- 試驗設計的五個步驟
- 第一步確定問題
- 第二步流程解析
- 第三步篩選試驗
- 第四步析因試驗
- 第五步優化試驗
無論是在工程技術、質量管理、產品研發等方面，還是在近來熱門的六西格瑪領域，試驗設計DOE都是我們解決問題的好幫手，其應用可以說涵蓋了包括機械、電子、化工、汽車、煙草、醫藥、食品、銀行、電信、物流等所有的行業。眾所周知，各類高科技公司的產品本身及其制造工藝千差萬別，小到英特爾公司生產的CPU芯片，大到喬治亞宇航中心研制的火箭系統。如果說這些產品之間有什么共同點的話，其中之一就是都采用了基于JMP統計軟件的試驗設計改進方案。如果除去各行業的專業知識，這些知名企業應用試驗設計的步驟也是類似的，基本上可以概括為五大步驟，即試驗設計的五步曲。
第一步確定問題
無論在什么企業中，都可能存在一些質量問題，它可以具體地量化為某個KPI指標不能夠達到我們事先規定的要求。針對這樣的問題，一些簡單的方法很可能無法解決，這時我們就會想到試驗設計。
對于運用試驗設計解決的問題，首先要定義好試驗的目的，也就是解決一個什么樣的問題，問題的危害（即嚴重性）如何，是否有充足的理由來應用試驗設計，等等。因為試驗設計雖然比盲目的試驗分析節省了很多資源，但畢竟還是要花費一定的資源才能進行的。特別是對于生產型企業，試驗設計的進行必然會打亂原有的生產穩定秩序，所以確定試驗目的和試驗的可行性是首要的任務。隨著試驗目標的確定，還必須明確地定義試驗的指標和接受的規格，這樣試驗設計才有推進的方向，試驗的成功與否也有檢驗的度量尺度。
第二步流程解析
很多人（包括某些領導）常常會有一個誤區：那就是只將關注點放在結果上，而忽略了產生結果的那個流程。其實任何一個問題的產生，都有它的原因，特性的欠缺、良率的波動、周期的變化等等都有這個特點。從本質上講，真正的原因一定存在于產生問題的流程當中。有很多的方式來解析流程，但有一點必須做到，那就是盡可能詳盡地列出可能的因素。其實對于流程的剖析和認識，就是我們了解問題的開始，因為并不是每個人都能掌握好我們所關注的問題及其流程的。
第三步篩選試驗
流程解析的輸出是使我們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，但至少可以確定一個總的方向。但是如果我們逐一仔細調查，對于一些微小的影響因素也進行全面試驗分析，無疑形成了一種浪費，而且還可能導致試驗的誤差。
這時，對可能的因素進行篩選就顯得十分必要。雖然不需要確認交互作用、高階效應等專業問題，但需要確認哪個因素的影響是顯著的。可以使用一些低分解率的兩水平試驗或者一系列專門的篩選試驗（如下圖所示）來完成這個任務，這樣的試驗成本會盡可能地達到最小。而且，對于這一步任務的完成，可以應用一些歷史數據，或者完全可靠的經驗理論分析，來減少試驗因子。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。而在現實中，這樣的結果卻往往是通過純粹的經驗主義，甚至是得過且過、不求甚解的態度得出的。
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第四步析因試驗
在篩選試驗時不強調因素間的交互作用等影響，但給出了主要的影響因素，這時主要因素的數量不會太多，可以進一步度量因素的主效應和交互作用。
析因試驗主要選擇各因素構造的幾何體的頂點來完成（如上圖所示）。這樣的試驗構造，可以幫助我們確定對于指標的影響：是否存在主效應或者哪些主效應是顯著的，是否存在交互作用或者哪些交互作用是顯著的，試驗的最終是通過方差分析來檢定這些效應是否顯著，同時對以往的篩選試驗也是一個驗證。
第五步優化試驗
在析因試驗中，確定了所有因素與指標間的主要影響項。快速接近的方法，使我們確定了主要因素的大致取值水平。但是考慮到功效問題，需要進一步地安排一些試驗來最終確定因素的最佳影響水平。可以說，此時的試驗是一個對析因試驗的試驗點的補充，也就是利用已有的析因試驗的試驗數據來最終優化指標，或者說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、中心點數等方面來合理設置，確保回歸模型的可靠性和有效性。這些試驗統稱為響應面試驗，可以幫助我們分析和建立起因素和指標間的回歸模型，而且還可以用可視化的方式展現模型結果（如下圖所示），便于我們用優化的手段來確定最終的因子水平設定。
汽車輪胎行駛的路面，不可能保證都是優質的、相同的，那么對于一些相對較差的路面，怎樣來保證輪胎的高性能質量呢？這時我們會通過確定抗干擾能力強的關鍵可控因素、界定關鍵因素的合理取值范圍等辦法來緩解干擾因素的影響，這就是近來應用頻率越來越高的穩健設計、田口設計和容差設計的意圖和途徑。通常會在設計和研發階段就提出這類問題，目的就是把這些非可控因素的影響降低至最小，保證指標的高優性能。
實踐是檢驗真理的唯一標準。在實際的操作層面，除了遵循上述的五步曲準則之外，試驗設計的成功要素還包括：
1.沒有一種“放之四海而皆準”的問題解決方案，試驗設計同樣不能提供解決所有問題的途徑，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。
2.即使決定采用試驗設計，也不能生搬硬套地使用“試驗設計五步曲”。跟據實際情況和要求，有時可以省去其中的某幾步，有時還會在同一個項目中重復循環地跳幾輪“五步曲”。
3.除了試驗設計涉及的因素外，要盡量確保所有的環境因素是穩定和符合現實的。如果條件所限，如果做不到這一點，不妨可以用隨機化、區組化、仿行等方法來盡量避免。
4.保證試驗的仿真性，避免一些理想的試驗環境，比如試驗室。
5.不要一味地排斥試驗設計執行之前的歷史數據。相反，適當地利用企業信息化的成果，從ERP、MES中的海量數據中進行“數據挖掘”，很可能會減少試驗投資，細化因素水平的選取。這也是當前試驗設計應用領域中的新趨勢之一。
6.為了保險起見，在得到最終的最佳參數水平組合后，還要進行一些驗證試驗來檢驗結果，實在沒有條件實施驗證試驗的，也要通過模型的“模擬仿真”來完成這個工作。
7.工欲善其事，必先利其器。為了提高試驗設計的效率和解決問題的成功率，選擇合適的專業工具必不可少。源于全球最大統計分析軟件公司的JMP軟件是試驗設計業界的不二選擇，它不但能很好地實現篩選試驗、析因試驗、優化試驗等傳統手法，而且將數據挖掘、模擬仿真等相關方法也有機地融合在試驗設計中，為我們提供了完整的試驗設計解決方案，本文中的所有圖形就完全是以JMP軟件為載體實現的，JMP也是目前試驗設計方法實踐者最推崇的專業軟件之一。
希望你也可以早日跳出優美的舞步，在試驗設計DOE的舞林大會
