DOE試驗設計，一種安排實驗和分析實驗數據的數理統計方法；試驗設計主要對試驗進行合理安排，以較小的試驗規模(試驗次數)、較短的試驗周期和較低的試驗成本，獲得理想的試驗結果以及得出科學的結論。

從本質上講，DOE 是這樣一門科學：研究如何以最有效的方式安排試驗，通過對試驗結果的分析以獲取最大信息。所以，DOE有兩大技術支柱：試驗規劃和分析方法。以下是DOE改善渦輪葉片質量案例。

DOE試驗設計改善案例

一位工程師希望通過減小厚度來改善渦輪葉片質量。在相關的生產過程中，三個最有可能會影響厚度的變量：鑄造溫度、澆注時間和放置時間。(天行健咨詢一家專注于精益生產管理，六西格瑪管理培訓咨詢與項目輔導的管理咨詢公司)工程師決定開展一個“三因子，兩水平，共八次”的現場試驗。試驗方案和最終結果如表一所示。

用六西格瑪統計分析軟件輕松得到以下的圖形。

由圖四可知，鑄造溫度和澆鑄時間對渦輪葉片的厚度有比較顯著的影響，而放置時間則幾乎沒有任何影響。(天行健咨詢一家專注于精益生產管理，六西格瑪管理培訓咨詢與項目輔導的管理咨詢公司)由圖五可知，鑄造溫度與澆鑄時間之間、放置時間與澆鑄時間之間的交互作用比較明顯，而鑄造溫度與放置時間之間的交互作用則幾乎為零。

對于完全因子試驗法， 當因子數量逐步增加時，試驗次數呈指數增加，龐大的試驗規模意味著巨額的試驗費用，這時候可以使用部分因子設計(Fractional Factorial Design)來替代一般的完全因子設計。

表二顯示的是一個完全因子設計的計劃表，A、B和C表示三個主因子，+1和一1表示因子的兩個不同水平，AB、AC和BC表示二階交互作用，ABC表示三階交互作用，總共需要做8次不同的水平組合來完成1次完全因子設計的計劃。

如果我們希望增加一列來安排因子D，而且希望此列仍然能與前面各列保持正交性。數學上可以證明，“找出一個與前7列不同的列而與前3列保持正交”是不可能的。換句話說，D列必須與第4、5、6、7列中的某列完全相同。

完全相同意味著這兩列的效應會被“混雜”，即獲得計算所得的分析果后，分不清兩種效應各是多少。權衡之下，我們認為取D=ABC是最好的安排，因為通常主因子作用與三階交互作用混雜的可能性最小。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的三因子两水平doe_DOE试验设计案例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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