DOE实验设计76785
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试验设计
由于本 MSD 实验 的因素级别12离散 的，因此编码单位 和未编码单位的系 数12相同的。
28
解释系数
系数类似于斜率：它表示因素增加一个单位时 Y 的变化。 Minitab 同时显示编码和未编码结果。
Fractional Factorial Fit Estimated Effects and Coefficients for Bends (coded units)
4. 选择因素级别 (Level, High或Low)
5. 随机化操作顺序 (Random) 6. 进行实验和收集数据 (Run) 7. 分析数据 实验分析 8. 得出结论 9. 验证结果
10
DOE 举例：曲别针的耐用性
数据：文件：MSDexamp
背景： 有两个供应商，分别提供两种规格的曲别针，有些经过热处理， 有些没有经过热处理，各种状态的产品弯曲强度各不相同， 现在想知道它们对弯曲强度的影响。
供应商
Abel Noesting
21
16 11 21
规格
特大号 1号 加热
16
11
26
步骤 7C：预测方程式
您可使用在 Minitab 中产生的因素系数写出一个 方程式
• 量化 Y 和这些因素之间的关系 • 可用来预测各种组合
这与回归方程式类似 Y = a0 + a1A + a2B + a3C + a4AB + a5 AC + a6BC
使用 Minitab：设计实验（续）
5. 查看实验设计：
OK > OK
Minitab 自动将设计存储在工作表中。
此行表示我们 应先测试 Noesting， No.1，未经 热处理的 MSD
《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试验设计.ppt
• 新工藝的開發
• 設備參數的优化
• 工序控制与改善
特點是:
• 确定系統的主要影響因素,并加以控制和改善; • 改善系統對環境的适應性(Flexible); • 提高生產效率和產品品質; • 与同步工程(Concurrent engineering)相匹配,可以縮短新 產品和新工序的開發時間及提高准确性; • 正交試驗的引入,使試驗成本大大被降低.
• 优點: 以較少的試驗次數, 較短的試驗時間, 較低的 費用, 得到滿意的試驗結果; • 試驗設計就是試驗的最优化設計.
在ISO9000標准中專用的統計技術總共包括:
• 試驗設計
• 方差分析/回歸分析
• 安全性評估/風險分析 • 顯著性檢驗 • 品質控制圖/累積和技術 • 科學抽樣
适用范圍
試驗設計在工業企業中的應用包括:
每組樣本值的平均值,總和及標准差.
- 平均值和總和: 標識每組樣本的總体分布; - 標准差: 標識試驗誤差,一般為隨机性分布.
8. 分析試驗結果 (极差分析法):
這個計算分為三個步驟:
1> 計算各個試驗列的各個水平的 K 值, 比如在單個因素A列中:
K1=A在“1”水平時試驗結果的總和,
K2=A在“2”水平時試驗結果的總和, 依
方差分析法
信噪比
1. 正交試驗法 (Orthogonal experiment)
特點:
• 簡化試驗步驟,以較經濟的試驗成本取得較理想的試驗結果;
比如,4因子,3水平的試驗,如果用普通的試驗方法去做,需要做 81 (3^4) 次試驗,而正交試驗只需9次;
• 在試驗中,各因素的每個水平的搭配都是均衡的,對試驗結果 的影響的概率也是相同的;
DOE实验设计 ppt课件
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DOE实验设计
實驗計畫法介紹 實驗的規劃
因子設計 田口設計與直交表 反應曲面設計
實驗的分析與結果解讀
ANOVA 田口輔助表 反應曲面法
實驗的再現性
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DOE实验设计
計量值:量測數值為連續量.
單一目標:ex.尺寸,電性,電壓,cell gap高度… 多重目標:需求不同,只要改變某一變數即可產生不同產 品.ex.經由三原色加入量的不同可做出不同顏色,此時對顏 色而言有無限多的目標
原則：
不要用「現象」來當特性值 能用計量數據，就不要用計數數據
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Y+
考慮因子本身的「誤差」，兩 水準間的差異最好 >6σ
Factor Settings
Δy
Page 32
Lo
B
BC AB
ABC
BC
important
高
C
重
AC
要
性
低
CA
重
AC
要
B 重要 or C 重要
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DOE实验设计 考慮所有效應(Full model)
只考慮主效應(Main effects model)
主效應＋兩因子的交互作用 (Interaction model)
Introduction
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DOE实验设计
试验设计法
试验设计法是一系列的程序和试验，它能使我们评估一个或 多个因素的效果，而不会考虑更多因素或主观判断，它开始 于试验主体陈述结束于结果报告。它可能引导出更多试验。 它是科学工具，给出朴实结果能用于确定原因和结果。
13
有效试验的障碍
问题不清楚 不适当头脑风暴 DOE成本很高 缺乏对DOE策略了解 早期阶段没有信心 马上需要结果
目标不正确 试验结果不清楚 DOE很花时间 缺乏对DOE工具了解 缺乏管理支持 缺乏合适技术支持
14
试验策略
问题定义 选择输出变量 选择变量水平 收集数据 得出结论
设定目标 选择输入变量 选择试验设计 分析数据 达到目的
——试验的目的是更好理解真实过程，而不是理解数
场地B位于海滨而有很大风
你带有设备，你如何知道所做的能提高成绩？
16
实验策略 定义问题 建立目标 选择输出变量 选择输入变量
可控制因素
X1 X2….. Xn
输入
过程
输出
Z1 Z2…. Zn 不可控制因素
17
因素：
因素是所研究试验中影响输出的可控制因素或不可控制因 素之一，一个因素可能是定量。 例如，以度为计量温度，以秒为计量时间，一个因素可能 是定性。例如，不同机器，不同操作工，清洁或不清洁
28
试验设计的优点
1）实际使用时，只需确定影响考核指标的因素和水平就 可方便地从正交表中得到相应的方案。而方案和水平的确 定主要取决于专业知识和实践经验。所以正交实验法简单 易学、容易掌握。
2）能用较少的试验，得到最优的方案。例如对一个7因素 与2水平的试验。按常规做法需作27=128次试验。如取13个 因素、3个水平则需作313=1594323次试验。如采用正交试 验，选L8（27）和L27（313）正交表作试验，只需分别做8 次和27次即可。
DOE试验设计课件
简要说明一下它们的特点。
1.无结构化的数据分析 特点为： ¾收集有关X与Y的数据 ¾通过一个有效的样本获得数据 ¾响应与因子是可以测量的 ¾目的是研究X与Y的关系 ¾被动地收集数据，不需要干预工艺或设计
它的缺点为： ¾仅用历史性的数据 ¾收集这些数据要做什么，达到什么目的并不清楚 ¾你不可能观察没有水平组合的效应 ¾要想得出非常有意义的信息是非常困难的 ¾实验成本投入很多，却得到很少有用的信息，对产品改善作用很小
我们称上面的模型为选定模型,我们要在此模型上输出更多有用的信息，并给出 更多有意义的解释。 输出各因子的主效应图，交互效应图。各因子的主效应图，交互效应图的操作如下： 从“统计>DOE>因子>因子图”，在因子图中的主效应图的左边选项上打勾，再点
点开设置
按右图填好 后点确定， 再点
打勾后 再点设置， 按图填写， 所选因子只 选择B和D， 因为交互因子 只与B和D有关
汽车板簧的强度，经过因子的初步筛选后得知，影响汽车板簧的强度的因
子有4个，温度（A)，时间（B)，浓度（C)，及压强（D)。在4个因子新的较好
的范围内，我们要判断哪些变量的主效应是显著的，哪些交互效应是显著的，
什么生产条件下可以满足客户的要求：强度=7.5+/‐ 0.12,记:
A:温度；低水平:200度,
我们接下来做验证实验，根据得出的参数做三个产品即可，看是否落在 预测的置信区间内，如果在，说明一切OK. 预测的操作步骤，一定要在前面的基础上继续才可预测，如果关闭没有保存 前面的结果，是预测不出来的， “统计>DOE>因子>分析因子设计”进入窗口点开“预测”
本例结束
把前面的结果输入即可 注意数字间用空格键隔开 不可加入标点符号之类的， 否则软件无法识别，切记
DOE实验设计
Order
2 3
Data
4
5
6
-1
+1 -1 +1
-1
-1 +1 +1
+1
+1 +1 +1
9.3
5.5 8.3 10.7
Levels
7 8
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名詞解釋
Effect (效應) 因子設定改變對目標變數的影響
1. Main Effects (主效應) 單一因子設定的改變，對目標值的影響
2(Y-)
5(Y+)
何謂交互作用(Interaction)
綜合兩個或兩個以上因子的效應.
交互作用 Interaction
A及B兩因子間有交互作用表示A因子的變會 受B因子水準設定的影響!!表示為AB 考績與年資間的關係
12
10 年資:5年 (Y+)
調 8 薪 比 6 例 4 % 2 B(G-)
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控制條件（水準） 明確 T型問 題 不 明
解決工具: DoE 解決工具: QC工具 管制圖 層別法 解決工具: 檢定/推定 相關回歸 DoE
X型 問題
A型問 題
1. 新產品
2. 新原料
3. 新設備 4. 沈痾舊疾
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問 題 原 明 因 確 （ 因 子 ）
不明
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也就是X由水準1->水準2，Y的改變
2. Interaction Effects (交互作用)
2個以上的因子，對目標值的合成效應（加成效應）
DOE实验设计方法及实例操作分析报告
DOE实验设计方法及实例操作分析报告1.引言实验设计是科学研究和工程实践中一种重要的方法，它可以帮助研究者确定变量之间的关系，并优化实验过程。
其中，DOE(Design of Experiments)作为一种广泛应用的实验设计方法，在不同领域有着较高的实用性和可靠性。
本报告旨在分析DOE实验设计的方法及其在实例操作中的应用。
2. DOA实验设计的基本原理DOE实验设计的基本原理是通过对样本的充分利用，以尽可能少的实验次数来获得最多的信息。
其核心是通过设计矩阵和统计分析方法来寻找实验结果的关键因素及其交互作用。
DOE方法强调确定性的控制变量和随机的处理变量，从而消除实验结果中的噪声，更准确地判断因素与结果之间的关系。
3. DOE实验设计的方法DOE实验设计有多种方法可供选择，其中最常用的是全因子设计、鲁棒设计和Taguchi方法。
3.1 全因子设计全因子设计是指实验中将所有可能的因素及其水平都考虑在内，从而用尽可能少的实验次数测试所有可能的组合。
全因子设计能够同时研究多个因素的影响，并得到它们与结果的关系。
3.2 鲁棒设计鲁棒设计是一种在不考虑特定因素的情况下优化结果的设计方法。
它通过设置实验设计矩阵，使得实验结果对未知因素的变化不敏感，从而提高结果的稳定性。
3.3 Taguchi方法Taguchi方法是一种通过优化设计参数来提高产品质量的方法。
它将设计参数分为控制参数和干扰参数，并通过正交试验设计方法确定参数的最佳组合，以达到优化质量和降低成本的目的。
4. 实例操作分析为了更好地理解DOE实验设计方法的应用，我们选取了一个实例进行操作分析。
假设我们要确定某种新型润滑剂对汽车引擎的摩擦因素的影响，并优化润滑剂的配方。
我们可以使用DOE方法来设计实验矩阵，并通过统计分析来分析因素的影响。
4.1 设计矩阵首先，我们需要确定影响摩擦因素的重要因素，如润滑剂的浓度、温度和压力等。
然后，我们使用正交试验设计方法生成设计矩阵，其中每个因素的水平和实验次数都需要事先确定。
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。
【精选】DOE实验设计案例分析PPT课件
DOE试验
2003年6月22日所作分析
采用在8次筛选试验基础上追加8次试验的试验方法，试验布 置和结果如下：
6
1
8
2
2
3
1
4
5
5
7
6
3
7
4
8
14
9
16 10
10 11
9 12
13 13
15 14
11 15
12 16
1
1 -1
1 -1
1 -1 1.5 1.55 1.56 1.5 1.44 1.51
1
E B
0.0
0.5
1.0
筛选试验
2003年6月22日所作分析
筛选试验影响因素方差分析
Estimated Effects and Coefficients for y (coded units)
Term
Effect
Coef
Constant
1.60950
橡皮筋
1.30000 0.65000
投掷球
0.13500 0.06750
DOE分析
2003年6月22日所作分析
试验影响因素方差分析
Estimated Effects and Coefficients for y (coded units)
Term
Effect
Coef SE Coef T
P
Constant
1.62563 0.01888 86.13 0.007
Block
-0.01613 0.01888 -0.85 0.550
投掷球*投掷臂位置 0.01175 0.00588 0.01888 0.31 0.808
DOE 试验设计分享
3、第三个原则：区组化
各试验单元间难免会有某些差异，如果我们能按某种方式把它们分成组，而每组内可以保 证差异较小，即它们具有同质齐性((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。
一组同质齐性的试验单元称为一个区组(block)，将全部试验单元划分为若干区组的方法称 之为分区组或区组化。
我们将影响响应的那些变量称为实验问题中的因子。 其中x1,x2,x3是人们在实验中可以控制的因子，我 们称为可控因子（controlled factor）
x1
y1
x2
过程
y2
x3
y3
u1
u2
可控因子是输入变量，是影响过程最终结果的
基本术语——不可控因子
在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括 一些非可控因子（uncontrolled factor）： u1,u2……,他们通常包括环境、操作员、材料批 次等，对于这些变量我们通常很难把它们控制在 某个精确值上。
通过试验,控制其不良 的影响程度
❖试验设计的整体分类
传统实验
实验
DOE
经验传承法 单因子法
经典法 田口法 均匀设计法
20世纪 20年代
20世纪 50年代
❖三种试验设计方法比较
经验法
经验挂帅 不断尝试 没有系统化 不能传承 浪费资源
单因பைடு நூலகம்法
再现性低 无交互作用 试验规模大
DOE
再现性高 有交互作用 可缩小试验规 模 可判定因子的 影响
❖DOE的发展历程
DOE的出现 DOE的应用 DOE的发展 DOE与我们
➢20世纪20年代由 英国学者费舍尔(R。 A。Fisher)率先提 出
DOE试验设计
18
結束
系统设计
弹簧新设计：以螺旋取代直杆，继续如前的模拟和研 析。
19
3 实验计划
制造时面临许许多多的质量问题，常常苦于没有模式可以凭 借。 制程的原理总是「种瓜得瓜，种豆得豆」。 将反应过程视为黑箱，「踢踹」两脚可能让它亮起，进而让 我们有望加以改善。 输入讯号{X1, X2, …, Xk}至黑箱之中，黑箱就会输出一定的 效应数值Y，但是除了控制要因之水平会有变化之外，输入 之讯号中往往夹有各式各样的噪声。 要因控制之后，噪声的效应如何予以阻绝，或者于计算时如 何扣除，实验计划法能给我们一些技术指导。
实验设计
1 引言
我们「输入」讯号和噪声， 制程或产品产生「输出」， 但是我们利用「反馈调整」 来矫正错误或减少误差 。 若能将图面公差转换成标 准差，厘清性能的关系式， 我们往往可能利用蒙地卡 罗技术进行模拟。 的确可以「虚拟实境」方 式来评价参数设计和公差 设计的良窳。
結束
2
結束
解决技巧 从千百项变量之中层别出问题要因，而将焦点集 中于五至二十项变量；若有数据库我们可以使用 时空轮法；若无数据库则可以使用抽料剥材法或 调配比对法。 当面对五至二十项变量，我们可以使用抽丝剥茧 法将变量数目压缩至不多于四项。 面对少于四项变量，我们可以使用全式设计法来 厘清主效应和交互效应。 采行比优验证法来验收最佳制程的配套条件。另 外，必要时可以采行公差平行法来制定制程参数 的公差条件。
结论： 数量模式相当可信。 成果：牴触力稍偏变异过大；折力相当充分。
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結束
最适阶段
牴触力的CPK才仅 0.35，原有设计或 设计的参数必须 变更。 电池长度及簧材 弹性都是牴触力 的关键参数，但 电池市售品，尺 寸无力控制其变 异，而簧材弹性 的变异也棘手。 结论： 数量模式相当可信。 成果：牴触力稍偏变异过大；折力相当充分。
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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
实验设计的目的可能包括: (1)确定哪些参数对响应的影响最大； (2)有影响的参数应如何设定，以使响应达到或尽可能靠近希望值(On target) ； (3)有影响的参数应如何设定，以使响应的分散度( 或方差)尽可能减小。 (4)有影响的参数应如何设定，以使不可控参数（噪声参数）对响应的 影响尽可能最小。
固定参数T（Hi或Lo），改变pH，制作的曲线
y=β0+β1x1+β2x2+β12x1x2
+
A
-
三参数的实验设计
析因实验（全因子实验法）
2 水平完全析因实验，可记作2k析因实验，其中k是参数个数， 2表示每个参数各取2 个水平，2k是需要作的试验次数。
优点是可以考虑所有可能的试验条件组合， 缺点也是明显的, 即随着参数个数k 的增大, 需要作的试验次数 成倍增多, 例如 k=3，23=8；k=4，24=16；k=5，25=32；k=6， 26=64；k=7，27=128……由于这个缺点，完全析因实验（特别是 多参数的完全析因实验）在工业中并未得到广泛的应用。
資 输入 源
可控制的因子 (输入变量)
x1 x2
xp
Process
输出
產
品 y(输出变量)
z1 z 2
zq
不可控制的因子 (杂音变量)
系统示意图
系统既可以看作是一个产品开发过程，也可以看作是一个生产过程。
可控因子:影响响应的那些变量称为实验问题中的因子。其中x1， x2， x3是人们在实验中可以控制的因子。 非可控因子：通常包括环境、操作员、材料批次等，对于这些变量我们 通常很难把它们控制在某个精确值上。
最适条件
传统方法（单因素法）： 固定参数1，改变参数2或 固定参数2，改变参数1
DoE方法： 同时改变所有参数
工艺参数间的相互作用
1：无相互作用——pH的效应不依赖于T
固定参数T（Hi或Lo），改变pH，制作的曲线
y=β0+β1x1+β2x2
2：强烈相互作用——
T值高时、T值低时，pH的效应完全相反
问题的提出——用实验的方法改进质量
(1)影响产品和产品制造过程性能的可能因素往往很多, 如何确定到底哪 些因素是最有影响性的? (2)如何调整这些因素才能获得最佳效果?
实验设计的目的
一个产品的可靠性试验或一个过程参数试验会有很多因素影响试验结果。 有些因素单独起作用，有些因素则互相制约联合起作用。如果试验安排的好。 通过少数几次试验，就能获得所要的信息，得出明确的结论。如果试验方案安 排得不好，花了大量人力、物力，做了大量试验，仍然得不到所需要的结论。
实验设计通过最小的实验数量获得最大的实验信息量。通过提高效率 节省金钱和时间。
用传统的方法进行 128个实验得到的结 果，采用DOE 只需要 进行16-32个实验
层析过程中的因子和响应
实例: 在ÄKTATM avant 25 系统上进行重组 胰岛素原的洗脱优化
Experimental: Column: TricornTM 5/50 - CaptoTM MMC Res time: 5 min (0.2 ml/ml). Sample: Adjusted to pH 5.2 with HAc. 2.5 C.V. crude sample was loaded Equilibration: 50 mM Na acetate + 150 mM NaCl pH 5.2* Step elution: Study pH 6.2-8 and 150-750 mM NaCl using
无法探索整个实验区间 局部次优化！
pH值和电导对回收率的真实影响
单因子法的缺点
• 没有发现最佳的可控因子的组合 • 不能有效的说明交互效应 • 不能保证结果的再现性，尤其是有交互作用时。 • 低效率的实验设计,包含很多数量的试验但是信息很少，
而且难以区分噪音与真实的影响 • 与开始条件有关，也就是说基于开始选择的设置，开始设
Design of Experiments （DOE ） 实验设计
原创：pxz
主要内容
• 1. 实验设计的定义 • 2. 经典分析法——单因子法 • 3. 实验设计Design of Experiments （DOE ） • 4. 品质源于设计 • 5. AKTA avant 25系统
1. 实验设计的定义
置不同，结果也有可能不同
3. Design of Experiments （DOE ） 实验设计
• 实验设计(Design of Experiments)：
是一个系统性方法，它通过同时改变不同的影响因子（输 入），分析得到的输出结果，来定量研究它们之间的原因与 结果之间的相互关系。运行的试验数量要求往往最少，是对 实验方案进行最优设计。 当需要探寻或验证产品质量或工艺或资源利用是否为最佳 状态时，实验设计是最科学、最经济的方法。
2. 经典分析法——单因子法 One Factor at a Time（OFAT）
固定所有其他因子不变，只变动一个因子X1 找到最佳的设置
固定最佳的X1水平，对其他因子重复上述步骤
单因子法暗示系统响应是关键因素的一个线性组合 Y = a*X1 + b*X2 &# 在电导10ms/cm, pH7.5 操作
实验设计(Design of Experiments) 是一个系统性方法，它通过同 时改变不同的影响因子（输入），分析得到的输出结果，来定量研究它 们之间的原因与结果之间的相互关系。
试验设计是统计学的一个重要分支。它指导人们合理的设计试 验方案，科学地分析数据，用尽可能少的试验次数，得到理想的结 论。试验设计的方法很多。对于影响因素多、试验周期长的试验来 说，正交表设计方法是一种有效的工程方法。
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