DOE（Design of Experiment）試驗設(shè)計，一種安排實驗和分析實驗數(shù)據(jù)的數(shù)理統(tǒng)計方法；試驗設(shè)計主要對試驗進(jìn)行合理安排，以較小的試驗規(guī)模(試驗次數(shù))、較短的試驗周期和較低的試驗成本，獲得理想的試驗結(jié)果以及得出科學(xué)的結(jié)論。

試驗設(shè)計源于1920年代研究育種的科學(xué)家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公認(rèn)的此方法策略的創(chuàng)始者, 但后續(xù)努力集其大成, 而使DOE在工業(yè)界得以普及且發(fā)揚(yáng)光大者, 則非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫屬。

• 要為原料選擇最合理的配方時（原料及其含量）；
• 要對生產(chǎn)過程選擇最合理的工藝參數(shù)時；
• 要解決那些久經(jīng)未決的“頑固”品質(zhì)問題時；
• 要縮短新產(chǎn)品之開發(fā)周期時；
• 要提高現(xiàn)有產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量時；
• 要為新或現(xiàn)有生產(chǎn)設(shè)備或檢測設(shè)備選擇最合理的參數(shù)時等。

另一方面，過程通過數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來的變異，實際上來源于二部分：一部分來源于過程本身的變異，一部分來源于測量過程中產(chǎn)生的變差，如何知道過程表現(xiàn)出來的變異有多接近過程本身真實的變異呢？這就需要進(jìn)行MSA測量系統(tǒng)分析。

策略一：篩選主要因子（X型問題化成A型問題）

實驗成功的標(biāo)志：在ANOVA分析中出現(xiàn)了1~4個顯著因子；這些顯著因子的累積貢獻(xiàn)率在70%以上。

策略二：找出最佳之生產(chǎn)條件（A型問題化成 T型問題）

實驗成功的標(biāo)志：在第二階段的實驗中主要的誤差都是隨機(jī)因素造成的。

因為各因子皆不顯著，因此，每一因子之各項水準(zhǔn)均可使用,在此情況下豈不是達(dá)到了成本低廉且又容易控制之目的。

策略三：證實最佳生產(chǎn)條件有再現(xiàn)性。

第一步 確定目標(biāo)

我們通過控制圖、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的運(yùn)用，或者是直接實際工作的反映，會得出一些關(guān)鍵的問題點，它反映了某個指標(biāo)或參數(shù)不能滿足我們的需求，但是針對這樣的問題，我們可能運(yùn)用一些簡單的方法根本就無法解決，這時候我們可能就會想到試驗設(shè)計。對于運(yùn)用試驗設(shè)計解決的問題，我們首先要定義好試驗的目的，也就是解決一個什么樣的問題，問題給我們帶來了什么樣的危害，是否有足夠的理由支持試驗設(shè)計方法的運(yùn)作，我們知道試驗設(shè)計必須花費(fèi)較多的資源才能進(jìn)行，而且對于生產(chǎn)型企業(yè)，試驗設(shè)計的進(jìn)行會打亂原有的生產(chǎn)穩(wěn)定次序，所以確定試驗?zāi)康暮驮囼灡匾允鞘滓娜蝿?wù)。隨著試驗?zāi)繕?biāo)的確定，我們還必須定義試驗的指標(biāo)和接受的規(guī)格，這樣我們的試驗才有方向和檢驗試驗成功的度量指標(biāo)。這里的指標(biāo)和規(guī)格是試驗?zāi)康牡难由旌途唧w化，也就是對問題解決的著眼點，指標(biāo)的達(dá)成就能夠意味著問題的解決。

第二步 剖析流程

關(guān)注流程，使我們應(yīng)該具備的習(xí)慣，就像我們的很多企業(yè)做水平對比一樣，經(jīng)常會有一個誤區(qū)，就是只講關(guān)注點放在利益點上，而忽略了對流程特色的對比，試驗設(shè)計的展開同樣必須建立在流程的深層剖析基礎(chǔ)之上。任何一個問題的產(chǎn)生，都有它的原因，事物的好壞、參數(shù)的便宜、特性的欠缺等等都有這個特點，而諸多原因一般就存在于產(chǎn)生問題的流程當(dāng)中。流程的定義非常的關(guān)鍵，過短的流程可能會拋棄掉顯著的原因，過長的流程必將導(dǎo)致資源的浪費(fèi)。我們有很多的方式來展開流程，但有一點必須做到，那就是盡可能詳盡的列出可能的因素，詳盡的因素來自于對每個步驟地詳細(xì)分解，確認(rèn)其輸入和輸出。其實對于流程的剖析和認(rèn)識，就是改善人員了解問題的開始，因為并不是每個人都能掌握好我們所關(guān)注的問題。這一步的輸出，使我們的改善人員能夠了解問題的可能因素在哪里，雖然不能確定哪個是重要的，但我們至少確定一個總的方向。

第三步 篩選因素

流程的充分分析，使我們有了非常寶貴的資料，那就是可能影響我們關(guān)注指標(biāo)的因素，但是到底哪個是重要的呢？我們知道，對一些根本就不或微小影響因素的全面試驗分析，其實就是一種浪費(fèi)，而且還可能導(dǎo)致試驗的誤差。因此將可能的因素的篩選就有必要性，這時，我們不需要確認(rèn)交互作用、高階效應(yīng)等問題，我們的目的是確認(rèn)哪個因素的影響是顯著的。我們可以使用一些低解析度的兩水平試驗或者專門的篩選試驗來完成這個任務(wù)，這時的試驗成本也將最小處理。而且對于這一步任務(wù)的完成，我們可以應(yīng)用一些歷史數(shù)據(jù)，或者完全可靠的經(jīng)驗理論分析，來減少我們的試驗因子，當(dāng)然要注意一點就是，只要對這些數(shù)據(jù)或分析有很小的懷疑，為了試驗結(jié)果的可靠，你可以放棄。篩選因素的結(jié)果，使得我們掌握了影響指標(biāo)的主要因素，這一步尤為關(guān)鍵，往往我們在現(xiàn)實中是通過完全的經(jīng)驗分析得出，甚至抱著可能是的態(tài)度。

第四步 快速接近

我們通過篩選試驗找到了關(guān)鍵的因素，同時篩選試驗還包含一些很重要的信息，那就是主要因素對指標(biāo)的影響趨勢，這是我們必須充分利用的信息，它可以幫助我們快速的找到試驗?zāi)康牡目赡軈^(qū)域，雖然不是很確定，但我們縮小了包圍圈。這時我們一般使用試驗設(shè)計中的快速上升（下降）方法，它是根據(jù)篩選試驗所揭示的主要因素的影響趨勢來確定一些水平，進(jìn)行試驗，試驗的目的就像我們在尋找罪犯一樣的縮小嫌疑范圍，我們得出的一個結(jié)論就是，我們的改善最優(yōu)點就在因素的最終反映的水平范圍內(nèi)，我們離成功更近了一步。

第五步 析因試驗

在篩選試驗時我們沒有強(qiáng)調(diào)因素間的交互作用等的影響，但給出了主要的影響因素，而且快速接近的方法，使我們確定了主要因素的大致取值水平，這時我們就可以進(jìn)一步的度量因素的主效應(yīng)、交互作用以及高階效應(yīng)，這些試驗是在快速接近的水平區(qū)間內(nèi)選取得，所以對于最終的優(yōu)化有顯著的成效，析因試驗主要選擇各因素構(gòu)造的幾何體的頂點以及中心點來完成，這樣的試驗構(gòu)造，可以幫助我們確定對于指標(biāo)的影響，是否存在交互作用或者那些交互作用，是否存在高階效應(yīng)或者哪些高階效應(yīng)，試驗的最終是通過方差分析來檢定這些效應(yīng)是否顯著，同時對以往的篩選、快速接近試驗也是一個驗證，但我們不宜就在這樣的試驗基礎(chǔ)上就來描述指標(biāo)與諸主效應(yīng)的詳細(xì)關(guān)系，因為對于3個水平點的選取，試驗功效會有不足的可能性。

第六步 回歸試驗

我們在析因試驗中，確定了所有因素與指標(biāo)間的主要影響項，但是考慮到功效問題，我們需要進(jìn)一步的安排一些試驗來最終確定因素的最佳影響水平，這時的試驗只是一個對析因試驗的試驗點的補(bǔ)充，也就是還可以利用析因試驗的試驗數(shù)據(jù)，只是為了最終能夠優(yōu)化我們的指標(biāo)，或者說有效全面的構(gòu)建因素與水平的相應(yīng)曲面和等高線，我們增加一些試驗點來完成這個任務(wù)。試驗點一般根據(jù)回歸試驗的旋轉(zhuǎn)性來選取，而且它的水平應(yīng)該根據(jù)功效、因子數(shù)、中心點數(shù)等方面的合理設(shè)置，以確?；貧w模型的可靠性和有效性。這些試驗的完成，我們就可以分析和建立起因素和指標(biāo)間的回歸模型，而且可以通過優(yōu)化的手段來確定最終的因子水平設(shè)定。當(dāng)然為了保險起見，我們最后在得到最佳參數(shù)水平組合后進(jìn)行一些驗證試驗來檢驗我們的結(jié)果。

第七步 穩(wěn)健設(shè)計

我們知道，試驗設(shè)計的目的就是希望通過設(shè)置我們可以調(diào)控的一些關(guān)鍵因素來達(dá)到控制指標(biāo)的目的，因為對于指標(biāo)來講我們是無法直接控制的，試驗設(shè)計提供了這種可能和途徑，但是在現(xiàn)實中卻還存在一類這樣的因素，它對指標(biāo)影響同樣的顯著，但是它很難通過人為的控制來確保其影響最優(yōu)，這類因素我們一般稱為噪聲因素，它的存在往往會使我們的試驗成果功虧一簣，所以對待它的方法，除了盡量的控制之外可以選用穩(wěn)健設(shè)計的方法，目的是這些因素的影響降低至最小，從而保證指標(biāo)的高優(yōu)性能。事實上這些因素是普遍存在的，例如我們的汽車行駛的路面，不可能保證都是在高級公路上，那么對于一些差的路面，我們怎樣來設(shè)計出高性能呢？這時我們會選擇出一些抗干擾的因素來緩解干擾因素的影響，這就是穩(wěn)健設(shè)計的意圖和途徑。通常我們會經(jīng)常使用在設(shè)計和研發(fā)階段，但有時也會隨著問題的產(chǎn)生而暴露出來，但我們會提出一個問題了，重新選定主要因素的水平會不會帶來指標(biāo)的振蕩和劣化，這是完全有可能的，但我們可以通過EVOP等途徑來重新設(shè)定以保證因素更改后的輸出效果。

注：

1.試驗設(shè)計需要成本的投入，我們必須確定試驗進(jìn)行的必要性，以及選取最優(yōu)的設(shè)計方案。

2.水平的選取可能直接影響試驗設(shè)計的結(jié)果，要謹(jǐn)慎的選取，最后有專業(yè)知識和歷史數(shù)據(jù)的支持。

3.盡可能的利用一些歷史數(shù)據(jù)，在確認(rèn)可靠后提取對我們試驗有用的信息，來盡量減少試驗投資和縮短試驗周期。

4.試驗設(shè)計并不能提供解決所有問題的途徑，現(xiàn)實當(dāng)中的局限驗證了這一點，我們要全面考慮解決問題的方式，選取最有效、最經(jīng)濟(jì)的解決途徑。

5.注意充分的分析流程，不要遺漏關(guān)鍵的因素，不要被一些經(jīng)驗論的不可能結(jié)論左右。

6.除了試驗設(shè)計涉及的因素外，要盡量確定所有的環(huán)境因素是穩(wěn)定和符合現(xiàn)實的，往往會做不到這一點，我們可以用隨機(jī)化、區(qū)組化來盡量避免。

7.注意結(jié)果的驗證和控制，不要輕信結(jié)果。

8.盡量保證試驗的仿真性，避免一些理想的試驗環(huán)境，比如試驗室，理想不現(xiàn)實的環(huán)境是的試驗可能根本就沒有作用。

9.試驗設(shè)計者要關(guān)注試驗過程，保證試驗意圖和方案的徹底執(zhí)行。

10.如果實現(xiàn)一步到位的試驗設(shè)計是可能的，那就不要猶豫的開展吧，上面的七步只是針對普通的情況。　

在工業(yè)生產(chǎn)和工程設(shè)計中能發(fā)揮重要的作用，主要有：

1.提高產(chǎn)量；

2.減少質(zhì)量的波動，提高產(chǎn)品質(zhì)量水準(zhǔn)；

3.大大縮短新產(chǎn)品試驗周期；

4.降低成本；

5.試驗設(shè)計延長產(chǎn)品壽命。

在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究中，經(jīng)常需要做試驗，以求達(dá)到預(yù)期的目的。例如在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中希望通過試驗達(dá)到高質(zhì)、優(yōu)產(chǎn)、低消耗，特別是新產(chǎn)品試驗，未知的東西很多，要通過試驗來摸索工藝條件或配方。如何做試驗，其中大有學(xué)問。試驗設(shè)計得好，會事半功倍，反之會事倍功半，甚至勞而無功。

如果要最有效地進(jìn)行科學(xué)試驗，必須用科學(xué)方法來設(shè)計。所謂試驗的統(tǒng)計設(shè)計，就是設(shè)計試驗的過程，使得收集的數(shù)據(jù)適合于用統(tǒng)計方法分析，得出有效的和客觀的結(jié)論。如果想從數(shù)據(jù)作出有意義的結(jié)論，用統(tǒng)計方法作試驗設(shè)計是必要的。當(dāng)問題涉及到受試驗誤差影響的數(shù)據(jù)時，只有統(tǒng)計方法才是客觀的分析方法。這樣一來，任一試驗問題就存在兩個方面：試驗的設(shè)計和數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。這兩個是緊密相連的，因為分析方法直接依賴于所用的設(shè)計。

常見的試驗設(shè)計方法，可分為二類，一類是正交試驗設(shè)計法，另一類是析因法。

（1）正交試驗設(shè)計法

① 定義

正交試驗設(shè)計法是研究與處理多因素試驗的一種科學(xué)方法。它利用一種規(guī)格化的表格——正交表，挑選試驗條件，安排試驗計劃和進(jìn)行試驗，并通過較少次數(shù)的試驗，找出較好的生產(chǎn)條件，即最優(yōu)或較優(yōu)的試驗方案。

② 用途

正交試驗設(shè)計主要用于調(diào)查復(fù)雜系統(tǒng)（產(chǎn)品、過程）的某些特性或多個因素對系統(tǒng)（產(chǎn)品、過程）某些特性的影響，識別系統(tǒng)中更有影響的因素、其影響的大小，以及因素間可能存在的相互關(guān)系，以促進(jìn)產(chǎn)品的設(shè)計開發(fā)和過程的優(yōu)化、控制或改進(jìn)現(xiàn)有的產(chǎn)品（或系統(tǒng)）。

案例：^[1]

當(dāng)試驗中只有一個變化的參數(shù)時，屬于單因素試驗問題。例如，需要確定液壓作動器的活塞的面積，以使作動器達(dá)到最優(yōu)性能。人們根據(jù)對現(xiàn)象的認(rèn)識，可以估計出最優(yōu)參數(shù)可能存在的區(qū)間。如果對它的認(rèn)識比較清楚，這種估計比較精確，估計的區(qū)間較窄；相反，估計的區(qū)間就較寬?，F(xiàn)在要通過一系列的試驗使認(rèn)識深化。如果逐步試驗，要使估計區(qū)間縮小100倍就需要作100次試驗。但是如果使用區(qū)間縮減法中的“黃金分割試驗技術(shù)”，只要作11次試驗就可以將區(qū)間縮小到百分之一，作14次試驗就可以對區(qū)間的認(rèn)識精度提高500倍。

在多因素試驗中，往往需要分離出不同因素的影響。譬如要比較A、B、C3種種子的產(chǎn)量。如果只是單純的種子產(chǎn)量問題，似乎只要在3塊同面積的土地上分別用3種種子播種，然后比較產(chǎn)量就可以了。但是如果試驗田的位置在南北方向上處于山地和河流之間，東西方向上處在肥料場和荒地之問，這時仍然任意取3塊等面積的試驗田作試驗，就可能由于土壤的肥脊不同和灌溉的充分與否影響試驗田的產(chǎn)量，而不單是種子一個因素的結(jié)果。要估計這些因素的影響，合理的方法是將試驗區(qū)分為9塊試驗田(如下圖)，將3種不同的種子的每一種分播在3塊不同的試驗田里，將3塊田的產(chǎn)量平均，就得到由于種子品種造成的差異(排除了土壤和灌溉的因素)；而將靠肥料場的3塊田的平均產(chǎn)量，與靠荒地的3塊田的平均產(chǎn)量比較，就得到由于土地肥脊程度所造成的產(chǎn)量差異(排除了種子品種和灌溉條件因素)；用靠山的3塊田與傍水的3塊田平均產(chǎn)量進(jìn)行比較可以看出由于灌溉條件造成的差異(排除了種子品種和土壤條件的差異)。

（2）析因法

① 定義析

析因法又稱析因試驗設(shè)計、析因試驗等。它是研究變動著的兩個或多個因素效應(yīng)的有效方法。許多試驗要求考察兩個或多個變動因素的效應(yīng)。例如，若干因素：對產(chǎn)品質(zhì)量的效應(yīng)；對某種機(jī)器的效應(yīng)；對某種材料的性能的效應(yīng)；對某一過程燃燒消耗的效應(yīng)等等。將所研究的因素按全部因素的所有水平（位級）的一切組合逐次進(jìn)行試驗，稱為析因試驗，或稱完全析因試驗，簡稱析因法。

② 用途

用于新產(chǎn)品開發(fā)、產(chǎn)品或過程的改進(jìn)、以及安裝服務(wù)，通過較少次數(shù)的試驗，找到優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低耗的因素組合，達(dá)到改進(jìn)的目的。