DOE & Minitab 经典培训资料
DOE
试5 用处
目录
02 步骤 04 相关概念 06 作用
DOE（DESIGN OF EXPERIMENT试验设计）在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是我们产品质 量提高，工艺流程改善的重要保证。
释义
实验设计已广泛运用了从航天业到一般生产制造业的产品质量改善、工艺流程优化甚至已运用到医学界。通 过对产品质量，工艺参数的量化分析，寻找关键因素，控制与其相关的因素。根据实际需求，判别与选择不同的 实验设计种类，设计你的实验步骤，发现如何控制各种影响因素，以最少的投入，换取最大的收益，从而使产品 质量得以提升，工艺流程最优化。
作用
⒈提高产量； ⒉减少质量的波动，提高产品质量水准； ⒊大大缩短新产品试验周期； ⒋降低成本； ⒌试验设计延长产品寿命。
感谢观看
相关概念
一、DOE简介 1、DOE的定义 2、DOE的历史与发展 3、DOE的用途 4、DOE的成功运用案例 二、DOE类型 1、全因子DOE 2、分部DOE 3、筛选DOE 4、中心复合DOE 5、Box-Behnken DOE
用处
·科学合理地安排实验，从而减少实验次数、缩短实验周期，提高了经济效益。 ·从众多的影响因素中找出影响输出的主要因素。 ·分析影响因素之间交互作用影响的大小。 ·分析实验误差的影响大小，提高实验精度。 ·找出较优的参数组合，并通过对实验结果的分析、比较，找出达到最优化方案进一步实验的方向。
步骤
⑴筛选主要显著的因子 ⑵找出最佳之生产条件组合 ⑶证明最佳生产条件组合有再现性 如何判断第一阶段实验成功 ⑴在方差分析(ANOVA)中出现了1~4个显著因子 ⑵这些显著因子的累积贡献率在75%以上 如何判断第二阶段实验成功 在方差分析(ANOVA)中没有出现显著因子
DOE详细讲解(两篇)
引言概述：本文将对设计实验（DesignofExperiments，简称DOE）进行详细讲解，旨在帮助读者深入了解和掌握这一方法。
DOE是一种系统的试验设计方法，通过合理地安排试验方案，可以帮助我们充分挖掘数据中的信息，从而更准确地预测和控制我们感兴趣的因变量。
本文将从DOE的基本原理、试验设计、数据分析和实际应用等方面进行阐述，希望能为读者提供一份全面的DOE参考文献。
正文内容：一、DOE的基本原理1.1DOE的定义和作用1.2影响因素与响应变量关系的建立1.3统计分析在DOE中的作用1.4DOE的优势与局限性1.5DOE的基本原理总结二、试验设计的基本原则2.1因素与水平的选择2.2试验设计的类型2.3试验次数的确定2.4试验方案的随机化与均衡2.5试验设计的基本原则总结三、DOE的数据分析3.1假设检验与方差分析3.1.1单因素方差分析3.1.2多因素方差分析3.1.3方差分析的解释和应用3.2回归分析与响应曲面法3.2.1简单线性回归分析3.2.2多元回归分析3.2.3响应曲面法的建模和优化3.3数据分析中常见问题的处理3.3.1离群值处理3.3.2缺失值处理3.3.3交互作用和噪声因素的分析3.4DOX的数据分析总结四、DOE在实际应用中的案例分析4.1工程设计中的DOE案例4.1.1确定最佳参数设置4.1.2优化产品设计4.1.3降低产品成本4.2制造过程优化中的DOE案例4.2.1优化工艺参数4.2.2提高产品质量4.2.3提高生产效率4.3医学研究中的DOE案例4.3.1药物剂量优化4.3.2疾病诊断与治疗4.3.3临床试验设计4.4DOX在实际应用中的总结五、DOE的发展与未来展望5.1DOE的发展历程5.2目前的研究热点与前沿5.3DOE在大数据时代的应用前景5.4DOE在新兴行业中的应用展望5.5DOX的发展与未来展望总结总结：DOE作为一种系统的试验设计方法，能够帮助我们更加准确地预测和控制感兴趣的因变量。
DOE简介
与与拟拟合合值值
随机
99550000
1100000000 1100550000 拟拟合合值值
与与顺顺序序
1111000000 1111550000
随机
1155
22550000
残残差差
1100
00
55
--22550000
00 --44000000
--22000000
00 残残差差
22000000
步骤一：
现在是20000ppm
步骤二：
在现有可控基础上做到最好，期望降到5000ppm
步骤三：
确定y为：截止阀焊接泄漏不良率
步骤四、五：
X1=焊接时间：5秒，10秒 X2=焊料厂家：A，B X3=焊接温度：1000度，1500度 X4=焊工水平：A，B X5=冷却方式：A，B 焊接设备为不可控因素，按A,B两台设备进行区组区分 担心有曲率，要设中心点（3个以上） 由于试验资源限制，不做重复和复制
10 1500 5 a b a
11 1000 8 a b a
12 1500 8 a b a
13 1000 5 b b a
14 1500 5 b b a
15 1000 8 b b a
16 1500 8 b b a
焊焊冷
标
工料却
准
时水厂方
序 温度 间 平 家 式
17 1000 5 a a b
18 1500 5 a a b
BE AB BD BCD AE BC
B ABE ADE CDE
E AD ABC CE AC ACDE
A BCDE
D
0.0
标准化效应的 Pareto 图
doe的理解
doe的理解Doe的理解Doe，这个词源于英文中的一个常见姓氏，也常被用作一个代称来指代某个未知的人或者事物。
在不同的语境下，Doe有着不同的含义和解释。
下面将从不同的角度来理解这个词。
一、Doe在法律领域的理解在法律领域，Doe通常被用作一个占位符来代表某个未知的个体。
例如，在一起涉及匿名被告的案件中，法庭可能会将被告标记为John Doe或者Jane Doe。
这种用法是为了在保护个人隐私的同时，确保法律程序的顺利进行。
Doe还常常被用作法律文件中的例子或者案例分析中的角色。
在这种情况下，Doe代表了一个虚构的个体，以便于说明法律原则或者解释。
二、Doe在音乐领域的理解在音乐领域，Doe是一个音乐理论中常用的名词。
它是一个音阶中的音，通常作为基准音来标识其他音符的音高。
在西方音乐中，Doe对应着C音。
这个音符在唱歌或演奏乐器时起到了重要的作用，它帮助我们确定和弦的构成和旋律的起点。
三、Doe在动物学领域的理解在动物学领域，Doe是指鹿科动物中的雌性个体。
这个词常常用来描述雌性鹿的特征和习性。
例如，我们常常听说的雌鹿就是指Doe。
四、Doe在计算机科学领域的理解在计算机科学领域，Doe是一种常见的占位符，用于指代未知的变量、对象或者实体。
这种用法在编程中经常出现，特别是在示例代码、教学材料或者编程练习中。
通过使用Doe作为变量名，可以更加直观地说明代码的逻辑和执行过程。
Doe还可以用作计算机网络中的一个术语。
例如，John Doe是一个常见的网络用户名，用于表示一个未知的用户或者匿名用户。
Doe这个词在不同领域中有着不同的解释和用法。
无论是在法律、音乐、动物学还是计算机科学中，Doe都扮演着一个占位符的角色，用于指代未知的个体、变量或者对象。
通过了解Doe的不同含义，我们可以更好地理解和运用这个词。
DOE详细讲解
DOE详细讲解什么是DOEDOE（Design of Experiments），又称为试验设计或实验设计，是一种科学的、系统化的试验方法，它可以对多个因素进行同时考虑和优化。
DOE是强有力的工具，它可以在最小的试验次数内找到最优解，并提供最大程度的信息。
DOE在许多领域中具有广泛的应用，如化学、医学、物理学、生物学、环境科学、医学工程等。
DOE的原理DOE是通过对试验因素的完整而系统的控制，来确定变量之间的相互作用关系的。
DOE的基本原理是通过对多个因素的同时研究，可以更好地发现因素之间的相互作用，从而确定哪些因素是对结果影响最大的。
DOE可以在最小的试验次数内找到最优解，并提供最大程度的信息。
DOE的结果可以使生产、质量和效率得到提高，降低生产成本和损失。
DOE的步骤DOE通常分为六个步骤：1. 问题定义。
问题定义是项目最重要的部分，它需要清楚地确定研究的目的和问题的范围。
2. 设计矩阵的确定。
根据研究目的和问题的规模，确定试验的因素和水平，并设计矩阵。
3. 实验设计。
根据确定的试验矩阵选择实验方法。
4. 数据收集。
在实验中可用统计学方法收集数据，以支持分析。
5. 统计分析。
根据实验数据分析得到结论。
6. 结论和实践。
分析结果，确定实践中采取的步骤和结论。
DOE的类型1. 全因子设计。
全因子设计是指将每个因素的每个水平都包含在设计中。
这种设计可以确定每个因素和每个水平对结果的影响，并确定每个因素和水平之间的交互作用。
2. 部分因子设计。
部分因子设计是从所有可能的水平中选择几个来进行试验的设计。
这种设计可以确定某些因素和水平对结果的影响而不浪费时间和资源。
3. 响应曲面设计。
响应曲面设计是一种将一组数据转换成响应曲线的方法。
这种设计方法可以找到最优值和水平组合，以最大程度地优化结果。
DOE的优点1. 减少试验数量。
DOE可以通过系统性的计划方法选取关键实验因素的最佳组合，从而可以降低实验的数量和成本。
DOE(试验设计)简介
DOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。
试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。
[编辑]•要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；•要对生产过程选择最合理的工艺参数时；•要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；•要缩短新产品之开发周期时；•要提高现有产品的产量和质量时；•要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。
另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。
[编辑]试验设计的三个基本原理是重复，随机化，以及区组化。
所谓重复，意思是基本试验的重复进行。
重复有两条重要的性质。
第一，允许试验者得到试验误差的一个估计量。
这个误差的估计量成为确定数据的观察差是否是统计上的试验差的基本度量单位。
第二，如果样本均值用作为试验中一个因素的效应的估计量，则重复允许试验者求得这一效应的更为精确的估计量。
如s2是数据的方差，而有n次重复，则样本均值的方差是。
这一点的实际含义是，如果n=1，如果2个处理的y1 = 145，和y2 = 147，这时我们可能不能作出2个处理之间有没有差异的推断，也就是说，观察差147-145=2可能是试验误差的结果。
但如果n合理的大，试验误差足够小，则当我们观察得y1随机化是试验设计使用统计方法的基石。
所谓随机化，是指试验材料的分配和试验的各个试验进行的次序，都是随机地确定的。
DOE试验设计
(2)确定应把有影响的参数设定在什么水平，以使响应达
到或尽可能靠近希望值(On target)；
(3)确定应把有影响的参数设定在什么水平，以使响应的
分散度(或方差)尽可能减小。
(4)确定应把有影响的参数设定在什么水平，以使不可控
参数（噪声参数）对响应的影响尽可能减小。
标。但能按不连续分级尺度分类，常依主观而判定，如好、
更好、最好、合格、不合格等。(计数特性/离散型数据)
为便于对实验结果进行分析，通常会将定性数据进行量
化，转化为定量数据。
-13-
三、 DOE基本概念
1.试验指标（响应）
定量指标的种类
望目特性：此特性具有一特定的目标值(愈近目标值愈好)，
例如尺寸、 间隙、粘度等。
4.其他基本术语
主因子作用示意图
交互作用示意图
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四、 DOE的基本原则
试验设计中，为了尽量减少试验误差，就必须严格控制
试验干扰。
试验干扰是指那些可能对试验结果产生影响，但在试验
x1 x2
···
xp
···
资
源
Output
Input
Process
y
产
品
···
z1
z2
···
zq
Uncontrollable input factors
(噪声因子)
过程模型（产品开发/生产过程）
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一、 DOE是什么?
试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研
究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后
课程目标
掌握试验设计的方法，原理和应用；
doe原理
doe原理
DOE原理（Design of Experiments，实验设计）是一种统计学
方法，用于有效地进行实验和收集数据。
它的目标是通过最小的实验次数，获取更多有关实验系统的信息，从而帮助研究人员提高实验的效率和准确性。
DOE原理可以被应用于各种行业和领域，如制造业、工程、
科学研究等。
它通过系统地改变实验参数和其他相关因素，以确定它们对实验结果的影响。
通过对各个实验参数进行不同的组合和变化，研究人员可以获得全面的实验数据。
在DOE原理中，实验结果被称为响应变量，而实验参数则被
称为因素。
为了获得准确的结果，研究人员需要选择合适的因素和其水平，并确定它们之间的相互作用。
通过这种方式，可以找到对响应变量具有最大影响力的因素，并且可以了解不同因素的优先级。
DOE原理的基本步骤包括：
1. 确定实验的目标和试验系统；
2. 选择合适的实验参数和它们的水平；
3. 设计实验方案，确定实验组合；
4. 进行实验，并记录实验结果；
5. 分析数据，确定影响实验结果的因素；
6. 验证结果，并进行优化或改进。
DOE原理的优点包括减少实验次数，节省时间和资源，提高
实验结果的准确性和可靠性。
通过系统地设计实验和分析数据，
研究人员可以更好地理解实验系统，发现潜在的问题和改进方案，并最终实现科学研究和产品开发的成功。
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6a.为整个模型建立方差分析表 6a.为整个模型建立方差分析表 ●统计>DOE>因子>分析因子设计… 统计>DOE>因子>分析因子设计… >DOE>因子 6b.用简化模型重新分析实验 6b.用简化模型重新分析实验 6c.进行残值诊断， 6c.进行残值诊断，保证模型适合 进行残值诊断 ●统计>回归>回归… 统计>回归>回归…
望目特性： 愈近目标值愈好)，例如尺寸、换档压力、 间隙、 望目特性：此特性具有一特定的目标值(愈近目标值愈好 特性 愈近目标值愈好
粘度等。
望小特性： 值愈小愈好)，例如磨耗、收缩、劣化、杂音水准等 望小特性：目标的极端值是(值愈小愈好 特性 值愈小愈好 望大特性： 值愈大愈好)，例如强度、寿命、燃料效率等。 望大特性：目标值为无限大(值愈大愈好 特性 值愈大愈好
DOE（实验设计） DOE（实验设计） 与Minitab 培训
Roc.Luo 2011.01.26
深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -0-
课程目录
有关DOE与定义 有关DOE与定义 DOE DOE的一般模式 DOE的一般模式 DOE的意义 DOE的意义 DOE的分类 DOE的分类 DOE常见术语 DOE常见术语 DOE处方 DOE处方
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不可控因子 -噪音 噪音U 噪音
DOE Training -7-
DOE常见术语2 DOE常见术语2 常见术语
响应（ 响应（Response):实验输出的结果，即因变量，通常用“Y”表示。 因子（ 因子（Factor):影响实验输出结果的不同输入变量，即自变量，通常用“X”表示。 水平（ 水平（Level):实验中对因子的不同设定值。 噪音（ 噪音（Noise):不可控制的因子/因素。 分组（ 分组（Blocking):也叫做模块化，将噪音的干扰最小化的方法。 随机化（Randomization)： 消除噪音变量或随机误差的影响） 随机化（Randomization)：以一种随机的次序做试验。（消除噪音变量或随机误差的影响 编码（Code） 编码（Code）:用简单的符号或数字来代替“X”的时间的水平的方法。通常把计量型 因子的高水平设定为“+1”，低水平设定为“-1”，中心水平设定为“0”。 重复（ 重复（Repetition):一种组合的反复，以得到相同水平的多个结果。也即在一个实验配置组
−
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DOE Training -10-
DOE的处方 DOE的处方
陈述实际问题和实验目的 通过DOE 通过 什么目的? 达 什么目的
选择“Y”—响应变量 选择“ 陈述因子和水平
Y是什么？计量型？计数型？ 是什么？计量型？计数型？ 是什么 如产出率, 作业时间, 如产出率 作业时间 清洁度等 如温度(100℃,150℃),重量 ℃ 重量(20,30,40kg) 如温度 ℃ 重量 实验, 实验 应曲 设计 口设计 2K 口设计, 设计 实验 响
合条件下测 以随机的次序重复整个实验，而不是按同样的次序把实验再做一次。 再现
（降低系统误差和随机误差）。也即在一个时间序列上重做整个实验（揭示长期有效性） 降低系统误差和随机误差
主效果（ 主效果（Main Effect):对单个因子而言，从一个水平到另一个水平的变化对输出的平均影响 交互作用（ 交互作用（Interaction):即一个因子A对Y的影响的影响，依赖于因子B所处的水平。
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DOE Training -12-
DOE处方-2.选择“Y”响应变量 DOE处方-2.选择“ 处方 选择
陈述问题和实验目的 选择“ ” 响应变量 选择“Y”—响应变量 陈述因子和水平 选择DOE 选择 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
选择响应变量“ 选择响应变量“Y”(特性值) 特性值)
DOE的意义1 DOE的意义1 的意义
为什么需要试验设计
1、优化设计的必要性 、 提高产量； 减少变异性，与额定值或 目标值更为一致； 减少开发时间； 减少总成本；
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DOE Training -4-
DOE的意义2 DOE的意义2 的意义
2、实验设计的作用 基本研究 1、发现相关问题
▶ 响应变量的定义
- 改善的目的是什么? [目标值(平均)/散布水准(标准偏差)] - 响应变量随着时间变吗? 响应变量是否具备正态分布? - 希望能发现出多大的响应变量的变化程度? - MSA（测量分析系统）是否可靠? - 希望得到多个输出响应变量吗?
陈述问题和实验目的 选择“ ” 响应变量 选择“Y”—响应变量 陈述因子和水平 选择DOE 选择 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
首先要明白实验的目的到底要什么？ 首先要明白实验的目的到底要什么？
把握Vital X’s(少数关键 少数关键X ▶ 把握Vital Few X’s(少数关键X）的影响程度 把握选定的重要X ▶ 把握选定的重要X之间的交互作用 建立X ▶ 建立X和Y的预测模型 决定Y最佳化的X的条件: ▶ 决定Y最佳化的X的条件:
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DOE Training -6-
DOE常见术语1 DOE常见术语1 常见术语
我们将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，我们称为可控因子（ 可控因子（ 可控因子 factor） controlled factor） 我们假定过程的结果当中， y1，y2，y3……是我们关心 的输出变量，这些我们常常 称之为响应（response） 响应（ 响应 response）
可控因子X 可控因子
可控因子是影 可控因子 响过程最终结 果（响应 响应）的 响应 输入变量。
响应Y 响应
在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括一些 不可控因子（uncontrolled factor）：u1,u2……,他 不可控因子 们通常包括环境、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。
附：品质特性可分为二类 品质特性可分为二
计量特性：能以连续尺度量测。如厚度、浓度、时间等。 计数特性：不能以连续尺度量测，但能按不连续分级尺度分类。常依主观而判定，如
好、更好、最好、不合格、不合格品数等。
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DOE Training -9-
DOE常见术语4 DOE常见术语4-正交表 常见术语
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DOE Training -1-
有关DOE与定义 有关DOE与定义 DOE
爱迪生的 汗水
爱迪生的助手尼古拉.特勒撒说：“我非常同情他的工作状况，如果有一点点理论和 计算能帮助他的话，就将节省他90%的精力。” 爱迪生是靠苦干拼出来的，他是在边试验边分析后确定下次试验该怎幺做的。这种 这种 方法速度太慢，已经无法适应快速发展的需求了。 方法速度太慢，已经无法适应快速发展的需求了 天才靠的是1%的灵感和99%的汗！ --Thomas Edison
选择DOE 选择DOE 实施实验及收集数据
实验结果 实验结果 数据 运 Minitab进 实验数据 进 实验数据
分析实验结果
结论和计划
制定改善方案
必要时重复实验
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DOE Training -11-
DOE处方-1.陈述实际问题和实验目的 DOE处方-1.陈述实际问题和实验目的 处方
则称A与B有交互作用。
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DOE常见术语3 DOE常见术语3 常见术语
实验次数: 实验次数:多水平实验次数=K1*K2*K3…(K1,K2,K3为第K个因子的水平数）。
两水平实验次数=2K;三水平实验次数=3K。 计量特性的种类（田口试验） 计量特性的种类（田口试验）
过程参数设计优化 过程参数设计优化
选择最佳的参数组合使产品对杂音最不敏感； 选择最佳的参数组合使产品对杂音最不敏感； 对杂音最不敏感 应用直交表进行原因检测和平均值的处理； 应用直交表进行原因检测和平均值的处理； 进行原因检测和平均值的处理 应用直交表使变异最小； 应用直交表使变异最小； 最低成本
田口试验是运用 田口试验 最多的好方法
DOE: 实验设计 实验设计( xperimental)---是对实验方案进行优化设计、 DOE:即实验设计(Design of Experimental)-以降低实验误差和生产费用，减少实验工作量并对实验结果进行科学分析的 一种科学研究方法；是一种藉用实验的手段来决定最佳设计或生产的方法。
Minitab软件：是为DOE、质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和 软件： 软件 服务的先导。MINITAB 被许多世界一流 世界一流的公司与四千多所院校所采用。 世界一流
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DOE的一般模式 的一般模式
因子的来源考虑: 因果图(鱼骨图), FMEA , 柏拉图, 头脑风暴法…
<工程或系统的一般模型> 工程或系统的一般模型>
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每个因子存在不同的水平(level) 观测值可能受到噪音的影响,DOE 将通过不同的试验,以得到实际的X和 Y的关系.
DOE方法演示 方法演示
●统计>DOE>因子>分析因子设计 - 图形 统计>DOE>因子> >DOE>因子 6d.研究显著的交互作用（ 6d.研究显著的交互作用（P-值<0.05)-首先从高阶入手 研究显著的交互作用 <0.05)●统计>DOE>因子>因子图… 统计>DOE>因子>因子图… >DOE>因子 ●统计>方差分析>交互作用图… 统计>方差分析>交互作用图… 6e.研究显著的主效果（ 6e.研究显著的主效果（P-值<0.05) 研究显著的主效果 ●统计>DOE>因子>因子图… 统计>DOE>因子>因子图… >DOE>因子 ●统计>方差分析>交互作用图… 统计>方差分析>交互作用图… 6f.获得的数学模型Y=f(X),计算%SS的影响和评估实际的重要性 6f.获得的数学模型Y=f(X),计算%SS的影响和评估实际的重要性 获得的数学模型Y=f(X),计算%SS