实验设计（Design of Experiments, DOE）是一种统计学方法，旨在高效地安排实验，通过分析实验数据来理解和优化过程中的复杂因果关系。DOE在各个领域都有广泛应用，特别是在质量控制和产品研发中，它是一个强大的工具，能帮助企业提高产品质量、优化工艺流程。
DOE的核心理念在于通过精心设计的实验，同时考虑多个变量的影响，以最小的实验次数获取最多的信息。这种方法与传统的单变量试验方法相比，显著减少了试验时间和成本，并能区分出主效应和交互效应，从而找到最优的因子组合。
DOE的学习要求对基础统计知识有一定的了解。学习过程中，应遵循详实的实施路线图，积极参与讨论，带着问题去学习，并准备真实的数据进行实践。Minitab是一款常用的统计软件，可用于DOE的计算和模型建立，有助于深入理解和解决实际问题。
DOE课程通常分为多个单元，包括实验设计原理、实验设计与Minitab操作、全因子试验设计、部分因子试验设计、响应曲面试验设计、筛选试验设计以及DOE的归纳与提升。这些单元涵盖了从基本概念到高级应用的完整知识体系。
实验设计的基本原则包括重复设计、随机化和区组化。重复设计确保了实验结果的稳定性，减少随机误差的影响；随机化是为了消除潜在的系统性偏差，将处理分配到实验单元上时采用随机方式；区组化则是在实验中将相似单元归为一组，以处理组内变异，增强实验的内部有效性。
DOE的历史可以追溯到20世纪初，由统计学大师费歇尔开创，后来经过劳博士的正交表和乔治·博克斯的响应曲面方法的发展，以及田口玄一的田口方法，逐渐完善并广泛应用于工业实践中。
通过DOE，工程师可以有效地识别和验证影响过程输出的各种因素，从而解决长期存在的质量问题，提高产品的创新速度和整个企业的竞争力。因此，对于现代工程师来说，掌握DOE不仅是技术上的挑战，也是提升工作效率和质量的关键。
