实验设计DOE必备基础知识理解培训课件讲义

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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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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试(实)验设计与方差设计培训课件

DOE试（实）验设计培训讲义一．概述：DOE（design of experiment）是现代质量管理技术之一，其所要研究和解决的问题是，如何以尽可能少的试验次数(成本)获得足够有效的数据，并分析得出比较可靠的结论。

QS-9000，VDA6.1，TS16949等汽车行业质量管理体系标准，均要求产品开发、过程开发及质量人员熟悉并掌握DOE技术。

DOE技术最早是由英国R.A.fisher等人在20世纪20年代提出，首先应用于农业试验,继而用于生物学、遗传学等方面。

1935年R.A.fisher出版“试验设计”，开创一门新学科。

50年代初，日本田口玄一等人将DOE应用于质量系统中，研究开发出“正交设计”技术，成为日本现代质量管理重要技术之一。

70年代末以来，DOE技术在我国冶金、电子、机械、化工、医药等行业获得一定应用，并取得显著成效。

质量管理中，经常会遇到多因素、有误差、周期长之类试验，希望解决以下问题：1.对质量指标(即产品特性)的影响，哪些因素较重要？2.每个因素取什么水平为好？3.各个因素按什么水平搭配为好？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。

基本概念1.DOE(Design of experiment)是现代质量管理技术之一，它对实验方案进行最优设计，以降低实验误差，减少实验工作量，对结果进行科学分析。

2.实验指标实验中用来衡量结果的量，如：电磁伐启动压力，油雾器油雾粒子大小及分布，调压伐调压精度，前照灯片热膨胀系数。

再如：注塑压力，料温，持压时间，油漆配方中各组元百分比，合金钢配料百分比。

3.因素实验中，对实验指标（结果）产生影响的因素。

如：温度、压力、时间、电压、电流、功率、速度、粒度大小、压缩比、表面粗糙度、震动频率、浓度、进給量、硬度值、照度、配方组成等。

4.水平实验中，可供选择的因素值的各种取值。

如：密封件压缩量——5% 、8% 、11%注塑件注塑温度——200℃、220℃、240℃注塑压力——40、60、80kgf/cm2橡胶件硫化温度——140℃. 160℃、180℃二．正交试验设计的基本方法1.正交表——正交试验的有效、简便工具介绍1.1形式1.2 性质——正交表整齐可比性（正交性）a.在任意一列中，各水平出现的次数相同，即水平1、2、3各出现3次。

DOE全套资料(课堂PPT)

2.5望大：希望输出Y越大越好
望小：希望输出Y越小越好
望目：希望输出Y与目Biblioteka 值越接近越好2020/7/9
8
2.6主效应：一个因子在不同水平下的变化导致输出变量的平均变化
因子的主效应=因子为高水平时输出的平均值-因子为低水平时输出的平均值
交互效应：如果一个因子的效应依赖于其它因子所处的水平时，则称两个因子间有交互效应
2020/7/9
4
我们在分析阶段使用回归分析方法对历史数据进行分析，获得了相应的回归方程，得到Y与各个X间的关系式。但这种关系的获得是“被动”的，因为我们使用的是已有的现成的数据，几乎无法控制适用范围，无法控制方程的精确度，只能是处于“有什么算什么”的状况。我们采用DOE的方法，自变量常取一些过去未曾取过的数值，并且进行精确的控制，对要研究的问题进行更广泛的探索，目的是要取得突破性改善。
2020/7/9
6
在DOE的策划阶段，首先要识别可控因子和噪声因子
EXP:可控因子和噪声因子表：
因素
对输出的改变的难是否作为试目前水非试验因素
影响
易度验因素平
的处理
焊接温度 ⊙
⊙
Y
245
松香比重 ⊙
○
Y
0.81
预热温度 ○
○
Y
120
波峰高度 ○
△
N
采用现有参数
⊙影响重大或容易改变；○影响中等或较易改变；△影响轻微或难以改变
曲趋势的估计能力。该效果是简单重复所不能达到的将中心点处所进行的3-4次试验安排在试验的开头、中间和结尾，
这几个点的试验结果应只存在随机误差。如果这几个试验结果呈现非常明显的上升、下降或其他不正常的趋势，则可以帮助发现试验过程中的不正常现象

DOE(试验设计)培训课件

详细说明如何使用DOE软件工具进行实验设计、数据采集、数据分析和模型构建等。
介绍DOE软件工具中各种选项和参数的意义及设置方法，例如实验设计类型、因子和水平设置等。
DOE软件工具的应用案例
通过实际案例介绍如何使用DOE软件工具进行实验设计和数据分析。
通过案例展示DOE软件工具在工业生产、新产品研发等领域的应用。
DOE基本原则
随机化原则
试验设计应遵循随机化原则，以避免潜在的人为偏见和系统误差。
重复性原则
为提高试验结果的可靠性和精确度，应尽可能遵循重复性原则，即在相同条件下多次进行试验。
对照原则
通过设置对照组，可以更好地评估试验组中目标变量与影响因素之间的关系。
简约性原则
在满足试验目的的前提下，应尽可能采用简约的试验设计，以降低试验成本和时间。
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交表，设计了九组实验方案，每组方案重复五次。
实施实验并收集数据
按照设计的实验方案进行实验，并收集了三十组实验数据。
分析数据并得出结论
对收集的实验数据进行统计分析，发现生产温度对产品质量影响最大，其次是生产压力，最后是生产时间
06
DOE软件工具介绍与操作指南
试验设计的基本原则
试验设计需要遵循随机化、重复性和对照等基本原则。
试验设计在生产中的应用
试验设计可以应用于生产过程中，通过优化生产工艺和参数，提高产品质量和生产效率。
试验设计在研发中的应用
试验设计可以应用于产品研发过程中，通过科学筛选和优化设计方案，降低产品成本和提高性能。
DOE与六西格玛的关系
DOE的基本概念
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交表，设计了九组实验方案，每组方案重复三次。

实验设计(DOE)方法培训教案PPT课件

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根据具体要求选择DOE实验方法
• DOE实验方法流程如图(二)所示
实验设计的基本策略
• 1、确定问题
• 为解决何种问题，需要进行的何种实验，应做到心中有数，有的放矢。
• 2、建立实验目标
• 实验要达到何种目的，要达到怎样的指标，应从实际出发，根据当时当地的实情，确定实验目标，不要夸大其辞，矫揉造作。
复运行的结果计算出平均值（Y） 6. 按标准计算软件或EXCEL进行计算
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7. 作出实验因子的影响及关系图
8. 进行方差分析，用以决定实验因子是否重要，用P值进行衡量（P〈0.05)
9. 对方差分析结果进行评价,以确定因子对实验的影响程度
10. 选择重要因子(通常不超过4个)而进行全因子DOE实验,以确定实验的最终结果
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3、考核指标考核指标是在试验设计中，根据试验目的而选定的用来
衡量试验效果的量值（指标）。考核指标可以是定量的，也可以是定性的。定量指标如
硬度、强度、寿命、成本、几何尺寸、各种特性等。定量指标根据试验结果的预期要求，又可分为望目值、望小值、望大值三种类型。定性指标不是按数而是按质区分，如质量的好与坏，天气的晴与阴，指标可以用加权的方法量化为不同等级。
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36) 材料的影响 37) 机器设备的影响 38) 测试设备的影响 39) 领导者的支持 40) 制造者支持 41) 工程部门的支持 42) 优化后的合格率 43) 配合度 44) 测量精密 45) 随机抽样 46) 块的区分 47) 决定区分程度 48) 假设构造
49) 测量方法 50) 管理者支持 51) 将实验结果图表化 52) 确定主要因子 53) 计算出各因子影响大小 54) 作出相关因子影响图 55) 连续样本 56) 从样本收集到样本测量的时

DOE(试验设计)培训课件

实验过程规范与安全保障
遵循伦理规范，保障受试者权益、减少风险。
试验设计中的技术性问题
实验设计不严谨
采用对照试验、随机化等方法，减少偏倚。
检测与分析方法选择不当
根据研究目的选择合适的检测方法，并对结果进行综合分析。
试验设计中的其他问题
研究结果可重复性差
重视实验操作细节，确保实验结果可重复验证。
研究结果推广问题
简便性原则
试验设计应尽可能简单
试验设计应尽可能采用简单的试验方法和装置，以便减少误差和干扰因素。
试验设计应考虑实际应用情况
试验设计应考虑实际应用中的可行性和便利性，以便研究成果能够在实际中得到广泛应用。
随机性原则
试验设计应采用随机抽样方法
采用随机抽样的方法可以避免选择性偏误，使得样本更具代表性。
案例二：水稻品种筛选试验设计
目的
01
筛选出适应本地生长环境的水稻品种，提高水稻产量和质量。
试验方法
02
采用随机区组设计，将不同品种的水稻种植在相同的环境下，
观察其生长情况、产量和品质等方面的表现。
结果分析
03
通过方差分析和多重比较，得出不同品种水稻的优劣顺序，选
择适合当地种植的品种。
案例三：产品可靠性加速寿命试验设计
试验设计的目的是为了解决产品、工艺、材料等开发过程中存在的各种问题，通过优化试验方案和评价指标，提高试验的效率和质量，从而获得最佳的试验结果。
试验设计的发展历程
01
早期的试验设计方法可以追溯到17世纪，当时科学家们开始采用随机抽样和统计分析等方法来研究农业、医学等领域的问题。
02
20世纪初，费歇尔等统计学家开始发展出一套完整的试验设计理论和方法，包括随机化、重复性、因素分析、方差分析等。

DOE实验设计基础.pptx

2) 在任意两列中，将同一行的两个
数字看成一个有序数对，则每一 1
数对出现的次数是相等的，如
2
L9(34)中有序数对共有9个: (1,1),
3
(1,2), (1,3), (2,1), (2,2), (2,3), (3,1), (3,2), (3,3), 它们各出现一次。所以，用正交表来安排试验时，各
常见的正交表:
2水平的有 L4(23), L8(27), L12(211), L16(215)等； 3水平的有 L9(34), L27(313)等； 4水平的有 L15(45); 5水平的有 L25(56);
第二节：正交试验、正交表及其用法
正交表的两条重要性质:
1) 每列中不同数字出现的次数是相等的，如L9(34)中，每列中不同的数字是1，2，3，它们各出现3次；
第二节：正交试验、正交表及其用法
为什么要进行正交试验:
在实际生产中，影响试验的因素往往是多方面的，我们要考察各因素对试验影响的情况。在多因素、多水平试验中，如果对每个因素的每个水平都互相搭配进行全面试验，需要做的试验次数就会很多. 比如对3因素7水平的试验，如果3因素的各个水平都互相搭配进行全面试验，就要做73=343次试验，对6因素7水平，进行全面试验要做76=117649次试验。这显然是不经济的。我们应当在不影响试验效果的前提下，尽可能地减少试验次数。正交设计就是解决这个问题的有效方法。正交设计的主要工具是正交表。
4 5
因素的各种水平的搭配是均衡的， 6
这是正交表的优点。
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8
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实验设计DOE必备基础知识理解培训课件讲义

正交实验 RSM
正交实验，方差分析稳健设计
混料设计
1947
1950
1958
印度的劳博英国统计
士（Rao，D,R）学家乔
发明并建议治·博克斯
使用正交表规划具有数个参数的实验计划
（George Box）
发展了响应曲面方法（RSM）
二战后，日本质量管理大师田口玄一研究开发出“田口品质工程方法”，简称田口方法（稳健性设计）
作用
区分主效果
效果
主效果和部分交互作用
所有主效果和交互作用 (线性效果）
低
现在工序知识状态
组分/工艺条件
的优化
高
设计或工序参数优化
反应变量的预测模型 (曲线效果）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
在Mintab 中的主菜单“协助”的下拉菜单中有DOE选项，当使用二水平因子实验时（包括筛选和优化），可以直接点开始用，是一份“DOE作业指导”，非常方便。
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2. 响应（Response):
可控因子是输入变量，通过技术设定解决
xc1 xc2 xc…
r1 r2 资源 …
rn
过程
Y1
产品
Y2 … Yn
xuc1 xuc2 Xuc…
非可控因子是影响变量，可以通过投资或管理活动转化为可控因子或减弱其影响
Yn=f(xc1,.., xuc1,.., xn)
Y=f(xn)
1 、变量研究 2、变量的优化设置 3、建立可靠公差
DOE实验设计的意义:
工艺研发（Process Development)
工艺改善（ Process Improvement)

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)培训课件

试验设计的特点包括：系统性、有目的性、有组织性、有计划性、有经济性、有交流性等。
试验设计的发展历程
试验设计方法的发展历程包括：传统试验设计、近代试验设计、现代试验设计等阶段。
试验设计方法的应用和发展，经历了从简单到复杂、从单一到多元化的发展过程，逐渐形成了较为完善的理论体系和应用实践。
试验设计的应用范围
根据专业知识和经验进行选择
选择试验设计方法需要具备一定的专业知识和经验，应根据实际情况和专业知识进行选择。
提高试验设计效率的建议
要点一
预先制定详细的试验计划
在试验开始前，应制定详细的试验计划，包括试验的目的、方案、材料、时间、人员等，以便提高试验效率。
要点二
采用自动化和智能化设备
积极采用自动化和智能化设备，减少人工操作和误差，提高试验效率和质量。
02
试验设计基本原则与步骤
试验设计的基本原则
科学性
以科学理论为指导，客观地、全面地、系统地进行试验设计。
对比性
通过对比试验，突出试验组与对照组的差异，便于数据的分析和解释。
可重复性
在相同条件下，可以多次重复试验，以方便在其他类似场景中应用。
优点
能够有效地控制嵌套因素的影响，提高试验的精度和可靠性。
缺点
嵌套设计的难度较大，需要专业知识和经验。
04
试验设计案例分析
案例一：水泥强度试验设计
目的
确定不同水泥品种、粒度、水灰比等对水泥强度的影响，寻
找最优配比。
试验设计
采用正交试验设计方法，选取9个因素，每个因素选取3个水平，共进行3^9次试验。
问题与解答
学员提问
鼓励学员主动提出问题，针对学员提出的问题进行解答，并对重点问题进行强调和补充说明。

DOE实验设计基础 ppt课件

PPT课件
8
实驗設計在生產/制造過程中的位置：
可控制因素
生產/ 制造過程
不可控制因素
PPT课件
9
通過實驗進行优化設計
統計技術在
生產/制造過程
中的應用是對
過程中輸入
的變量
(人,机,料,法,環)
進行有目的地优化,
使輸出的結果更加理想.
实驗設計是其中較為有效的一种
工程工具.
PPT课件
通過實驗,控制其不良的影響程度
因素的水平改变时对试验指标的影响最大，那个因素就是我们要考虑的主要因素.
通过分析可以得出：各因素对试验指标(铁水温度)的影响按大小次序应当是C (底焦高度) A (焦比) B (风压)；最好的方案应当是C2A3B2。与此结果比较接近的是
第9 号试验。
为了最终确定上面找出的试验方案是不是最好的，可以按这个方案再试验一次，
最后较好的试验方案是B3CP1PAT课2 件
25
第二节：正交试验、正交表及其用法
例3：(多指标的分析方法---- 综合评分法)
某厂生产一种化工产品，需要检验两下指标：核酸统一纯度和回收率，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
解：这是4因素3水平的试验，可以选用正交表L9(34)。试验结
果如表。
PPT课件
26
第二节：正交试验、正交表及其用法
总分 = 4 x 纯度 + 1 x 回收PP率T课件
27
第二节：正交试验、正交表及其用法
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；

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随机性：在实验设计中，需要采用随机抽样方法，避免主观偏见对实验结果的影响。
重复性：在实验设计中，需要保证实验的重复性，以便对实验结果进行验证和比较。
科学性：在实验设计中，需要遵循科学的原则和方法，确保实验设计的科学性和合理性。
Part Four
实验设计(DOE)的常用方法
完全随机设计
定义：将全部试验单位随机地分成几组，然后按随机方法分别给予不同的处理，观测各组的效应。
特点：简单易行，能充分利用试验材料，适用于试验单位之间差异较小的试验。
适用范围：当试验单位之间差异较小时，可采用完全随机设计。
注意事项：当试验单位之间差异较大时，不宜采用完全随机设计。
添加项标题
实验过程：采用DOE方法，确定关键因素和水平，进行实验设计，收集数据并进行分析
添加项标题
实验结果：通过实验设计，产品性能得到显著提高，满足客户需求
添加项标题
结论：实验设计(DOE)方法在改善产品性能方面具有实际应用价值
案例二：提高生产效率的实验设计(DOE)应用
实验设计(DOE)在生产效率提升中的应用背景实验设计(DOE)在生产效率提升中的具体实施过程实验设计(DOE)在生产效率提升中的效果评估与改进实验设计(DOE)在生产效率提升中的实际应用案例分析
正交设计
定义：正交设计是一种实验设计方法，通过正交表安排多因素实验，以获得各因素之间的交互作用和最优组合。
特点：正交设计具有均衡性和代表性，能够减少实验次数，提高实验效率，适用于多因素、多水平的实验设计。
应用领域：正交设计广泛应用于化工、医药、农业等领域，用于优化产品配方、生产工艺和实验方案。