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DOE知识介绍

一、什么是DOE：

DOE（DesignofExperiment）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，得理想的试验结果以及得出科学的结论。

实验设计源于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。

二、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。

三、DOE实验的基本策略：

策略一：筛选主要因子（X型问题化成A型问题）

实验成功的标志：

在ANOVA分析中出现了1~4个显着因子；

这些显着因子的累积贡献率在70%以上。

策略二：找出最佳之生产条件（A型问题化成T型问题）

实验成功的标志：

在第二阶段的实验中主要的误差都是随机因素造成的。

因为各因子皆不显着，因此，每一因子之各项水准均可使用,在此情况下岂不是达到了

成本低廉且又容易控制之目的。

策略三：证实最佳生产条件有再现性。

试验设计方法及其在国内的应

用

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随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接

纳。在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方

法越来越多成为企业运营的标准配置。

试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受，推广。其

实试验设计对于我国学术界来说并不陌生。比如均匀设计，均匀设计是中国统计学家方开泰教授(下图左)

和中科院院士王元首创，是处理多因素多水平试验设计的卓有成效的试验技术，可用较少的试验次数，完

成复杂的科研课题开发和研究。

国内一些大学的数学系和统计系近年来已经逐渐开始开设专门的试验设计课程，比如清华大学，电

子科技大学、复旦大学等高校。国内一些行业领先的企业，比如中石化，华为科技，中石油，宝钢等企业，

也开始在质量管理和产品研发、工艺改进等领域采用DOE方法。

尽管DOE越来越多的被国内产、学、研领域所接受，但是我们还是看到，国内对于DOE的研究和推

广仍旧停留在比较浅的此次。以上述企业为例，中石化下属的石化科学研究院和上海石化研究院应该是我

国石油化工研究领域的王牌单位了，不过不管是北京的石科院，还是上海石化研究院，在油品研发、工艺