原来试验设计（DOE）还能这么用！

DOE（Design of Experiment）实验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；实验设计...



DOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排试验和分析试验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。

试验设计源于1920年代研究育种的科学家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DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。那么DOE究竟应该如何有效运用到生活和工作中呢？

之前在网上看过一个叫《三个罗密欧与一个朱丽叶》的DOE案例，摘录下来跟大家分享，通过这个案例，我们能很容易地理解什么是DOE，了解到其遵循的三项基本原则：均衡性（Balanced）、随机性（Randomization）和重复性（Replication）。同时也能体会到使用DOE其实并不需要什么高深的技术，人人都可掌握，甚至在日常生活中也可以运用。

这个案例是Symphony Technologies公司执行总监Ravi与他两位朋友Naren和Deepak的真实故事，他们当年通过试验设计的方法发现了女孩Renu对Deepak情有独钟，最后他俩真的喜结连理，成就一世佳缘。

聪聪、明明和帅帅在大学时每天都一块上学。一个阳光明媚的早上，他们经过一家别墅时，一个叫丽丽的女孩冲出了家门，留给了他们一个含情脉脉的微笑。哇！真漂亮啊！他们惊呆了，三个年轻人很庆幸他们的重大发现，相约每天同一时间经过这栋别墅。他们都喜欢上了丽丽，并且想追求她，但理性告诉他们，丽丽只是喜欢他们中的某一位。他们很想知道这个女孩到底喜欢谁？但都不好意思直接去问。于是，他们发挥聪明才智，设计并实施了一系列实验来确定丽丽所钟情的对象……

他们按设定的方式单独、两两或三人同时经过丽丽的家门口，测试丽丽的反应，以便确认丽丽到底喜欢谁。实验安排如下：



显然，帅帅是明显的赢家，聪聪和明明握住帅帅的手，祝他好运。

DOE是研究如何制定试验方案，以提高试验效率，缩小随机误差的影响，并使试验结果能有效地进行统计分析的理论与方法。在这个案例中有三个因子(Factor)：聪聪、明明和帅帅，在试验中所有因子都有计划地被故意改变，并测量每次试验组合时的响应；当事人有两种状态：在场和不在场，这种因子被故意改变的状态就称为水平(Level)。一个有效的试验设计可以在同一次试验中改变多个因子，这将大大降低试验的次数，而且能够获得足够的信息使结果可信。

测量的目标变量叫响应（Response），它被表达为丽丽是否出现。而响应的不同称为效应（Effect），可以用上述的分析图来表示。这个案例中所进行的试验是均衡的（Balanced），因为每个人在每种状态下被测试的次数是一样的，这样有助于其公平性。

而不同人员组合的出场顺序是通过掷骰子随机的（Randomization）决定的，非随机性的试验中外部因素会以系统性的方式影响到响应的结果，这种风险就是噪音（Noise）。试验进行了两周，是为了满足其重复性（Replication）的要求，这样可以得到更多的信息，有利于提高评估结果的可信度，但过多的重复次数显然会增加试验过程的成本。

回头再看看两个周日的试验出了什么差错呢？为什么丽丽对帅帅的出现没有作出响应呢？原来，在第一个周日，丽丽的父亲因为琐事将她关在了屋子里。丽丽的父亲是这次试验中不可控制的外部因素，它会随机地突然出现，影响丽丽的响应从而混淆试验结果。看来用潜在变量（Lurking Variable）定义丽丽的父亲最合适不过了。在第二个周日，丽丽因为心情不好而没有如期出现。毕竟她是人，不能期望她的行为总是保持与统计的规律一致，这就是在试验中经常会遇到的试验误差（Experimental Error）。

DOE固然是一种高级的质量工具，也的确有着非常复杂和庞大的理论系统和统计知识，要说懂，绝非易事。但我们没有必要去崇拜或者惧怕它，在品质管理的过程中，我们的目的是为了解决问题，而不是做学问搞研究，只要结合实际的需求，把握住其应用本质，在荆棘丛生的路，也终究会豁然开朗，柳暗花明。

1. 掌握如何高效、系统的解决产品参数设计的方法
2. 摒弃依靠“啪脑袋”和“工程猜测”解决问题的传统陋习
3. 掌握有关试验设计的概念、方法、原理及应用范围
4. 掌握DOE工具的应用步骤，以及在各种情况下如何选用恰当的方法
5. 系统性地应用DOE工具，提高过程质量及生产效率
6. 学习运用Minitab软件操作演示来说明如何用软件进行DOE分析

通过两天的课程，全面介绍试验设计的原理、方法及应用。本课程包括方差分析，回归分析，全因子设计，部分因子，突出试验设计在实际生产及工程中的应用， 并通过课堂试验模拟练习，强化试验设计概念及方法的应用。产品设计工程师、工艺工程师、质量工程师、期望降低质量成本及不良率作为业务目标的企业和人员、需要理解和运用试验设计的人员。致远翊咨询高级顾问、精益六西格玛黑带大师吴帆全程导航，担任课程导师，参与所有课程环节，与学员们亲密互动探讨。

精通精益六西格玛管理、DMAIC、Design for Six Sigma、精益生产、项目管理、生产现场精益改善等领域，帮助学员深度理解精益六西格玛核心知识。

职业经历

16 年500强外企制造业电子、装配、重型机械工作经历，曾负责三星电子家电事业部和卡特彼勒亚太区六西格玛（DMAIC / Design for Six  Sigma）及精益生产（Lean Production） 推进13年，培训和认证 1500名以上黑带/绿带（DMAIC / Design for Six  Sigma），领导和辅导100多个精益六西格玛黑带/绿带项目，获得财务收益超过3000万美金，4000小时以上的六西格玛和精益生产培训、咨询。

授课风格

用系统思路，将理论知识有逻辑性、条理性地向学员传授知识及整理经验。同时善于以生动地实际项目讲解，使学员领会、体验六西格玛/精益方法论及其工具，从而使学员将理论知识与自己的经验恰当结合，获得意识、行为、能力的提升。课程时间

2017年2月23日-24日课程费用

新年特惠价2340元（原价4680元）

说明：以上费用包含培训涉及的讲师费、纸质教材费、培训证书费、培训场地费、午餐、茶点费以及税金。

致远翊咨询
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