一、实验设计的使用

　　实验设计(design of experiments,DOE)用于检验和优化过程、产品、服务或解决方案的绩效。它主要用来帮助了解不同条件下产品或过程的行为。DOE最独特之处就在于它能够使你通过实验来计划和控制变量，与按照“经验观察”方式仅仅收集和观察现实世界中的事物是截然不同的。在6sigma组织中，DOE有着非常广泛的应用，天行健咨询公司分析了它能帮助企业解决以下问题：

　　1、评估顾客声音系统，在不烦扰顾客的情况下寻找产生有效反馈的最佳方法组合；

　　2、评估诸因素以将引起某一问题或缺陷的“重要”根本原因分离出来；

　　3、试行或检验可能的解决方案组合，以寻求最佳改进策略；

　　4、评价产品或服务的设计以确认潜在的问题并从开始就减少存在的缺陷。

　　尽管DOE用于事物要比用于人更容易，但在服务环境下进行实验设计仍是可能的。可是，这些实验设计趋向是“现实世界”的试验，在这些试验中，变量在实际过程中加以控制，然后将其结果进行比较。

　　二、实验设计的基本步骤

　　1、确认要评价的因素

　　你希望从实验中了解些什么?对过程或产品的可能影响是什么?在选择因素时要切记：试验更多因素不仅会带来获取额外数据的利益，也会增加成本和复杂性，对二者进行权衡很重要。

　　2、界定检验因素的“水平”

　　对速度、时间和重量等诸如此类的变量因素，试验水平的数量可以无限多。因此，你不仅要选择所要采用的数值，而且还要确定希望试验多少不同的水平。在离散型数据情况下，试验水平可能是两选一的。

　　3、建立一个实验组合排列

　　在实验设计中，通常希望避免采用每一变量都单独试验的“每次一个因素”(one-factor-at-a-time,OFAT)的办法。通常是试验一系列因素水平组合以得到对所有因素都具代表性的数据。这些可能的组合或排列可以由统计软件工具产生或查表得到，借助它们可以帮你避免对每一可能的组合都进行试验。

　　4、在规定的条件下进行实验

　　关键是要避免其他一些未被检验的因素影响结果。

　　5、评价结果和结论

　　如果你要从实验设计数据中发现模式或得出结论，那么像方差分析和多元回归之类的工具是必需的。从实验数据中你可能会得到非常明确的答案，也可能会产生新问题，从而需要另外的实验加以测试。

　　内容摘自：天行健咨询公司

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文章来源：天狐定制

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