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编号
DOE(XXXXXXX)-0X
页 号/页 数 第1页/共4页
未经本公司允许不可复制、翻印和摘抄。
XXXXXXXX
试验设计
版本号/修改号 描述 编制 审核 批准 发布日期
V1.0/0 首次发布
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编号
DOE(XXXXXXX)-0X
页 号/页 数 第2页/共4页
未经本公司允许不可复制、翻印和摘抄。
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试验设计
1、目的
为规范和指导机械设计室所有DOE试验设计的格式，特编制本文件。
2、范围
适用于机械设计室内所有DOE试验。
3、职责
机械设计室负责本文件编制、修改、解释、监管。
总经室负责文件批准。
4、参考文献
《技术类名称规定》
5、内容
试验目的
整个试验的最终目的
试验内容
试验的目录
相关情报信息
试验可以参考的数据和文件
特性与特征值 本次试验已定试验目标
控制因子
试验过程中控制的关键因素，控制范围量化
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编号
DOE(XXXXXXX)-0X
页 号/页 数 第3页/共4页
未经本公司允许不可复制、翻印和摘抄。
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试验设计
试验方案
序号 内容 责任人或部门 进度要求 备注
1 试验过程中的具体操作步骤描述 试验参与部门 试验步骤完成的时间
2
3
4
5
6
7
编制
审核 批准 Logo
编号
DOE(XXXXXXX)-0X
页 号/页 数 第4页/共4页
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试验设计
数据汇总分析
可以附表加以说明。
实验结果
建议
具体从人机料各方面进行改善。
实验负责人 实验部门负责人审核
技术部意见
签字:
技术部分管领导审批意见
签字:
版本号/修改号 描述 编制 审核 批准 发布日期
V1.0/0 首次发布
1、目的
为规范和指导机械设计室所有DOE试验设计的格式，特编制本文件。
2、范围
适用于机械设计室内所有DOE试验。
3、职责
机械设计室负责本文件编制、修改、解释、监管。
总经室负责文件批准。
4、参考文献
《技术类名称规定》
5、内容
试验目的 整个试验的最终目的
试验内容 试验的目录
相关情报信息 试验可以参考的数据和文件
特性与特征值 本次试验已定试验目标
控制因子 试验过程中控制的关键因素，控制范围量化
试验方案
序号 内容 责任人或部门 进度要求 备注
1 试验过程中的具体操作步骤描述 试验参与部门 试验步骤完成的时间
2
3
4
5
6
7
编制 审核 批准
数据汇总分析
可以附表加以说明。
实验结果
建议
具体从人机料各方面进行改善。
实验负责人 实验部门负责人审核
技术部意见
签字:
技术部分管领导审批意见
签字:
附表
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. 试验设计
试验设计通过有目的地改变一个过程（或活动）的输入变量（因子），以观察输出变量（响应变量）的相应变化。
试验设计是识别关键输入因子的最有效方法。
试验设计是帮助我们了解输入因子和响应变量关系的最有效途径。
试验设计是建立响应变量与输入因子之间的数学关系模型的方法。
试验设计是确定优化输出并减少成本的输入设定值的途径。
试验设计是设定公差的科学方法。
响应变量：所关注的可测量的输出结果，如良率、强度等。
因子：可控的变量，通过有意义的变动，可确定其对响应变量的影响，温度、时间等。
水平：因子的取值或设定。
处理：某次实验的整套因子。
重复：指在不重新组合实验设定的情况下，连续进行实验并收集数据。
复制：意谓每个数据值在重新设定测试组合之后收集。
随机化：适当安排实验次序，使每个实施被选出的机会都相等。
实验设计步骤
1、 陈述问题（通过实验设计解决的问题是什么）
2、 设立目标
3、 确定输出变量
4、 识别输入因子（可控因子/噪声因子）
5、 选定每个因子的水平 .
. 6、 选择实验设计的类型
7、 计划并为实施实验做准备
8、 实施实验并记录数据
9、 分析数据并得出结论
10、必要时进行确认实验。
可控（控制）因子是我们在工序的正常操作时能设定维持在期望水平的因子。
噪音因子是在正常的操作期间变化的因子，而且我们不能够控制它们：或者我们宁愿不控制它们，因为这么做会很昂贵。
全因子实验：组合所有因子和每个所有水平的实验
一个因子的主效果定义为一个因子在多水平下的变化导致输出变量的平均变化。参考下表，其中两个因子，浓度与催化剂。输出变量是良率。
主效果图能够判定出因子对输出变量影响的大小。
主效果图的斜率越大反应出因子对输出变量的影响越大，但不能说明该因子是对输出变量的显著因子。
.
.
点击统计—因子—创建因子设计，在因子数自选框内选上因子数得到下图：
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DOE（Design of Experiment,试验设计）
目录
[隐藏]
• 1 什么是DOE
• 2 为什么需要DOE
• 3 DOE的基本原理
• 4 DOE实验的基本策略
• 5 DOE的步骤
• 6 DOE的作用
• 7 DOE的方法
• 8 参考文献
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什么是DOE
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。
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为什么需要DOE
• 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。
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DOE的基本原理
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。
