doe實驗設計的(實驗設計(DOE)使用的基本步驟是什么?)
1.實驗設計(DOE)使用的基本步驟是什么?
DOE試驗設計培訓的步驟：
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。
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，任何一個問題的產生，都有它的原因，事物的好壞、參數的變異、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生問題的流程當中。
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。
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。
第五步：析因試驗，在篩選試驗時我們沒有強調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)間內選取得，所以對于最終的優(yōu)化有顯著的成效。
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據，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。
第七步：穩(wěn)健設計，我們知道，試驗設計的目的就是希望通過設置我們可以調控的一些關鍵因素來達到控制指標的目的，因為對于指標來講我們是無法直接控制的，試驗設計提供了這種可能和途徑，但是在現實中卻還存在一類這樣的因素，它對指標影響同樣的顯著，但是它很難通過人為的控制來確保其影響最優(yōu)。
根據具體問題類型，進行步驟拆解/原因原理分析/內容拓展等。
具體步驟如下：/導致這種情況的原因主要是……
2.六西格瑪試驗設計（DOE培訓）的原則是什么,應注意哪些問題
1、第一個原則：重復試驗
所謂重復試驗是指一個處理施于多個試驗單元。這些單元是我們在統(tǒng)計推斷中一個處理所形成的總體的代表，它可以使我們得以估計試驗誤差的大小。通常的顯著性檢驗都是拿不同處理間形成的差別與隨機誤差相比較，只有當處理間這種差別比隨機誤差顯著地大時，我們才說“處理間的差別是顯著的”。沒有隨機誤差就無法進行任何統(tǒng)計推斷，因此在試驗設計中安排重復試驗是必不可少的。
第2個原則：隨機化
隨機化的含義是以完全隨機的方式安排各次試驗的順序和或
所用試驗單元。這樣做的目的是防止那些試驗者未知的但可能會對響應變量產生的某種系
統(tǒng)的影響。假使我們在同一天內進行的8次試驗之順序進行的話，會有什么問題呢？如果當天的電壓有一種由高向低變化的趨勢，而恰好電壓的降低將導致純度的降低，那么很明顯，前4次試驗是在電壓較高的情況下進行的，后4次試驗是在電壓較低的情況進行的。如果將這8次試驗順序完全打亂，則不會再出現上述問題了。隨機化并沒有減少試驗誤差本身，但隨機化可以防止出現未知的但可能會對響應變量產生的某種系統(tǒng)影響。
3、第三個原則：區(qū)組化
各試驗單元間難免會有某些差異，如果我們能按某種方式把它們分成組，而每組內可以保證差異較小，即它們具有同質齊性（（homogeneous），則我們可以在很大程度上消除由于較大試驗誤差所帶來的分析上的不利影響。
一組同質齊性的試驗單元稱為一個區(qū)組（block），將全部試驗單元劃分為若干區(qū)組的方法稱之為分區(qū)組或區(qū)組化。通過在同一個區(qū)組內比較處理間的差異，就可以使區(qū)組效應在各處理效應的比較中得以消除，從而使對整個試驗的分析更為有效。
例如，假定在上（下）午時段內差異不大。而上午、下午差異可能較大，那我們就把上午、下午當作兩個區(qū)組。這時在分析中就可以去除掉上午、下午間的差異的影響，或盡可能把試驗全都安排在上午（或下午）進行。如果分區(qū)組有效，則這種方法在分析時，可以將區(qū)組與區(qū)組間的差異分離出來，這樣就能大大減少可能存在的未知變量的系統(tǒng)影響，這就是分區(qū)組的好處。當然，在區(qū)組內還應該用隨機化的方法進行試驗順序及試驗單元分配的安排。什么時候用分區(qū)組，什么時候用隨機化呢？在試驗的設計中應遵照下列原則：“能分區(qū)組者則分區(qū)組，不能分區(qū)組者則隨機化”
3.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“經驗觀察”方式僅僅收集和觀察現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據的利益，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，試驗水平的數量可以無限多。因此，你不僅要選擇所要采用的數值，而且還要確定希望試驗多少不同的水平。
在離散型數據情況下，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據。這些可能的組合或排列可以由統(tǒng)計軟件工具產生或查表得到，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據中發(fā)現模式或得出結論，那么像方差分析和多元回歸之類的工具是必需的。
從實驗數據中你可能會得到非常明確的答案，也可能會產生新問題，從而需要另外的實驗加以測試。 內容摘自：天行健咨詢公司。
4.研發(fā)部門在實施DOE試驗設計培訓時需要考慮哪些方面因素
研發(fā)部門在實施DOE試驗設計培訓時需要考慮以下幾個方面的因素：
試驗設計是一個復雜龐大的系統(tǒng)工程，在實際使用中，要確保成功，需要注意一些關鍵的因素，這些因素對試驗的成功來說至關重要，企業(yè)在進行六西格瑪試驗設計時須考慮以下幾個方面：
1、了解試驗過程的穩(wěn)定狀況
只有過程處于穩(wěn)定狀態(tài)，得到的數據才是可靠和有價值的。
2、錯誤數據對試驗結果的影響
鍺誤的數據可能導致完全相反的結論，故須十分留意，確保數據的真實可靠。
3、潛在因素的影響
未被選為試驗因素的變最對結果的影響有多大，是在試驗計劃和分析階段必須考慮的因素，如發(fā)現潛在因素對試驗結果的影響很顯著。則須將其納入試驗因素的行列。
4、測量精度
六西格瑪系統(tǒng)是基于數據的決策方法，故數據的可靠性直接影響決策的正確性，試驗設計也不例外。設計前對測量系統(tǒng)進行充分分析是十分必要的。
5、抽樣、測試成本
在實際的試驗設計中，無論哪個階段均存在成本問題，在抽樣和測試階段，在考慮樣本容量時充分考慮成本，以保持試驗的經濟性。
6、勞動力成本
試驗時需考慮到涉及的人員，應將涉及人員數里限制在允許的最小范圍內。
7、試驗對生產的影響
試驗必定需要時間，這可能對正常生產產生影響，這要求六西格瑪項目組在與制造等相關部門的協調方面做到充分、及時，在試驗過程中對試驗品做好嚴密隔離與標識，將試驗對生產的影響減至最小。
8、將試驗結果用圖表來表示
這樣做的好處是明白易懂，容易使所有人看到試驗引起的直觀變化，激起大家的熱情與支持。
9、從樣本收集到樣本測量的時間
一般來說，樣本在試驗后需立即進行測量，防止時間間隔太久，從而產生潛在的未知因素對樣本特性產生好的或壞的影響，從而使試驗數據偏離真值。
10、測量方法的統(tǒng)一性
應規(guī)定標準測量方法，確保不同人、不同時間都用同一方法、同一標準去測量，從而保證測量結果的準確性。
11、試驗誤差的影響
對試驗結果進行分析時，會發(fā)現試驗結果中的不可解釋（即誤差）成分，此成分的比例須予以充分考慮，如其過大，說明試驗中還有重要的未知因素未包含至因素中，這時須考慮重新設置試驗因素，重新試驗，直至試驗誤差降至合理水平。
5.研發(fā)部門在實施DOE試驗設計培訓時需要考慮哪些方面因素
研發(fā)部門在實施DOE試驗設計培訓時需要考慮以下幾個方面的因素： 試驗設計是一個復雜龐大的系統(tǒng)工程，在實際使用中，要確保成功，需要注意一些關鍵的因素，這些因素對試驗的成功來說至關重要，企業(yè)在進行六西格瑪試驗設計時須考慮以下幾個方面： 1、了解試驗過程的穩(wěn)定狀況 只有過程處于穩(wěn)定狀態(tài)，得到的數據才是可靠和有價值的。
2、錯誤數據對試驗結果的影響 鍺誤的數據可能導致完全相反的結論，故須十分留意，確保數據的真實可靠。 3、潛在因素的影響 未被選為試驗因素的變最對結果的影響有多大，是在試驗計劃和分析階段必須考慮的因素，如發(fā)現潛在因素對試驗結果的影響很顯著。
則須將其納入試驗因素的行列。 4、測量精度 六西格瑪系統(tǒng)是基于數據的決策方法，故數據的可靠性直接影響決策的正確性，試驗設計也不例外。
設計前對測量系統(tǒng)進行充分分析是十分必要的。 5、抽樣、測試成本 在實際的試驗設計中，無論哪個階段均存在成本問題，在抽樣和測試階段，在考慮樣本容量時充分考慮成本，以保持試驗的經濟性。
6、勞動力成本 試驗時需考慮到涉及的人員，應將涉及人員數里限制在允許的最小范圍內。 7、試驗對生產的影響 試驗必定需要時間，這可能對正常生產產生影響，這要求六西格瑪項目組在與制造等相關部門的協調方面做到充分、及時，在試驗過程中對試驗品做好嚴密隔離與標識，將試驗對生產的影響減至最小。
8、將試驗結果用圖表來表示 這樣做的好處是明白易懂，容易使所有人看到試驗引起的直觀變化，激起大家的熱情與支持。 9、從樣本收集到樣本測量的時間 一般來說，樣本在試驗后需立即進行測量，防止時間間隔太久，從而產生潛在的未知因素對樣本特性產生好的或壞的影響，從而使試驗數據偏離真值。
10、測量方法的統(tǒng)一性 應規(guī)定標準測量方法，確保不同人、不同時間都用同一方法、同一標準去測量，從而保證測量結果的準確性。 11、試驗誤差的影響 對試驗結果進行分析時，會發(fā)現試驗結果中的不可解釋（即誤差）成分，此成分的比例須予以充分考慮，如其過大，說明試驗中還有重要的未知因素未包含至因素中，這時須考慮重新設置試驗因素，重新試驗，直至試驗誤差降至合理水平。
6.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，它是我們產品質量提高，工藝流程改善的重要保證。通過對產品質量，工藝參數的量化分析，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、縮短實驗周期，提高了經濟效益。
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
