实验设计DOE必备基础知识理解培训课件讲义
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DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)PPT课件
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DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
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DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
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DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 决定适当的标本的大小 随意化数据表的实验顺序后执行实验
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DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
Hale Waihona Puke .15DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
2
1
0
-1.00 -0.75 -0.50 -0.25 -0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
Residual
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DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
p-值不有意的结果，或者 阶段4的“效果图表”中显现为低效果 由上图分析，可对A*B*C，B*C两交互作用排除再进行分析
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DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
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DOE基础知识
实验计划法概要
实验计划顺序
问题的定义
输出变量及输入变量的选定
Analyze阶段
《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全套资料(课堂PPT)
2.5望大：希望输出Y越大越好
望小：希望输出Y越小越好
望目：希望输出Y与目Biblioteka 值越接近越好2020/7/9
8
2.6主效应：一个因子在不同水平下的变化导致输出变量的平均变化
因子的主效应=因子为高水平时输出的平均值-因子为低水平时输出的平均值
交互效应：如果一个因子的效应依赖于其它因子所处的水平时，则 称两个因子间有交互效应
2020/7/9
4
我们在分析阶段使用回归分析方法对历史数据进行分析，获 得了相应的回归方程，得到Y与各个X间的关系式。但这种关系的获 得是“被动”的，因为我们使用的是已有的现成的数据，几乎无法 控制适用范围，无法控制方程的精确度，只能是处于“有什么算什 么”的状况。我们采用DOE的方法，自变量常取一些过去未曾取过 的数值，并且进行精确的控制，对要研究的问题进行更广泛的探索， 目的是要取得突破性改善。
2020/7/9
6
在DOE的策划阶段，首先要识别可控因子和噪声因子
EXP:可控因子 和噪声因子表：
因素
对输出的 改变的难 是否作为试 目前水 非试验因素
影响
易度 验因素 平
的处理
焊接温度 ⊙
⊙
Y
245
松香比重 ⊙
○
Y
0.81
预热温度 ○
○
Y
120
波峰高度 ○
△
N
采用现有参数
⊙影响重大或容易改变；○影响中等或较易改变；△影响轻微或难以改变
曲趋势的估计能力。该效果是简单重复所不能达到的 将中心点处所进行的3-4次试验安排在试验的开头、中间和结尾，
这几个点的试验结果应只存在随机误差。如果这几个试验结果呈现非常明 显的上升、下降或其他不正常的趋势，则可以帮助发现试验过程中的不正 常现象
望小：希望输出Y越小越好
望目：希望输出Y与目Biblioteka 值越接近越好2020/7/9
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2.6主效应：一个因子在不同水平下的变化导致输出变量的平均变化
因子的主效应=因子为高水平时输出的平均值-因子为低水平时输出的平均值
交互效应：如果一个因子的效应依赖于其它因子所处的水平时，则 称两个因子间有交互效应
2020/7/9
4
我们在分析阶段使用回归分析方法对历史数据进行分析，获 得了相应的回归方程，得到Y与各个X间的关系式。但这种关系的获 得是“被动”的，因为我们使用的是已有的现成的数据，几乎无法 控制适用范围，无法控制方程的精确度，只能是处于“有什么算什 么”的状况。我们采用DOE的方法，自变量常取一些过去未曾取过 的数值，并且进行精确的控制，对要研究的问题进行更广泛的探索， 目的是要取得突破性改善。
2020/7/9
6
在DOE的策划阶段，首先要识别可控因子和噪声因子
EXP:可控因子 和噪声因子表：
因素
对输出的 改变的难 是否作为试 目前水 非试验因素
影响
易度 验因素 平
的处理
焊接温度 ⊙
⊙
Y
245
松香比重 ⊙
○
Y
0.81
预热温度 ○
○
Y
120
波峰高度 ○
△
N
采用现有参数
⊙影响重大或容易改变；○影响中等或较易改变；△影响轻微或难以改变
曲趋势的估计能力。该效果是简单重复所不能达到的 将中心点处所进行的3-4次试验安排在试验的开头、中间和结尾，
这几个点的试验结果应只存在随机误差。如果这几个试验结果呈现非常明 显的上升、下降或其他不正常的趋势，则可以帮助发现试验过程中的不正 常现象
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。
实验设计(DOE)方法培训教案PPT课件
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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
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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
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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。
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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
DOE(试验设计)培训课件
实验过程规范与安全保障
遵循伦理规范，保障受试者权益、减少风险。
试验设计中的技术性问题
实验设计不严谨
采用对照试验、随机化等方法，减少偏倚。
检测与分析方法选择不当
根据研究目的选择合适的检测方法，并对结果进行综合分析。
试验设计中的其他问题
研究结果可重复性差
重视实验操作细节，确保实验结果可重复验证。
研究结果推广问题
简便性原则
试验设计应尽可能简单
试验设计应尽可能采用简单的试验方法和装置，以便减少误差和干扰因素。
试验设计应考虑实际应用情况
试验设计应考虑实际应用中的可行性和便利性，以便研究成果能够在实际中得到 广泛应用。
随机性原则
试验设计应采用随机抽样方法
采用随机抽样的方法可以避免选择性偏误，使得样本更具代 表性。
案例二：水稻品种筛选试验设计
目的
01
筛选出适应本地生长环境的水稻品种，提高水稻产量和质量。
试验方法
02
采用随机区组设计，将不同品种的水稻种植在相同的环境下，
观察其生长情况、产量和品质等方面的表现。
结果分析
03
通过方差分析和多重比较，得出不同品种水稻的优劣顺序，选
择适合当地种植的品种。
案例三：产品可靠性加速寿命试验设计
试验设计的目的是为了解决产品、工艺、材料等开发过程中 存在的各种问题，通过优化试验方案和评价指标，提高试验 的效率和质量，从而获得最佳的试验结果。
试验设计的发展历程
01
早期的试验设计方法可以追溯到17世纪，当时科学家们开始采用随机抽样和统 计分析等方法来研究农业、医学等领域的问题。
02
20世纪初，费歇尔等统计学家开始发展出一套完整的试验设计理论和方法，包 括随机化、重复性、因素分析、方差分析等。
遵循伦理规范，保障受试者权益、减少风险。
试验设计中的技术性问题
实验设计不严谨
采用对照试验、随机化等方法，减少偏倚。
检测与分析方法选择不当
根据研究目的选择合适的检测方法，并对结果进行综合分析。
试验设计中的其他问题
研究结果可重复性差
重视实验操作细节，确保实验结果可重复验证。
研究结果推广问题
简便性原则
试验设计应尽可能简单
试验设计应尽可能采用简单的试验方法和装置，以便减少误差和干扰因素。
试验设计应考虑实际应用情况
试验设计应考虑实际应用中的可行性和便利性，以便研究成果能够在实际中得到 广泛应用。
随机性原则
试验设计应采用随机抽样方法
采用随机抽样的方法可以避免选择性偏误，使得样本更具代 表性。
案例二：水稻品种筛选试验设计
目的
01
筛选出适应本地生长环境的水稻品种，提高水稻产量和质量。
试验方法
02
采用随机区组设计，将不同品种的水稻种植在相同的环境下，
观察其生长情况、产量和品质等方面的表现。
结果分析
03
通过方差分析和多重比较，得出不同品种水稻的优劣顺序，选
择适合当地种植的品种。
案例三：产品可靠性加速寿命试验设计
试验设计的目的是为了解决产品、工艺、材料等开发过程中 存在的各种问题，通过优化试验方案和评价指标，提高试验 的效率和质量，从而获得最佳的试验结果。
试验设计的发展历程
01
早期的试验设计方法可以追溯到17世纪，当时科学家们开始采用随机抽样和统 计分析等方法来研究农业、医学等领域的问题。
02
20世纪初，费歇尔等统计学家开始发展出一套完整的试验设计理论和方法，包 括随机化、重复性、因素分析、方差分析等。
DOE实验设计基础.pptx
2) 在任意两列中，将同一行的两个
数字看成一个有序数对，则每一 1
数对出现的次数是相等的，如
2
L9(34)中有序数对共有9个: (1,1),
3
(1,2), (1,3), (2,1), (2,2), (2,3), (3,1), (3,2), (3,3), 它们各出现一次。 所以，用正交表来安排试验时，各
常见的正交表:
2水平的有 L4(23), L8(27), L12(211), L16(215)等； 3水平的有 L9(34), L27(313)等； 4水平的有 L15(45); 5水平的有 L25(56);
第二节：正交试验、正交表及其用法
正交表的两条重要性质:
1) 每列中不同数字出现的次数是相等的，如L9(34)中，每列中不同的 数字是1，2，3，它们各出现3次；
第二节：正交试验、正交表及其用法
为什么要进行正交试验:
在实际生产中，影响试验的因素往往是多方面的，我们要考察各因 素对试验影响的情况。在多因素、多水平试验中，如果对每个因素 的每个水平都互相搭配进行全面试验，需要做的试验次数就会很多. 比如对3因素7水平的试验，如果3因素的各个水平都互相搭配进行 全面试验，就要做73=343次试验，对6因素7水平，进行全面试 验要做76=117649次试验。这显然是不经济的。 我们应当在不影响试验效果的前提下，尽可能地减少试验次数。正 交设计就是解决这个问题的有效方法。 正交设计的主要工具是正交表。
4 5
因素的各种水平的搭配是均衡的， 6
这是正交表的优点。
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1、解决问题 2、明了变量及过程之关系 3、进行过程能力研究 4、设备及方法比较
1、进行测量系统研究 2、判定误差的主要来源 3、最小测量误差
Mintab 中的 DOE工具（2019版）
DOE工具的多样性，不仅仅局限Mintab给出的几种类型。
Mintab 中的 DOE工具（2019）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
正交试验设计是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种设计方法。它是由试 验因素的全部水平组合中，挑选部分有代表性的水平组合进行试验的，通过对这部分 试验结果的分析了解全面试验的情况，找出最优的水平组合。
优点：可以通过代表性很强的少数次试验，摸清各个因素对试验指标的影响情况 ，确定出因素的主次顺序，找出较好的生产条件或最佳参数组合。
20
1. 正交实验和正交表:
每因素设置三水平，寻求一个最优化组合： 温度：640℃，650℃，660℃ 原料配比：5wt％，10wt%，15wt% 保温时间：15min，30min，45min
27个网格点 代表全部27 次实验
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1. 正交实验和,A3和C1水平出现6 次，A1，A2，C2，C3 和B3水平只出现一次， 试验点布局不合理，试 验结果的代表性就减弱， 甚至把最优组合漏掉。
DOE必备基础知识理解（含Mintab）
（Design of Experiment 实验设计）
课程安排
1.DOE的发展及基本类型 2.DOE中的术语或惯用语理解 3.实施DOE基本原则、流程
2
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
全因子设计
- 2k - 多水平
混料设计
- 单纯质点 - 单纯格点 - 极端顶点
田口设计
响应曲面设计
- 中心复合 - Box-Hehnken
适用因子数
主要目的
6个以上
选别重要因子
4~10
选别重要因子
1~5
因子与Y的关系
2~10 2~20 2~10
2~13
2~3
组分与Y的关系
寻找因子的 最佳条件组合
设定因子的 最佳条件
……
基于计算机辅 助的现代的多 元实验设计法 被广泛应用， 如：Mintab
3.DOE应 用在试验/
检测
2.DOE应 用在过程 设计开发
1.DOE应 用在产品 设计开发
4.DOE应 用在问题 根源分析
确认设计 结果；分 析了解新
过程
严格监控过程
5.DOE应 用在持续 改进，等 其他领域
问题解决 持续改进(6西格玛）；
PPAP 爬 坡 稳定受控 一致可靠
市场M
策划
设计和开发D
产品设计开发
过程设计开发
产品过程确认
反馈、评定、问题解决
批量生产P
服
务
工
工
工
工
序1 序2 序3 序4
S
监
监
监
监
视
视
视
视
持续改进
顾客项目委托
SOP量产启动 被认可的产品 和制造系统
量产结束EOP
产品寿命终结 服务期结束
DOE实验设计的意义:
作用
区分主效果
效果
主效果和 部分交互作用
所有主效果和交 互作用 (线性效果）
低
现在工序 知识状态
组分/工艺条件
的优化
高
设计或工序 参数优化
反应变量的 预测模型 (曲线效果）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
在Mintab 中的 主菜单“协助”的下拉菜单中有DOE选项，当使用二水平因子实 验时（包括筛选和优化），可以直接点开始用，是一份“DOE作业指导”，非常方便。
Mintab 中的 DOE工具（2019）
DOE
19
1. 正交实验和正交表:
在科学研究、工业化生产和工程化应用过程中，经常遇到多因素、多指标、多水 平试验问题，实验方案设计得好，可以达到事半功倍的效果。否则，试验次数急剧增 加，而且实验结果仍不能令人满意，时间、人力、资金等方面都造成极大的浪费。
美国著名 可靠性/ 质量工程 专家道 林·夏宁 （Dorian
Shainin ）
发展夏宁 方法，其 思路思路 与通常/ 传统的方 法不同， 它采用逆 向式的搜 索方法
Scheffe,单 纯形格子 点混料设 计被提出。 至1990年 Cornell， Johnson 不断开发 该类试验 设计工具。
残差分析， 多元回归分析， 分式析因实验， 曲面相应和调优运算
正交实验 RSM
正交实验， 方差分析 稳健设计
混料设计
1947
1950
1958
印度的劳博 英国统计
士（Rao，D,R） 学家乔
发明并建议 治·博克斯
使用正交表 规划具有数 个参数的实 验计划
（George Box）
发展了响 应曲面方 法（RSM）
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（稳 健性设计）
基本研究 (Basic Research) 产品设计 （Product Design)
工艺研发 （Process Development)
1、发现相关问题 2、明了技术要点
1、灵敏度分析 2、建立可靠性的公差 3、特征组件 4、特征结构 5、包括低成本组件 6、包括低等级物料 7、最小的变化 8、性能的改善
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。
3
DOE基础知识
4
实验设计DOE的发展过程:
DOE发 展过程
早期因子 设计法/ 方差分析
1920…
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 先应用在农 业
1 、变量研究 2、变量的优化设置 3、建立可靠公差
DOE实验设计的意义:
工艺研发 （Process Development)
工艺改善 （ Process Improvement)
计量 (Metrology)
4、发现降低成本的解决办法 5、分析变化 6、改善过程中心 7、减少生产周期 8、降低废品率 9、改善产品的可靠性
Mintab 中的 DOE工具（2019）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
Mintab 中的 DOE工具（2019）小结
DOE种类
筛选设计
- Plackett-Burman
部分因子设计
- 2k - 2水平裂区
1、进行测量系统研究 2、判定误差的主要来源 3、最小测量误差
Mintab 中的 DOE工具（2019版）
DOE工具的多样性，不仅仅局限Mintab给出的几种类型。
Mintab 中的 DOE工具（2019）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
正交试验设计是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种设计方法。它是由试 验因素的全部水平组合中，挑选部分有代表性的水平组合进行试验的，通过对这部分 试验结果的分析了解全面试验的情况，找出最优的水平组合。
优点：可以通过代表性很强的少数次试验，摸清各个因素对试验指标的影响情况 ，确定出因素的主次顺序，找出较好的生产条件或最佳参数组合。
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1. 正交实验和正交表:
每因素设置三水平，寻求一个最优化组合： 温度：640℃，650℃，660℃ 原料配比：5wt％，10wt%，15wt% 保温时间：15min，30min，45min
27个网格点 代表全部27 次实验
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1. 正交实验和,A3和C1水平出现6 次，A1，A2，C2，C3 和B3水平只出现一次， 试验点布局不合理，试 验结果的代表性就减弱， 甚至把最优组合漏掉。
DOE必备基础知识理解（含Mintab）
（Design of Experiment 实验设计）
课程安排
1.DOE的发展及基本类型 2.DOE中的术语或惯用语理解 3.实施DOE基本原则、流程
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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
全因子设计
- 2k - 多水平
混料设计
- 单纯质点 - 单纯格点 - 极端顶点
田口设计
响应曲面设计
- 中心复合 - Box-Hehnken
适用因子数
主要目的
6个以上
选别重要因子
4~10
选别重要因子
1~5
因子与Y的关系
2~10 2~20 2~10
2~13
2~3
组分与Y的关系
寻找因子的 最佳条件组合
设定因子的 最佳条件
……
基于计算机辅 助的现代的多 元实验设计法 被广泛应用， 如：Mintab
3.DOE应 用在试验/
检测
2.DOE应 用在过程 设计开发
1.DOE应 用在产品 设计开发
4.DOE应 用在问题 根源分析
确认设计 结果；分 析了解新
过程
严格监控过程
5.DOE应 用在持续 改进，等 其他领域
问题解决 持续改进(6西格玛）；
PPAP 爬 坡 稳定受控 一致可靠
市场M
策划
设计和开发D
产品设计开发
过程设计开发
产品过程确认
反馈、评定、问题解决
批量生产P
服
务
工
工
工
工
序1 序2 序3 序4
S
监
监
监
监
视
视
视
视
持续改进
顾客项目委托
SOP量产启动 被认可的产品 和制造系统
量产结束EOP
产品寿命终结 服务期结束
DOE实验设计的意义:
作用
区分主效果
效果
主效果和 部分交互作用
所有主效果和交 互作用 (线性效果）
低
现在工序 知识状态
组分/工艺条件
的优化
高
设计或工序 参数优化
反应变量的 预测模型 (曲线效果）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
在Mintab 中的 主菜单“协助”的下拉菜单中有DOE选项，当使用二水平因子实 验时（包括筛选和优化），可以直接点开始用，是一份“DOE作业指导”，非常方便。
Mintab 中的 DOE工具（2019）
DOE
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1. 正交实验和正交表:
在科学研究、工业化生产和工程化应用过程中，经常遇到多因素、多指标、多水 平试验问题，实验方案设计得好，可以达到事半功倍的效果。否则，试验次数急剧增 加，而且实验结果仍不能令人满意，时间、人力、资金等方面都造成极大的浪费。
美国著名 可靠性/ 质量工程 专家道 林·夏宁 （Dorian
Shainin ）
发展夏宁 方法，其 思路思路 与通常/ 传统的方 法不同， 它采用逆 向式的搜 索方法
Scheffe,单 纯形格子 点混料设 计被提出。 至1990年 Cornell， Johnson 不断开发 该类试验 设计工具。
残差分析， 多元回归分析， 分式析因实验， 曲面相应和调优运算
正交实验 RSM
正交实验， 方差分析 稳健设计
混料设计
1947
1950
1958
印度的劳博 英国统计
士（Rao，D,R） 学家乔
发明并建议 治·博克斯
使用正交表 规划具有数 个参数的实 验计划
（George Box）
发展了响 应曲面方 法（RSM）
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（稳 健性设计）
基本研究 (Basic Research) 产品设计 （Product Design)
工艺研发 （Process Development)
1、发现相关问题 2、明了技术要点
1、灵敏度分析 2、建立可靠性的公差 3、特征组件 4、特征结构 5、包括低成本组件 6、包括低等级物料 7、最小的变化 8、性能的改善
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。
3
DOE基础知识
4
实验设计DOE的发展过程:
DOE发 展过程
早期因子 设计法/ 方差分析
1920…
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 先应用在农 业
1 、变量研究 2、变量的优化设置 3、建立可靠公差
DOE实验设计的意义:
工艺研发 （Process Development)
工艺改善 （ Process Improvement)
计量 (Metrology)
4、发现降低成本的解决办法 5、分析变化 6、改善过程中心 7、减少生产周期 8、降低废品率 9、改善产品的可靠性
Mintab 中的 DOE工具（2019）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
Mintab 中的 DOE工具（2019）小结
DOE种类
筛选设计
- Plackett-Burman
部分因子设计
- 2k - 2水平裂区