试验设计(DOE)学习杂记——设计开发工具


Design Of Experiment(试验设计),是对过程或产品进行改善或优化,找出最佳关键因子的方法。试验设计是以概率论和数理统计为理论基础,经济地、科学地设计试验和分析试验结果的过程方法,而不是一个简单的工具。

一、DOE的优势

  1. 可同时变动和测试多个变量的影响;
  2. 实验次数少:L8(2)= 128 次(全部组合);
  3. 效果最好最可靠;
  4. 实验周期最短;
  5. 成本最低

二、应用范围

新产品研制开发;产品设计参数优化;为产品选择最合理的配方;过程设计与优化,寻找最佳生产条件;提高老产品质量或产能;用于质量改进,解决长期质量问题。

三、3个基本原则

随机化Randomization,其目的是使系统误差 转化为随机误差,并利用随机误差相互抵偿的特性,以减少试验误差。
重复性Replication,试验可以被重复、然后结论经得起重复试验的检验;
分组原则Blocking,消除试验过程中的系统误差对试验结果的影响;

四、流程

DOE包含计划-实施-分析三个阶段8个步骤:
步骤1:明确目的
步骤2:选择品质特性(响应Y)
步骤3:选择确定因子及其水平
步骤4:选择试验计划步骤5:实施试验,收集记录数据 (确保测量系统可信(MSA))步骤6:整理数据,建立分析模型
步骤7:分析数据,确定最优因子组合
步骤8:验证设计

五、试验计划常用工具

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六、定义

可控因子:在实验过程中可以精确控制的因子。失拟误差(lack of fit):所采用的模型函数F与真实函数间的差异。望大:希望输出Y越大越好。望小:希望输出Y越小越好。望目:希望输出Y与目标值越接近越好。效应:一个因子在不同水平下的变化导致输出变量的平均变化。交互效应:如果一个因子的效应依赖于其它因子所处的水平时,则称两个因子间有交互效应。

七:相关链接

正交试验百度百科介绍
田口方法百度百科介绍
响应曲面设计 百度百科介绍
单因子试验来自搜狐

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