DOE（Design of Experiment）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。

　　試驗設計源于1920年代研究育種的科學家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公認的此方法策略的創始者, 但后續努力集其大成, 而使DOE在工業界得以普及且發揚光大者, 則非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫屬。

為什么需要DOE
•要為原料選擇最合理的配方時（原料及其含量）；
•要對生產過程選擇最合理的工藝參數時；
•要解決那些久經未決的“頑固”品質問題時；
•要縮短新產品之開發周期時；
•要提高現有產品的產量和質量時；
•要為新或現有生產設備或檢測設備選擇最合理的參數時等。

DOE的作用
　　在工業生產和工程設計中能發揮重要的作用，主要有：
　　1.提高產量；

　　2.減少質量的波動，提高產品質量水準；

　　3.大大縮短新產品試驗周期；

　　4.降低成本；

　　5.試驗設計延長產品壽命。

　　在工農業生產和科學研究中，經常需要做試驗，以求達到預期的目的。例如在工農業生產中希望通過試驗達到高質、優產、低消耗，特別是新產品試驗，未知的東西很多，要通過試驗來摸索工藝條件或配方。如何做試驗，其中大有學問。試驗設計得好，會事半功倍，反之會事倍功半，甚至勞而無功。

　　如果要最有效地進行科學試驗，必須用科學方法來設計。所謂試驗的統計設計，就是設計試驗的過程，使得收集的數據適合于用統計方法分析，得出有效的和客觀的結論。如果想從數據作出有意義的結論，用統計方法作試驗設計是必要的。當問題涉及到受試驗誤差影響的數據時，只有統計方法才是客觀的分析方法。這樣一來，任一試驗問題就存在兩個方面：試驗的設計和數據的統計分析。這兩個是緊密相連的，因為分析方法直接依賴于所用的設計。

DOE的步驟
　　第一步 確定目標
　　我們通過控制圖、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的運用，或者是直接實際工作的反映，會得出一些關鍵的問題點，它反映了某個指標或參數不能滿足我們的需求，但是針對這樣的問題，我們可能運用一些簡單的方法根本就無法解決，這時候我們可能就會想到試驗設計。對于運用試驗設計解決的問題，我們首先要定義好試驗的目的，也就是解決一個什么樣的問題，問題給我們帶來了什么樣的危害，是否有足夠的理由支持試驗設計方法的運作，我們知道試驗設計必須花費較多的資源才能進行，而且對于生產型企業，試驗設計的進行會打亂原有的生產穩定次序，所以確定試驗目的和試驗必要性是首要的任務。隨著試驗目標的確定，我們還必須定義試驗的指標和接受的規格，這樣我們的試驗才有方向和檢驗試驗成功的度量指標。這里的指標和規格是試驗目的的延伸和具體化，也就是對問題解決的著眼點，指標的達成就能夠意味著問題的解決。

　　第二步 剖析流程
　　關注流程，使我們應該具備的習慣，就像我們的很多企業做水平對比一樣，經常會有一個誤區，就是只講關注點放在利益點上，而忽略了對流程特色的對比，試驗設計的展開同樣必須建立在流程的深層剖析基礎之上。任何一個問題的產生，都有它的原因，事物的好壞、參數的便宜、特性的欠缺等等都有這個特點，而諸多原因一般就存在于產生問題的流程當中。流程的定義非常的關鍵，過短的流程可能會拋棄掉顯著的原因，過長的流程必將導致資源的浪費。我們有很多的方式來展開流程，但有一點必須做到，那就是盡可能詳盡的列出可能的因素，詳盡的因素來自于對每個步驟地詳細分解，確認其輸入和輸出。其實對于流程的剖析和認識，就是改善人員了解問題的開始，因為并不是每個人都能掌握好我們所關注的問題。這一步的輸出，使我們的改善人員能夠了解問題的可能因素在哪里，雖然不能確定哪個是重要的，但我們至少確定一個總的方向。

　　第三步 篩選因素
　　流程的充分分析，使我們有了非常寶貴的資料，那就是可能影響我們關注指標的因素，但是到底哪個是重要的呢？我們知道，對一些根本就不或微小影響因素的全面試驗分析，其實就是一種浪費，而且還可能導致試驗的誤差。因此將可能的因素的篩選就有必要性，這時，我們不需要確認交互作用、高階效應等問題，我們的目的是確認哪個因素的影響是顯著的。我們可以使用一些低解析度的兩水平試驗或者專門的篩選試驗來完成這個任務，這時的試驗成本也將最小處理。而且對于這一步任務的完成，我們可以應用一些歷史數據，或者完全可靠的經驗理論分析，來減少我們的試驗因子，當然要注意一點就是，只要對這些數據或分析有很小的懷疑，為了試驗結果的可靠，你可以放棄。篩選因素的結果，使得我們掌握了影響指標的主要因素，這一步尤為關鍵，往往我們在現實中是通過完全的經驗分析得出，甚至抱著可能是的態度。

　　第四步 快速接近
　　我們通過篩選試驗找到了關鍵的因素，同時篩選試驗還包含一些很重要的信息，那就是主要因素對指標的影響趨勢，這是我們必須充分利用的信息，它可以幫助我們快速的找到試驗目的的可能區域，雖然不是很確定，但我們縮小了包圍圈。這時我們一般使用試驗設計中的快速上升（下降）方法，它是根據篩選試驗所揭示的主要因素的影響趨勢來確定一些水平，進行試驗，試驗的目的就像我們在尋找罪犯一樣的縮小嫌疑范圍，我們得出的一個結論就是，我們的改善最優點就在因素的最終反映的水平范圍內，我們離成功更近了一步。

　　第五步 析因試驗
　　在篩選試驗時我們沒有強調因素間的交互作用等的影響，但給出了主要的影響因素，而且快速接近的方法，使我們確定了主要因素的大致取值水平，這時我們就可以進一步的度量因素的主效應、交互作用以及高階效應，這些試驗是在快速接近的水平區間內選取得，所以對于最終的優化有顯著的成效，析因試驗主要選擇各因素構造的幾何體的頂點以及中心點來完成，這樣的試驗構造，可以幫助我們確定對于指標的影響，是否存在交互作用或者那些交互作用，是否存在高階效應或者哪些高階效應，試驗的最終是通過方差分析來檢定這些效應是否顯著，同時對以往的篩選、快速接近試驗也是一個驗證，但我們不宜就在這樣的試驗基礎上就來描述指標與諸主效應的詳細關系，因為對于3個水平點的選取，試驗功效會有不足的可能性。

　　第六步 回歸試驗
　　我們在析因試驗中，確定了所有因素與指標間的主要影響項，但是考慮到功效問題，我們需要進一步的安排一些試驗來最終確定因素的最佳影響水平，這時的試驗只是一個對析因試驗的試驗點的補充，也就是還可以利用析因試驗的試驗數據，只是為了最終能夠優化我們的指標，或者說有效全面的構建因素與水平的相應曲面和等高線，我們增加一些試驗點來完成這個任務。試驗點一般根據回歸試驗的旋轉性來選取，而且它的水平應該根據功效、因子數、中心點數等方面的合理設置，以確保回歸模型的可靠性和有效性。這些試驗的完成，我們就可以分析和建立起因素和指標間的回歸模型，而且可以通過優化的手段來確定最終的因子水平設定。當然為了保險起見，我們最后在得到最佳參數水平組合后進行一些驗證試驗來檢驗我們的結果。

　　第七步 穩健設計
　　我們知道，試驗設計的目的就是希望通過設置我們可以調控的一些關鍵因素來達到控制指標的目的，因為對于指標來講我們是無法直接控制的，試驗設計提供了這種可能和途徑，但是在現實中卻還存在一類這樣的因素，它對指標影響同樣的顯著，但是它很難通過人為的控制來確保其影響最優，這類因素我們一般稱為噪聲因素，它的存在往往會使我們的試驗成果功虧一簣，所以對待它的方法，除了盡量的控制之外可以選用穩健設計的方法，目的是這些因素的影響降低至最小，從而保證指標的高優性能。事實上這些因素是普遍存在的，例如我們的汽車行駛的路面，不可能保證都是在高級公路上，那么對于一些差的路面，我們怎樣來設計出高性能呢？這時我們會選擇出一些抗干擾的因素來緩解干擾因素的影響，這就是穩健設計的意圖和途徑。通常我們會經常使用在設計和研發階段，但有時也會隨著問題的產生而暴露出來，但我們會提出一個問題了，重新選定主要因素的水平會不會帶來指標的振蕩和劣化，這是完全有可能的，但我們可以通過EVOP等途徑來重新設定以保證因素更改后的輸出效果。

注：
　　1.試驗設計需要成本的投入，我們必須確定試驗進行的必要性，以及選取最優的設計方案。

　　2.水平的選取可能直接影響試驗設計的結果，要謹慎的選取，最后有專業知識和歷史數據的支持。

　　3.盡可能的利用一些歷史數據，在確認可靠后提取對我們試驗有用的信息，來盡量減少試驗投資和縮短試驗周期。

　　4.試驗設計并不能提供解決所有問題的途徑，現實當中的局限驗證了這一點，我們要全面考慮解決問題的方式，選取最有效、最經濟的解決途徑。

　　5.注意充分的分析流程，不要遺漏關鍵的因素，不要被一些經驗論的不可能結論左右。

　　6.除了試驗設計涉及的因素外，要盡量確定所有的環境因素是穩定和符合現實的，往往會做不到這一點，我們可以用隨機化、區組化來盡量避免。

　　7.注意結果的驗證和控制，不要輕信結果。

　　8.盡量保證試驗的仿真性，避免一些理想的試驗環境，比如試驗室，理想不現實的環境是的試驗可能根本就沒有作用。

　　9.試驗設計者要關注試驗過程，保證試驗意圖和方案的徹底執行。

　　10.如果實現一步到位的試驗設計是可能的，那就不要猶豫的開展吧，上面的七步只是針對普通的情況。