DOE（Design of Experiment）試驗(yàn)設(shè)計(jì)，一種安排實(shí)驗(yàn)和分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法；試驗(yàn)設(shè)計(jì)主要對(duì)試驗(yàn)進(jìn)行合理安排，以較小的試驗(yàn)規(guī)模(試驗(yàn)次數(shù))、較短的試驗(yàn)周期和較低的試驗(yàn)成本，獲得理想的試驗(yàn)結(jié)果以及得出科學(xué)的結(jié)論。

試驗(yàn)設(shè)計(jì)源于1920年代研究育種的科學(xué)家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公認(rèn)的此方法策略的創(chuàng)始者, 但后續(xù)努力集其大成, 而使DOE在工業(yè)界得以普及且發(fā)揚(yáng)光大者, 則非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫屬。

要為原料選擇最合理的配方時(shí)（原料及其含量）；

要對(duì)生產(chǎn)過(guò)程選擇最合理的工藝參數(shù)時(shí)；

要解決那些久經(jīng)未決的“頑固”品質(zhì)問(wèn)題時(shí)；

要縮短新產(chǎn)品之開(kāi)發(fā)周期時(shí)；

要提高現(xiàn)有產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量時(shí)；

要為新或現(xiàn)有生產(chǎn)設(shè)備或檢測(cè)設(shè)備選擇最合理的參數(shù)時(shí)等。

　　另一方面，過(guò)程通過(guò)數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來(lái)的變異，實(shí)際上來(lái)源于二部分：一部分來(lái)源于過(guò)程本身的變異，一部分來(lái)源于測(cè)量過(guò)程中產(chǎn)生的變差，如何知道過(guò)程表現(xiàn)出來(lái)的變異有多接近過(guò)程本身真實(shí)的變異呢？這就需要進(jìn)行MSA測(cè)量系統(tǒng)分析。

　　試驗(yàn)設(shè)計(jì)的三個(gè)基本原理是重復(fù)，隨機(jī)化，以及區(qū)組化。

　　所謂重復(fù)，意思是基本試驗(yàn)的重復(fù)進(jìn)行。重復(fù)有兩條重要的性質(zhì)。第一，允許試驗(yàn)者得到試驗(yàn)誤差的一個(gè)估計(jì)量。這個(gè)誤差的估計(jì)量成為確定數(shù)據(jù)的觀察差是否是統(tǒng)計(jì)上的試驗(yàn)差的基本度量單位。第二，如果樣本均值用作為試驗(yàn)中一個(gè)因素的效應(yīng)的估計(jì)量，則重復(fù)允許試驗(yàn)者求得這一效應(yīng)的更為精確的估計(jì)量。如s2是數(shù)據(jù)的方差，而有n次重復(fù)，則樣本均值的方差是\frac{s_2}{n}。這一點(diǎn)的實(shí)際含義是，如果n=1，如果2個(gè)處理的y1 = 145，和y2 = 147，這時(shí)我們可能不能作出2個(gè)處理之間有沒(méi)有差異的推斷，也就是說(shuō)，觀察差147-145=2可能是試驗(yàn)誤差的結(jié)果。但如果n合理的大，試驗(yàn)誤差足夠小，則當(dāng)我們觀察得y1隨機(jī)化是試驗(yàn)設(shè)計(jì)使用統(tǒng)計(jì)方法的基石。

　　所謂隨機(jī)化，是指試驗(yàn)材料的分配和試驗(yàn)的各個(gè)試驗(yàn)進(jìn)行的次序，都是隨機(jī)地確定的。統(tǒng)計(jì)方法要求觀察值（或誤差）是獨(dú)立分布的隨機(jī)變量。隨機(jī)化通常能使這一假定有效。把試驗(yàn)進(jìn)行適當(dāng)?shù)碾S機(jī)化亦有助于“均勻”可能出現(xiàn)的外來(lái)因素的效應(yīng)。

　　區(qū)組化是用來(lái)提高試驗(yàn)的精確度的一種方法。一個(gè)區(qū)組就是試驗(yàn)材料的一個(gè)部分，相比于試驗(yàn)材料全體它們本身的性質(zhì)應(yīng)該更為類似。區(qū)組化牽涉到在每個(gè)區(qū)組內(nèi)部對(duì)感興趣的試驗(yàn)條件進(jìn)行比較。

　　策略一：篩選主要因子（X型問(wèn)題化成A型問(wèn)題）

　　實(shí)驗(yàn)成功的標(biāo)志：在ANOVA分析中出現(xiàn)了1~4個(gè)顯著因子；這些顯著因子的累積貢獻(xiàn)率在70%以上。

　　策略二：找出最佳之生產(chǎn)條件（A型問(wèn)題化成 T型問(wèn)題）

　　實(shí)驗(yàn)成功的標(biāo)志：在第二階段的實(shí)驗(yàn)中主要的誤差都是隨機(jī)因素造成的。

　　因?yàn)楦饕蜃咏圆伙@著，因此，每一因子之各項(xiàng)水準(zhǔn)均可使用,在此情況下豈不是達(dá)到了成本低廉且又容易控制之目的。

　　策略三：證實(shí)最佳生產(chǎn)條件有再現(xiàn)性。

　　在工業(yè)生產(chǎn)和工程設(shè)計(jì)中能發(fā)揮重要的作用，主要有：

　　1.提高產(chǎn)量；

　　2.減少質(zhì)量的波動(dòng)，提高產(chǎn)品質(zhì)量水準(zhǔn)；

　　3.大大縮短新產(chǎn)品試驗(yàn)周期；

　　4.降低成本；

　　5.試驗(yàn)設(shè)計(jì)延長(zhǎng)產(chǎn)品壽命。

　　在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究中，經(jīng)常需要做試驗(yàn)，以求達(dá)到預(yù)期的目的。例如在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中希望通過(guò)試驗(yàn)達(dá)到高質(zhì)、優(yōu)產(chǎn)、低消耗，特別是新產(chǎn)品試驗(yàn)，未知的東西很多，要通過(guò)試驗(yàn)來(lái)摸索工藝條件或配方。如何做試驗(yàn)，其中大有學(xué)問(wèn)。試驗(yàn)設(shè)計(jì)得好，會(huì)事半功倍，反之會(huì)事倍功半，甚至勞而無(wú)功。

　　如果要最有效地進(jìn)行科學(xué)試驗(yàn)，必須用科學(xué)方法來(lái)設(shè)計(jì)。所謂試驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)，就是設(shè)計(jì)試驗(yàn)的過(guò)程，使得收集的數(shù)據(jù)適合于用統(tǒng)計(jì)方法分析，得出有效的和客觀的結(jié)論。如果想從數(shù)據(jù)作出有意義的結(jié)論，用統(tǒng)計(jì)方法作試驗(yàn)設(shè)計(jì)是必要的。當(dāng)問(wèn)題涉及到受試驗(yàn)誤差影響的數(shù)據(jù)時(shí)，只有統(tǒng)計(jì)方法才是客觀的分析方法。這樣一來(lái)，任一試驗(yàn)問(wèn)題就存在兩個(gè)方面：試驗(yàn)的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析。這兩個(gè)是緊密相連的，因?yàn)榉治龇椒ㄖ苯右蕾囉谒玫脑O(shè)計(jì)。

　　常見(jiàn)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，可分為二類，一類是正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法，另一類是析因法。

　　（1）正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法

　　① 定義

　　正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法是研究與處理多因素試驗(yàn)的一種科學(xué)方法。它利用一種規(guī)格化的表格——正交表，挑選試驗(yàn)條件，安排試驗(yàn)計(jì)劃和進(jìn)行試驗(yàn)，并通過(guò)較少次數(shù)的試驗(yàn)，找出較好的生產(chǎn)條件，即最優(yōu)或較優(yōu)的試驗(yàn)方案。

　　② 用途

　　正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)主要用于調(diào)查復(fù)雜系統(tǒng)（產(chǎn)品、過(guò)程）的某些特性或多個(gè)因素對(duì)系統(tǒng)（產(chǎn)品、過(guò)程）某些特性的影響，識(shí)別系統(tǒng)中更有影響的因素、其影響的大小，以及因素間可能存在的相互關(guān)系，以促進(jìn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)和過(guò)程的優(yōu)化、控制或改進(jìn)現(xiàn)有的產(chǎn)品（或系統(tǒng)）。

　　案例：[1]

　　當(dāng)試驗(yàn)中只有一個(gè)變化的參數(shù)時(shí)，屬于單因素試驗(yàn)問(wèn)題。例如，需要確定液壓作動(dòng)器的活塞的面積，以使作動(dòng)器達(dá)到最優(yōu)性能。人們根據(jù)對(duì)現(xiàn)象的認(rèn)識(shí)，可以估計(jì)出最優(yōu)參數(shù)可能存在的區(qū)間。如果對(duì)它的認(rèn)識(shí)比較清楚，這種估計(jì)比較精確，估計(jì)的區(qū)間較窄；相反，估計(jì)的區(qū)間就較寬。現(xiàn)在要通過(guò)一系列的試驗(yàn)使認(rèn)識(shí)深化。如果逐步試驗(yàn)，要使估計(jì)區(qū)間縮小100倍就需要作100次試驗(yàn)。但是如果使用區(qū)間縮減法中的“黃金分割試驗(yàn)技術(shù)”，只要作11次試驗(yàn)就可以將區(qū)間縮小到百分之一，作14次試驗(yàn)就可以對(duì)區(qū)間的認(rèn)識(shí)精度提高500倍。

　　在多因素試驗(yàn)中，往往需要分離出不同因素的影響。譬如要比較A、B、C3種種子的產(chǎn)量。如果只是單純的種子產(chǎn)量問(wèn)題，似乎只要在3塊同面積的土地上分別用3種種子播種，然后比較產(chǎn)量就可以了。但是如果試驗(yàn)田的位置在南北方向上處于山地和河流之間，東西方向上處在肥料場(chǎng)和荒地之問(wèn)，這時(shí)仍然任意取3塊等面積的試驗(yàn)田作試驗(yàn)，就可能由于土壤的肥脊不同和灌溉的充分與否影響試驗(yàn)田的產(chǎn)量，而不單是種子一個(gè)因素的結(jié)果。要估計(jì)這些因素的影響，合理的方法是將試驗(yàn)區(qū)分為9塊試驗(yàn)田(如下圖)，將3種不同的種子的每一種分播在3塊不同的試驗(yàn)田里，將3塊田的產(chǎn)量平均，就得到由于種子品種造成的差異(排除了土壤和灌溉的因素)；而將靠肥料場(chǎng)的3塊田的平均產(chǎn)量，與靠荒地的3塊田的平均產(chǎn)量比較，就得到由于土地肥脊程度所造成的產(chǎn)量差異(排除了種子品種和灌溉條件因素)；用靠山的3塊田與傍水的3塊田平均產(chǎn)量進(jìn)行比較可以看出由于灌溉條件造成的差異(排除了種子品種和土壤條件的差異)。

　　（2）析因法

　　① 定義析

　　析因法又稱析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)、析因試驗(yàn)等。它是研究變動(dòng)著的兩個(gè)或多個(gè)因素效應(yīng)的有效方法。許多試驗(yàn)要求考察兩個(gè)或多個(gè)變動(dòng)因素的效應(yīng)。例如，若干因素：對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的效應(yīng)；對(duì)某種機(jī)器的效應(yīng)；對(duì)某種材料的性能的效應(yīng)；對(duì)某一過(guò)程燃燒消耗的效應(yīng)等等。將所研究的因素按全部因素的所有水平（位級(jí)）的一切組合逐次進(jìn)行試驗(yàn)，稱為析因試驗(yàn)，或稱完全析因試驗(yàn)，簡(jiǎn)稱析因法。

　　② 用途

用于新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品或過(guò)程的改進(jìn)、以及安裝服務(wù)，通過(guò)較少次數(shù)的試驗(yàn)，找到優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低耗的因素組合，達(dá)到改進(jìn)的目的。