提起DOE试验设计，就会有很多企业大呼：太难了，真的是这样吗？天行健总结多年辅导经验做以下分享：

上海某大型化工厂DOE试验设计方案：

1.    明确实验目的；

2.    识别出输出变量，即确定CTQ，保证测量数据的可靠性是执行DoE的前提；

3.    选择需要研究的因子，研发团队需要根据自己的专业知识确定出潜在的关键因子；

4.    确定DoE的类型，由于DoE的类型各不相同，根据不同的目的可以选择不同类型的DoE，如果因子数量非常多，推荐使用筛选设计，特别是确定性筛选设计；如果希望得到一个预测能力强的模型，而且因子的个数比较少，可以采用响应曲面设计或者包含曲面的定制设计；

5.    根据上一步所确定出来的DoE的类型，设计实验方案，即不同因子的设置组合；

6.    执行实验，收集实验数据；

7.    分析实验结果，通常运用回归分析的方法，得到CTQ(Y)与各个因子（X）之间的数学模型，这样就可以建立起CTQ与各个因子之间的精确的量化关系；

8.    验证和解释所得到的模型。通过随机选取因子的设置来验证我们所得到的模型是否可靠，确保我们得到了一个具有物理意义的模型，并解释我们从中所获得的机理层面的新发现；

9.    运用得到的模型进行优化，充分考虑各种限制条件得到最佳参数设置以及他们的公差；

10.  验证最佳参数设置。

DOE是通过科学有效的试验计划和分析方法，对可控工艺参数进行量化分析，找到关键参数，优化关键参数的组合。以最少的投入，换取最大的收益，从而使工艺流程最优化的同时，质量水平也能获得提升。