DOE实验设计概论知识
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基础知识概论
DOE基础知识概论
英国统计学家乔治·博克斯（George Box）是将统计数据运用于实验的首批推行者之一，发展了响应曲面方法（RSM）。
他在Technometrics杂志上说：“要了解你所干预的系统正在发生什么，你必须介入进去，而不是仅仅被动地观察”
在说到实验设计的重要性方面，博克斯更是呼吁要非常重视实验设计，而且要提高到国家振兴、增强企业核心竞争力的高度，他说：“在这个国家有成千上万的工程师，哪怕他们只会使用23实验设计方法，哪怕这是他们唯一掌握的数据驱动的分析方法，也将会极大提升实验的效率、创新的速率以及整个国家的竞争力！”
鉴于此，笔者参考了闵亚能先生的《实验设计（DOE）应用指南》和中国质量协会《六西格玛管理（第三版）》的相关内容，对DOE基础知识进行了汇总整理，供大家交流学习。
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)PPT课件
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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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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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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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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
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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
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DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
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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实验设计培训教材 经典完整版
DOE实验设计培训教材经典完整版实验设计是科学研究中至关重要的一环，它能够帮助研究者准确、有效地得出结论，并为进一步的实验提供可靠的依据。
为了提高实验设计的质量和效果，了解并应用正交试验设计(Design of Experiments, DOE)成为必要的技能。
本教材将介绍DOE的基本原理和方法，帮助读者达到熟练运用DOE设计实验的能力。
DOE简介DOE作为一种系统的实验设计方法，可以同时考虑多个因素对实验结果的影响，通过设计合理的实验方案，得出可靠的结论。
相比于传统的试错法，DOE具有高效、精确、经济的特点，适用于各种科研和工程实验。
1. 实验设计基础1.1 可变因素与响应变量在实验中，可变因素是指可以被科学研究者操纵的因素，而响应变量则是受这些可变因素影响的实验结果指标。
了解可变因素与响应变量的关系是进行实验设计的基础。
1.2 实验设计的目标实验设计的目标是寻找可变因素对响应变量的最佳组合，从而得到对研究问题有重要意义的结论。
常见的实验设计目标包括确定最优条件、寻找影响因素、找出因素间的相互作用等。
2. 正交试验设计2.1 正交试验设计的原理正交试验设计是一种基于统计学原理的实验设计方法，通过选定一组正交表，将试验因素进行组合，来实现对多个试验变量的全面考虑。
通过正交试验设计，可降低实验次数，并减少实验中因非试验因素带来的误差。
2.2 正交试验设计的步骤2.2.1 确定试验因素与水平在进行正交试验设计之前，需要明确研究中的试验因素及其各个水平。
试验因素可以是任何对响应变量产生影响的因素，而水平则是试验因素的具体取值。
2.2.2 构建正交表根据试验因素的水平个数，选择适当的正交表进行构建。
正交表的选择要满足试验因素个数和水平个数的要求，以保证实验设计的合理性。
2.2.3 设计实验方案根据所选正交表的要求，将试验因素与各个水平进行组合，得到实验的方案。
通过合理的组合，可以实现对多个试验因素的全面考虑。
《doe试验设计讲义》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。
谢宁DOE实验设计的主要内容
品质量波动的主要原因，但变量搜索是针对变量的，而零件搜索则是针对零 件的。 5、完全析因技术 采用以上四项技术，寻找出 4 个以下的主要因素，这些因素按全部因素所有 水平的一切组合逐次进行实验，研究这些因素的主效应和相互之间的交互作 用，以确定最佳的因素水平匹配方案。 6、 改进效果检查 令 B 为改进后的工序，而 C 为改进前的工序。为了验证改进效果，可以设定 风险率 a(第Ⅰ类风险)和 b(第Ⅱ类风险)，随机抽取 B 和 C 两种产品(样本量 由风险率决定)，进行假设检验，以确定在规定的风险率下，B 产品是否优于 C 产品。 7、 实验设计的回归分析 对散布数据作出散布图，应用回归理论，诊断出对产品影响大和小的因素， 从而找出影响产品质量波动的主要原因，并根据波动大小，确定各因素的目 标值和容差。 经典方法、田口方法以及谢宁方法比较
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Байду номын сангаас
谢宁 DOE 实验设计的主要内容
4、变量搜索技术 与零件搜索有许多相似之处，都是逐个替换，进行测试比较，以搜索引起产
谢宁方法概述 实验设计(DOE)方法一直在发展、丰富和完善，美国人多里安谢宁(Dorian Shainin)总结了七种新的 DOE 应用技术： 多变图技术、零件搜索技术 、成 对比较技术 、变量搜索技术 、完全析因技术 、 改进效果检查及实验设计 的回归分析。 谢宁方法的主要内容 1、 多变图技术 根据以往经验确定影响质量的可能要素，例如工人班次、机床、原材料、工 艺变量等，每隔一段时间抽取连续生产的几件产品，按需观察的这些要素的 几种情况分别测试质量特性，画成图表进行比较分析，以确定引起波动的原 因。 2、零件搜索技术 根据以往经验确定影响产品质量的可疑零件，随机选取几个好的产品和坏的 产品，将坏产品上的可疑零件与好产品上的对应零件进行交换，重新装配后 进行质量特性参数的测量、比较、分析，以找到影响产品质量的主要零件。 3、成对比较技术 随机选取 5 对以上的好的和坏的产品，用各种方法测试其各种参数并比较其 不同之处，以确定影响产品质量的主要原因。成对比较技术适用于不可拆卸 的产品。
实验设计(DOE)方法培训
和偏差。
控制干扰因素
02
考虑并控制可能干扰实验结果的干扰因素，如仪器误差、环境
变化等。
可重复性与可扩展性
03
确保实验方案具有可重复性和可扩展性，以便验证实验结果和
推广应用。
注意数据收集与分析的准确性
数据质量
确保数据收集过程中准确记录和处理数据，避免数据失真或遗漏 。
数据分析方法
根据实验目的和数据类型选择合适的数据分析方法，如回归分析 、方差分析、主成分分析等。
降低成本
通过优化实验设计，可以 减少不必要的实验次数和 资源消耗，从而降低成本 。
提高生产效率
通过实验设计，可以确定 最佳的工艺参数和操作条 件，从而提高生产效率。
DOE的历史与发展
历史
实验设计起源于20世纪20年代的统计学领域，随着计算机技术的发展，实验设 计方法得到了广泛应用。
发展
现代实验设计方法已经广泛应用于各个领域，如制造业、医药、生物技术等。 同时，随着大数据和人工智能技术的发展，实验设计方法也在不断创新和发展 。
02
实验设计(DOE)基本原理
因子与水平
因子
影响产品、过程或系统性能的变量称为因子。
水平
因子的不同状态或取值。
因子与水平的选择
根据实际需求和条件选择合适的因子和水平。
实验设计类型
完全随机设计
每个因子在每个水平上的 组合都是随机的。
部分因子设计
只选取部分因子和水平进 行实验。
饱和设计
包含所有因子和水平的组 合。
确定实验设计的主要目的和研究问题，确保实验结果能够解 决实际问题。
确定研究范围
明确实验研究的范围和边界条件，避免不必要的复杂性和确定影响实验结果的关键因素或变量 ，这些因素可能对实验结果产生影响 。
DOE概论-基本概念汇总
试验设计：
是主动控制 自变量（X），并观察响应变量的 影响（即：试验设计是有意识、有目的、有步 骤地改变该工序参数并获得响应变量的变化）
精心设计的试验有助于我们对事物的认识
Pg 7
被动观察和试验设计 被动观察
被动观察就是静观 事物的变化，而不是促使 事情的发生.
例如:香槟酒最初的产生 很自然.可能很多人都观 察到它,而没有注意到它 有什么独特之处。但是， 最终眼光独到者注意到 香槟酒的美好前景。 例如:很多人都看到过茶壶冒的 蒸汽，但只有瓦特的独到观察 并发明蒸汽机导致工业革命的 开始。
水平效果重复复制-
因子所处在的状态；
因子水平变化对反应变量所造成的影响程度；
Pg 12
试验计划的发展
试验设计发展史：
.1920年英国人费歇尔提出试验设计
.1930-40年代，英、美将其逐步推广到工业生产
.1940年博克斯（G.E.P. BOX）系统的提出因子设计方法 .1945年田口玄一提出正交试验法
.1962年田口玄一《试验计划法》出版
.1960-1970年田口玄一提出信噪比设计与三阶段设计 .1960年华罗庚教授提出《优选法》 .1951年BOX提出响应曲面分析〔response surface methodology----RSM〕 .1978年BOX出版DOE权威著作《Statistics for Experiment》－－BH2 .1980年王元、方开泰教授提出《均匀试验设计》 .1987年BOX与他人合著《经验模型的建立与响应曲面》 .2000年吴建福与滨田合著《试验设计与分析及参数优化》
检测的结果可以预期和预测的差异
如：夏天和冬天的灶具销售量是不一样的
2.随机误差（Байду номын сангаас音）
DOE(试验设计)培训课件
正交设计
利用正交表安排多因素多水平的 试验，寻找最优组合。
均匀设计
在一定范围内均匀选取试验点， 进行多因素多水平的试验，寻找 最优组合。
03
试验设计的应用
试验设计在产品研发中的应用
80%
确定产品性能指标
通过试验设计，确定产品的性能 指标，确保产品能够满足用户需 求。
100%
优化产品设计
试验设计可以帮助优化产品设计 ，提高产品的性能、可靠性和安 全性。
DOE的重要性
• 试验设计在生产或制造过程中具有非常重要的意义。通过试验设计，可以有效地确定影响产品或过程的关键因素，提高产品质量和生效率 。此外，试验设计还可以帮助企业优化资源配置，降低生产成本，提高市场竞争力。
DOE的发展历程
试验设计作为一种科学方法，最初起源于20世纪20年代的农业科 学研究。随着工业革命的推进，试验设计逐渐被应用于工业制造 领域。在20世纪60年代，美国通用电气公司成功应用试验设计方 法优化了其生产过程，取得了显著的经济效益。此后，试验设计 逐渐受到全球各行各业的关注和应用。
DOE（试验设计）培训课件
汇报人:
2023-12-05
目
CONTENCT
录
• DOE简介 • DOE基本原理 • 试验设计的应用 • DOE案例分析 • DOE实践建议 • 相关工具介绍
01
DOE简介
什么是DOE
• DOE（Design of Experiments）是试验设计的英文缩写，它是一种系统性的方法，用于确定和优化在生产或制造过程中影 响关键输出的因素。试验设计通过合理地选择试验因子和水平，以及科学地安排试验顺序，来揭示影响关键输出的因素， 并为优化关键输出提供依据。
DOE试验设计培训讲义
2.1.2 正交表 2.1.2.1 两张常用的正交表
表 2-1 与 2-2 为两张常用的 3 因子 2 水平与 4 因子 3 水平正交表 表 2-1 正交表 L4(23) A B L4(23) 1 2 1 2 3 4 1 1 2 2 1 2 1 2 C 3 1 2 2 1 表 2-2 正交表 L9(34) A B 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3 C 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 D 4 1 2 3 3 1 2 2 3 1
1.4.2 试验设计的实施
实施中要解决好下列几个问题： （1）按怎样的顺序进行试验，因试验常不止一次。 （2）认真进行试验，记录试验情况，妥善解决新发生的问题。 （3）试验结果如何准确和精确地测定。 （4）多少时间内完成。
1.4.3 数据的统计分析
对不同的 DOE，采用不同的数据分析方法。例如正交试验设计中，采用极差分析、方 差分析和显著性检验的 F 检验。
1.1.2 试验
试验是目的在于回答一个或几个经过构思的问题的行为过程。 目的可以是： 为了提高质 量；为了寻找最佳工艺搭配；为了寻找原因；为了开发新产品等等。构思可深可浅：试验会 出现哪些结果；试验中出现哪些问题？如何预防？试验报告如何写等等？ 在质量管理中，经常会遇到多个因素、有误差及周期长的一类试验，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）各个因素 取什么状况（参数）为好？（3）各个因素按什么样的状况（参数）搭配起来使指标最好？ 这是多个因素试验中比较典型的问题。
1.1.3 解决试验问题的三个阶段
解决任何一个试验问题都有三个阶段： （1）制订试验计划； （2）实施试验计划，记录试 验结果； （3）分析试验数据，给出问题的答案。 试验设计是研究如何合理地制订试验计划（设计问题）和如何科学地分析试验结果（分 析问题） ，它涉及第一与第三阶段。
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 。
实验设计DOE必备基础知识理解
优点：可以通过代表性很强的少数次试验，摸清各个因素对试验指标的影响情况 ，确定出因素的主次顺序，找出较好的生产条件或最佳参数组合。
过改变过程的输入变量，获得新数据，然后对之进行分析，获得我 们所需要的信息，从而得出科学的结论，并据此作出合理有效的决 策。
3
DOE基础知识
4
实验设计DOE的发展过程:
DOE发 展过程
早期因子 设计法/ 方差分析
1920…
实验设计技 术最早是由 英国统计学 大师费歇尔
（R.A.Fisher）
所创立，首 先应用在农 业
美国著名 可靠性/ 质量工程 专家道 林·夏宁 （Dorian
Shainin ）
发展夏宁 方法，其 思路思路 与通常/ 传统的方 法不同， 它采用逆 向式的搜 索方法
Scheffe,单 纯形格子 点混料设 计被提出。 至1990年 Cornell， Johnson 不断开发 该类试验 设计工具。
残差分析， 多元回归分析， 分式析因实验， 曲面相应和调优运算
PPAP 爬 坡 稳定受控 一致可靠
市场M
策划
设计和开发D
产品设计开发
过程设计开发
产品过程确认
反馈、评定、问题解决
批量生产P
服
务
工
工
工
工
序1 序2 序3 序4
S
监
监
监
监
视
视
视
视
持续改进
顾客项目委托
SOP量产启动 被认可的产品 和制造系统
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基础知识
分析： 1) 根据综合评分的结果，直观上第1号试验的分数最高，应进一步分 析它是不是最好的试验方案； 2) 通过直观分析法可以得知，最好的试验方案是A1B3C2D1。A，D 两个因素的极差都很大，是对试验影响较大的两个因素； 3) 分析出来的最好方案，在已经做过的9个试验中是没有的。可以 按这个方案再试验一次，看能不能得出比第一号试验更好的结果， 从而确定出真正最好的试验方案； 综合评分法是将多指标的问题，通过加权计算总分的方法化成一个 指标的问题，使对结果的分析计算都比较方便、简单。
试验设计基础知识
陈中松
价值观：客户第一 | 阳光沟通 | 团队协作 | 拥抱变化 | 学习成长
目录
实验设计简介 正交试验、正交表及其用法 混合水平的正交试验设计 有交互作用的正交试验设计
案例演示
行为准则：尊重·简单·重用·检查·并行·勇气·反馈·改善·认真·责任
价值观：客户第一 | 阳光沟通 | 团队协作 | 拥抱变化 | 学习成长
为什么要 做试验设
计？
行为准则：尊重·简单·重用·检查·并行·勇气·反馈·改善·认真·责任
价值观：客户第一 | 阳光沟通 | 团队协作 | 拥抱变化 | 学习成长
第一节：DOE基本简介
例1：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。
行为准则：尊重·简单·重用·检查·并行·勇气·反馈·改善·认真·责任
价值观：客户第一 | 阳光沟通 | 团队协作 | 拥抱变化 | 学习成长
第三节：正交试验、正交表及其用法
解：我们选用正交表L9(34)来安排试验。
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DOE概论-基本概念汇总
DOE基本概念
“star points”
上方星点：第5水平 （1.7） 立方体顶部:：第4水平 （+1） 中心点、加上四个水平星点：第3水平 （0） 立方体底部:：第2水平 （-1）
下方星点:：第1水平 （- 1.7 ）
d=从中心点到立方体表面的距离 星点 L=d x α α=（设计中立方体点的个数）.25（四次方根）
DOE基本概念
全阶乘因子试验（全因子试验）
指所有因子的所有水平的 所有组合都至少进行一次试验：
全阶乘试验的次数：Runs=X
X--水平； k--因子数
Level 2 3 Factors 2 4 9 3 8 27 4 16 81
k
5 32 243
Runs
增加一个水平要大幅度增加实验次数！ 全阶乘实验的优势 --包含所有主要结果的信息 --包含所有交互作用的信息 --量化Y=F（X） 全阶乘实验的局限性 --资源分配过多 --时间过长
Pg 14
试验计划概念
通过试验来析因、 改进和设计优化 统计技术在 生产/制造过程 中的应用是对 过程中的输入 变量（人/机/料/法/环）
进行有目的的主动优化,
使输出的变量更符合目标. 试验设计 是其中较为有效的方法。 通过试验,控制其 对不良的影响程度
Pg 15
DOE基本概念
重要术语
反应变量- 因变量、我们所研究的品质特性； 因子自变量、对反应变量有着影响的因素；
•试验的分辨率 •样本数、功效和Power •重复和复制 •划分区组 •试验实施的随机性
试验 设计
收集 数据 为何检验多个X
•多个改进机会 •试验设计的效率 •估计因子间交互作用
为何进行试验
DOE基础知识(JMP软件应用)
内容概要
DOE的基本概念 确立DOE的观念，对DOE有一个初步的了解。
DOE的基础知识
了解DOE中所涉及的一些其它方面的知识。
DOE实例讲解
了解DOE的试验方法与试验步骤，并了解如何对 实验结果进行分析。
&1.实验设计(DOE)的基本概念
设计对使用环境不敏感（即受环境的影响小）的产品
创造对物料和部品变化不敏感的制造过程 确定、验证和优化制造过程的主要影响变量及其影响
实验设计(DOE)的基本概念
DOE实验过程应避免的情况
问题不清 目标不明
对实验设计缺乏理解 缺乏足够的指导
实验前讨论不充分 实验后结果不清
实验失败
缺乏信心 缺乏管理支持
实验设计(DOE)的基本概念
传统试验的再现性低
例：现在我们要对两家供应商的金丝进行对比试验，以便确定选用哪一家的金丝。
序号 试验1 试验2
金丝 A B
参数设定
Force
25
Power
75
Time
12
Ball Shear 55 46
表1:从试验结果来看，A的金丝要好于B的金丝。 参数设定 Force 20 Power 80 Time 10
序号
金丝
Ball Shear
试验1
试验2
A
B
53
56
表2：从试验结果来看，B的金丝要好于A的金丝。
实验设计(DOE)的基本概念
传统试验无因子交互作用的情报
在多因素试验中，各因素不仅各自独立地在起作用，而且各因素还经常联合起 来起作用。也就是说，不仅各个因素的水平改变时对试验指标有影响，而且各因 素的联合搭配对试验指标也有影响。这后一种影响就叫做因素的交互作用。 在传统实验中，因每一次试验仅改变一个因素，没有考虑因子间的交互作用。
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2K 因子试验
2K: 中心点及分区试验 为 DOE选定样本尺寸 全因子试验 优化试验简介
完成阶段总结 结论, 问题和下阶段任务
Pg 3
试验 – 定义
试验是一个或一系列有目的地改变流程或系 统的输入变量以观察识别输出应变量随之改变的 实验
Douglas C. Montgomery
Y=f(x)
那些自变量X显著的影响着Y? 这些自变量X取什么值时将会使 Y达到最佳值?
试验设计(Design of Experiments)简介
取得突破的蓝图
确定
6 Sigma 概论
测量
明确项目定义
分析
确认偏差来源: 探测性分析
改进
筛选关键 输入变量 (DOE)
控制
优化输出变量
项目管理
确认输入及 输出指标
确认偏差来源: 统计性分析
找寻交互作用 ( DOE)
控制 X 和 监控 Y
计算机应用
工业界最常用 程序 选择 “最佳估计” 的因子组合
Ping 牌球杆, Titleist 牌球, 开车, 四瓶啤酒
进行一次试验 (打一轮) 输出结果与预期值比较 (分数: 94 – 不太好) 如结果不理想, 将其中一个因子的水平改变 – 重新试验 如需要重复试验
缺点 如第一次估计错误, 需要更多次试验– 低效率且时间长 如第一次估计可以接受, 试验会停止下来, “最佳”方案可能永远 找不到
交互作用 – 在另一个因子的不同水平, 一个因子产生的效果 不相同
另一个缺点
OFAT 总是比统计 学试验设计效率差
Pg 12
解决方案-因子试验设计
处理多个因子的正确方法是进行因子 试验
即 DOE (Design Of Experiments)
因子试验
各因子一起改变其水平而不是一次一个 试验设计是进行一整套试验且所有试验完成后才进行 分析
Pg 13
因子试验 – 实例
考虑高球例子的两个因子: 啤酒 和 开车 一个因子试验会设置如下:
I如加上第三个因子, 球的类型 (Titleist 或 Pinnacle), 设计会变 成:
各因子在另一个因子的各水平 改变其水平
4 啤酒
0 w 车 r w 4 啤酒
0
车
r
?
Pg 14
因子试验 – 练习
Pg 10
OFAT法– 每次一个因子(One-Factor-Ata-Time)
常用于对所研究流程了解 有限的情况 程序 选择一个因子水平的组 合作基线 在各因子的变化范围每 次改变一个因子的水平 选定各因子的最佳水平
对啤酒及走或开车的组合:
?
Pg 11
OFAT的缺点
主要缺点 OFAT 未能考虑交互作用
找出定义流程的公式 (y=f(x)) 以优化流程
Pg 6
试验设计中的基本术语
因子 (可控因子,非可控因子) X 水平: 为了研究因子对响应的影响,需要用到因子的两个或更多的不同 的取值,这些取值称为因子的水平(level)或设置(Setting). 处理: 按照设定因子水平的组合,我们就能进行一次试验,可以获得一次 响应变量的观测值,也可以称为一次“试验”(trial, experimental run), 也称为“一次运行”(run). 试验单元(experiment unit):对象,材料或制品等载体,处理(试验)应用其 上的最小单位 试验环境:以已知或未知的方式影响试验结果的周围环境 模型:可控因子(X1,X2,…Xn), 响应变量(Y) , f 某个确定的函数关系 Y= f ( X1, X2, X3,….. Xk) + Error (误差) 主效应: 某因子处于不同水平时响应变量的差异 交互效应: 如果因子A的效应依赖于因子B所处的水平时,我们称A与B 之间有交互作用. OFAT法（One-Factor-At-a-Time)：在各因子的变化范围每次改变一 个因子的水平以选定各因子的最佳水平。
.
Pg 7
试验设计的基本原则
重复试验(replication) 一个处理施加于多个试验单元。我们一定要进 行不同单元的重复(replicate)，而不能仅进行同单元的重复 (repetition):要重做试验，而不能仅重复观测或重复取样。 随机化(randomization)：用完全随机的方式安排各次试验的顺序和／ 或所用的试验单元。防止那些试验者未知的但可能会对响应变量产生 的某种系统的影响。 划分区间(blocking)：按照某种方式把各个试验单元区分成组，每组内 保证差异较小，使他们具有同质齐性(homogeneous)，则我们可以在 很大程度上消除由于较大试验误差所带来的分析上的不利影响。如果 分区组有效，则这种方法在分析时，可以将区组内与区组间的差异分 离出来，这样就能大大减少可能存在的未知变量的系统影响。 能划分区组者则划分取组，不能划分区组者则随机化。 Block what you can and randomize what you cannot
Pg 8
设想打高尔夫球是一个试验
打一轮高尔夫球的输出变量是什么?
分数, 越低越好 (击球及推杆数少)
可控制的输入变量是什么?
球及球杆的类型 带着球杆步行或开车运送 玩球时喝掉的啤酒瓶数
击球的前后一致性 天气 – 风, 雨, 太阳, 温度
不可控制的输入变量是什么?
?
Pg 9
“最佳猜测” 法
Pg 4
流程或系统的一般模型
噪音输入变量 (离散)
可控输入变量
流程
关键流程 输出指标
噪音输入变量 (连续)
?
Pg 5
试验的目的
确定
那些输入对输出影响最大(确定关键输入变量) 什么样的输入设置能产生理想的输出结果 怎样设置影响最大的输入水平以减少输出变量的变化范围 怎样设置可控输入水平使得不能控制的输入变量对输出的影 响减到最小
分析测量系统
确认偏差来源: 方差分析
确定 Y=f (X)
确立长期 质量管理
基础统计学
确定工艺能力
规划试验设计
Pg 2
改进阶段: 可能取得的成果
项目回顾和第一,二次课程其余成果
筛选关键输入变量
设计一个试验 部分因子试验
找寻交互作用 (DOE) 及 定义 Y = f (X)