doe試驗設計(DOE試驗設計培訓的7大步驟分別是什么)
1.DOE試驗設計培訓的7大步驟分別是什么
DOE試驗設計培訓的7大步驟 第一步：確定目標 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用，或者是直接實際工作的反映，會得出一些關鍵的問題點，它反映了某個指標或參數(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計。
對于運用試驗設計解決的問題，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計方法的運作，我們知道試驗設計必須花費較多的資源才能進行，而且對于生產(chǎn)型企業(yè)，試驗設計的進行會打亂原有的生產(chǎn)穩(wěn)定次序，所以確定試驗目的和試驗必要性是首要的任務。隨著試驗目標的確定，我們還必須定義試驗的指標和接受的規(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。
這里的指標和規(guī)格是試驗目的的延伸和具體化，也就是對問題解決的著眼點，指標的達成就能夠意味著問題的解決。 第二步：剖析流程 關注流程，使我們應該具備的習慣，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)，就是只講關注點放在利益點上，而忽略了對流程特色的對比，試驗設計的展開同樣必須建立在流程的深層剖析基礎之上。
任何一個問題的產(chǎn)生，都有它的原因，事物的好壞、參數(shù)的變異、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)生問題的流程當中。流程的定義非常的關鍵，過短的流程可能會拋棄掉顯著的原因，過長的流程必將導致資源的浪費。
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分解，確認其輸入和輸出。其實對于流程的剖析和認識，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，是我們有了非常寶貴的資料，那就是可能影響我們關注指標的因素，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，而且還可能導致試驗的誤差。
因此將可能的因素的篩選就有必要性，這時，我們不需要確認交互作用、高階效應等問題，我們的目的是確認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，這時的試驗成本也將最小處理。
而且對于這一步任務的完成，我們可以應用一些歷史數(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，為了試驗結果的可靠，你可以放棄。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，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目的的可能區(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，這時我們就可以進一步的度量因素的主效應、交互作用以及高階效應，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造的幾何體的頂點以及中心點來完成，這樣的試驗構造，可以幫助我們確定對于指標的影響，是否存在交互作用或者那些交互作用，是否存在高階效應或者哪些高階效應，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、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上就來描述指標與諸主效應的詳細關系，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間的主要影響項，但是考慮到功效問題，我們需要進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，或者說有效全面的構建因素與水平的相應曲面和等高線，我們增加一些試驗點來完成這個任務。
試驗點一般根據(jù)回歸試驗的旋轉性來選取，而且它的水平應該根據(jù)功效、因子數(shù)、中心點數(shù)等方面的合理設置，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。
2.實驗設計（DOE）使用的基本步驟是什么
一、實驗設計的使用 實驗設計（design of experiments,DOE）用于檢驗和優(yōu)化過程、產(chǎn)品、服務或解決方案的績效。
它主要用來幫助了解不同條件下產(chǎn)品或過程的行為。DOE最獨特之處就在于它能夠使你通過實驗來計劃和控制變量，與按照“經(jīng)驗觀察”方式僅僅收集和觀察現(xiàn)實世界中的事物是截然不同的。
在6sigma組織中，DOE有著非常廣泛的應用，天行健咨詢公司分析了它能幫助企業(yè)解決以下問題： 1、評估顧客聲音系統(tǒng)，在不煩擾顧客的情況下尋找產(chǎn)生有效反饋的最佳方法組合； 2、評估諸因素以將引起某一問題或缺陷的“重要”根本原因分離出來； 3、試行或檢驗可能的解決方案組合，以尋求最佳改進策略； 4、評價產(chǎn)品或服務的設計以確認潛在的問題并從開始就減少存在的缺陷。 盡管DOE用于事物要比用于人更容易，但在服務環(huán)境下進行實驗設計仍是可能的。
可是，這些實驗設計趨向是“現(xiàn)實世界”的試驗，在這些試驗中，變量在實際過程中加以控制，然后將其結果進行比較。 二、實驗設計的基本步驟 1、確認要評價的因素 你希望從實驗中了解些什么？對過程或產(chǎn)品的可能影響是什么？在選擇因素時要切記：試驗更多因素不僅會帶來獲取額外數(shù)據(jù)的利益，也會增加成本和復雜性，對二者進行權衡很重要。
2、界定檢驗因素的“水平” 對速度、時間和重量等諸如此類的變量因素，試驗水平的數(shù)量可以無限多。因此，你不僅要選擇所要采用的數(shù)值，而且還要確定希望試驗多少不同的水平。
在離散型數(shù)據(jù)情況下，試驗水平可能是兩選一的。 3、建立一個實驗組合排列 在實驗設計中，通常希望避免采用每一變量都單獨試驗的“每次一個因素”（one-factor-at-a-time,OFAT）的辦法。
通常是試驗一系列因素水平組合以得到對所有因素都具代表性的數(shù)據(jù)。這些可能的組合或排列可以由統(tǒng)計軟件工具產(chǎn)生或查表得到，借助它們可以幫你避免對每一可能的組合都進行試驗。
4、在規(guī)定的條件下進行實驗 關鍵是要避免其他一些未被檢驗的因素影響結果。 5、評價結果和結論 如果你要從實驗設計數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式或得出結論，那么像方差分析和多元回歸之類的工具是必需的。
從實驗數(shù)據(jù)中你可能會得到非常明確的答案，也可能會產(chǎn)生新問題，從而需要另外的實驗加以測試。 內(nèi)容摘自：天行健咨詢公司。
3.DOE試驗設計是什么
在CDM項目中，DOE的職能就是要對CDM（清潔發(fā)展機制）項目進行定性的“審定（Validation）”和定量的“核查（Verification/ Certification）”。
DOE（試驗設計）在質量控制的整個過程中扮演了非常重要的角色，它是我們產(chǎn)品質量提高，工藝流程改善的重要保證。通過對產(chǎn)品質量，工藝參數(shù)的量化分析，尋找關鍵因素，控制與其相關的因素。
實際上，DOE在CDM項目運作過程中非常關鍵，它直接決定了一個CDM項目能否成功注冊、產(chǎn)生的溫室氣體減排量能否獲得簽發(fā)及簽發(fā)多少。
擴展資料
DOE（試驗設計）方法：一類是正交試驗設計法，另一類是析因法。
DOE（試驗設計）用處
1、科學合理地安排實驗，從而減少實驗次數(shù)、縮短實驗周期，提高了經(jīng)濟效益。
2、從眾多的影響因素中找出影響輸出的主要因素。
3、分析影響因素之間交互作用影響的大小。
4、分析實驗誤差的影響大小，提高實驗精度。
5、找出較優(yōu)的參數(shù)組合，并通過對實驗結果的分析、比較，找出達到最優(yōu)化方案進一步實驗的方向。
參考資料來源：搜狗百科-DOE
4.DOE試驗設計是什么
什么是試驗設計（DOE）： 從20世紀20年代費希爾（R.A.Fisher）在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中使用試驗設計（Design Of Experiment,DOE）方法以來，試驗設計方法已經(jīng)在農(nóng)業(yè)、生物學、遺傳學、工程學等領域得到廣泛的應用和發(fā)展。
試驗設計主要應用理統(tǒng)計學的基本知識，討論如何合理地安排試驗、取得數(shù)據(jù)，然后進行綜合科學分析，從而盡快獲得最優(yōu)組合方案。在產(chǎn)品設計中，利用試驗設計能以最低的試驗成本，最短時間內(nèi)有效的設計和驗證產(chǎn)品的性能；在制造過程中，利用試驗設計可以從諸多影響因素中，快速找到對過程輸出指標影響顯著的工藝參數(shù)，并將其最佳化。
試驗設計的用途： 1、析因分析，識別哪些變量X對響應量Y有顯著影響； 2、參數(shù)優(yōu)化，確定有顯著影響的X設置在何處時，可使Y幾乎總是接近于期望值； 3、減小變異，確定有影響的X設置在何處時，可使Y的變異最??； 4、穩(wěn)健設計，確定有影響的X設置在何處時，可使不可控變量U的效應最小。
5.什么是試驗設計DOE
【試驗設計】：
試驗設計（DOE,DESignated Operational Entity），也稱為實驗設計。從20世紀20年代費希爾（R.A.Fisher）在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中使用試驗設計方法以來，試驗設計方法已經(jīng)得到廣泛的發(fā)展，統(tǒng)計學家們發(fā)現(xiàn)了很多非常有效的試驗設計技術。20世紀50年代，日本統(tǒng)計學家田口玄一將試驗設計中應用最廣的正交設計表格化，在方法解說方面深入淺出為試驗設計的更廣泛使用作出了眾所周知的貢獻。
【DOE的作用】：
試驗設計在工業(yè)生產(chǎn)和工程設計中能發(fā)揮重要的作用，主要有：
1、提高產(chǎn)量；
2、減少質量的波動，提高產(chǎn)品質量水準；
3、大大縮短新產(chǎn)品試驗周期；
4、降低成本；
5、試驗設計延長產(chǎn)品壽命。
在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學研究中，經(jīng)常需要做試驗，以求達到預期的目的。例如在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中希望通過試驗達到高質、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，其中大有學問。試驗設計得好，會事半功倍，反之會事倍功半，甚至勞而無功。
如果要最有效地進行科學試驗，必須用科學方法來設計。所謂試驗的統(tǒng)計設計，就是設計試驗的過程，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論。如果想從數(shù)據(jù)作出有意義的結論，用統(tǒng)計方法作試驗設計是必要的。當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：試驗的設計和數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。這兩個課題是緊密相連的，因為分析方法直接依賴于所用的設計。
摘自：天行健咨詢
6.試驗設計DOE培訓是什么
【一】、DOE是六西格瑪管理中常用的工具。
【二】、DOE常用的步驟
試驗設計DOE(Design of Experiments)實驗設計，針對產(chǎn)品流程、產(chǎn)品的研發(fā)、產(chǎn)品的生產(chǎn)過程改善時分析重要因子，優(yōu)化結果，提高設計健狀性的實驗。通過選擇對產(chǎn)品特性影響較大的相關參數(shù)，確定因素之間的指標，選擇符合產(chǎn)品特性指標較好的，簡單點說，就是考察影響產(chǎn)品特性的各個參數(shù)，確定哪些參數(shù)組合哪些產(chǎn)品特性最好。DOE實驗設計已經(jīng)廣泛使用到企業(yè)對提高產(chǎn)品的質量、降低生產(chǎn)成本各個方面，實驗設計還可用于企業(yè)管理，調(diào)整產(chǎn)品結構，制定生產(chǎn)效益和更高的生產(chǎn)計劃等。
人類認識自然界的過程是個循序漸進的過程。一般先根據(jù)已有的知識提出某種設想，設計一個試驗去驗證或否定它，從試驗中獲得的數(shù)據(jù)幫助人們驗證或修正初始的設想，然后又提出了一個更新更深入的設想，再設計新的試驗，這個反復的過程會一直持續(xù)下去，直到形成了較為完整的理論結果為止。進行試驗也是一個學習過程，不可能一蹴而就。一般來說，試驗要進行好幾批，一般采用下面幾個步驟：
1、用部分因子設計進行因子的篩選
最開始，情況不很清楚，考慮到影響響應變量的因子個數(shù)可能較多（大于或等于5），這時應在較大的試驗范圍內(nèi)，先進行因子的篩選（screening ），通常應使用部分實施的因子試驗設計法，這樣獲得的結果可能較為粗糙，但試驗次數(shù)可以大大減少，也能夠達到篩選的目的。如果認為部分實施的因子試驗費用仍然太昂貴，則可以使用試驗次數(shù)更少的“Plaekett-Burman設計”方法來篩選因子。
2、用全因子試驗設計法對因子效應和交互作用進行全面的分析
當因子的個數(shù)被篩選到小于等于5個之后，就可以進一步在稍小范圍內(nèi)進行全因子試驗設計以獲得全部因子效應和交互作用的準確信息，并進一步篩選因子直到因子個數(shù)不超過3個。
3、用響應曲面方法確定回歸關系并求出最優(yōu)設置
當因子個數(shù)不超過3個時，就有條件采用更細致的響應曲面設計分析方法，在包含最優(yōu)點的一個較小區(qū)域內(nèi)，對響應變量擬合一個二次方程，從而可以得到試驗區(qū)域內(nèi)的最優(yōu)點。
以上所說的是典型的步驟，在實際工作中，可能跳過某個環(huán)節(jié)，也可能在某個步驟上反復進行幾次?？傊?，要不斷地篩選因子，不斷調(diào)整試驗的范圍和因子水平的選擇，經(jīng)過幾輪試驗后才能最終達到試驗的總目標。
7.工廠招品管要懂DOE,有沒有高手指點一下DOE的含義及具體內(nèi)容
doe 1. =department of the environment （英國）環(huán)境事務部
2. =department of energy （美國）能源部
3.實驗設計design of experiments,
在質量控制的整個過程中扮演了非常重要的角色，它是我們產(chǎn)品質量提高，工藝流程改善的重要保證。實驗設計已廣泛運用了從航天業(yè)到一般生產(chǎn)制造業(yè)的產(chǎn)品質量改善、工藝流程優(yōu)化甚至已運用到醫(yī)學界。籍此課程，您將通過對產(chǎn)品質量，工藝參數(shù)的量化分析，尋找關鍵因素，控制與其相關的因素。根據(jù)實際需求，學習判別與選擇不同的實驗設計種類，設計你的實驗步驟，發(fā)現(xiàn)如何控制各種影響因素，以最少的投入，換取最大的收益，從而使產(chǎn)品質量得以提升，工藝流程最優(yōu)化
[編輯本段]doe的實驗步驟
(1)篩選主要顯著的因子
(2)找出最佳之生產(chǎn)條件組合
(3)證明最佳生產(chǎn)條件組合有再現(xiàn)性
8.DOE培訓,六西格瑪試驗設計（DOE）的設計流程是怎么樣的
【一】、六西格瑪試驗設計DOE介紹：
六西格瑪試驗設計（DOE）的方法于20年代由英國學者R. A. Fisher所創(chuàng)，他開發(fā)出并首次應用方差分析的方法作為試驗設計中主要的統(tǒng)針分析工具，其整個過程可以用一張方差分析表表示。
試驗設計（DOE）在工業(yè)生產(chǎn)和工程設計中能發(fā)揮重要的作用，主要有：
1、提高產(chǎn)量；
2、減少質量的波動，提高產(chǎn)品質量水準；
3、大大縮短新產(chǎn)品試驗周期；
4、降低成本；
5、試驗設計延長產(chǎn)品壽命。
【二】、六西格瑪試驗設計（DOE）的設計流程：
六西格瑪試驗設計（DOE）是一個試驗策劃的過程，通過試驗，能收集到合適的數(shù)據(jù)，希望通過最少的試驗次數(shù)獲得必要的技術信息，而且用合適的統(tǒng)計方法來分析收集到的數(shù)據(jù)。如果我們希望從數(shù)據(jù)中得到有用的結論，則試驗設計的統(tǒng)計方法是必要的。因此，任何試驗設計方法都包含兩方面的內(nèi)容：試驗設計和對收集到的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。它們是緊密相連的，因為統(tǒng)計分析方法依賴于所采用的設計方案。
一般試驗設計流程的概要圖，下面作一簡要分析：
1、試驗問題的提出。
明確的提出問題有助于理解所要解決隱含問題的現(xiàn)象。
2、對目前狀況的理解。
為試驗問題收集盡可能多的相關歷史數(shù)據(jù)是很有必要的，這有助于理解現(xiàn)在的狀況?？梢詮奈墨I或者涉及的各個方面收集信息。如工程、質量保證、制造、市場、操作人員等等。
3、響應變量的選擇。
選擇合適的響應變量，還要考慮響應變盤是如何度量的，這種度量的精度應得到保證。
4、因子及其水平的選擇。
試驗者必須選擇影響響應變量的關健變量x（因子），x的選擇可以使用項目分析階段的技術。應用于試驗中的因子的值（水平）必須仔細選擇。通常選用兩個或三個水平，最多不宜超過五個水平是比較合適的，水平的范圍在試驗者感興趣的區(qū)域內(nèi)應該盡可能的大。
5、試驗設計的選擇。
這一步是試驗設計流程的核心。試驗者通過考慮因子的數(shù)目、水平多少，所有可能的水平組合、試驗成本以及可利用的時間等，來選擇合適的試驗設計。
6、實施試驗。
這是一個實際收集數(shù)據(jù)的過程。試驗者應該注意盡可能的使試驗環(huán)境保持一致。另外，精確地測量試驗結果，獲得高質量數(shù)據(jù)也應加以注意。
7、數(shù)據(jù)分析。
應采用諸如方差分析和參數(shù)估計等統(tǒng)計方法，目的就是通過數(shù)據(jù)分析，找到前面提出的試驗問題的所有可能的信息。
8、分析結果及其結論。
分折完數(shù)據(jù)后，試驗者就必須對他的統(tǒng)計結果做工程解釋，估計它們對提出的試驗問題的實際含義，并為提出的問題給出結論。
9、驗證試驗。
在把結果提交給他人和在采取實際行動之前，試驗者需要實施一個確認試驗來評估試驗結論的再現(xiàn)性。
10、后續(xù)管理。
試驗者將結果提交給他人并采取一些必要的保證措施（行動）。為了支持由試驗得出的這個改進，需要緊跟著行動，例如操作條件的標準化和檢查表與控制圖的使用等，來評估試驗的后續(xù)影響。
11、后續(xù)試驗計劃。
通常，由于試驗問題沒有徹底解決，建議進行進一步的試驗。試驗通常是一個反復的過程，一次試驗只能解決問題的一部分，希望后續(xù)的試驗能處理未解決的問題。
因此，試驗設計的目的可能包含下列幾點：
1、確定潛在的少數(shù)變量x是否對響應變量y有影響；
2、確定這些有影響的變量x值在什么范圍內(nèi)使響應變量y幾乎圍繞目標值波動；
3、確定x的值以改變響應變量分布的均值，并減少其波動。
4、確定具有影響的x值使其不可控變量的影響最小，即使響應變量對外部環(huán)境的變化是穩(wěn)健的。
【三】、張馳咨詢專注提供DOE實驗設計公開課培訓與內(nèi)訓。
9.指教如何使用六西格瑪工具里面的doe實驗設計啊
無論在六西格碼管理，還是在工程品質、科技研發(fā)等方面，doe試驗設計都是我們常用來解決問題的方法，其應用可以說涵蓋所有的行業(yè)。
試驗設計最開始是在農(nóng)林方面的研究，所以我們現(xiàn)在的很多試驗設計專用名詞都源于此，BLOCK，區(qū)組的意思，其原始含義就是田地的四方塊，隨著研究的深入，逐步應用于機械、醫(yī)藥、化工等各個領域。試驗設計的方法很多，根據(jù)具體的問題模型和目的我們可以選擇適當?shù)脑O計方法，如混合設計、曲面設計、裂區(qū)設計、田口設計、均勻設計等等。
試驗設計駢棄了以往單個因子逐步調(diào)整的做法，避免了忽視交互作用等方面的問題，從而更加系統(tǒng)有效的解決我們所關注的指標。區(qū)別于最初農(nóng)林方面試驗設計應用的是，我們可以在很多的行業(yè)中采用漸進的方法來采取試驗設計方案，而不期望于一步到位。
第一步確定目標 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用，或者是直接實際工作的反映，會得出一些關鍵的問題點，它反映了某個指標或參數(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計。對于運用試驗設計解決的問題，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計方法的運作，我們知道試驗設計必須花費較多的資源才能進行，而且對于生產(chǎn)型企業(yè)，試驗設計的進行會打亂原有的生產(chǎn)穩(wěn)定次序，所以確定試驗目的和試驗必要性是首要的任務。
隨著試驗目標的確定，我們還必須定義試驗的指標和接受的規(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。這里的指標和規(guī)格是試驗目的的延伸和具體化，也就是對問題解決的著眼點，指標的達成就能夠意味著問題的解決。
第二步剖析流程 關注流程，使我們應該具備的習慣，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)，就是只講關注點放在利益點上，而忽略了對流程特色的對比，試驗設計的展開同樣必須建立在流程的深層剖析基礎之上。任何一個問題的產(chǎn)生，都有它的原因，事物的好壞、參數(shù)的變異、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)生問題的流程當中。
流程的定義非常的關鍵，過短的流程可能會拋棄掉顯著的原因，過長的流程必將導致資源的浪費。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分解，確認其輸入和輸出。
其實對于流程的剖析和認識，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，是我們有了非常寶貴的資料，那就是可能影響我們關注指標的因素，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，而且還可能導致試驗的誤差。因此將可能的因素的篩選就有必要性，這時，我們不需要確認交互作用、高階效應等問題，我們的目的是確認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，這時的試驗成本也將最小處理。而且對于這一步任務的完成，我們可以應用一些歷史數(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，為了試驗結果的可靠，你可以放棄。
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，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目的的可能區(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，這時我們就可以進一步的度量因素的主效應、交互作用以及高階效應，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造的幾何體的頂點以及中心點來完成，這樣的試驗構造，可以幫助我們確定對于指標的影響，是否存在交互作用或者那些交互作用，是否存在高階效應或者哪些高階效應，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、快速接近試驗也是一個驗證，但我們不宜就在這樣的。
10.SPC、DOE、FMEA知識是指什么
SPC就是利用統(tǒng)計技術對過程中的各個階段進行監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)過程異常，及時告警，從而達到保證產(chǎn)品質量的目的。這里的統(tǒng)計技術泛指任何可以應用的數(shù)理統(tǒng)計方法，而以控制圖理論為主。但SPC有其歷史局限性，它不能告知此異常是什么因素引起的，發(fā)生于何處，即不能進行診斷，而在現(xiàn)場迫切需要解決診斷問題，否則即使要想糾正異常，也無從下手。
DOE：實驗設計（DesignofExperiments，縮寫為DOE）是研究如何制定適當實驗方案以便對實驗數(shù)據(jù)進行有效的統(tǒng)計分析的數(shù)學理論與方法。實驗設計應遵循三個原則：隨機化，局部控制和重復。隨機化的目的是實驗結果盡量避免受到主客觀系統(tǒng)因素的影響而呈現(xiàn)偏倚性；局部控制是化分區(qū)組，使區(qū)組內(nèi)部盡可能條件一致；重復是為了降低隨機誤差的影響，目的仍在于避免可控的系統(tǒng)性因素的影響。實驗設計大致可以分為四種類型：析因設計、區(qū)組設計、回歸設計和均勻設計。析因設計又分為全面實施法和部分實施法。析因實驗設計方法就是我們常說的正交實驗設計。
FMEA:TS16949的5大手冊--FMEA是一種可靠性設計的重要方法
FMEA實際是一組系列化的活動，其過程包括：找出產(chǎn)品/過程中潛在的故障模式；根據(jù)相應的評價體系對找出的潛在故障模式進行風險量化評估；列出故障起因/機理，尋找預防或改進措施。
故障模式、影響、分析模塊
其核心部分是對特定系統(tǒng)進行分析研究，確定怎樣修改系統(tǒng)以提高整體可靠性，避免失效。為了準確計算失效的危害性，在分析時，提供了系統(tǒng)化的處理過程，自動編制FMEA任務，包括確定所有可能失效的零部件及其失效模式，確定每一種失效模式的局部影響、下一級別的影響以及對系統(tǒng)的最終影響，確定失效引起的危害性，確定致命失效模式以消除或減少發(fā)生的可能性或劇烈程度。
FMEA可完成以下功能：
失效模式、影響分析（FMEA）
危害性分析（CriticallyAnalysis）
功能FMEA(FunctionalFMEA)
破壞模式和影響分析（DMEA）
FMEA具有以下特點：
豐富的故障模式數(shù)據(jù)庫
完善的企業(yè)FMEA規(guī)范定制功能
自動由FMEA生成原始的FTA（故障樹）
故障樹分析（FaultTreeAnalysis）模塊
利用FTA模塊，在系統(tǒng)設計過程當中，通過對造成系統(tǒng)故障的各種因素（包括硬件、軟件、環(huán)境、人為因素等）進行分析，畫出邏輯框圖（即故障樹），從而確定系統(tǒng)故障原因的各種可能組合方式及其發(fā)生概率以計算系統(tǒng)故障概率，采取相應的糾正措施，以提供系統(tǒng)可靠性的一種分析方法。它以圖形的方式表明了系統(tǒng)中失效事件和其它事件之間的相互影響，是適用于大型復雜系統(tǒng)安全性與可靠性分析的常用的有效方法。利用FTA，用戶可以簡單快速地建立故障樹，輸入有關參數(shù)并對系統(tǒng)進行定性分析和定量分析，生成報告，最后打印輸出。
事件樹分析（EventTreeAnalysis）模塊
