DOE实验设计
DOE实验设计ppt课件
部分析因实验（正交实验）
由田口博士(Dr.Taguchi)田口玄一所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实 际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难的统计为依归。
参数
1
2
3
次数
1
1
1
1
2
1
2
2
3
2
1
2
4
2
2
1
L4(23)正交表 总共须做四次实验，最多只能配置三个因子
+
A
-
L4(23)正交表图解
实验设计降低开发成本
The DoE 的方法
Two factors at two levels
A low low high high middle
B low high low high middle
Result ？ ？ ？ ？ ？
• Centerpoint: 检测弯曲相互作用的存在 • Replicated centerpoint: 评估系统噪音
品质源于设计里的工艺空间
Characterized space
特征空间
Design space
设计空间
Operating space
操作空间
在设计空间内的操作不被监管机构认作是工艺改变
5. AKTA avant 25系统
目前金斯瑞所使用的系统。 GE Healthcare历经数年研制，对欧美及亚洲多家知名生物制药公司如 GSK, Amgen, Novo nordisk, Lilly, Wyeth等公司进行调研，开发出的新一代适 合现代工艺开发的AKTA设备，所以AKTATM avant 25 最突出的优点就是 Design of Experiment (DOE)实验条件智能优化，和UNICORN6.0软件配合堪 称是现代纯化工艺优化的最佳搭档。
DOE实验设计
正交试验法
一、定义试验对象、目的、范围、确定指标。 1.谁去做?谁负责?多少人的小组? 2.在哪做?哪个车间哪台设备? 3.检测设备是否稳定? 4.确定分析哪个指标?(如硬度、尺寸、配方等） 4.环境是否适宜?（与分析无关的其它环境因素
是否稳定） 5.其它资源准备好了吗?(时间、分析软件、管理
者支持等）
12
分析试验结果
13
正交试验法(案例)
水平 因素 A
试验数
转速(转/分)
1 :
2
3 4 5 6 7 8 9 K1和 K2和 K3和 X1均值 X2均值 X3均值 R极差
1(480) 1
1 2(600) 2 2 3(765) 3 3 127 42 -27 42.3 14 -9 51.3
B
C
进刀量(毫米/转) 吃刀深度(毫米)
1(0.33) 2(0.20)
3(0.15) 1 2 3 1 2 3 -85 55 172 -28.3 18.3 57.3 85.6
1(2.5) 2(1.7)
3(2.0) 2 3 1 3 1 2 36 38 68 12 12.7 22.7 10.7
指标 工时
简化值(Y-100”)
1’28”
-12
2’25”
由于它的正交性，正交表使得各因素的每个水平的搭配是均衡的，因而试验结果整齐可比，便于分析．
10
用正交表安排试验
1.确定试验指标、因素、水平后。 2.选择合适的正交表,进行表头设计(正交表的列
数不小于因素数,加上一列记录指标数据,加上 行用于分析记录.) 3.排试验方案表,做试验,记录试验结果. 将选好的正交表中表示水平的数字换成相应因 素的实际水平.
2.计算分析. 从最下面一行极差栏中看出B极差最大,A次之,C最小.可
DOE实验设计基础
DOE实验设计基础DOE实验设计基础导论：响应面法（Response Surface Methodology，简称RSM）是一种实验设计方法，用于优化多个因素对响应变量的影响。
它可以帮助研究人员在给定的因素范围内确定最佳的因素组合，以达到最优的响应结果。
DOE(Design of Experiments)，即实验设计，是一种应用在科学研究和工业中的有效工具。
它通过在实验中系统地变化因素的水平和组合来研究其对响应变量的影响。
DOE的主要目标是最小化试验次数、最大化信息获取、减少因素的交互等，从而得到对于系统的全面信息。
本文将介绍DOE实验设计和RSM方法的基本概念、原理以及其在实际研究中的应用。
一、DOE实验设计基础1.1 实验设计的基本原则在进行实验设计时，我们需要遵循以下几个基本原则：（1）随机性原则：随机化是保证实验得出科学可靠、统计真实性的重要手段，通过随机分配实验单元和试验条件，可以减少实验误差。
（2）复现性原则：实验设计应具有可重复性，即在相同的条件下可以得到相同的结果。
为了保证该原则，实验设计应该详细记录实验过程、环境、设备等信息。
（3）均衡性原则：对于多因素实验设计，应尽量使各因素对实验结果的影响平衡，避免某一因素过于突出。
（4）经济性原则：在实验设计中追求性能最佳的同时，应尽量减少试验水平和试验次数，以降低实验成本。
1.2 实验设计的类型关于实验设计的类型，常见的有如下几种：（1）完全随机设计：完全随机设计是最简单的实验设计，其特点是对所有水平的因素进行随机排列。
它适用于因素水平较少且水平之间无相互关系的情况。
（2）随机区组设计：随机区组设计是在完全随机设计的基础上引入区组因素，用于控制实验的误差。
该设计适用于存在批次效应或实验过程变量的情况。
（3）因子设计：因子设计是在完全随机设计的基础上引入交互作用的概念，允许因素之间存在相互影响关系。
主要包括二因子设计、三因子设计等。
（4）响应曲面设计：响应曲面设计是对因素设计的一种延伸，通过测量响应变量的连续变化，可以建立响应曲面方程，进而预测不同因素组合下的响应结果。
doe试验设计方法
doe试验设计方法一、DOE试验设计方法的基本概念。
1.1 DOE是什么呢？DOE就是试验设计（Design of Experiment）的简称啦。
这就好比是我们做菜的时候，要考虑放哪些调料、每种调料放多少、用什么火候烹饪一样。
在工程、科学研究或者生产制造等领域，我们也有很多因素会影响最终的结果，DOE就是一种科学的方法，帮助我们找出这些因素是如何影响结果的。
1.2 它可不是随随便便地做试验哦。
就像盖房子要有蓝图一样，DOE是有计划、有策略地安排试验。
比如说，我们不能只凭感觉去调整产品生产过程中的各种参数，那样就像是盲人摸象，只能了解到局部，而DOE能让我们全面地看到各个因素之间的关系。
二、DOE试验设计方法的重要性。
2.1 节省资源。
你想啊，如果我们毫无头绪地做试验，那得浪费多少材料、时间和精力啊。
这就好比没头的苍蝇到处乱撞。
而DOE呢，它能让我们用最少的试验次数，得到最有用的信息。
就像走捷径一样，一下子就找到关键所在。
2.2 提高效率。
在当今这个快节奏的时代，效率就是生命。
DOE能够快速地帮我们确定哪些因素是关键因素，哪些是可以忽略不计的。
这就好比在一群人中，迅速找出最关键的人物一样。
我们不用在那些无关紧要的因素上浪费时间，能够把精力集中在真正影响结果的因素上，这样事情办起来自然就快多了。
2.3 优化结果。
通过DOE，我们可以找到最佳的因素组合，让产品或者流程达到最优的状态。
这就像把一群各有所长的人组合在一起，发挥出他们最大的能量，产生1 + 1 > 2的效果。
比如说生产某种产品，通过DOE找到最佳的原料配比、生产温度、加工时间等，就能生产出质量最好的产品。
三、DOE试验设计方法的实际应用。
3.1 在制造业中的应用。
比如说汽车制造，发动机的性能受到很多因素的影响，像气缸的大小、燃油的喷射量、火花塞的点火时间等等。
通过DOE，工程师们就可以有条不紊地测试这些因素对发动机性能的影响，找到最佳的组合，让汽车动力更强、更省油。
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实验设计的方法及应用研究
DOE实验设计的方法及应用研究DOE（Design of Experiments）实验设计是一种统计学方法，用于确定和优化实验的设计，以获得准确而可靠的数据。
本文将介绍DOE的实验设计方法，并探讨其在不同领域的应用研究。
一、DOE实验设计方法1.1 完全随机设计（CRD）CRD是一种最简单的DOE设计方法。
在CRD中，实验因素的水平可以随机分配到不同的处理组中，以确保结果的随机性。
这种设计方法可以有效地消除处理组的顺序效应，从而得到准确的结果。
1.2 阻塞设计（Block Design）阻塞设计可以用于减少误差来源。
将试验区域分成若干个相似的区块，每个区块中都包含了对研究对象的全部处理。
这种方法可以减少因实验区域差异而引起的误差，提高实验的准确性。
1.3 因子水平组合设计（Factorial Design）因子水平组合设计是DOE中最常用的方法之一。
在该设计中，研究人员考虑多个因素及其不同的水平组合，并对每个组合进行测试。
这种方法可以帮助确定每个因子对结果的影响程度以及各个因子之间的相互作用。
1.4 响应曲面设计（Response Surface Design）响应曲面设计是一种用于优化实验结果的方法。
通过对某个因子（或多个因子）进行多次试验，可以建立一个数学模型来预测响应值。
研究人员可以利用模型来寻找最佳的因子组合，以达到优化结果的目标。
二、DOE在不同领域的应用研究在制造业中，DOE被广泛应用于工艺优化、产品质量改进和故障分析等方面。
通过设计合理的实验，可以确定最佳的工艺参数和操作条件，提高产品的质量和产量。
2.2 医药领域DOE在医药领域的应用主要集中在药物研发和临床试验上。
通过对药物成分、配方和剂量等因素进行系统的试验设计，可以提高药物的疗效并降低副作用。
2.3 农业和食品领域在农业和食品领域，DOE可以用于研究不同因素对作物生长和食品品质的影响。
通过合理的试验设计，可以提高农作物的产量和质量，改进食品的口感和营养价值。
实验设计 DOE
实验设计（Design of Experiments, 缩写为DOE）研究如何制定适当的实验方案，对实验资料进行有效的统计分析的数学理论与方法。
它对于解决多因素优化问题，有效的提高产品质量，降低生产成本卓有成效。
现已为美国和日本企业广泛使用。
实验设计还可应用于改进企业管理，调整产品结构，制定高效生产计划等。
企业选送参加培训的人员，将在DOE专家的指导下，接受 2 - 4 天集中培训，或 6 - 12 天带项目的培训与咨询，通过教学游戏和案例讲解，掌握实验设计与数据处理的基本原理与应用方法，从而能够在今后实际工作中设计合理的实验方案及合理处理有关实验资料，解决实际问题，达到持续改进，优化核心流程的目的。
一、学习实验设计的基本概论与关键术语；二、学习实验设计的设计思想、实验计划与步骤、数据分析方法；三、掌握实验设计的分析路径、实验方法及设计技巧，掌握DOE的精髓；四、提高在研发、制造及质量改善中解决实际问题的能力；五、掌握如何在DMAIC的改善阶段合理使用实验设计的方法；六、使用Minitab来进行实验设计与分析，获得最佳结果变得方便容易。
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doe实验设计
DOE实验设计引言DOE实验设计（Design of Experiments，简称DOE）是一种科学而系统的方法，用于优化和改进产品设计、工艺和性能。
它通过分析不同因素对实验结果的影响，从而确定最佳的变量组合和参数设置。
在现代工业和科学研究中，DOE被广泛应用于产品的开发、过程的改进和质量控制等领域。
什么是DOE实验设计？DOE实验设计将复杂的多变量问题简化为可以分析和优化的可控变量。
通过对不同变量的组合进行系统的实验和分析，DOE实验设计可以帮助我们找到最佳的解决方案。
与传统的试错方法相比，DOE实验设计可以更快更准确地找到最佳的参数设置，从而提高产品质量和生产效率。
DOE实验设计的基本原则DOE实验设计基于一些基本原则，包括：1. 因素与水平在DOE实验设计中，因素是指可能影响实验结果的变量。
因素可以有多个水平，即变量的不同取值。
通过对不同因素和水平进行组合实验，可以获得全面的实验数据。
2. 实验设计矩阵实验设计矩阵是指列出所有实验条件的表格。
它包含了实验中所有的因素和每个因素的水平设置。
通过设计矩阵，可以确定实验的输入条件，并进行系统的实验分析。
3. 随机化为了排除干扰因素对实验结果的影响，DOE实验设计需要进行随机化处理。
随机化可以平衡不同水平的因素，从而减小误差和偏差。
4. 重复与控制重复是指对同一实验条件进行多次实验，以评估实验结果的稳定性和可靠性。
控制是指在实验中保持其他因素不变，只改变一个或几个特定的因素。
5. 分析方法DOE实验设计需要使用统计方法来分析实验结果。
常用的统计分析方法包括变量分析、方差分析和回归分析等。
DOE实验设计的应用DOE实验设计广泛应用于各个领域，特别是在工程和科学研究中。
下面是一些常见的应用领域：1. 产品开发DOE实验设计可以帮助优化产品的设计和性能，从而提高产品质量和用户满意度。
通过对不同因素的实验分析，可以确定最佳的变量组合和参数设置。
2. 工艺改进DOE实验设计可以帮助改进生产过程和工艺流程，从而提高生产效率和降低成本。
DOE实验设计实例操作
4 1 2 2 2 2 1 1 5 细 53 新 1200 0 0
5 2 1 2 1 2 1 2 1 粗 53 现 1200 0 5
6 2 1 2 2 1 2 1 1 粗 53 新 1300 4 0
7 2 2 1 1 2 2 1 1 细 43 现 1200 4 0
8 2 2 1 2 1 1 2 1 细 43 新 1300 0 5
• 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
直交表的自由度(二水准)
水准数
直交表的自由度为 实验执行次数减一
L8 (27 )
行数相当于可配 置多少因子
列数相当于实验总数 表示直交表
DOE
直交表的自由度(三水准)
水准数
直交表的自由度为 实验执行次数减一
L9 (34 )
行数相当于可配 置多少因子
列数相当于实验总数 表示直交表
DOE
练习
每百件 尺寸缺 陷数
16 17 12 6 6 68 42 26
DOE
回应表(Response Table)
要素 不良总数 不良百分比 要素 不良总数 不良百分比
A1 51/400
12.75
E1
122
30.50
A2
142
35.5
E2
71
17.75
B1
107
26.75
DOE-实验设计及实例操作分析报告
DOE实验设计及实例操作分析报告1. 简介DOE (Design of Experiments)，即实验设计，是一种通过对不同因素进行系统化变动，以确定其对结果的影响的实验方法。
本报告旨在介绍DOE的基本原理和常用实验设计方法，并通过一个实例来进行操作分析。
2. DOE的基本原理DOE的基本原理是通过设计合理的实验来确定影响结果的因素，并且可以评估不同因素对结果的影响程度。
以下是DOE的基本原理：1.变量选择：选择影响结果的因素，并且对这些因素进行变量化操作，例如调整参数的数值、改变处理条件等。
2.设计方案：通过设计不同的实验方案来测试各个因素的影响，并且根据需要确定实验组的数量和实验次数。
3.数据收集：在实验的过程中，收集各个因素与结果之间的数据，并记录下来。
4.数据分析：通过对收集到的数据进行统计分析，可以确定不同因素对结果的影响大小，并且可以找出最佳的因素组合。
3. 常用实验设计方法DOE有很多种不同的实验设计方法，其中最常用的方法包括：•完全随机设计 (Completely Randomized Design, CRD)：每个实验单位在各处理间随机分配，适用于处理之间没有明显差异的情况。
•随机化区组设计 (Randomized Complete Block Design, RCBD)：将实验单位分为若干个均匀的区组，每个处理在每个区组中都有一次出现，适用于处理之间有明显差异的情况。
•因子设计 (Factorial Design)：考虑多个因素对结果的影响，通过多维度的实验设计来分析因素之间的相互作用。
•反应曲面设计 (Response Surface Design)：通过设计一组实验点来推测响应曲面，并确定最优解。
4. 实例操作分析在这个实例中，我们将使用随机化区组设计来分析不同施肥剂对植物生长的影响。
假设有4种不同的施肥剂可供选择，我们希望确定最佳的施肥剂组合以促进植物的生长。
实验设计我们将选择10个相同的区域作为区组，每个区组中随机放置4个相同的试验盆。
DOE试验设计
(2)确定应把有影响的参数设定在什么水平，以使响应达
到或尽可能靠近希望值(On target)；
(3)确定应把有影响的参数设定在什么水平，以使响应的
分散度(或方差)尽可能减小。
(4)确定应把有影响的参数设定在什么水平，以使不可控
参数（噪声参数）对响应的影响尽可能减小。
标。但能按不连续分级尺度分类，常依主观而判定，如好、
更好、最好、合格、不合格等。(计数特性/离散型数据)
为便于对实验结果进行分析，通常会将定性数据进行量
化，转化为定量数据。
-13-
三、 DOE基本概念
1.试验指标（响应）
定量指标的种类
望目特性：此特性具有一特定的目标值(愈近目标值愈好)，
例如尺寸、 间隙、粘度等。
4.其他基本术语
主因子作用示意图
交互作用示意图
-18-
四、 DOE的基本原则
试验设计中，为了尽量减少试验误差，就必须严格控制
试验干扰。
试验干扰是指那些可能对试验结果产生影响，但在试验
x1 x2
···
xp
···
资
源
Output
Input
Process
y
产
品
···
z1
z2
···
zq
Uncontrollable input factors
(噪声因子)
过程模型（产品开发/生产过程）
-5-
一、 DOE是什么?
试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研
究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后
课程目标
掌握试验设计的方法，原理和应用；
DOE(Design of Experiment,试验设计)
DOE出自 MBA智库百科(/)DOE（Design of Experiment,试验设计）目录[隐藏]∙ 1 什么是DOE∙ 2 为什么需要DOE∙ 3 DOE的基本原理∙ 4 DOE实验的基本策略∙ 5 DOE的步骤∙ 6 DOE的作用∙7 DOE的方法[编辑]什么是DOEDOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。
试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher 是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。
[编辑]为什么需要DOE∙要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；∙要对生产过程选择最合理的工艺参数时；∙要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；∙要缩短新产品之开发周期时；∙要提高现有产品的产量和质量时；∙要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。
另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。
[编辑]DOE的基本原理试验设计的三个基本原理是重复，随机化，以及区组化。
所谓重复，意思是基本试验的重复进行。
重复有两条重要的性质。
第一，允许试验者得到试验误差的一个估计量。
这个误差的估计量成为确定数据的观察差是否是统计上的试验差的基本度量单位。
第二，如果样本均值用作为试验中一个因素的效应的估计量，则重复允许试验者求得这一效应的更为精确的估计量。
如s2是数据的方差，而有n次重复，则样本均值的方差是。
实验设计DOE
03 正交实验设计
04 2k全因子实验设计
05 响应曲面实验设计
目 录
一、实验设计的概述
实验设计（Design Of Experiments)：简称 DOE，是以概率论和数理统计为理论基础，经济科学的安排试验的一项技术。主要对实验进行合理安排，以较少的实验次数、较短的实验周期和较小的实验成本，获得理想的实验结果和正确的结果。
什么是实验设计
实验设计的作用
提高产量；减少质量的波动，提高产品质量水准；大大缩短新产品试验周期；降低成本；延长产品寿命。
实验设计的历程
一、实验设计的概述
实验设计的分类
试验目的
试验类型
找出关键影响因子
---筛选试验 ( Screening experiment )
=部分析因试验 ( Fractional factorial )
没有交互作用
Y
有一点交互作用
有很大的交互作用
Y
Y
-1
+1
A
-1
+1
A
-1
+1
A
-1
+1
二、实验设计的术语
二、实验设计的术语
望大/小/目
期望实验得出的值越大/小越好或者达到一定目标。
信噪比（S/N）
在田口设计中，信噪比是稳健性的度量，直观来讲，信噪比越大表示方差越小，结果一致性越好，从田口法概念来讲就是信噪比越大是表示噪声因子的效应越小，即参数设置越优。
综上：最优方案选择为A2B3C1
三、正交实验设计-案例2
案例3：某厂生产一种化工产品，需要检验两项指标：有机酸纯度和透光率，这两个指标都是越大越好。有影响的因素有4个，各有3个水平。试通过试验分析找出较好的方案。(采用加权得分的综合评估方案，加权得分=纯度*4+透光率)
doe试验设计
Doe试验设计为了提高实验的效率和准确性，工程领域常常运用Doe（Design of Experiments）试验设计方法。
Doe试验设计是一种系统性地设计和分析实验的方法，通过合理的实验设计，能够更有效地发现变量之间的关系，进而找出对输出结果影响最大的因素。
本文将介绍Doe试验设计的基本原理、常用的设计方法和实施步骤。
原理Doe试验设计的核心原理是通过统计学的方法和实验设计理论，剔除干扰因素，减少试验次数，提高实验效率，并获得可靠的数据结论。
在实验中，往往存在多个影响输出结果的因素，而Doe试验设计能够帮助我们确定哪些因素是主要影响因素，从而优化实验方案。
常用设计方法1.全因子试验法：对所有可能的因素和水平进行组合，覆盖所有可能的情况。
虽然全因子试验法需要大量的试验次数，但能够较为全面地了解因素对输出结果的影响。
2.正交试验法：通过正交表设计实验方案，以尽可能少的试验次数获取尽可能多的信息，避免因子之间的相互影响。
正交试验法在实验资源有限的情况下，能够高效地进行试验设计。
3.Taguchi方法：通过选择特定的因子水平组合，以最小的试验次数获得最大的有效信息。
Taguchi方法在实践中得到了广泛应用，尤其适用于工程实验。
实施步骤1.确定试验目的：明确实验的目的和研究问题，确定要研究的因素和因素水平。
2.选择试验设计方法：根据实验的要求和资源情况，选择合适的Doe试验设计方法。
3.建立试验方案：建立完整的试验方案，包括因素选择、水平设置、试验次数和顺序等。
4.进行实验：按照试验方案进行实验，记录实验数据。
5.分析数据：通过数据分析方法，分析试验结果，得出结论。
6.优化方案：根据数据分析结果，优化实验方案，提高实验效率和准确性。
Doe试验设计是一种有效的实验方法，能够帮助工程领域更快、更准确地找出影响因素，并优化实验方案。
通过合理应用Doe试验设计方法，可以有效提高工程项目的成功率和效率。
doe实验设计
DOE实验设计简介DOE（Design of Experiments）实验设计是一种统计学方法，用于优化和改进实验过程。
通过系统地变化和控制实验因素，DOE可以帮助我们了解因素如何影响结果，并找到最佳的因素组合。
在本文中，我们将介绍DOE实验设计的基本原理和常用方法，以及如何利用它来优化实验过程。
原理DOE实验设计的基本原理是通过系统地改变实验变量来观察其如何影响实验结果。
DOE方法通常涉及对多个变量进行同时改变，以便更好地理解变量之间的相互作用。
DOE实验设计的目标是找到最佳的实验因素组合，以优化实验结果。
通过确定哪些因素对结果有重要影响，以及它们之间的相互作用，我们可以做出更准确的预测，并根据需要对实验因素进行调整。
常用方法完全随机化设计（CRD）完全随机化设计是最简单和最基本的DOE实验设计方法。
在这种设计中，实验对象被随机分配到不同的处理组中，每个处理组只应用一种实验处理。
这样可以降低实验误差的影响，并使结果更具可靠性。
完全随机化设计的步骤如下： 1. 确定需要测试的因素和水平。
2. 将实验对象随机分为不同的处理组。
3. 对每个处理组应用相应的处理。
4. 收集实验数据并进行分析。
随机区组设计（RCBD）随机区组设计是一种在完全随机化设计的基础上进行改进的方法。
在这种设计中，实验对象被分为若干个区组，每个区组内的实验对象具有相似的特性。
在同一个区组中，实验处理的分配是随机的，以消除区组内部的可能影响。
随机区组设计的步骤如下：1. 将实验对象分为若干个区组。
2. 在每个区组内，随机分配实验处理。
3. 收集实验数据并进行分析。
因子水平设计（Factorial Design）因子水平设计是一种将不同因素的不同水平组合起来研究的DOE方法。
通过考察每个因子在不同水平组合下的影响，我们可以确定哪些因子及其水平对结果有重要影响。
因子水平设计的步骤如下： 1. 确定需要测试的因子和它们的水平。
2. 根据因子和水平的组合生成实验处理组。
DOE试验设计
机械设计优化
利用DOE试验设计，可 以对机械产品的结构、 尺寸、材料等参数进行 优化，提高产品的性能 和可靠性。
制造工艺改进
通过DOE方法对机械制 造过程中的关键参数进 行优化，可以提高加工 精度、降低制造成本和 提高生产效率。
电子领域的应用
半导体器件优化
通过DOE方法，可以研究不同工艺参数对半导体器件性能的影响 ，找到最佳的工艺条件。
催化剂筛选
利用DOE试验设计，可以在较少 的试验次数内筛选出具有高活性 和选择性的催化剂。
工艺流程优化
通过DOE方法对化工工艺流程中 的关键参数进行优化，可以提高 生产效率、降低能耗和减少废弃 物排放。
机械领域的应用
材料性能优化
通过DOE方法，可以研 究不同成分和工艺参数 对材料性能的影响，找 到最佳的材料配方和加 工工艺。
优化产品或过程
通过试验设计，可以确定产品或过程的最佳参数组 合，以实现性能优化、成本降低或质量提升等目标 。
提高试验效率
通过合理的试验设计，可以减少试验次数和 成本，同时提高试验结果的可靠性和精度。
试验设计的基本原则
重复性原则
01
在相同条件下重复试验，以减小随机误差对试验结果的影响。
随机化原则
02
电路板设计优化
利用DOE试验设计，可以对电路板的布局、走线、元件参数等进行 优化，提高电路板的性能和可靠性。
电子产品可靠性测试
通过DOE方法对电子产品的可靠性进行测试和分析，可以找到影响 产品可靠性的关键因素，并采取相应的改进措施。
农业领域的应用
肥料配方优化
通过DOE方法，可以研究不同肥料成分和配比对作物生长和产量的 影响，找到最佳的肥料配方。
为每个重要因子选择合适的水平，以充分探索因子对指标的影响 。
doe实验设计及实例操作
doe实验设计及实例操作DoE（Design of Experiments）是一种统计工具，用于系统地设计和分析实验。
它通过合理的实验设计和数据收集，帮助我们更好地了解问题，并找到最优的解决方案。
本文将详细介绍DoE的基本原理、常用的实验设计方法以及一个实际应用实例的操作步骤。
一、DoE的基本原理DoE基于统计学的原理，旨在通过系统性地变化实验因素（Independent Variables，IVs）以观察其对因果关系的影响。
它可以帮助我们识别主要影响因素，并从众多因素中筛选出关键的IVs。
常用的DoE方法有两种主要类型：全因子设计和分数设计。
全因子设计（Full Factorial Design）是在所有可能的级别组合下进行实验的设计方法，用于对所有可能影响因素的组合进行综合评估。
分数设计（Fractional Factorial Design）是通过选择对关键IVs进行研究的一部分级别组合来降低实验规模和成本。
二、常用实验设计方法1. 全因子设计（Full Factorial Design）全因子设计包括完全随机设计（CRD，Complete Randomized Design）和重复测量设计（RBD，Repeated Block Design）。
这两种设计方法都要求独立随机分配不同因素和水平组合。
2. 分数设计（Fractional Factorial Design）分数设计包括Plackett-Burman设计、Taguchi设计、Box-Behnken设计等。
其中，Plackett-Burman设计是一种经济、高效的设计方法，通常用于筛选主要因素。
Taguchi设计是一种使用信噪比寻求最优条件的方法，较常用于优化设计。
而Box-Behnken设计则用于研究多因素交互作用。
三、实际应用实例：研究影响某产品质量的因素现假设我们需要研究影响某产品质量的因素，并找出对产品质量影响最大的关键因素。
doe实验设计必备基础知识理解 知乎
doe实验设计必备基础知识理解知乎
DOE实验设计是指通过合理地设计实验方案和使用统计方法，来获取科学数
据和分析结果的过程。
在进行DOE实验设计时，需要具备一定的基础知识和理解。
以下是DOE实验设计必备的基础知识：
1. 实验目的和问题：在进行DOE实验设计之前，首先要明确实验的目的和需
要解决的问题。
只有明确了实验的目的，才能设计出合适的实验方案。
2. 因素和水平：实验中的因素是指可能影响实验结果的各种变量，而水平则是
指每个因素可能的取值。
在设计实验时，需要明确确定实验中的因素和各个因素的水平。
3. 实验设计类型：常见的实验设计类型包括完全随机设计、区组设计、双因素
设计等。
不同类型的实验设计适用于不同的实验场景，需要根据具体情况选择合适的实验设计类型。
4. 重复和随机化：在进行实验设计时，需要考虑重复实验和随机化的原则。
重
复实验可以提高实验结果的可靠性和稳定性，而随机化可以减少实验结果的偏差。
5. 统计分析方法：实验设计的关键是通过统计方法对实验数据进行分析，从而
得出科学结论。
常用的统计方法包括方差分析、回归分析、协方差分析等，需要根据实验设计的具体情况选择合适的统计方法。
以上是DOE实验设计必备的基础知识，掌握了这些基础知识，可以帮助我们
设计出科学合理的实验方案，获取可靠的实验数据并进行有效的统计分析，从而得出科学结论。
在实际的实验设计中，还需要不断学习和实践，不断提升实验设计的能力和水平。
希望以上内容能够对您有所帮助。
DOE优化实验设计及案例分析
DOE优化实验设计及案例分析在进行实验研究时，典型问题之一是如何设计最优的实验方案，以获得准确、可靠且可重复的实验结果。
设计良好的实验方案不仅可以节省时间和资源，还可以提高实验数据的质量，并帮助解决研究中的复杂问题。
一种常用的实验设计方法是DOE (Design of Experiments)，即实验设计的统计方法。
DOE能够帮助研究人员在尽可能少的实验次数下，对多个因素进行系统的研究和分析，发现不同因素对实验结果的影响，并找出最优化的实验条件。
本文将详细介绍DOE优化实验设计的原理和方法，并通过案例分析来说明其在实际工程中的应用。
一、DOE优化实验设计的原理和方法1.1 DOE的原理DOE的核心原理是通过设计和管理实验来探索和确定因素对实验结果的影响，以及因素之间的相互作用。
DOE将实验数据分析为主要因素、互作用因素和误差因素三部分，通过分析不同因素的影响程度，可以找到影响实验结果的关键因素，并优化实验条件。
1.2 DOE的方法在进行DOE优化实验设计时，需要确定以下几个方面：1.2.1 实验目标：明确实验的目标，例如提高产量、降低成本、优化工艺等。
1.2.2 因素选择：选择影响实验结果的主要因素，通过整理和分析先前的研究、经验和文献综述来确定因素。
1.2.3 实验设计：选择适当的实验设计方法，例如完全随机设计、随机区组设计、响应面设计等。
1.2.4 实验参数设置：根据实验目标和因素选择，确定实验参数的取值范围和水平。
1.2.5 实验执行和数据收集：进行实验操作并记录实验数据，确保数据的准确性和可靠性。
1.2.6 数据分析与结果验证：通过统计分析方法对实验数据进行分析，并验证实验结果的可靠性。
二、案例分析：DOE在生产工艺优化中的应用假设某汽车制造公司在生产线上进行了一系列的实验来优化焊接工艺。
他们选择了以下因素进行实验：焊接电流、焊接时间和焊接速度。
实验目标是提高焊缝强度。
2.1 实验设计对于这个案例，我们选择一种常用的DOE实验设计方法，称为完全随机设计。
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查看:[大字体中字体小字体]DOE知识介绍一、什么是DOE：DOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，得理想的试验结果以及得出科学的结论。
实验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr. Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。
二、为什么需要DOE：要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；要对生产过程选择最合理的工艺参数时；要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；要缩短新产品之开发周期时；要提高现有产品的产量和质量时；要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。
另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。
三、DOE实验的基本策略：策略一：筛选主要因子（X型问题化成A型问题）实验成功的标志：在ANOVA分析中出现了1~4个显着因子；这些显着因子的累积贡献率在70%以上。
策略二：找出最佳之生产条件（A型问题化成 T型问题）实验成功的标志：在第二阶段的实验中主要的误差都是随机因素造成的。
因为各因子皆不显着，因此，每一因子之各项水准均可使用,在此情况下岂不是达到了成本低廉且又容易控制之目的。
策略三：证实最佳生产条件有再现性。
试验设计方法及其在国内的应用返回DOE目录随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。
在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。
试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受，推广。
其实试验设计对于我国学术界来说并不陌生。
比如均匀设计，均匀设计是中国统计学家方开泰教授(下图左)和中科院院士王元首创，是处理多因素多水平试验设计的卓有成效的试验技术，可用较少的试验次数，完成复杂的科研课题开发和研究。
国内一些大学的数学系和统计系近年来已经逐渐开始开设专门的试验设计课程，比如清华大学，电子科技大学、复旦大学等高校。
国内一些行业领先的企业，比如中石化，华为科技，中石油，宝钢等企业，也开始在质量管理和产品研发、工艺改进等领域采用DOE方法。
尽管DOE越来越多的被国内产、学、研领域所接受，但是我们还是看到，国内对于DOE的研究和推广仍旧停留在比较浅的此次。
以上述企业为例，中石化下属的石化科学研究院和上海石化研究院应该是我国石油化工研究领域的王牌单位了，不过不管是北京的石科院，还是上海石化研究院，在油品研发、工艺改进、质量管理等领域，对于DOE的使用还仅仅停留在部分因子和正交设计层面。
笔者在网络上查询到电子科技大学的DOE课程目录如下：教材目录：第一章正交试验基本方法第二章正交试验结果的统计分析——方差分析法第三章多指标问题及正交表在试验设计中的灵活运用第四章 Ltu(tq)型正交表的构造第五章 2k和3k因子设计第六章优选法基础第七章回归分析法第八章正交多项式回归设计第九章均匀设计法第十章单纯形优化法第十一章鲍威尔优化法及应用第十二章三次设计第十三章稳定性设计目前业界常用的高端试验设计方法比如定制设计，筛选设计，空间填充设计等高级试验设计方法（Advanced DOE），无论在国内的统计教学、科研还是在产业界的应用，都还比较少见，但已有逐步扩大趋势。
西方企业对于DOE的应用早已大规模开始，比如美国航天、航空设计的顶尖单位，乔治亚宇航设计中心，在开发导弹、战斗机等美国绝密武器系统的时候，无一例外的使用了定制设计（Customer Design）。
在民用领域，比如INTEL，惠普，苹果等公司在产品研发和质量提升阶段，都使用了高级试验设计方法。
按照试验设计(DOE)方法发展的历程和应用的先后，我们简单介绍一下什么是高级试验设计方法，以及和其相对应的传统试验设计方法。
如下图所示，传统DOE包括部分因子设计、完全因子设计、响应面设计、扩充设计，混料设计和田口设计。
与此对应，高级DOE则主要包括空间填充，非线性和定制设计等。
目前能够实现DOE(试验设计)的专业软件工具不多，其中最权威的当属来自全球最大的统计软件供应商SAS集团旗下的桌面统计分析软件JMP。
首先，JMP的DOE内容最为完整，除了包括部分因子、完全因子、响应面设计、扩充设计，混料设计和田口设计等传统DOE外，还包括空间填充，非线性和定制设计等高级DOE。
其次，JMP的DOE功能最为强大，除了整合传统的统计建模,图形展示等分析方法外，还融入了模拟，I最佳与D最佳比较，简单数据挖掘等独特方法强化分析效果。
再次，JMP的DOE实现最为方便，因子的数量，水平的数量，试验的次数等等都可以自定义，用户能够根据实际问题的要求构建试验，而无需任何修饰。
更进一步，JMP的试验设计中还整合了模拟器(Simulator)功能，用户可以直接对试验所得的新方案进行仿真模拟，以最大限度地减少失败风险。
介绍传统DOE的资料比较多，在此不再赘述，笔者还是将笔墨集中在更高效的高级DOE上。
首先介绍一下空间填充设计(Space Filling Design)，它适合于不存在随机误差，但强调控制系统偏差的试验场合。
众所周知，随机化(Randomization)、区组化(Blocking)和仿行(Replication)这三大理念是我们在做常规试验设计时反复强调的基本原则，但是当对随机误差的关注远远小于对模型本身的关注时，强调以上三条原则将不能最充分地利用可用资源。
这时我们应当关注系统偏差，即近似模型与真实数学函数之差异。
空间填充设计的目标就是限制系统偏差。
系统偏差的大小与试验点的代表性密切相关，通过球填充设计、均匀设计和最低潜能等方法，空间填充设计的试验方案能获得最佳的覆盖面，从而为获得信息量最丰富的试验结果数据以提供决策支持奠定基础。
其次，再来说一说非线性设计，它适用于需要高精度地构建参数为非线性的模型。
在某些工程技术和社会科学的试验设计领域中，常常会遇到非线性模型的研究问题，由于非线分析的复杂性和特殊性，很多人会采用多项式模型近似描述，简化问题。
但是当我们对模型应用的要求较高时，上述的处理方法就显得力不从心了。
其实，关于非线性设计与建模的理论已经逐渐成熟，通过牛顿迭代法等技术允许用户生成非线性最优设计和最优扩充数据，从而拟合参数为非线性的模型。
与标准的多项式模型相比，用此类模型描述相应流程时，能够产生更为精确的流程行为预测，也即模型与实际问题的符合性更好。
最值得一提的还是定制设计，它灵活便捷的设计风格和通用一致的分析模式使众多对传统DOE领域屡战屡败的人眼前一亮，信心大增。
对一般的非统计专业人士来说，单单听到响应面、混料、拉丁超立方等一大堆专业名词就已经如坠云雾了，后面的分析报表就更如天书一般，这样的情形不由得让人对试验设计望而却步, 试验设计用最通俗易懂的语言还原试验设计的本质，只要定义了你所研究产品或过程的输入因素和输出响应、目前的试验预算有多少，分析的重点和目的在哪里，定制设计生成器就会设计出最符合你要求的试验计划。
再加上实际的试验数据，具体的分析结果，如模型公式、最佳水平组合等，就生动形象地展现在你的面前了。
它突破了传统DOE“规则呆板，专业性强”的限制，被许多欧美企业的工程师亲切地称为“能够量体裁衣的DOE”。
我们举一个简单的例子来体会一下定制设计的独特魅力。
例如，在一次市场研究的试验设计中，您想了解目标客户的心理偏好。
其中的功能因子水平包括最差(1)、中等(2) 和最佳(3)，而价格因子水平包括高(1)、中(2) 和低(3)。
根据排列组合的方法共可能有9次水平组合，但实际上在这个例子中公司可能并不愿意在市场上以最低的价格出售最佳性能的产品，因此您需要在制订试验计划时，就排除功能中的最佳(3)和价格中的低(3)这一组合。
这时，传统的DOE（无论是全因子设计，还是部分因子设计等）都无法实现自定义的因子水平约束，由此生成的试验计划缺少现实意义，由此产成的分析结果缺少可信度，而定制设计可以提供拒绝特定因子水平组合的灵活性，巧妙地解决了这类长期困扰DOE用户的难题。
以上方法都可以通过专业软件JMP实现，从而进一步提高使用DOE的工作效率，有兴趣的读者不妨一试。
试验设计(DOE)就在你身边DOE，即试验设计(Design Of Experiment)，是研究和处理多因子与响应变量关系的一种科学方法。
它通过合理地挑选发展，DOE已经历了80多年的发展历程，在学术界和企业界均获得了崇高的声誉。
然而，由于专业统计分析的复杂性和各个行业的差异性，DOE在很多人眼中逐渐演变为可望而不可及的空中楼阁。
其的神秘面纱，了解DOE的执行过程，自由地建立属于自我的DOE空间。
场景 :相信大家都吃过爆米花，但是大家是否都了解爆米花的制作过程？在品尝爆米花的时候，不知道您是否注意到有很多爆容易就能确定重要因子的合理范围：加工爆玉米花的时间（介于 3 至 5 分钟之间）微波炉使用的火力（介于 5 至 10 档之第 1 步：定义响应和因子第2步：定义因子约束根据经验，你知道：不能在试验中长时间高火力加工爆玉米花，因为这样会烧焦某些玉米粒。
不能在试验中短时间低火第3步：添加交互作用项我们可以推测：与爆开玉米比例相关的任意因子效应可能取决于某些其它因子的值。
例如，品牌A时间变化的效应可第 4 步：确定试验次数根据在模型中添加的效应，执行试验需要一定的试验次数。
我们可以使用最小值、建议值，也可以指定试验次数，只要第 5 步：指定输出表格生成的数据表保留了随机化的特性，显示了我们应该运行试验的顺序，首先在7级火力下将第一包B牌的玉米加工 3第6步：收集和输入数据根据设计方案加工爆玉米花。
然后，计算每包中爆开的玉米粒的数量。
最后，保存结果至数据表。
第7步：分析结果可以构建数据模型了，一般使用最常见的分析方法——最小二乘法，但是如果响应数据明显不呈正态分布时，选择广义简要地查看输出报告中的“参数估计”表，发现所有的 p 值都小于，表明所有的模型效应，包括一次主因子作用、二我们已确认时间、火力以及品牌与爆开玉米粒个数之间存在着紧密关系，要进行进一步研究，可以打开“预测刻画器”，分析当“时间”值从3转移至5时，“爆开个数”也在发生相应得变化。