试验设计原理及其七个步骤实验方案设计六个步骤 _生活百科

实验方案设计六个步骤(试验设计原理及其七个步骤)，小编带你了解更多信息。
试验设计是一种确定影响过程的因子和过程输出之间关系的动态方法。换句话说，试验设计常被用来寻找因果关系。为优化输出而对过程输入进行管理时，这些信息是必要的。

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试验设计（DOE）源于20世纪20年代育种科学家Dr. Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成而使试验设计在工业界得以普及、发扬光大者, 却非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。
试验设计是一种确定影响过程的因子和过程输出之间关系的动态方法。换句话说，试验设计常被用来寻找因果关系。为优化输出而对过程输入进行管理时，这些信息是必要的。
试验设计的理解首先需要一些统计工具知识和试验的概念。虽然可以使用很多软件程序来分析试验设计，但是对于试验者来说，理解基本的试验设计概念对于试验设计的正确应用是很重要的。
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试验设计三个基本原理
实验设计的3个基本原理为重复、随机化以及区组化。
重复，意思是基本试验的重复进行。重复有两条重要的性质，即随机化和区组化。
随机化，是指试验材料的分配和试验的各个试验进行次序都是随机地确定。统计方法要求观察值（或误差）是独立分布的随机变量。随机化通常能使这一假定有效。把试验进行适当的随机化亦有助于“均匀”可能出现的外来因素的效应。
区组化是用来提高试验的精确度的一种方法。一个区组就是试验材料的一个部分，相比于试验材料全体它们本身的性质应该更为类似。区组化牵涉到在每个区组内部对感兴趣的试验条件进行比较。
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试验设计七步骤
第一步确定目标
我们通过控制图、故障模式分析、失效分析、因果分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点。
对于运用试验设计解决的问题，我们首先要定义好试验的目的，也就是解决一个什么样的问题，问题给我们带来了什么样的危害，是否有足够的理由支持试验设计方法的运作。
对于生产型企业，试验设计的进行可能会打乱原有的生产稳定次序，所以确定试验目的和试验必要性是首要的任务。
我们还必须定义试验的指标和接受的规格，这样我们的试验才有方向和检验试验成功的度量指标。
指标和规格是试验目的的延伸和具体化，也就是对问题解决的着眼点，指标的达成就能够意味着问题的解决。
第二步剖析流程
关注流程，是我们应该具备的习惯，就像我们的很多企业做水平对比一样，经常会有一个误区，就是只将关注点放在利益点上，而忽略了对流程特色的对比，试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上。
任何一个问题的产生，都有它的原因，事物的好坏、参数的适宜、特性的欠缺等等都有这个特点，而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。
过短的流程可能会抛弃掉显著的原因，过长的流程必将导致资源的浪费。
我们又很多的方式来展开流程，但有一点必须做到，那就是尽可能详尽的列出可能地因素，详尽的因素来自于对每个步骤的详细分解，确认其输入和输出。
对于流程的剖析和认识，就是改善人员了解问题的开始，因为并不是每个人都能掌握好我们关注的问题。这一步的输出，使我们的改善人员能够了解问题的可能因素在哪里，虽然不能确定哪个是重要的，但我们至少确定一个总的方向。
第三步筛选因素
流程的充分分析，使我们有了非常宝贵的资料，那就是可能影响我们关注指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？
对一些根本就不影响或微笑影响因素的全面试验分析，其实就是一种浪费，而且还可能导致试验的误差。
我们的目的是确认哪个因素的影响是显著的，我们可以使用一些低解析度的水平试验或者专门的筛选试验来完成这个任务，这时的试验成本也将最小处理。
我们可以应用一些历史数据，或者完全可靠的经验理论分析，来减少我们的试验因子。
要注意的是，只要对这些数据或分析有很小的怀疑，为了试验结果的可靠，你可以放弃。
筛选因素的结果，使得我们掌握了影响指标的主要因素，这一步尤为关键，往往我们在现实中是通过完全的经验分析得出，甚至抱着可能是的态度。

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