DOE 试验设计 设计阶段
In statistics, an experiment refers to any process that generates
a set of data.
An experimental design involves making purposeful changes
of the inputs (factors) to a process (or product) in order to
observe the corresponding changes in the outputs (responses).
实验设计（Design Of Experiments，简称DOE）是统计学中的一个重要概念，它是指在进行一项研究或实验时，有目的性地改变过程（或产品）的输入变量（因素），以便观察输出变量（响应）的变化情况。DOE的核心在于通过控制和调整变量，来探索变量与响应之间的关系，从而优化过程、降低成本、提高产品质量或增强系统稳健性。
DOE的一般模型可以表示为一个简单的方程式：Y = f(X1, X2, ..., Xn) + ε，其中Y是测量的结果，即响应；X1, X2, ..., Xn是控制变量，即实验中的因子；ε是噪声，代表不可控变量对结果的影响，通常假设它服从均值为0、方差为σ²的正态分布。这个模型强调了实验设计的目标是理解和量化因子对响应的影响。
DOE的主要目标包括：
1. 确定哪些因子对响应有显著影响。
2. 识别优化响应的最佳因子设置。
3. 找出最小化响应变异性所需的因子设置。
4. 探索最大化响应对噪声因子稳健性的因子设置。
DOE在多个领域都有广泛的应用：
- 产品设计：识别关键设计变量，进行优化设计，并初步评估产品变异性。
- 过程设计：确定关键过程变量，评估不可控变量的影响，优化过程，以及进行过程能力研究。
- 过程操作：确定组件公差，实现在线过程监控和优化。
在实际应用中，DOE是一种有效的数据收集方法，结合统计分析技术，可以从收集的数据中提取信息。然而，仅有统计分析是不够的，还需要工程或科学经验来将信息转化为知识。常规运行数据的局限性在于，如果关键操作变量被严格控制，那么它们设置变化的影响可能无法被检测到，而系统性的关联可能会被忽视。
为了克服这些局限性，DOE提供了系统性和结构化的实验方法，通过多因素交互效应的分析，帮助研究人员理解复杂系统的动态行为。例如，通过因子间的交互作用分析（如二阶交互项）可以揭示不同变量如何相互影响响应。此外，通过正交设计，可以确保每个因子的效果不会受到其他因子设置的混淆，提高实验效率。
在实施DOE时，通常会采用全因子实验、部分因子实验、响应曲面设计等不同的实验策略，以平衡实验成本和信息获取的全面性。实验结果通常通过ANOVA（方差分析）或其他统计测试来解析，确定因子的重要性和显著性。根据实验结果，可以制定最佳操作条件或优化方案。
DOE是一种强大的工具，能够帮助企业和研究者有效地探索和优化复杂系统，通过科学的设计和分析，挖掘隐藏在数据背后的规律，从而推动产品和过程的持续改进。
