無論是在工程技術、質量管理、產品研發等方面，還是在近來熱門的六西格瑪領域，試驗設計doe都是我們解決問題的好幫手，其應用可以說涵蓋了包括機械、電子、化工、汽車、菸草、醫藥、食品、銀行、電信、物流等所有的行業。
眾所周知，各類高科技公司的產品本身及其製造工藝千差萬別，小到英特爾公司生產的cpu晶元，大到喬治亞宇航中心研製的火箭系統。如果說這些產品之間有什麼共同點的話，其中之一就是都採用了基於jmp統計軟體的試驗設計改進方案。如果除去各行業的專業知識，這些知名企業應用試驗設計的步驟也是類似的，基本上可以概括為五大步驟，即試驗設計的五步曲。
第一步 確定問題
無論在什麼企業中，都可能存在一些質量問題，它可以具體地量化為某個kpi指標不能夠達到我們事先規定的要求。針對這樣的問題，一些簡單的方法很可能無法解決，這時我們就會想到試驗設計。
對於運用試驗設計解決的問題，首先要定義好試驗的目的，也就是解決乙個什麼樣的問題，問題的危害(即嚴重性)如何，是否有充足的理由來應用試驗設計，等等。因為試驗設計雖然比盲目的試驗分析節省了很多資源，但畢竟還是要花費一定的資源才能進行的。特別是對於生產型企業，試驗設計的進行必然會打亂原有的生產穩定秩序，所以確定試驗目的和試驗的可行性是首要的任務。隨著試驗目標的確定，還必須明確地定義試驗的指標和接受的規格，這樣試驗設計才有推進的方向，試驗的成功與否也有檢驗的度量尺度。
第二步 流程解析
很多人(包括某些領導)常常會有乙個誤區：那就是只將關注點放在結果上，而忽略了產生結果的那個流程。其實任何乙個問題的產生，都有它的原因，特性的欠缺、良率的波動、週期的變化等等都有這個特點。從本質上講，真正的原因一定存在於產生問題的流程當中。有很多的方式來解析流程，但有一點必須做到，那就是盡可能詳盡地列出可能的因素。其實對於流程的剖析和認識，就是我們了解問題的開始，因為並不是每個人都能掌握好我們所關注的問題及其流程的。
第三步 篩選試驗
流程解析的輸出是使我們能夠了解問題的可能因素在**，雖然不能確定哪個是重要的，但至少可以確定乙個總的方向。但是如果我們逐一仔細調查，對於一些微小的影響因素也進行全面試驗分析，無疑形成了一種浪費，而且還可能導致試驗的誤差。
這時，對可能的因素進行篩選就顯得十分必要。雖然不需要確認互動作用、高階效應等專業問題，但需要確認哪個因素的影響是顯著的。可以使用一些低分解率的兩水平試驗或者一系列專門的篩選試驗(如圖 1 所示)來完成這個任務，這樣的試驗成本會盡可能地達到最小。而且，對於這一步任務的完成，可以應用一些歷史資料，或者完全可靠的經驗理論分析，來減少試驗因子。篩選因素的結果，使得我們掌握了影響指標的主要因素，這一步尤為關鍵。而在現實中，這樣的結果卻往往是通過純粹的經驗主義，甚至是得過且過、不求甚解的態度得出的。
圖 1第四步 析因試驗
在篩選試驗時不強調因素間的互動作用等影響，但給出了主要的影響因素，這時主要因素的數量不會太多，可以進一步度量因素的主效應和互動作用。
析因試驗主要選擇各因素構造的幾何體的頂點來完成(如圖 2 所示)。這樣的試驗構造，可以幫助我們確定對於指標的影響：是否存在主效應或者哪些主效應是顯著的，是否存在互動作用或者哪些互動作用是顯著的，試驗的最終是通過方差分析來檢定這些效應是否顯著，同時對以往的篩選試驗也是乙個驗證。
圖 2第五步 優化試驗
在析因試驗中，確定了所有因素與指標間的主要影響項。快速接近的方法，使我們確定了主要因素的大致取值水平。但是考慮到功效問題，需要進一步地安排一些試驗來最終確定因素的最佳影響水平。可以說，此時的試驗是乙個對析因試驗的試驗點的補充，也就是利用已有的析因試驗的試驗資料來最終優化指標，或者說增加一些試驗點來完成這個任務。
doe五步法 DOE試驗設計的五大步驟
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