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今日话题：概说解决问题的真功夫-DOE

试验常有，而设计不常有

实验设计DOE，对多数质量人来说即熟悉又陌生。说起实验，我首先想到爱迪生找灯丝的故事，为了一根合适的灯丝，在6000多次的辛苦试验后，最终才选定炭化的竹丝……

这个故事里有太多的试验，但似乎与设计无关；没错，所谓试验常有，而设计不常有。

例如，我们为了改善咖啡的醇度，尝试着调高水温；为了提高产量，调高了传送速率等等，这些改变，都是一种尝试和试验；当你为了某种目的和结果，做出变化和改变时，就可以看成是一种试验，试验是改变和打破现状的开始，也是创新和持续改进的起点。

但是，只有当我们对“试验”进行合理的规划，科学的统筹，严谨的量化分析，给它加上“设计”的翅膀，它才能被称为实验设计DOE，才能解决更多问题。

近100岁的DOE，经历了什么？

20世纪20年代英国的Ronald A.Fisher爵士首次在农业生产中使用DOE，析因实验法即由他提出，至今已近100年的时间，而他也被公认为DOE的创始人，他在开创析因实验的同时，还提出了方差分析，P值原理，某种意义来说，Fisher也是现代统计学的革新者；后来，在方法上，Box & Wilson提出了响应曲面设计；日本田口玄一对于DOE的大众化，普及化有着极大的贡献；我国的华罗庚当时也在积极推动“优选法、统筹法”，实质就是简要版的DOE。

尽管DOE最初是为了解决农业实验的问题，但现在已经广泛应用于各行各业，从最初的农业、生物领域发展到化学、物理、工程学、食品科学、医学、社会学等科研领域，以及化工、材料、电气、电子、兵器等工业技术领域。

小小案例：DOE到底是什么？

DOE到底是什么呢？其定义是：按照预定目标制订适当的实验方案，以最少的实验资源，对实验结果进行有效的统计分析，并找出最优解决方案的科学的数学原理和实施方法。

试验本身都带有某种目的，这些目的，可以把它进行量化，这个量化指标就是响应Y；为便于大家理解，我们通过一个生活中的小案例来解释：以日常做菜为例——

我们的目的是做盘美味好菜，可以选定西红柿炒蛋的美味度作为响应Y；
在明确目标后，需要一个载体或过程来进行试验，而西红柿炒蛋就是这个过程
它包含选材–>清洗–>配料–>炒菜–>装盘等小过程，正是这些过程输出了西红柿炒蛋的美味度Y。

当然，这些过程会受到各方面的影响，例如，西红柿的成熟度，鸡蛋的类型，温度的高低，时间的长短，佐料的用量等等，这些影响因素，我们称为因子X。

只有理解和搞清楚了这些因子X和美味度Y之间的关系，我们才能通过精准的调整和量化控制X，从而提升美味度Y。

这个过程就像一个黑箱子，原先只是纯粹依靠技术，经验和直觉来进行解析，抽象而粗糙；只有通过合理，科学的实验计划和安排，并结合数字化，统计量化的方法，建立起美味度Y=f(X)的模型，我们才能看得更深，理解得更透，才能精确制导，才能把控现在因子X，预测未来响应Y，才能将看不见摸不着的黑箱子转变为透明可视的白箱子。

实验设计DOE

宝藏工具

实践表明，事先的计划，设计和安排，相对传统的盲目试验而言，时间会大大缩短，成本亦会大幅下降；而实现这一切的过程，我们称之为实验设计DOE。

广泛应用：伴随产品全生命周期

目前，实验设计DOE已经发展到一个崭新的阶段，从最初的经典全因子/部分因子设计，响应曲面设计，田口稳健设计，延展到混料设计，裂区设计，超饱和设计，均匀设计，加上最新的确定性筛选设计，离散选择设计，最大化差异设计，以及加速寿命设计，甚至定制化设计等，已覆盖方方面面，成为统计分支中的一门学科。

更得益于其丰富性，从制造过程的角度看，其应用非常广泛，当前的实验设计可以伴随着产品的全寿命周期进行展开和应用。从市场调研，客户需求开始，到产品的概念设计，产品设计，工艺设计，制造生产，实验检测，以及售后服务，都可以使用不同的实验设计类型来分析，解决，突破各种问题和难题，可谓设计中的战斗机。