什么是doe分析？

为什么需要doe:

选择最合理的原料配方时(原料及其含量)；为生产过程选择最合理的工艺参数时；解决那些长期存在的“顽固”质量问题；缩短新产品的开发周期；提高现有产品的产量和质量；为新的或现有的生产设备或测试设备等选择最合理的参数。

基本原则:

实验设计的三个基本原则是重复、随机化和分组。所谓重复，就是基础实验的重复。重复有两个重要的特性。首先，允许实验者得到一个测试误差的估计值。这个误差的估计量就成了确定数据的观测差是否是统计实验差的基本度量单位。

第二，如果样本均值被用作实验中一个因素效应的估计量，那么重复允许实验者获得这个效应的更精确的估计量。

随机化意味着测试材料的分布和每次测试的顺序是随机确定的。统计方法要求观测值(或误差)是一个独立的随机变量。分区是提高实验准确性的一种方法。

doe的步骤:

1，确定目标

通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的使用，或者直接实际工作的反映，我们会得到一些关键的问题，这些问题反映出某个指标或参数不能满足我们的需要，但是对于这样的问题，可能根本用不到一些简单的方法，然后可能会想到实验设计。

2.筛选因素

对过程的充分分析提供了非常有价值的信息，即可能影响关注指标的因素，但哪个重要呢？对一些完全没有影响或影响很小的因素进行全面的实验分析，其实是一种浪费，还可能导致实验误差。可以应用一些历史数据或者完全可靠的实证理论分析。

3.回归测试

在析因实验中，确定了所有因素与指标之间的主要影响项，但考虑到疗效，还需要进一步安排一些实验，以最终确定因素的最佳影响水平。此时的实验只是对析因实验实验点的补充，即析因实验的实验数据也可以使用，只是为了最终优化指标。