1.DOE设计

1. DOE(Design of Experiments) 是指通过系统性的一系列实验，其中有针对性地对输入因子进行更改，以便可以确定输出响应中发生重大更改的原因。

1.1 基于OFAT的传统实验设计：

1. 每次实验只考虑一个参数的影响，其它参数都是固定不变的
2. 只适用于简单工艺过程，因为它不考虑因素间的相互影响
3. 效率低下
4. 不能找到真正的最优值（区间）
   

1.2 基于DoE的现代实验设计：

1. 一次可以考虑多个参数影响（并行分析）
2. 考虑不同因素间的相互影响
3. 通过最少的实验次数获得尽可能多的信息
4. 能更好的找到系统的最优区间
   

1.3 DOE和OFAT的比较

1. 在应用上，DoE是相对于OFAT（One Factor At a Time）这个概念的实验设计的名称。在自变量A与自变量B同时影响因变量C，且A和B之间互不影响的时候，OFAT是可行的，虽然比较慢，但是如果A与B有叠加效果导致结果C并不会线性变化，那OFAT就会预测错误的结果。DoE比OFAT的实验要高效得多，后者一次只更改一个因素以研究该因素对产品或过程的影响。虽然OFAT很容易理解，但其不能同时考虑多个因素对结果的影响，也就是说它不能考虑因素间的相互作用。通常，交互作用比单个因素的影响更为重要。这是因为产品或过程的应用环境包括许多因素的共同存在，而不是不同因素在不同时间的单独出现。以一个化学过程中两个因素之间相互作用的为例，其中仅增加温度会稍微增加产量，而单独增加压力则没有效果。然而，在较高温度和较高压力的情况下，产率迅速增加。在这种情况下，我们说影响化学反应的两个因素之间存在相互作用。DOE方法论确保系统地研究所有因素及其相互作用。因此，从DOE分析获得的信息比OFAT实验的结果可靠和完整得多。

1.4 如何利用好DOE

1. 软件: JMP,minitab,Design Expert等
2. 

1.4.1 规划

1. 其中有一个彻底而精确的目标，即确定进行调查的必要性，评估实现该目标所需的时间和资源以及将先验知识整合到实验程序中。应使用由来自与产品或过程相关的不同学科的人员组成的团队来确定可能的因素，以进行调查并确定最合适的应对措施。

1.4.2 筛选

1. 筛选实验用于从大量潜在因素中识别出影响正在研究的系统的重要因素。这些实验是结合系统的先验知识进行的，以消除不重要的因素，并将注意力集中在需要进一步详细分析的关键因素上。

1.4.3 表征

1. 在选定的研究参数基础上再次设计实验，主要考察参数的影响以及相互作用

1.4.4 优化

1. 如在表征阶段发现响应具有很大的曲率，需要将注意力放到影响过程的这些重要因素上，下一步便是确定这些因素的最佳设置以实现所需的目标。根据所研究的产品或过程，此目标可能是最大化，最小化或实现响应的目标值。

1.4.5 确认

1. 最后阶段涉及通过进行一些后续实验来验证因素的最佳设置，以确认系统是否按预期运行并且满足所有目标。

2. 步骤

2.1陈述实际的问题和实验的目的

1. 表述自己课题的难点以及实验的可行性

2.2因果链分析,提取重要的因子

1. 
2. 了解筛选或表征研究的主要作用和相互作用,每个因子的两个级别,可最大程度地减少工作量并最大化信息.

2.3选择Y的响应变量

1. 选择Y的响应变量,对因子进行重要性排序;

2.4陈述因子和水平

1. 对每个因子进行水平的设计;

2.5选择DOE实验设计

1. 进行实验的设计

2.6实施实验以及收集数据

1. 进行实验之前要进行,测量系统误差的分析,确定是否稳定;
2. 进行实验并统计数据;

2.7分析实验结果

进行分析和实验设计

2.8结论和计划

进行结果和计划