多大的关联性
14 -13/29
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
2. Principle of Replication(反复性) 反复能够使误差项的自由度增大、误差分散也有程度地推定，使得能提高实验结果的可靠性.恰当的误差项的DF是 6 ~ 20个.
3. Principle of Blocking Block是同质性的集团,如果判断一些要因成为问题时,把那个要因选定为Blocking因子, Blocking因子选定的话,不增加实验的次数,可以分析要因; Blocking因子不选定的话,实验结果会出现问题,不能分析原因. Randomized Block Design
对所推定的原因因子的条件计划、实施、分析实验想要得到最佳条件的活动
Prism(DOE)