如何运用实验设计DOE培训提升工艺研发效率？
DOE（实验设计）在质量控制的整个过程中，扮演了非常重要的角色，它是我们产品质量提高、工艺流程改善的重要保证。
为什么要学习DOE?
应用统计学知识，合理挑选试验条件、安排试验，对数据进行综合科学分析，从而建立响应与因子之间的函数关系，或者找出总体最优的改进方案；
在产品设计中，利用试验设计能以最低的试验成本，最短时间内有效的设计和验证产品的性能；
在制造过程中，利用试验设计可以从诸多影响因素中，快速找到对过程输出指标影响显著的工艺参数，并将其最佳化。
如何运用DOE(实验设计)加速新品研发？
如何运用DOE(实验设计)加速新品研发？
1. 确定研究目标和问题
在开始使用DOE之前，首先要明确研究目标和问题。这可以帮助团队明确需要优化的产品特性和工艺参数。
2. 确定影响因素和水平
根据产品特性和工艺参数，确定可能影响结果的因素和其水平。这些因素可以是原材料、工艺参数或其他相关因素。
3. 设计实验方案
使用合适的DOE方法，设计实验方案。根据因素和水平的组合，制定实验矩阵。确保实验设计能够覆盖所有可能的因素组合，以获取全面的信息。
4. 执行实验
按照实验方案进行实验。确保实验条件、采样和测量方法的准确性和一致性。
5. 数据分析和建模
收集实验数据后，进行数据分析和建模。通过统计方法，分析因素对结果的影响程度和交互作用。建立模型来预测最佳的产品特性和工艺参数组合。
6. 优化产品设计和工艺参数
基于数据分析和建模结果，优化产品设计和工艺参数。通过定量的方法，确定最佳的因素水平组合，以实现最佳的产品特性和工艺参数。
7. 验证和优化
验证优化结果，进行进一步的实验和验证。根据实验结果，进一步优化产品设计和工艺参数。
试验设计（DOE）的类型有哪些?
试验设计（DOE）的类型有哪些?
（1）因子设计。
因子设计的目的是通过试验明确哪些自变量X显著地影响着响应变量Y：对于那些自变量X并不显著地影响着Y的，在建立Y=f（X）的相关关系时应予以删除；对于哪些自变量X显著地影响着Y，则应予以保留。
依其目的称为“因子筛选设计”。由于这种试验的目的是针对因子的，因此这种试验设计属于“因子设计”或称“析因设计”。
在因子设计中，又可以按因子水平的个数而分为二水平因子设计、三水平因子设计和混合水平因子设计几类。而实践证明：在因子设计中，使用二水平正交试验法，再加若干中心点的设计方法最简单有效。在因子设计中，又可分为全因子试验设计和部分因子设计两大类。
（2）回归设计。
回归设计的目的是找出响应变量Y与自变量X间的关系式，从而进一步找出自变量X取什么值时将会使Y达到最佳值。由于这种试验的目的是针对回归关系的，这种试验设计称为“回归设计”。回归设计中常用的是响应曲面方法，它是以建立二次回归方程为主要研究手段的方法。
（3）稳健性设计。
稳健性是指过程的抗干扰的能力要强，即当过程受到难以控制的因子（或称为“噪声”）的严重影响时，过程输出Y的波动或变异性要足够小。为做到这一点，应尽量选择那些使得系统对噪声变化不敏感的控制因子的某种水平的组合来达到目的，这就是“稳健参数设计”。在国内，这类设计通常被称为“田口参数设计方法”。
（4）混料设计。
如果讨论的是配方问题，则研究的是在整个产品中各个分量所占的比率问题，显然，这些比率的总和应为100%。研究这类问题的试验设计称为“混料设计”。
（5）调优运算。
现有的过程条件已基本上满足要求，但是希望获得更好的结果，这时可以在原有条件的基础上稍加调整来寻求解决，这就是“调优运算”法所解决问题。
实验设计DOE有哪些主要方法？
常见的实验设计DOE方法，可分为二类，一类是正交试验设计法，另一类是析因法。
1）正交试验设计法
正交试验设计法是研究与处理多因素试验的一种科学方法。它利用一种规格化的表格——正交表，挑选试验条件，安排试验计划和进行试验，并通过较少次数的试验，找出较好的生产条件，即最优或较优的试验方案。其主要用于调查复杂系统（产品、过程）的某些特性或多个因素对系统（产品、过程）某些特性的影响，识别系统中更有影响的因素、其影响的大小，以及因素间可能存在的相互关系，以促进产品的设计开发和过程的优化、控制或改进现有的产品（或系统）。
2）析因法
因法又称析因试验设计、析因试验等。它是研究变动着的两个或多个因素效应的有效方法。许多试验要求考察两个或多个变动因素的效应。例如，若干因素：对产品质量的效应；对某种机器的效应；对某种材料的性能的效应；对某一过程燃烧消耗的效应等等。将所研究的因素按全部因素的所有水平（位级）的一切组合逐次进行试验，称为析因试验，或称完全析因试验，简称析因法。用于新产品开发、产品或过程的改进、以及安装服务，通过较少次数的试验，找到优质、高产、低耗的因素组合，达到改进的目的。
在进行DOE试验设计之前，哪些前提条件需要保证，才能使DOE得到成功？
要确保试验研究的过程是稳定和符合现实的。如果条件所限，如果做不到这一点，不妨可以用随机化、区组化、仿行等方法来尽量避免。
测量系统必须要有可靠的重复性和再现性。不然测量出来的数据都是不可信的。自然试验结果都是不能信任的。