1.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

2.doe实验设计优化

DOE与人们的生活及工作密切相关，在专业六西格玛统计分析软件JMP的帮助下，掌握DOE也不再是一件难事。从本质上讲，DOE是这样一门科学：研究如何以最有效的方式安排试验，通过对试验结果的分析以获取最大信息。所以，DOE有两大技术支柱：试验规划和分析方法。其中，试验规划又可以分为均分设计、因子设计、响应面设计等，分析方法又可以分为极差分析、方差分析、多元回归分析等。

可以借助六西格玛统计分析软件JMP来实现上述所有的试验设计方案，顺便提一下，JMP是目前唯一能实现上述所有试验设计方案的六西格玛统计分析软件，而且已经面向大中华地区推出中英文双语版软件。一般的实际问题都是纷繁复杂、千变万化的，但是透过现象看本质，所有实际问题的共同点也可以通过统一的模抽象概括。

3.DOE试验设计是什么

在CDM项目中，DOE的职能就是要对CDM（清洁发展机制）项目进行定性的“审定（Validation）”和定量的“核查（Verification/ Certification）”。

DOE（试验设计）在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是我们产品质量提高，工艺流程改善的重要保证。通过对产品质量，工艺参数的量化分析，寻找关键因素，控制与其相关的因素。

实际上，DOE在CDM项目运作过程中非常关键，它直接决定了一个CDM项目能否成功注册、产生的温室气体减排量能否获得签发及签发多少。 扩展资料 DOE（试验设计）方法：一类是正交试验设计法，另一类是析因法。

DOE（试验设计）用处 1、科学合理地安排实验，从而减少实验次数、缩短实验周期，提高了经济效益。 2、从众多的影响因素中找出影响输出的主要因素。

3、分析影响因素之间交互作用影响的大小。 4、分析实验误差的影响大小，提高实验精度。

5、找出较优的参数组合，并通过对实验结果的分析、比较，找出达到最优化方案进一步实验的方向。 参考资料来源：百度百科-DOE。

4.DOE试验设计是不是六西格玛咨询DMAIC改进阶段的主要工具

在六西格玛DMAIC改进阶段，试验设计（design of experiment, DOE）是应用最广的工具，虽然需要付出一定的试验成本，但是得到的改进效果也是最明显的。鉴于试验设计在改进阶段的重要性，在改进阶段使用工具中试验设计将作为重点进行介绍。

不过这并不意味着其他工具不适用，精益制造、“简明”流程设计、QFD,FMEA同样在改进阶段可以给予项目团队很大的帮助。

许多项目在形成改进方案时面临的一个重要问题是：哪些自变量X显著地影响着Y，怎样去改变这些自变量X或者这些自变量X取什么值时将会使Y达到最佳值。这时，可以使用的最主要的手段和工具就是试验设计design of experiment,DOE：计划安排一批试验，并严格按计划在设定的条件下进行这些试验，获得新数据，然后对之进行分析，获得所需要的信息，从而获得改进的途径。

进行试验设计，需要企业为此提供试验费用及试验条件，但是在项目实施过程中，往往会出现试验经费不足或试验条件不具备的情况。随着仿真技术的进步，大量的试验可以通过计算机仿真来实现，不过建议项目团队对试验结果的最终验证还是以实物验证为主。

既然试验设计所要达到的目的是分析出：“那些自变量X显著地影响着y，这些自变量X取什么值时将会使Y达到最佳值”，那么其他统计方法中也有与之类似的目的，那么试验设计与这些方法的关系。

分析阶段利用历史数据获得一些信息，并且可以使用统计方法对历史数据加以分析，获得相应的回归方程，得到Y与各个自变量X间的关系式。但这种关系的获得是“被动”的，因为使用的是现成的数据，基于流程的现状，只能处于“有什么算什么的”状况。而在改进阶段则要对现有流程进行改善，或者建立一个新的流程，面对的首要问题是如何有目的地获得更有价值的数据，寻找它们的最佳组合，这就必然要用到试验设计。当然，在试验中获得了数据之后要进行一系列分析工作，而其中最重要的一项是判断响应变量Y是否受X的显著影响，这时就要使用方差分析和回归分析方法。因此，方差分析和回归分析都是试验设计分析中所使用的工具。

5.什么是六西格玛管理试验设计DOE

试验设计DOE(Design of Experiments)实验设计，针对产品流程、产品的研发、产品的生产过程改善时分析重要因子，优化结果，提高设计健状性的实验。通过选择对产品特性影响较大的相关参数，确定因素之间的指标，选择符合产品特性指标较好的，简单点说，就是考察影响产品特性的各个参数，确定哪些参数组合哪些产品特性最好。

DOE实验设计已经广泛使用到企业对提高产品的质量、降低生产成本各个方面，实验设计还可用于企业管理，调整产品结构，制定生产效益和更高的生产计划等。

人类认识自然界的过程是个循序渐进的过程。一般先根据已有的知识提出某种设想，设计一个试验去验证或否定它，从试验中获得的数据帮助人们验证或修正初始的设想，然后又提出了一个更新更深入的设想，再设计新的试验，这个反复的过程会一直持续下去，直到形成了较为完整的理论结果为止。进行试验也是一个学习过程，不可能一蹴而就。一般来说，试验要进行好几批。