实验设计(DOE)使用的基本步骤是什么?
DOE试验设计培训的步骤:第一步：确定目标,我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点，它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求，但是针对这样的问题，我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决，这时候我们可能就会想到试验设计。第二步：剖析流程,关注流程，使我们应该具备的习惯，就像我们的很多企业做水平对比一样，经常会有一个误区，就是只讲关注点放在利益点上，而忽略了对流程特色的对比，试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上,任何一个问题的产生，都有它的原因，事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点，而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。第三步：筛选因素,流程的充分分析，是我们有了非常宝贵的资料，那就是可能影响我们关注指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？我们知道，对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析，其实就是一种浪费，而且还可能导致试验的误差。第四步：快速接近,我们通过筛选试验找到了关键的因素，同时筛选试验还包含一些很重要的信息，那就是主要因素对指标的影响趋势，这是我们必须充分利用的信息，它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域，虽然不是很确定，但我们缩小了包围圈。第五步：析因试验,在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响，但给出了主要的影响因素，而且快速接近的方法，使我们确定了主要因素的大致取值水平，这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应，这些试验是在快速接近的水平区间内选取得，所以对于最终的优化有显著的成效。第六步：回归试验,我们在析因试验中，确定了所有因素与指标间的主要影响项，但是考虑到功效问题，我们需要进一步的安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平，这时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充，也就是还可以利用析因试验的试验数据，只是为了最终能够优化我们的指标，或者说有效全面的构建因素与水平的相应曲面和等高线，我们增加一些试验点来完成这个任务。第七步：稳健设计,我们知道，试验设计的目的就是希望通过设置我们可以调控的一些关键因素来达到控制指标的目的，因为对于指标来讲我们是无法直接控制的，试验设计提供了这种可能和途径，但是在现实中却还存在一类这样的因素，它对指标影响同样的显著，但是它很难通过人为的控制来确保其影响最优。根据具体问题类型，进行步骤拆解／原因原理分析／内容拓展等。具体步骤如下：／导致这种情况的原因主要是……
DOE（试验设计）方法有哪些?
DOE（试验设计）方法有哪些?
从20世纪bai20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中du使用试验zhi设计（Design Of Experiment，DOE）方法以来，试验设计方法已经在农业、生物学、遗传学、工程学等领域得到广泛的应用和发展。
试验设计主要应用理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在产品设计中，利用试验设计能以最低的试验成本，最短时间内有效的设计和验证产品的性能；在制造过程中，利用试验设计可以从诸多影响因素中，快速找到对过程输出指标影响显著的工艺参数，并将其最佳化。
试验设计的用途：
1、析因分析，识别哪些变量X对响应量Y有显著影响；
2、参数优化，确定有显著影响的X设置在何处时，可使Y几乎总是接近于期望值；
3、减小变异，确定有影响的X设置在何处时，可使Y的变异最小；
4、稳健设计，确定有影响的X设置在何处时，可使不可控变量U的效应最小。
试验设计（DOE）的类型有哪些?
试验设计（DOE）的类型有哪些?
（1）因子设计。
因子设计的目的是通过试验明确哪些自变量X显著地影响着响应变量Y：对于那些自变量X并不显著地影响着Y的，在建立Y=f（X）的相关关系时应予以删除；对于哪些自变量X显著地影响着Y，则应予以保留。
依其目的称为“因子筛选设计”。由于这种试验的目的是针对因子的，因此这种试验设计属于“因子设计”或称“析因设计”。
在因子设计中，又可以按因子水平的个数而分为二水平因子设计、三水平因子设计和混合水平因子设计几类。而实践证明：在因子设计中，使用二水平正交试验法，再加若干中心点的设计方法最简单有效。在因子设计中，又可分为全因子试验设计和部分因子设计两大类。
（2）回归设计。
回归设计的目的是找出响应变量Y与自变量X间的关系式，从而进一步找出自变量X取什么值时将会使Y达到最佳值。由于这种试验的目的是针对回归关系的，这种试验设计称为“回归设计”。回归设计中常用的是响应曲面方法，它是以建立二次回归方程为主要研究手段的方法。
（3）稳健性设计。
稳健性是指过程的抗干扰的能力要强，即当过程受到难以控制的因子（或称为“噪声”）的严重影响时，过程输出Y的波动或变异性要足够小。为做到这一点，应尽量选择那些使得系统对噪声变化不敏感的控制因子的某种水平的组合来达到目的，这就是“稳健参数设计”。在国内，这类设计通常被称为“田口参数设计方法”。
（4）混料设计。
如果讨论的是配方问题，则研究的是在整个产品中各个分量所占的比率问题，显然，这些比率的总和应为100%。研究这类问题的试验设计称为“混料设计”。
（5）调优运算。
现有的过程条件已基本上满足要求，但是希望获得更好的结果，这时可以在原有条件的基础上稍加调整来寻求解决，这就是“调优运算”法所解决问题。
DOE试验设计培训的7大步骤分别是什么？
DOE试验设计培训的7大步骤分别如下：第一步：确定目标：我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点，它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求，但是针对这样的问题，我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决，这时候我们可能就会想到试验设计。第二步：剖析流程：关注流程，使我们应该具备的习惯，就像我们的很多企业做水平对比一样，经常会有一个误区，就是只讲关注点放在利益点上，而忽略了对流程特色的对比，试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上。任何一个问题的产生，都有它的原因，事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点，而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。第三步：筛选因素：流程的充分分析，是我们有了非常宝贵的资料，那就是可能影响我们关注指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？我们知道，对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析，其实就是一种浪费，而且还可能导致试验的误差。因此将可能的因素的筛选就有必要性，这时，我们不需要确认交互作用、高阶效应等问题，我们的目的是确认哪个因素的影响是显著的。第四步：快速接近：我们通过筛选试验找到了关键的因素，同时筛选试验还包含一些很重要的信息，那就是主要因素对指标的影响趋势，这是我们必须充分利用的信息，它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域，虽然不是很确定，但我们缩小了包围圈。第五步：析因试验：在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响，但给出了主要的影响因素，而且快速接近的方法，使我们确定了主要因素的大致取值水平，这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应，这些试验是在快速接近的水平区间内选取得。第六步：回归试验：我们在析因试验中，确定了所有因素与指标间的主要影响项，但是考虑到功效问题，我们需要进一步的安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平，这时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充，也就是还可以利用析因试验的试验数据。第七步：稳健设计：我们知道，试验设计的目的就是希望通过设置我们可以调控的一些关键因素来达到控制指标的目的，因为对于指标来讲我们是无法直接控制的，试验设计提供了这种可能和途径，但是在现实中却还存在一类这样的因素，它对指标影响同样的显著。 DOE(试验设计)步骤：⑴筛选主要显著的因子。⑵找出最佳之生产条件组合。⑶证明最佳生产条件组合有再现性。
六西格玛管理实验设计DOE使用的基本步骤有哪些？
一、实验设计的使用
六西格玛管理的实验设计(design of experiments, DOE)用于检验和优化过程、产品、服务或解决方案的绩效。它主要用来帮助了解不同条件下产品或过程的行为。DOE最独特之处就在于它能够使你通过实验来计划和控制变量，与按照“经验观察”方式仅仅收集和观察现实世界中的事物是截然不同的。在六西格玛组织中，DOE有着非常广泛的应用，分析了它能帮助企业解决以下问题:
①评估顾客声音系统，在不烦扰顾客的情况下寻找产生有效反馈的最佳方法组合；
②评估诸因素以将引起某一问题或缺陷的“重要”根本原因分离出来；
③试行或检验可能的解决方案组合，以寻求最佳改进策略；
④评价产品或服务的设计以确认潜在的问题并从开始就减少存在的缺陷。
尽管DOE用于事物要比用于人更容易，但在服务环境下进行实验设计仍是可能的。可是，这些实验设计趋向是“现实世界”的试验，在这些试验中，变量在实际过程中加以控制，然后将其结果进行比较。
二、实验设计的基本步骤
1、确认要评价的因素
你希望从实验中了解些什么?对过程或产品的可能影响是什么?在选择因素时要切记:试验更多因素不仅会带来获取额外数据的利益，也会增加成本和复杂性，对二者进行权衡很重要。
2、界定检验因素的“水平”
对速度、时间和重量等诸如此类的变量因素，试验水平的数量可以无限多。因此，你不仅要选择所要采用的数值，而且还要确定希望试验多少不同的水平。在离散型数据情况下，试验水平可能是两选一的。
3、建立一个实验组合排列
在实验设计中，通常希望避免采用每一变量都单独试验的“每次一个因素”(one-factor-at-a-time, OFAT)的办法。通常是试验一系列因素水平组合以得到对所有因素都具代表性的数据。这些可能的组合或排列可以由统计软件工具产生或查表得到，借助它们可以帮你避免对每一可能的组合都进行试验。
4、在规定的条件下进行实验
关键是要避免其他一些未被检验的因素影响结果。
5、评价结果和结论
如果你要从实验设计数据中发现模式或得出结论，那么像方差分析和多元回归之类的工具是必需的。从实验数据中你可能会得到非常明确的答案，也可能会产生新问题，从而需要另外的实验加以测试。
实验设计的三个基本原则是什么?
实验设计的三个基本原则是对照原则、随机原则、重复原则。1、对照原则，设计对照实验可以排除无关变量对实验结果的干扰，从而使实验结果有科学性。设计实验可以分为实验组和对照组。实验组就是接受实验变量处理的对象组；对照组也叫控制组，相对于实验假设而言，就是不接受实验变量处理的对象组。2、随机原则是实验设计的基本原则——重复和随机化的原则。贯彻随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段。也是资料统计分析时，进行统计推断的前提。在实验设计中贯彻随机化原则的重点在于如何保证每个受试考试大，网站收集对象都有同等的机会被随机的分配到对照组和试验组。3、重复原则：重复是指各处理组及对照组的例数（或实验次数）要有一定的数量，即应当有足够的样本含量。
六西格玛试验设计（DOE培训）的原则是什么，应注意哪些问题？
1、第一个原则：重复试验
所谓重复试验是指一个处理施于多个试验单元。这些单元是我们在统计推断中一个处理所形成的总体的代表，它可以使我们得以估计试验误差的大小。通常的显著性检验都是拿不同处理间形成的差别与随机误差相比较，只有当处理间这种差别比随机误差显著地大时，我们才说“处理间的差别是显著的”。没有随机误差就无法进行任何统计推断，因此在试验设计中安排重复试验是必不可少的。
第2个原则：随机化
随机化的含义是以完全随机的方式安排各次试验的顺序和或
所用试验单元。这样做的目的是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。假使我们在同一天内进行的8次试验之顺序进行的话，会有什么问题呢?如果当天的电压有一种由高向低变化的趋势，而恰好电压的降低将导致纯度的降低，那么很明显，前4次试验是在电压较高的情况下进行的，后4次试验是在电压较低的情况进行的。如果将这8次试验顺序完全打乱，则不会再出现上述问题了。随机化并没有减少试验误差本身，但随机化可以防止出现未知的但可能会对响应变量产生的某种系统影响。
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。通过在同一个区组内比较处理间的差异，就可以使区组效应在各处理效应的比较中得以消除，从而使对整个试验的分析更为有效。
例如，假定在上(下)午时段内差异不大。而上午、下午差异可能较大，那我们就把上午、下午当作两个区组。这时在分析中就可以去除掉上午、下午间的差异的影响，或尽可能把试验全都安排在上午(或下午)进行。如果分区组有效，则这种方法在分析时，可以将区组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，这就是分区组的好处。当然，在区组内还应该用随机化的方法进行试验顺序及试验单元分配的安排。什么时候用分区组，什么时候用随机化呢?在试验的设计中应遵照下列原则:“能分区组者则分区组，不能分区组者则随机化”
DOE实验设计的使用步骤是什么?
一、实验设计的使用
实验设计(design of experiments,DOE)用于检验和优化过程、产品、服务或解决方案的绩效。它主要用来帮助了解不同条件下产品或过程的行为。DOE最独特之处就在于它能够使你通过实验来计划和控制变量，与按照“经验观察”方式仅仅收集和观察现实世界中的事物是截然不同的。在6sigma组织中，DOE有着非常广泛的应用，天行健咨询公司分析了它能帮助企业解决以下问题：
1、评估顾客声音系统，在不烦扰顾客的情况下寻找产生有效反馈的最佳方法组合；
2、评估诸因素以将引起某一问题或缺陷的“重要”根本原因分离出来；
3、试行或检验可能的解决方案组合，以寻求最佳改进策略；
4、评价产品或服务的设计以确认潜在的问题并从开始就减少存在的缺陷。
尽管DOE用于事物要比用于人更容易，但在服务环境下进行实验设计仍是可能的。可是，这些实验设计趋向是“现实世界”的试验，在这些试验中，变量在实际过程中加以控制，然后将其结果进行比较。
二、实验设计的基本步骤
1、确认要评价的因素
你希望从实验中了解些什么?对过程或产品的可能影响是什么?在选择因素时要切记：试验更多因素不仅会带来获取额外数据的利益，也会增加成本和复杂性，对二者进行权衡很重要。
2、界定检验因素的“水平”
对速度、时间和重量等诸如此类的变量因素，试验水平的数量可以无限多。因此，你不仅要选择所要采用的数值，而且还要确定希望试验多少不同的水平。在离散型数据情况下，试验水平可能是两选一的。
3、建立一个实验组合排列
在实验设计中，通常希望避免采用每一变量都单独试验的“每次一个因素”(one-factor-at-a-time,OFAT)的办法。通常是试验一系列因素水平组合以得到对所有因素都具代表性的数据。这些可能的组合或排列可以由统计软件工具产生或查表得到，借助它们可以帮你避免对每一可能的组合都进行试验。
4、在规定的条件下进行实验
关键是要避免其他一些未被检验的因素影响结果。
5、评价结果和结论
如果你要从实验设计数据中发现模式或得出结论，那么像方差分析和多元回归之类的工具是必需的。从实验数据中你可能会得到非常明确的答案，也可能会产生新问题，从而需要另外的实验加以测试。
内容摘自：天行健咨询公司
