如果您的工作涉及質量改進，那么您至少聽說過實驗設計 (DOE)。您可能知道這是優化和改進流程的最有效方式。但我們中的許多人發現 DOE 令人生畏，尤其是如果它不是我們經常使用的工具。您如何選擇合適的設計，并確保您擁有正確數量的因素和水平？收集數據后，如何為分析選擇合適的模型？

開始使用 DOE 的一種方法是 Minitab Statistical Software 中的助手。當您有許多要評估的因素時，助手將引導您完成DOE以確定哪些因素最重要（篩選設計）。然后，助手可以指導您完成設計實驗，以微調重要因素以獲得最大影響（優化設計）。

如果您可以輕松跳過助手，但對于您是否以正確的方式接近 DOE 仍有一些疑問，請考慮 Minitab 技術培訓師提供的以下提示。這些資深人士在與 Minitab 客戶合作期間以及在成為 Minitab 培訓師之前的職業生涯中，都進行了大量設計實驗。

1. 通過探索性運行確定正確的變量空間。
在進行主要實驗之前執行探索性運行可以幫助您在性能從好到差時識別過程的設置。這可以幫助您確定進行實驗的可變空間，從而產生最有益的結果。

2. 傳播控制貫穿整個實驗以測量過程穩定性。
由于中心點運行通常是接近正常的操作條件，它們可以作為檢查過程性能的控制。通過在設計中均勻地間隔中心點，這些觀察結果可作為實驗期間過程穩定性或缺乏穩定性的指標。

3. 找出帕累托分析的最大問題。
產品負載或缺陷級別的帕累托圖可以幫助您確定要解決的問題，從而為您的業務帶來最高回報。關注具有高業務影響的問題，通過在所有潛在改進項目中提高其優先級來提高對實驗的支持。

4.通過擴大輸入設置范圍來提高功率。
測試物理上可能的最大范圍的輸入變量設置。即使您認為它們遠離“最佳位置”，該技術也將允許您使用實驗來了解您的過程，以便您找到最佳設置。

5. 分餾以節省運行，專注于分辨率 V 設計。
在許多情況下，選擇具有全因子 ? 或 ? 游程的設計是有益的。即使效應可能相互混淆或混淆，Resolution V 設計可最大限度地減少這種混淆的影響，從而使您能夠估計所有主要效應和雙向交互作用。進行更少的運行可以節省資金并保持較低的實驗成本。

6. 通過重復提高實驗的效力。
功效是檢測到對響應的影響（如果存在該影響）的概率。重復次數會影響實驗的功效。為了增加您成功識別影響您的響應的輸入的機會，請在您的實驗中添加重復以增加其功效。

7. 通過使用量化措施來提高你的反應能力。
減少缺陷是大多數實驗的主要目標，因此缺陷計數通常用作響應是有道理的。但是缺陷計數是一種非常昂貴且反應遲鈍的輸出來衡量。相反，請嘗試測量與您的缺陷級別相關的定量指標。這樣做可以顯著減少樣本量并提高實驗的能力。

8. 研究所有感興趣的變量和所有關鍵響應。
因子設計讓您可以采用全面的方法來研究所有潛在的輸入變量。從實驗中刪除一個因素會將您確定其重要性的機會減少到零。借助Minitab 等統計軟件中的可用工具，您不應該讓對復雜性的恐懼導致您忽略可能重要的輸入變量。

審核編輯 黃昊宇