DOE培训教材经典版
DOE经典培训资料
实施流程建议
问题定义与目标明确
明确DoE实验的目标，对问题进行 清晰、具体的定义。
影响因素筛选与设计
根据问题特点筛选出可能的影响因 素，并进行实验设计。
实验实施与数据收集
按照实验设计方案进行实验操作， 并详细记录各项数据。
数据处理与分析
对收集到的实验数据进行处理、分 析和解释，以评估各因素对系统性 能的影响。
成果应用流程
收集分析
对DoE实验成果进行充 分收集、整理、分类、 分析和评估。
编制报告
内部审查
发布与推广
按照一定的格式和要求 ，将DoE实验成果整理 成报告。
组织专家进行内部审查 ，确保成果的科学性和 实用性。
经过内部审查后，将 DoE实验成果发布到相 关领域进行推广应用。
后期评估与反 馈
跟踪DoE实验成果的应 用情况，进行后期评估 与反馈，持续改进和优 化。
DoE经典培训资料
xx年xx月xx日
目录
• 引言 • DoE实验设计 • DoE数据分析 • DoE成果应用 • DoE实施建议
01
引言
什么是DoE
• DoE（实验设计）是一种统计工具，用于通过制定实验方 案和数据分析，以最少的实验次数，获得最大的信息量。 DoE通过合理地选择实验因子和水平，以实现对一个或多 个响应变量的预测和控制。
02
DoE实验设计
实验设计基本原则
1 2
科学性
实验设计应基于科学原理和研究目标，合理安 排实验因素和条件，确保实验结果的可靠性。
简便性
实验设计应尽可能选择简单易行的实验方案， 便于操作和数据处理，同时降低实验成本。
3
可重复性
实验设计应考虑实验的可重复性，以便验证实 验结果和推广应用，同时避免浪费资源。
DOE实验设计培训教材
均分法
案例： 对某零件进行磨削加工，砂轮转速范围为420~720转/分，试 通过试验确定光洁度最佳的砂轮转速。 试验方案： 选定试验间隔为30转/分，则试验次数 n=(b-a)/N+1=(720-420)/30+1=11，试验点分别为： 420,450,480,510,540,570,600,630,660,690,720 在这些点做试验后确定光洁度最佳的转速。
部分析因试验中水平组合的选取取决于采用的试验设计方法。
部分析因试验
案例： 以析因试验设计的例子为例，采用单因子轮换法的试验方案 为： ①将B和C固定在1水平，变动A的水平，确定A的最佳水平； ②将A固定在最佳水平，C固定在某一水平，变动B的水平， 确定B的最佳水平； ③将A与B固定在最佳水平，变动C的水平，确定C的最佳水平。 ④确定A、B、C的最佳水平组合。
平分法
案例：
高级纱上浆要加乳化油脂，以增加其柔软性，而油脂乳化需要添加 烧碱并加热。某纺织厂以前乳化油脂加烧碱1%，需加热处理4小时， 已知多加烧碱可以缩短乳化时间但是烧碱过多又会导致皂化，所以 加碱量优选范围为1~4.4%，试确定一个乳化良好且用时短的烧碱 量。 试验方案： 第一次试验点:(1%+4.4%)=2.7%，结果有皂化，因此去掉2.7%以 上的范围。 第二次试验点:(1%+2.7%)=1.85%，结果乳化良好，但是乳化时间 要3小时。 第三次试验点:(2.7%+ 1.85 %)=2.28%，试验结果乳化良好，乳化 时间2小时，由此确定优选方案为2.8%的加碱量。
均分法
也叫分批试验法，在试验范围[a，b]内，根据精度要求均匀
地安排试验点，比较结果并确定最优点。 1.应用条件 适用于可同时安排试验、试验周期要求短的场合。 2.应用程序
DOE实验设计培训教材
C的正面影响
4.75
4.60 总体平均值
4.45
4.30
回应
温度
压力
容量
立方圖
＋ 9.10
2.2
10Labs 50
58
B
催化剂
－ 8.10 －
2.3
A
＋
兩個觀察資料：可看出
對因素A有負面影響, 對 因素B沒有影響.
5Labs 45 A
51
供货商
B
回應是產量. 可看出對供 貸商和催化劑有正面影 響.
--應用時易出試問驗題目的
試驗類形
1. 找出關鍵影響因子 ---篩選試驗
=部分析因試驗
=田口試驗
2.優化試驗
=Placket-Burman ------全因子試驗
------響應曲面法
------田口穩健設計求S/N比
ABCDE F G
1 1 1 1 1 1 1 1根據試驗目的選擇試驗類型
21112222
第二步:陳述實驗目的
---實驗目的比問題陳述要具體得多. 例如: 問題陳述: 電鍍工藝的厚度變異太大 目的: 把厚度變異從±10% 減少到±5% 例如: 問題陳述: 錯誤帳單太多 目的: 錯誤帳單的數量從2% 減到0.1%.
--- 對高球的例子而言 其他目的: 把擊球距離增加30 碼, 增加落點在球道上的次數, 增加擊球落在果嶺(穴周邊綠地)的平
均數量 目的: 把我的平均高爾夫球桿數減少五桿.
實驗目的 “實驗目的”和“專案目的”不同 一個實驗通常不夠 一系列實驗通常會找到最佳化結果 DOE目的與專案目的相關連, 進行實驗是為了達到專案目的, 進行實驗不只是滿足實
驗者的好奇心.
第三步: 選擇輸出變數
DOE试(实)验设计与方差设计培训课件
DOE试（实）验设计培训讲义一．概述：DOE（design of experiment）是现代质量管理技术之一，其所要研究和解决的问题是，如何以尽可能少的试验次数(成本)获得足够有效的数据，并分析得出比较可靠的结论。
QS-9000，VDA6.1，TS16949等汽车行业质量管理体系标准，均要求产品开发、过程开发及质量人员熟悉并掌握DOE技术。
DOE技术最早是由英国R.A.fisher等人在20世纪20年代提出，首先应用于农业试验,继而用于生物学、遗传学等方面。
1935年R.A.fisher出版“试验设计”，开创一门新学科。
50年代初，日本田口玄一等人将DOE应用于质量系统中，研究开发出“正交设计”技术，成为日本现代质量管理重要技术之一。
70年代末以来，DOE技术在我国冶金、电子、机械、化工、医药等行业获得一定应用，并取得显著成效。
质量管理中，经常会遇到多因素、有误差、周期长之类试验，希望解决以下问题：1.对质量指标(即产品特性)的影响，哪些因素较重要？2.每个因素取什么水平为好？3.各个因素按什么水平搭配为好？正交试验设计是处理这类试验问题的一种简便易行、行之有效的方法。
基本概念1.DOE(Design of experiment)是现代质量管理技术之一，它对实验方案进行最优设计，以降低实验误差，减少实验工作量，对结果进行科学分析。
2.实验指标实验中用来衡量结果的量，如：电磁伐启动压力，油雾器油雾粒子大小及分布，调压伐调压精度，前照灯片热膨胀系数。
再如：注塑压力，料温，持压时间，油漆配方中各组元百分比，合金钢配料百分比。
3.因素实验中，对实验指标（结果）产生影响的因素。
如：温度、压力、时间、电压、电流、功率、速度、粒度大小、压缩比、表面粗糙度、震动频率、浓度、进給量、硬度值、照度、配方组成等。
4.水平实验中，可供选择的因素值的各种取值。
如：密封件压缩量——5% 、8% 、11%注塑件注塑温度——200℃、220℃、240℃注塑压力——40、60、80kgf/cm2橡胶件硫化温度——140℃. 160℃、180℃二．正交试验设计的基本方法1.正交表——正交试验的有效、简便工具介绍1.1形式1.2 性质——正交表整齐可比性（正交性）a.在任意一列中，各水平出现的次数相同，即水平1、2、3各出现3次。
DOE(试验设计)培训课件
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实验设计培训教材 经典完整版
DOE实验设计培训教材经典完整版实验设计是科学研究中至关重要的一环，它能够帮助研究者准确、有效地得出结论，并为进一步的实验提供可靠的依据。
为了提高实验设计的质量和效果，了解并应用正交试验设计(Design of Experiments, DOE)成为必要的技能。
本教材将介绍DOE的基本原理和方法，帮助读者达到熟练运用DOE设计实验的能力。
DOE简介DOE作为一种系统的实验设计方法，可以同时考虑多个因素对实验结果的影响，通过设计合理的实验方案，得出可靠的结论。
相比于传统的试错法，DOE具有高效、精确、经济的特点，适用于各种科研和工程实验。
1. 实验设计基础1.1 可变因素与响应变量在实验中，可变因素是指可以被科学研究者操纵的因素，而响应变量则是受这些可变因素影响的实验结果指标。
了解可变因素与响应变量的关系是进行实验设计的基础。
1.2 实验设计的目标实验设计的目标是寻找可变因素对响应变量的最佳组合，从而得到对研究问题有重要意义的结论。
常见的实验设计目标包括确定最优条件、寻找影响因素、找出因素间的相互作用等。
2. 正交试验设计2.1 正交试验设计的原理正交试验设计是一种基于统计学原理的实验设计方法，通过选定一组正交表，将试验因素进行组合，来实现对多个试验变量的全面考虑。
通过正交试验设计，可降低实验次数，并减少实验中因非试验因素带来的误差。
2.2 正交试验设计的步骤2.2.1 确定试验因素与水平在进行正交试验设计之前，需要明确研究中的试验因素及其各个水平。
试验因素可以是任何对响应变量产生影响的因素，而水平则是试验因素的具体取值。
2.2.2 构建正交表根据试验因素的水平个数，选择适当的正交表进行构建。
正交表的选择要满足试验因素个数和水平个数的要求，以保证实验设计的合理性。
2.2.3 设计实验方案根据所选正交表的要求，将试验因素与各个水平进行组合，得到实验的方案。
通过合理的组合，可以实现对多个试验因素的全面考虑。
试验设计DOE培训教材
优点
1. 与一次只改变一个参数的实验方法相比,可以减少试验次数(24:8) 2. 可以观察参数间的相互作用 3. 得到的结果适用范围更广——主效应和相互作用是在各参数各种可能的组 合的情况下得到的,与实际情况较接近。
缺点
所有可能的组合都必须加以深究，信息全面，但相当耗费时间、金钱 例如: 13因子，3水准就必须做了1,594,323次实验，如果每个实验花3分钟， 每天8小时，一年250个工作天，共须做40年的时间。 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。 而如果可以假设一定的高阶相互作用是可以忽略的,则通过仅进行完全析因实验所要 求的一部分试验便可以得到主效应和低阶相互作用。实际经验表明,这样做往往是合 理的,这类实验称为部分因子实验。 20世纪50年代田口博士(Dr.Taguchi)把部分因子实验的应用技术进行了简化,大大方便 了普通工程师把这种实验设计应用于解决工程实际问题。因此也叫田口式实验法。
所以，用正交表来安排试验时，各因子的 各种水平的搭配是均衡的，这是正交表 的优点
1. 如有图所示输入因子资料（3因子，3水平） 2. 数据输入完毕，打开Stat 菜单，点选 DOE--- Taguchi ---Create Taguchi Design…
3. 在弹出的对话框中选择3-Level Design 4. “Number of factors”中选择3 5. 点击Design 6. 在对话框中选择L9，点击OK 普通试验需 做27次
特点： 1． 一条对角线上全是A，另一条对角线上是4。 2． 方块与梅花左右对称的，红桃与黑桃左右 对称。 3． 方块与黑桃，梅花与红桃上下对称。 4． A与4, 2与3左右对称。 5． A与4, 2与3上下对称。 6． 两条对角线上四种四种花色齐全。
实验设计(DOE)方法培训教案PPT课件
.
14
根据具体要求选择DOE实验方法
• DOE实验方法流程如图(二)所示
实验设计的基本策略
• 1、确定问题
• 为解决何种问题，需要进行的何种实验，应做到心中有数， 有的放矢。
• 2、建立实验目标
• 实验要达到何种目的，要达到怎样的指标，应从实际出发， 根据当时当地的实情，确定实验目标，不要夸大其辞，矫 揉造作。
复运行的结果计算出平均值（Y） 6. 按标准计算软件或EXCEL进行计算
.
19
7. 作出实验因子的影响及关系图
8. 进行方差分析，用以决定实验因子是否重要，用P值进 行衡量（P〈0.05)
9. 对方差分析结果进行评价,以确定因子对实验的影响程度
10. 选择重要因子(通常不超过4个)而进行全因子DOE实验,以 确定实验的最终结果
.
25
3、考核指标 考核指标是在试验设计中，根据试验目的而选定的用来
衡量试验效果的量值（指标）。 考核指标可以是定量的，也可以是定性的。定量指标如
硬度、强度、寿命、成本、几何尺寸、各种特性等。定量 指标根据试验结果的预期要求，又可分为望目值、望小值、 望大值三种类型。定性指标不是按数而是按质区分，如质 量的好与坏，天气的晴与阴，指标可以用加权的方法 量化为不同等级。
.
10
36) 材料的影响 37) 机器设备的影响 38) 测试设备的影响 39) 领导者的支持 40) 制造者支持 41) 工程部门的支持 42) 优化后的合格率 43) 配合度 44) 测量精密 45) 随机抽样 46) 块的区分 47) 决定区分程度 48) 假设构造
49) 测量方法 50) 管理者支持 51) 将实验结果图表化 52) 确定主要因子 53) 计算出各因子影响大小 54) 作出相关因子影响图 55) 连续样本 56) 从样本收集到样本测量的时
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它不仅能识别单个因素影响，而且能识别 多个因子的交互影响。
DOE通过安排最经济的试验次数来进行试 验，以确认各种因素X对输出Y的影响程度， 并且找出能达成品质最佳因子组合。
DOE是进行产品和过程改进最有效的强大
武器！
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10
传统实验的致命弱点
原来大学教授传授一种试验方法，至今仍被传 统的工程师所沿用。在这种老式的试验中，一次 只有一个变量变动，而其他变量均保持恒定。
带着问题学习，最好能事先准备工厂数据到课堂来讨 论；
携带电脑，安装MINITAB——以帮助学员进行DOE计 算与建立分析模型，并加深理解统计学原理，解决实 际问题。
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3
课程设置
✓ 第一单元 实验设计原理 ✓ 第二单元 实验设计与Minitab ✓ 第三单元 全因子试验设计 ✓ 第四单元 部分因子试验设计 ✓ 第五单元 响应曲面试验设计 ✓ 第六单元 筛选试验设计 ✓ 第七单元 DOE归纳与提升
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15
DOE 基本术语
实验计划
实验计划是实验中产生结果的一项经济有效 的方法。
实验设计是一项安排，以便于实验的进行。 而实验，则是一项研究方法，择定数项独立变 量做随机变动，从而确定其效应。一项良好的 实验，可以使实验的结果获得简明的解释，可 以确定各项因素的主效应，也可据以确定各个 因素间的交互作用。
二战后，日本质量管理大师田口玄一研究开发出
“田口品质工程方法”，简称田口方法。从而极
大提升了日本产品品质及日本产业界的研发设计
能力，成为日本质量精管品培训理课件最PPT 重要的工具。
9
实验设计 ：检测复杂的因果关系
实验设计是检测、筛选、证实原因的高级 统计工具，是利用整个统计领域的知识来 理解流程中普遍存在的复杂关系。Biblioteka 精品培训课件PPT4
第一单元
实验设计基本原理
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5
引言：品质工程面临的问题
在品质工程中经常会遇到如下问题：
制程中复杂的自变量X与输出响应Y是怎样地发生作 用的？哪些X对Y影响大？哪些对Y影响小？
制程参数应如何设定才能获得最理想的过程输出/Y的 最佳值？
长期的品质问题得不到解决，同类质量问题反复发生， 原因到底是什么？有什么可行的方法能够解决企业质 量问题的“顽疾”？
作用：区组也是一个变量因子，使实验分析更为有效。 例子：上午与下午有差异、跨度很长的时间分段……
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13
实验设计基本目标
筛选
目的：检测因子（自变量）对响应Y的影响程度——祛除 非显著因子；保留显著因子。
方法：筛选设计、分部设计
分析
目的：特征化处理，检测因子的主效应和交互作用，建立 Y对X的关系式——回归方程。
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8
DOE发展的三个里程碑
1920年, 实验设计技术最早是由英国统计学大师 费歇尔（R.A.Fisher）所创立，首先将其应用在 农业试验，目的是为提高农业产量。
1947年印度的劳博士（Rao，D，R）发明并建议 使用正交表规划具有数个参数的实验计划。
英国统计学家乔治·博克斯（George Box）发展 了响应曲面方法（RSM），使得DOE的应用步入 一个黄金时代。
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7
实验设计定义
实验设计（Design of Experiments DOE ）
实验设计是一种安排实验和分析实验数据的数 理统计方法。
计划安排一批试验，并按照计划在设定的条件 下进行这些试验，通过改变过程的输入变量， 获得新数据，然后对之进行分析，获得我们所 需要的信息，从而得出科学的结论，并据此作 出合理有效的决策。
— DOE —
现代工程师的统计工程技术！
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2
怎样学习本课程
DOE是一门复杂的高级统计技术，了解基本的统计知 识是必要的；
课程提供了详实清晰的实现DOE的路线图和说明，你 必须了解其中的要求和准则；
以探究和互动的方式来推动学习，提倡多提问，但不 要质疑统计学以及应用准则，你可以问“为什么” ？
DOE
实验设计
DOE高级培训
Design of Experiments
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1
著名DOE专家乔治·博克斯说：
“如果能使我们的工程师开始学习运行一个简 单的实验，将会极大地刺激他们的胃口。哪怕 这是他们唯一掌握的数据驱动的方法，也将极 大提升实验的效率、创新的速率以及整个国家 的竞争力。”
方法：2k析因设计
优化
目的：寻找“最佳区域”，确定使响应Y值最佳时X的设 置条件（因子水平的最佳组合）。
方法：响应曲面设计RSM
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14
DOE应用范围
什么时候使用DOE ——
➢ 新产品研制开发 ➢ 产品设计参数优化 ➢ 为产品选择最合理的配方 ➢ 过程设计与优化，寻找最佳生产条件 ➢ 提高老产品质量或产能 ➢ 用于质量改进，解决长期质量问题
答案是肯定的—— 那就是……
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6
什么是DOE
实验设计 （Design of Experiments DOE）, 在 质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角 色，它是改进产品质量，产品设计开发和工 艺流程改善的重要工具。
实验设计由于其强大有效的功能，已广泛运 用于冶金、制造、化工、电子、医药、食品 等行业，直至航天业。
一般情况下，实验计精品培划训课件是PPT由正交表来实现的。16
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12
实验设计三项基本原则
重复设计
概念：一个处理施于多个单元。简单讲，就是指相同的试验条件 需要重复进行2次或以上的实验。
作用：估计随机误差
常用的策略是——采用中心点
随机化
概念：以完全随机的方式安排试验的顺序。 目的：是防止出现系统差异的影响。
区组化
概念：一组同质齐性的实验单元（运行）称作一个区组，将全部 实验单元划分为若干区组的方法称作区组化。
传统试验的缺点
试验周期过长，需要花费大量时间和金钱； 其致命弱点是不能把主效应从交互效应中分离开； 结果是不断受挫折、恶性循环和增加成本
爱迪生给我们的启示……
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11
DOE的优势
优点：
可同时变动和测试多个变量的影响 实验次数少
L8（27）= 128 次（全部组合）
效果最好最可靠 实验周期最短 成本最低