DOE实验设计.ppt
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DOE实验设计ppt课件
部分析因实验（正交实验）
由田口博士(Dr.Taguchi)田口玄一所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实 际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难的统计为依归。
参数
1
2
3
次数
1
1
1
1
2
1
2
2
3
2
1
2
4
2
2
1
L4(23)正交表 总共须做四次实验，最多只能配置三个因子
+
A
-
L4(23)正交表图解
实验设计降低开发成本
The DoE 的方法
Two factors at two levels
A low low high high middle
B low high low high middle
Result ？ ？ ？ ？ ？
• Centerpoint: 检测弯曲相互作用的存在 • Replicated centerpoint: 评估系统噪音
品质源于设计里的工艺空间
Characterized space
特征空间
Design space
设计空间
Operating space
操作空间
在设计空间内的操作不被监管机构认作是工艺改变
5. AKTA avant 25系统
目前金斯瑞所使用的系统。 GE Healthcare历经数年研制，对欧美及亚洲多家知名生物制药公司如 GSK, Amgen, Novo nordisk, Lilly, Wyeth等公司进行调研，开发出的新一代适 合现代工艺开发的AKTA设备，所以AKTATM avant 25 最突出的优点就是 Design of Experiment (DOE)实验条件智能优化，和UNICORN6.0软件配合堪 称是现代纯化工艺优化的最佳搭档。
DOE(试验设计)培训课件
随机性
确保每个试验单元被选 中的机会相同。
重复性
相同条件下进
试验结果能够反映实际 情况，具有实际意义。
可操作性
试验过程易于实施和控 制。
03
试验设计方法
完全随机设计
总结词
完全随机设计是一种简单易行的试验设计方法，适用于处理单个因素或多个因 素对试验结果的影响。
THANKS
谢谢您的观看
佳条件以达到预期的结果。
DOE旨在提高实验效率和降低 成本，同时减少实验次数和缩短
研发周期。
DOE的目的和意义
确定关键因素和最佳条件
通过DOE，可以确定对产品或过程性 能有显著影响的因素，并确定最佳条 件以获得最佳性能。
提高产品或过程性能
降低成本和减少变异
DOE有助于减少实验次数和缩短研发 周期，从而降低成本。此外，它还可 以减少产品或过程中的变异，提高可 重复性和可靠性。
性和完整性。
06
实际应用案例分析
案例一：提高某产品的良品率
总结词
通过DOE方法，提高产品良品率
详细描述
针对某产品良品率低的问题，采用 DOE方法进行试验设计，通过调整工 艺参数、优化原料配方等手段，提高 产品良品率，降低生产成本。
案例二：优化某生产过程的工艺参数
总结词
通过DOE方法，优化生产过程工艺参数
JMP
强大的统计分析功能和可视化工具
VS
JMP是SAS公司开发的一款强大的统 计分析软件，它提供了丰富的统计方 法和可视化工具，可以帮助用户进行 各种复杂的数据分析和试验设计。 JMP具有直观的用户界面和易于使用 的操作方式，使得用户可以轻松地进 行数据处理和分析。同时，JMP还支 持多种数据格式，可以与其他软件进 行数据交换和共享。
《doe试验设计讲义》课件
ABCD
Hale Waihona Puke 重复性原则在相同条件下进行多次试验，以提高结果的稳定 性和可靠性。
盲法原则
在试验过程中，尽量减少人为因素对试验结果的 影响，保证结果的客观性和准确性。
02
试验设计的基本方法
完全随机化设计
总结词
将试验单位随机分配到不同处理组，每个处理组有相同数量的试验单位。
详细描述
完全随机化设计是一种简单而常用的试验设计方法，其基本思想是将试验单位随机分配到不同的处理 组中，每个处理组有相同数量的试验单位。这种方法适用于处理组数较少且试验单位之间差异较小的 试验。
提高研究效率
科学的试验设计能够提高研究的效率，减少 不必要的浪费和重复。
保证研究质量
合理的试验设计能够保证研究的质量，减少 误差和偏见对结果的影响。
试验设计的基本原则
随机性原则
确保每个样本都有同等的机会被选中，避免主观 偏见对试验结果的影响。
对照原则
设置对照组，以排除其他因素的干扰，明确研究 因素的作用。
05
试验设计的发展趋势和 展望
基于计算机的试验设计
自动化试验
利用计算机技术实现试验过程的自动化，提高 试验效率。
模拟与仿真
通过计算机模拟和仿真试验，减少实际试验的 次数和成本。
数据处理与统计分析
利用计算机进行数据处理、统计分析和可视化，提高数据利用效率和准确性。
基于人工智能的试验设计
1 2
机器学习与优化算法
通过试验设计，探索农业可持续发展的路径和 方法，推动农业绿色发展，保护生态环境。
案例二：医学研究
总结词
验证新药的有效性和安全性
详细描述
通过试验设计，对新药的有效性和安全性进行 验证，为新药的研发和应用提供科学依据。
《doe实验设计》课件
DOE实验设计的典型方案
1 单因素实验设计
通过只改变一个因素的水平，观察其对结果 的影响，常用于初步筛选和优化。
2 方阵实验设计
通过选择一组特定的因素水平组合，在较少 的实验次数内获得较为全面的结果，常用于 因素交互作用研究。
3 中心组合实验设计
在方阵实验设计的基础上加入中心点实验， 更好地评估因素对结果的线性和二次影响， 常用于响应曲面建模。
DOE实验设计能够系统性地 分析因素对结果的影响，帮 助提高实验效率和准确性。
适用于不同的研究问题
不同的实验设计方案可以适 用于不同的研究问题，灵活 应用有助于得到准确的研究 结论。
数据分析方法的选择
选择适合的数据分析方法是 根据实验设计方案和具体情 况来确定，确保结果的可信 度和解释性。
《DOE实验设计》PPT课 件
欢迎来到《DOE实验设计》的PPT课件。本课件将带您深入了解DOE实验设计 的概念、步骤、典型方案、数据分析方法以及实际应用案例。
什么是DOE实验设计？
DOE，即设计实验设计，是一种用于研究和优化工艺或产品的实验方法。它 通过系统性地变动和控制因素来分析其对结果的影响，以获得最佳解决方 案。
实际应用案例
水泥掺合料最佳配比
通过DOE实验设计，确定水泥掺 合料的最佳配比，提高混凝土强 度和性能。
电影票房预测
利用DOE实验设计和回归分析， 分析影响电影票房的因素，预测 和优化票房收入。
电池寿命优化
通过DOE实验设计，研究电池寿 命与因素之间的关系，优化电池 设计和制造过程。
总结
提高实验效率和准确性
步骤3：进行实验
根据设计方案，进行实际实验，记录相 关数据和观察结果。
因素的分类
DOE实验设计 ppt课件
Page 8
AUO Proprietary & Confidential
DOE实验设计
實驗計畫法介紹 實驗的規劃
因子設計 田口設計與直交表 反應曲面設計
實驗的分析與結果解讀
ANOVA 田口輔助表 反應曲面法
實驗的再現性
Page 9
AUO Proprietary & Confidential
DOE实验设计
計量值:量測數值為連續量.
單一目標:ex.尺寸,電性,電壓,cell gap高度… 多重目標:需求不同,只要改變某一變數即可產生不同產 品.ex.經由三原色加入量的不同可做出不同顏色,此時對顏 色而言有無限多的目標
原則：
不要用「現象」來當特性值 能用計量數據，就不要用計數數據
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AUO Proprietary & Confidential
Y+
考慮因子本身的「誤差」，兩 水準間的差異最好 >6σ
Factor Settings
Δy
Page 32
Lo
B
BC AB
ABC
BC
important
高
C
重
AC
要
性
低
CA
重
AC
要
B 重要 or C 重要
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AUO Proprietary & Confidential
DOE实验设计 考慮所有效應(Full model)
只考慮主效應(Main effects model)
主效應＋兩因子的交互作用 (Interaction model)
Introduction
AUO Proprietary & Confidential
DOE(试验设计)培训课件
详细说明如何使用DOE软件工具进行实验设计 、数据采集、数据分析和模型构建等。
介绍DOE软件工具中各种选项和参数的意义及 设置方法，例如实验设计类型、因子和水平设 置等。
DOE软件工具的应用案例
通过实际案例介绍如何使用DOE软件工具进行实验 设计和数据分析。
通过案例展示DOE软件工具在工业生产、新产品研 发等领域的应用。
DOE基本原则
随机化原则
试验设计应遵循随机化原则，以避 免潜在的人为偏见和系统误差。
重复性原则
为提高试验结果的可靠性和精确度 ，应尽可能遵循重复性原则，即在 相同条件下多次进行试验。
对照原则
通过设置对照组，可以更好地评估 试验组中目标变量与影响因素之间 的关系。
简约性原则
在满足试验目的的前提下，应尽可 能采用简约的试验设计，以降低试 验成本和时间。
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交 表，设计了九组实验方案，每组方案重复五次。
实施实验并收集数据
按照设计的实验方案进行实验，并收集了三十组实验数 据。
分析数据并得出结论
对收集的实验数据进行统计分析，发现生产温度对产品 质量影响最大，其次是生产压力，最后是生产时间
06
DOE软件工具介绍与操作指南
试验设计的基本原则
试验设计需要遵循随机化、重复性和对照等基本原则。
试验设计在生产中的应用
试验设计可以应用于生产过程中，通过优化生产工艺和参数，提高产品质量和生产效率。
试验设计在研发中的应用
试验设计可以应用于产品研发过程中，通过科学筛选和优化设计方案，降低产品成本和提高性能。
DOE与六西格玛的关系
DOE的基本概念
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交表 ，设计了九组实验方案，每组方案重复三次。
介绍DOE软件工具中各种选项和参数的意义及 设置方法，例如实验设计类型、因子和水平设 置等。
DOE软件工具的应用案例
通过实际案例介绍如何使用DOE软件工具进行实验 设计和数据分析。
通过案例展示DOE软件工具在工业生产、新产品研 发等领域的应用。
DOE基本原则
随机化原则
试验设计应遵循随机化原则，以避 免潜在的人为偏见和系统误差。
重复性原则
为提高试验结果的可靠性和精确度 ，应尽可能遵循重复性原则，即在 相同条件下多次进行试验。
对照原则
通过设置对照组，可以更好地评估 试验组中目标变量与影响因素之间 的关系。
简约性原则
在满足试验目的的前提下，应尽可 能采用简约的试验设计，以降低试 验成本和时间。
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交 表，设计了九组实验方案，每组方案重复五次。
实施实验并收集数据
按照设计的实验方案进行实验，并收集了三十组实验数 据。
分析数据并得出结论
对收集的实验数据进行统计分析，发现生产温度对产品 质量影响最大，其次是生产压力，最后是生产时间
06
DOE软件工具介绍与操作指南
试验设计的基本原则
试验设计需要遵循随机化、重复性和对照等基本原则。
试验设计在生产中的应用
试验设计可以应用于生产过程中，通过优化生产工艺和参数，提高产品质量和生产效率。
试验设计在研发中的应用
试验设计可以应用于产品研发过程中，通过科学筛选和优化设计方案，降低产品成本和提高性能。
DOE与六西格玛的关系
DOE的基本概念
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交表 ，设计了九组实验方案，每组方案重复三次。
DOE(实验设计)基础课程培训课件
重复是除正常试验次数外在相同输入因子水平组合下独立安 排一次或多次试验（注意不是同一试验下的重复测量），为了 保证独立性，需要将重复试验的多次试验次数进行随机化。
试验设计中重要的重复的理由有两点：
1）对过程的根本变差有一个估计；
2）提高主效应和交互效应的精度。
可能的区组包括不同原材料，操作者， 机器，批次，区组效应可以集中任何 系统效应并从感兴趣的因子效应中分
1
实际值
100
150
200
中心点
Company Logo
正交代码：
● 正交代码方程式： 实际值-（最大值+最小值）/2
● 代码值 = （最大值-最小值）/2
● 记：
A = 实际值
C = 代码值
m = (最大值 + 最小值）/2
d = (最大值 - 最小值）/2
● 则：
A-m
c=
或 A = m + cd
d
Company Logo
正交代码的优点
连续变量正交代码的好处：
每个因子两水平编码即设计因子试验的方法，2K设计的分析 和解释将被应用于任何因子，不管它的类型、范围和量纲。 通过对因子水平进行-1和+1编码，模型中所有因子“份量” 相同，“大小”相同。所有因子都没有量纲，因子效应可直 接比较。 在一系列代码组成的模型中，模型的均值（截距）就是响应 的均值并且在设计“空当”的中心。 正交代码去除了主效应估计于交互效应 估计之间的相关性 。
什么问题？
2）因子和水平数，调查和 分析范围
3）每次的试验成本
试验设计方案（类别）选择流程：
YES
确定试验目标 选定自变量（因素）
需要进行 试验吗？
DOE (试验设计)培训ppt课件
4个因素以内
2、部分因子试验（所有 1、寻找最有利于输出的因素水平； 组合的一个子集） 2、建立可评估部分交互影响的数学模型。
5个因素以上
3、筛选试验 4、冲心复合设计
5、可靠设计
6、田口动态可靠 设计。
从大量因素中发现少数关键因素（不评估因 素间的交互作用）。
1、优化； 2、建立非线性影响存在时的数学模型（常用
法，其目标是最大程度地实现和保持企业运营成功。 B：6 Sigma的原动力来自对客户需求的理解，对企
业现状，数据地科学分析，及对改进企业的运营过程 的渴望。 C：6 Sigma的质量目标小于3.4DPMO，99.99966% 合格---每百万机会中只有3.4个缺陷
2、6 Sigma经历的四个里程碑
4、比较设备和方法的影响度；
五）计量时，试验设计可用来： 1、进行量具研究； 2、确定主要误差； 3、将测量误差降至最小；
四、试验设计的一些相关概念：
一）指标：在试验中用来衡量试验结果的量叫 试验指标，在六西格玛系统中，试验指标是公 司与客户共同关心的项目的（CTQ `S：关键影 响因素）；
二）因素又称因子，在试验中，影响试验考 核指标的量称为因素。因素是我们前面说过 的作用因素即自变量（X `S）； 三）水平是试验中各因素的不同取值； 四）通用符号：在试验表中，一般用“+”、 “-”号或“1”、“2”、“3”等来表示因素的 不同水平，当因素只有高低两个水平时，用 “+”号代表高水平， “-”代表低水平（数值 较
3、衡量6 Sigma的度量指标 A：质量合格率（QUALITY YIELD） B：百万分之一 PPM C：每百万中的缺陷 DPM D：每百万机会中的缺陷 DPMO
4、6 Sigma的团队：绿带（Green Belts）、黑带（Black Belts） 、大黑 带（Master Black Belts ）、倡导者 （CHAMPIONS）、执行官 （EXECUTIVE LEADER），团体从 小到大各司其职。
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当需要 探寻或验证 产品质量或工艺或资源利用是否为 最 佳状态时，实验设计是最科学、最经济的方法。
The DoE 的方法
Two factors at two levels
A low low high high middle
B low high low high middle
Result ？ ？ ？ ？ ？
实验设计降低开发成本
实验设计通过最小的实验数量获得最大的实验信息量。通过提高效率 节省金钱和时间。
用传统的方法进行 128 个实验得到的结 果，采用DOE 只需要 进行16-32个实验
层析过程中的因子和响应
实例: 在?KTATM avant 25 系统上进行重组 胰岛素原的洗脱优化
Experimental: Column: TricornTM 5/50 - CaptoTM MMC Res time: 5 min (0.2 ml/ml). Sample: Adjusted to pH 5.2 with HAc. 2.5 C.V. crude sample was loaded Equilibration: 50 mM Na acetate + 150 mM NaCl pH 5.2* Step elution: Study pH 6.2-8 and 150-750 mM NaCl using
可控制的因子 (输入变量)
x1 x2
xp
输入
输出
Process
y (输出变量)
z1 z 2
zq
不可控制的因子 (杂音变量)
系统示意图
系统既可以看作是一个产品开发过程，也可以看作是一个生产过程。
可控因子: 影响响应的那些变量称为实验问题中的因子。其中x1， x2， x3是人们在实验中可以控制的因子。 非可控因子：通常包括环境、操作员、材料批次等，对于这些变量我们 通常很难把它们控制在某个精确值上。
实验设计(Design of Experiments)是一个系统性方法，它通过同时 改变不同的影响因子（输入），分析得到的输出结果，来定量研究它们 之间的原因与结果之间的相互关系。
试验设计是统计学的一个重要分支。它指导人们合理的设计试 验方案，科学地分析数据，用尽可能少的试验次数，得到理想的结 论。试验设计的方法很多。对于影响因素多、试验周期长的试验来 说，正交表设计方法是一种有效的工程方法。
部分析因实验（正交实验）
由田口博士(Dr.Taguchi)田口玄一所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实 际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难的统计为依归。
参数
1
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次数
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L4(23)正交表 总共须做四次实验，最多只能配置三个因子
+ A -
L4(23)正交表图解
y=β0+β1x1+β2x2
2：强烈相互作用——
T值高时、T值低时，pH的效应完全相反
固定参数T（Hi或Lo），改变pH，制作的曲 线
y=β0+β1x1+β2x2+β12x1x2
+ A -
三参数的实验设计
析因实验（全因子实验法）
2 水平完全析因实验，可记作2k析因实验，其中k是参数个数， 2表示每个参数各取2 个水平，2k是需要作的试验次数。
问题的提出——用实验的方法改进质量
(1)影响产品和产品制造过程性能的可能因素往往很多, 如何确定到底哪 些因素是最有影响性的? (2)如何调整这些因素才能获得最佳效果?
实验设计的目的
一个产品的可靠性试验或一个过程参数试验会有很多因素影响试验结果。 有些因素单独起作用，有些因素则互相制约联合起作用。如果试验安排的好。 通过少数几次试验，就能获得所要的信息，得出明确的结论。如果试验方案安 排得不好，花了大量人力、物力，做了大量试验，仍然得不到所需要的结论。
实验设计的目的可能包括: (1)确定哪些参数对响应的影响最大； (2)有影响的参数应如何设定，以使响应达到或尽可能靠近希望值(On target) ； (3)有影响的参数应如何设定，以使响应的分散度( 或方差)尽可能减小。 (4)有影响的参数应如何设定，以使不可控参数（噪声参数）对响应的 影响尽可能最小。
? Centerpoint:检测弯曲相互作用的存在 ? Replicated centerpoint:评估系统噪音
最适条件
传统方法（单因素法）： 固定参数1，改变参数2或 固定参数2，改变参数1
DoE方法： 同时改变所有参数
工艺参数间的相互作用
1：无相互作用 ——pH的效应不依赖于T
固定参数T（Hi或Lo），改变pH，制作的曲线
2. 经典分析法——单因子法 One Factor at a Time（OFAT ）
固定所有其他因子不变，只变动一个因子 X1 找到最佳的设置
固定最佳的 X1水平，对其他因子重复上述步骤
单因子法暗示系统响应是关键因素的一个线性组合 Y = a*X1 + b*X2 + K
纯化工艺
? 考虑工艺的产量 ? 在电导10ms/cm, pH7.5 操作
置不同，结果也有可能不同
3. Design of Experiments （DOE ） 实验设计
? 实验设计 (Design of Experiments：)
是一个系统性方法，它通过同时改变不同的影响因子 （输入），分析得到的输出结果，来定量研究它们之间的原 因与结果之间的相互关系。运行的试验数量要求往往最少， 是对实验方案进行最优设计。
Design of Experiments （DOE ） 实验设计
原创：pxz
主要内容
? 1. 实验设计的定义 ? 2. 经典分析法 ——单因子法 ? 3. 实验设计Design of Experiments （DOE ） ? 4. 品质源于设计 ? 5. AKTA avant 25 系统
1. 实验设计的定义
无法探索整个实验区间 局部次优化！
pH值和电导对回收率的真实影响
单因子法的缺点
? 没有发现最佳的可控ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ子的组合 ? 不能有效的说明交互效应 ? 不能保证结果的再现性，尤其是有交互作用时。 ? 低效率的实验设计,包含很多数量的试验但是信息很少，
而且难以区分噪音与真实的影响 ? 与开始条件有关，也就是说基于开始选择的设置，开始设
优点是可以考虑所有可能的试验条件组合， 缺点也是明显的, 即随着参数个数k 的增大, 需要作的试验次 数成倍增多, 例如 k=3，23=8；k=4，24=16；k=5，25=32；k=6， 26=64；k=7，27=128……由于这个缺点，完全析因实验（特别是 多参数的完全析因实验）在工业中并未得到广泛的应用。
The DoE 的方法
Two factors at two levels
A low low high high middle
B low high low high middle
Result ？ ？ ？ ？ ？
实验设计降低开发成本
实验设计通过最小的实验数量获得最大的实验信息量。通过提高效率 节省金钱和时间。
用传统的方法进行 128 个实验得到的结 果，采用DOE 只需要 进行16-32个实验
层析过程中的因子和响应
实例: 在?KTATM avant 25 系统上进行重组 胰岛素原的洗脱优化
Experimental: Column: TricornTM 5/50 - CaptoTM MMC Res time: 5 min (0.2 ml/ml). Sample: Adjusted to pH 5.2 with HAc. 2.5 C.V. crude sample was loaded Equilibration: 50 mM Na acetate + 150 mM NaCl pH 5.2* Step elution: Study pH 6.2-8 and 150-750 mM NaCl using
可控制的因子 (输入变量)
x1 x2
xp
输入
输出
Process
y (输出变量)
z1 z 2
zq
不可控制的因子 (杂音变量)
系统示意图
系统既可以看作是一个产品开发过程，也可以看作是一个生产过程。
可控因子: 影响响应的那些变量称为实验问题中的因子。其中x1， x2， x3是人们在实验中可以控制的因子。 非可控因子：通常包括环境、操作员、材料批次等，对于这些变量我们 通常很难把它们控制在某个精确值上。
实验设计(Design of Experiments)是一个系统性方法，它通过同时 改变不同的影响因子（输入），分析得到的输出结果，来定量研究它们 之间的原因与结果之间的相互关系。
试验设计是统计学的一个重要分支。它指导人们合理的设计试 验方案，科学地分析数据，用尽可能少的试验次数，得到理想的结 论。试验设计的方法很多。对于影响因素多、试验周期长的试验来 说，正交表设计方法是一种有效的工程方法。
部分析因实验（正交实验）
由田口博士(Dr.Taguchi)田口玄一所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实 际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难的统计为依归。
参数
1
2
3
次数
1
1
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2
1
2
2
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L4(23)正交表 总共须做四次实验，最多只能配置三个因子
+ A -
L4(23)正交表图解
y=β0+β1x1+β2x2
2：强烈相互作用——
T值高时、T值低时，pH的效应完全相反
固定参数T（Hi或Lo），改变pH，制作的曲 线
y=β0+β1x1+β2x2+β12x1x2
+ A -
三参数的实验设计
析因实验（全因子实验法）
2 水平完全析因实验，可记作2k析因实验，其中k是参数个数， 2表示每个参数各取2 个水平，2k是需要作的试验次数。
问题的提出——用实验的方法改进质量
(1)影响产品和产品制造过程性能的可能因素往往很多, 如何确定到底哪 些因素是最有影响性的? (2)如何调整这些因素才能获得最佳效果?
实验设计的目的
一个产品的可靠性试验或一个过程参数试验会有很多因素影响试验结果。 有些因素单独起作用，有些因素则互相制约联合起作用。如果试验安排的好。 通过少数几次试验，就能获得所要的信息，得出明确的结论。如果试验方案安 排得不好，花了大量人力、物力，做了大量试验，仍然得不到所需要的结论。
实验设计的目的可能包括: (1)确定哪些参数对响应的影响最大； (2)有影响的参数应如何设定，以使响应达到或尽可能靠近希望值(On target) ； (3)有影响的参数应如何设定，以使响应的分散度( 或方差)尽可能减小。 (4)有影响的参数应如何设定，以使不可控参数（噪声参数）对响应的 影响尽可能最小。
? Centerpoint:检测弯曲相互作用的存在 ? Replicated centerpoint:评估系统噪音
最适条件
传统方法（单因素法）： 固定参数1，改变参数2或 固定参数2，改变参数1
DoE方法： 同时改变所有参数
工艺参数间的相互作用
1：无相互作用 ——pH的效应不依赖于T
固定参数T（Hi或Lo），改变pH，制作的曲线
2. 经典分析法——单因子法 One Factor at a Time（OFAT ）
固定所有其他因子不变，只变动一个因子 X1 找到最佳的设置
固定最佳的 X1水平，对其他因子重复上述步骤
单因子法暗示系统响应是关键因素的一个线性组合 Y = a*X1 + b*X2 + K
纯化工艺
? 考虑工艺的产量 ? 在电导10ms/cm, pH7.5 操作
置不同，结果也有可能不同
3. Design of Experiments （DOE ） 实验设计
? 实验设计 (Design of Experiments：)
是一个系统性方法，它通过同时改变不同的影响因子 （输入），分析得到的输出结果，来定量研究它们之间的原 因与结果之间的相互关系。运行的试验数量要求往往最少， 是对实验方案进行最优设计。
Design of Experiments （DOE ） 实验设计
原创：pxz
主要内容
? 1. 实验设计的定义 ? 2. 经典分析法 ——单因子法 ? 3. 实验设计Design of Experiments （DOE ） ? 4. 品质源于设计 ? 5. AKTA avant 25 系统
1. 实验设计的定义
无法探索整个实验区间 局部次优化！
pH值和电导对回收率的真实影响
单因子法的缺点
? 没有发现最佳的可控ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ子的组合 ? 不能有效的说明交互效应 ? 不能保证结果的再现性，尤其是有交互作用时。 ? 低效率的实验设计,包含很多数量的试验但是信息很少，
而且难以区分噪音与真实的影响 ? 与开始条件有关，也就是说基于开始选择的设置，开始设
优点是可以考虑所有可能的试验条件组合， 缺点也是明显的, 即随着参数个数k 的增大, 需要作的试验次 数成倍增多, 例如 k=3，23=8；k=4，24=16；k=5，25=32；k=6， 26=64；k=7，27=128……由于这个缺点，完全析因实验（特别是 多参数的完全析因实验）在工业中并未得到广泛的应用。