DOE试验设计之为何要进行试验设计

在进行6西格玛项目的改进阶段时，我们经常需要面对的一个问题是：在相当多的可能影响输出Y的自变量X中，确定哪些自变量确实显著地影响着输出，如何改变或设置这些自变量的取值会使输出达到最佳值?

DOE试验设计之为何要进行试验设计：

我们传统使用的方法：将影响输出的众多输入变量在同一次试验中只变化一个变量，其他变量固定。

传统方法的缺点：试验周期长，浪费时间，试验成本高;试验方法粗糙，不能有效评估输入间的相互影响。

可以有效克服上述缺点的试验方法是：DOE

DOE取得的是突破性改善

试验策划时，研究如何以最有效的方式安排试验，能有效识别多个输入因素对输出的影响；

试验进行时，通过对选定的输入因素进行精确、系统的人为调整来观察输出的变化情况；

试验后通过对试验结果的分析以获取最多的信息，得出“哪些自变量X显著地影响着输出Y，这些X取什么值时会使Y达到最佳值”的结论。

我们在分析阶段使用回归分析方法对历史数据进行分析，获得了相应的回归方程，得到Y与各个X间的关系式。但这种关系的获得是“被动”的，因为我们使用的是已有的现成的数据，几乎无法控制适用范围，无法控制方程的精确度，只能是处于“有什么算什么”的状况。

我们采用DOE的方法，自变量常取一些过去未曾取过的数值，并且进行精确的控制，对要研究的问题进行更广泛的探索，目的是要取得突破性改善。