doe培训（简单的doe实验设计案例）

DOE试验设计培训的7大步骤分别是什么？

DOE实验设计培训的七个步骤如下：第一步：确定目标：我们会通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的应用，或者直接实际工作的反映，得到一些关键问题，反映某个指标或参数不能满足我们的需求。但是，对于这样的问题，我们可能根本无法通过一些简单的方法来解决。这时候我们可能会想到实验设计。第二步：分析过程：关注过程，这样我们就应该有习惯了。就像我们很多企业做水平对比，往往有一个误区，就是只注重效益，而忽略了工艺特性的对比。实验设计的发展也必须基于对过程的深入分析。每个问题都有它的原因，比如事物的质量，参数的变异，特色的缺失等等。而很多原因一般都存在于产生问题的过程中。第三步：筛选因素：对过程的充分分析意味着我们掌握了非常有价值的信息，也就是可能影响我们关注指标的因素，但是哪个重要呢？我们知道，对一些根本没有或者很小的因素进行综合实验分析，其实是一种浪费，还可能导致实验误差。因此，有必要对可能的因素进行筛选。这时候就不需要确认交互作用，高阶效应等问题了。我们的目的是确认哪个因素有重大影响。第四步：快速方法：我们通过筛选测试找到了关键因素。同时，筛选试验还包含一些非常重要的信息，即主要因素对指标的影响趋势，我们必须充分利用这些信息。它可以帮助我们快速找到可能用于测试的区域。虽然我们不确定，但是我们已经缩小了包围圈。第五步：析因检验：我们在筛选检验中没有强调因素间交互作用的影响，而是给出了主要影响因素，快速逼近法使我们确定了主要因素的近似值水平。这时，我们可以进一步测量因素的主效应、交互作用和高阶效应。这些试验是在快速接近水平范围内选择的。第六步：回归检验：在析因检验中，我们确定了所有因素和指标之间的主要影响项。但是，考虑到疗效，我们需要进一步安排一些试验，以最终确定因素的最佳影响水平。此时的检验只是对析因检验的检验点的补充，即析因检验的检验数据也可以使用。第七步：稳健设计：我们知道实验设计的目的是设定一些我们可以控制的关键因素，以达到控制指标的目的，因为我们无法直接控制指标。实验设计提供了这种可能性和途径，但现实中仍然存在一类这样的因素，对指标有着同样显著的影响。DOE(实验设计)步骤：(1)筛选主要显著因素。Find拿出了最佳的生产条件组合。(3)证明生产条件的最佳组合是可重现的。

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：反复测试。重复测试意味着一种处理应用于多个测试单元。这些单位是我们统计推断中一个过程所形成的总体的代表，可以使我们估计实验误差的大小。通常，显著性检验是用随机误差比较不同处理之间的差异。只有当处理间差异显著大于随机误差时，才能说“处理间差异显著”。没有随机误差就无法进行统计推断，所以在实验设计中需要安排重复实验。原则2:随机化意味着以完全随机的方式安排每个测试和/或测试单元的顺序。这样做的目的是防止实验者不知道的某种系统对响应变量的影响。如果我们在同一天按顺序进行八个实验，会有什么问题？如果当天的电压有由高变低的趋势，而恰好电压降低会导致纯度降低，那么很明显，前四次测试是在较高的电压下进行的，后四次测试是在较低的电压下进行的。如果完全打乱这八项测试的顺序，就不会再出现上述问题。随机化不会减少试验误差本身，但它可以防止一些未知的系统影响，这些影响可能对反应变量有影响。3.第三个原则：区块分组的测试单元之间难免会有一些差异。如果我们能够按照一定的方式将它们分组，并且每组中的差异可以很小，也就是说它们是同质的，那么我们就可以在很大程度上消除较大的测试误差对分析造成的不利影响。一组同质的测试单元称为一个区块，将所有测试单元分成若干个区块的方法称为区块或区块分组。通过比较同一区块内各处理间的差异，可以在各处理效果的比较中消除区块效应，从而使整个实验的分析更加有效。比如假设早上(下午)差别不大。但是上午和下午的差别可能比较大，我们就把上午和下午当作两个区吧。此时在分析中，可以排除上午和下午的差异的影响，或者将所有的测试尽量安排在上午(或下午)。如果划分组有效，这种方法可以在分析中分离出划分组之间的差异，从而大大降低可能存在的未知变量对系统的影响，这就是划分组的优势。当然，还应该使用随机化来安排测试顺序和测试单元在区块组中的分配。什么时候使用分区组，什么时候使用随机化？在实验的设计上，要遵循以下3360原则：“能分组的就分组，不能分组的就随机化”

DOE培训术语有哪些？

一、试验设计（DOE）、符号、术语响应变量——一卜漏个被观测和测量的输出量。因素——一个可控的或不可控的输入变量返弊李。部分因素试验设计——只考虑全部因素所有可能组合的一部分。如果正在研究许多因素，通过小投入即可获得所需信息。全因素试验设计——在检验水平检查所有可能的因素组合。全因素试验设计是一种试验策略，允漏迟许我们完全地回答大部分问题。2水平的全因素试验设计的通用符号是：2k=运行次数。水平——一个因素特定的值设置。影响——当试验条件变化时，响应变量的变化。相互作用——它发生于一个因素对响应变量的作用取决于另一个因素的设置时。重复——在一种试验设置下，运行几个样本。复制——复制一个时间序列的整个试验，每次运行时采用不同的设置。随机化——一种用于在整个试验区或散布干扰变量影响的技术。对不同的因素水平组合，使用随机数来确定试验运行的顺序或进行试验设备分配。分辨率——对于不同水平的相互作用，结果需要多少灵敏度。运行——试验设计中收集数据时一项设置。例如，一个2水平3因素的全因素试验设计的运行次数是23=8。试验——见运行部分。处理组合——见运行部分。二、设计术语在大多数软件中，每个因素在实验中会自动分配一个字母，如A、B、C等。任何标注了一个字母的结果只与那个变量有关。相互作用的影响用相应因素的字母标记：“双因素”相互作用（二阶影响）AB，AC，AC，BC，....“三因素”相互作用（三阶影响）ABC，ACD，BCD，BCG，....小贴士：寻找主要影响和二阶影响（一个因素与另一个因素的相互作用）是常见的，而在某些类型的试验中寻找三阶影响（如化学过程）却是不常见的。然而，高阶相互作用非常显著（这被称为“稀少的影响”）是罕见的。Minitab和其他程序可以计算高阶影响，但总的来说，这样的影响很不重要，而且在分析中可以被忽略。