DOE是个好工P可是在实际推行过E中隑օ?x)碰到这样那L(fng)问题?/span>
本文主要惛_大家一h讨DOE的正实施步骤，?qing)?f)什么DOE比较难推q应用？或者说Q我们需要克服那些障，才能让实验设计DOEq么好的工具被大家熟知ƈ使用Q?/span>
提vDOEQ很多h?x)说太难学了Q没有比较深厚的l计基础Ҏ(gu)学不?x)；我们公司做试验很，不需要DOE。试验设计DOEҎ(gu)是基于统计学的一个质量管理工P其原理对于没有数理统计基的h来说Q比较难以理解掌握；试验设计DOEҎ(gu)在用过E中Q有大量复杂q算Q出错几率较高?/span>
然而，以上U种Q在当前已经都不是问题。DOE应用q程中的各种步骤、方法按部就班，逐步完成。DOE的运部分有了MINITAB软g的帮助，更是变得出惌的便捗?/span>
DOE的正实施步?/span>
W一步：(x)定目标
通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，?x)得Z些关键的问题点，它反映了某个指标或参C能满需求，但是针对q样的问题，可能q用一些简单的Ҏ(gu)Ҏ(gu)无法解冻Iq时候可能就?x)想到试验设计。对于运用试验设计解决的问题Q首先要定义好试验的目的Q也是解决一个什么样的问题，问题带来了什么样的危宻I是否有够的理由支持试验设计Ҏ(gu)的运作，试验设计必须p较多的资源才能进行，而且对于生型企业，试验设计的进行会(x)打ؕ原有的生产稳定次序，所以确定试验目的和试验必要性是首要的Q务。随着试验目标的确定，q必d义试验的指标和接受的规格Q这L(fng)试验才有方向和检验试验成功的度量指标。这里的指标和规格是试验目的的g伸和具体化，也就是对问题解决的着眼点Q指标的达成p够意味着问题的解冟?/span>
W二步：(x)剖析程
x程Q应该具备的?fn)惯Q就像很多企业做水^Ҏ(gu)一Pl常?x)有一个误区，是只讲xҎ(gu)在利益点上，而忽略了Ҏ(gu)E特色的Ҏ(gu)Q试验设计的展开同样必须建立在流E的深层剖析基础之上。Q何一个问题的产生Q都有它的原因，事物的好坏、参数的便宜、特性的Ơ缺{等都有q个特点Q而诸多原因一般就存在于生问题的程当中。流E的定义非常的关键，q短的流E可能会(x)抛弃掉显著的原因Q过长的程必将D资源的浪贏V有很多的方式来展开程Q但有一点必d刎ͼ那就是尽可能详尽的列出可能的因素Q详的因素来自于对每个步骤地详l分解，认其输入和输出。其实对于流E的剖析和认识，是改善人员了解问题的开始，因ؓ(f)q不是每个h都能掌握好我们所x的问题。这一步的输出Q企业的改善h员能够了解问题的可能因素在哪里，虽然不能定哪个是重要的Q但臛_定一个ȝ方向?/span>
W三步：(x){选因?/span>
程的充分分析，使有了非常宝늚资料Q那是可能影响x指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析，其实是一U浪费，而且q可能导致试验的误差。因此将可能的因素的{选就有必要性，q时Q不需要确认交互作用、高阶效应等问题Q目的是认哪个因素的媄(jing)响是显著的。可以用一些低解析度的两水q验或者专门的{选试验来完成q个dQ这时的试验成本也将最处理。而且对于q一步Q务的完成Q可以应用一些历史数据，或者完全可靠的l验理论分析Q来减少试验因子Q当然要注意一点就是，只要对这些数据或分析有很的怀疑，Z试验l果的可靠，可以攑ּ。筛选因素的l果Q掌握了影响指标的主要因素，q一步尤为关键，往往在现实中是通过完全的经验分析得出，甚至q可能是的态度?/span>
W四步：(x)快速接q?/span>
通过{选试验找C关键的因素，同时{选试验还包含一些很重要的信息，那就是主要因素对指标的媄(jing)响趋势，q是必须充分利用的信息，它可以快速的扑ֈ试验目的的可能区域，虽然不是很确定，~小了包围圈。这时一般用试验设计中的快速上升（下降Q方法，它是Ҏ(gu){选试验所揭示的主要因素的影响势来确定一些水qIq行试验Q试验的目的像我们在寻扄犯一L(fng)~小嫌疑范围Q得出的一个结论就是，企业的改善最优点在因素的最l反映的水^范围内，L功更q了一步?/span>
W五步：(x)析因试验
在筛选试验时没有因素间的交互作用{的影响Q但l出了主要的影响因素Q而且快速接q的Ҏ(gu)Q我们定了主要因素的大致取值水qIq时可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以?qing)高阶效应，q些试验是在快速接q的水^区间内选取得，所以对于最l的优化有显著的成效Q析因试验主要选择各因素构造的几何体的点以及(qing)中心Ҏ(gu)完成Q这L(fng)试验构造，可以定对于指标的媄(jing)响，是否存在交互作用或者那些交互作用，是否存在高阶效应或者哪些高阶效应，试验的最l是通过方差分析来检定这些效应是否显著，同时对以往的筛选、快速接q试验也是一个验证，但不宜就在这L(fng)试验基础上就来描q指标与怸效应的详l关p，因ؓ(f)对于3个水q点的选取Q试验功效会(x)有不的可能性?/span>
W六步：(x)回归试验
在析因试验中Q确定了所有因素与指标间的主要影响，但是考虑到功效问题，我们需要进一步的安排一些试验来最l确定因素的最?jng)_(jing)响水qIq时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充，也就是还可以利用析因试验的试验数据，只是Z最l能够优化我们的指标Q或者说有效全面的构建因素与水^的相应曲面和{高U，我们增加一些试验点来完成这个Q务。试验点一般根据回归试验的旋{性来选取Q而且它的水^应该Ҏ(gu)功效、因子数、中心点数等斚w的合理设|，以确保回归模型的可靠性和有效性。这些试验的完成Q我们就可以分析和徏立v因素和指标间的回归模型，而且可以通过优化的手D|定最l的因子水^讑֮。当然ؓ(f)了保险v见，我们最后在得到最?jng)_数水q组合后q行一些验证试验来(g)验结果?/span>
W七步：(x)E_设计
试验设计的目的就是希望通过讄可以调控的一些关键因素来辑ֈ控制指标的目的，因ؓ(f)对于指标来讲是无法直接控制的Q试验设计提供了q种可能和途径Q但是在现实中却q存在一c这L(fng)因素Q它Ҏ(gu)标媄(jing)响同L(fng)显著Q但是它很难通过Zؓ(f)的控制来保其媄(jing)响最优，q类因素一般称为噪声因素，它的存在往往?x)试验成果功亏一，所以对待它的方法，除了量的控制之外可以选用E_设计的方法，目的是这些因素的影响降低x，从而保证指标的高优性能。事实上q些因素是普遍存在的Q例如汽车行驶的路面Q不可能保证都是在高U公路上Q那么对于一些差的\面，怎样来设计出高性能呢？q时?x)选择Z些抗q扰的因素来~解q扰因素的媄(jing)响，q就是稳健设计的意图和途径。通常?x)经怋用在设计和研发阶D，但有时也?x)随着问题的生而暴露出来，但提Z个问题了Q重新选定主要因素的水q会(x)不会(x)带来指标的振荡和劣化Q这是完全有可能的，可以通过EVOP{途径来重新设定以保证因素更改后的输出效果?/span>
DOEZ么难推行Q?/span>
试验设计DOE的应用，Z业的H破性改q提供了有力的工具和支持。或许?zhn)公司程E_没变化很久了Q但是这个流E是不是(zhn)满意的程呢？有没有改善的I间呢？即没有C品的开发，各种刉过E的改善也可以借助于DOEҎ(gu)。所以说Q?quot;DOE不适合你们l织"Q或?quot;DOE在你们公司没有用"Q这些观念都是错误的?/span>
在我们学?fn)了DOE试验设计工具Q也觉得它是非常好的Ҏ(gu)Q打在(zhn)的工作中开始用的时候，也还?x)碰到很多障，而这些障常常让DOE的应用又回到了原炏V所以克服下面的q些障碍也至关重要?/span>
障碍1Q相关部门不配合工作?/span>
很多为DOE是研发部门，甚至是个别改善工E师自己的工作。我不会(x)DOEQ所以我不想参与DOE的Q何工作，q是很多一U员工的真实x。只有调动他们的U极性，指导他们d成一ơ次的试验，攉数据Q然后工E师q行数据分析Q得出改q报告等。DOE的项目负责h除了懂DOE技术外Q也需要有工作凝聚力和权限Q能够制定清晰的工作计划Q发动研发、生产、品质等各部门的相关员工U极加入。另外，DOE技术非帔R要领导层的支持。很多公司的U研和生产设备是在一L(fng)Q在做试验时Q无疑会(x)打ؕ、媄(jing)响生产节奏，q就需要生产部门的配合Q而这U配合，有时是一U员工无法决定的。领导层对DOE 改进工作的支持，是他们勇于试验，从而做出成l的基础?/span>
障碍2QDOE工程师个性妥协不坚持?/span>
很多公司的DOE工作是员工本职工作以外，额外增加的工作，因此在进行过E中隑օ?x)遇C些障。这些都需要工E师不断地去清晰各部门需要配合的具体工作内容Q跟tƈ促进工作q度Q有的DOE目工程师靠自己的努力就可以利完成Q更多的目则需要工E师能够像个目l理一P除了自己坚持完成自己的工作之外，协调、沟通、利用各U借力打力的方法让试验利完成QQ何的懒惰、不承担Q都?x)让DOE停下来，半途而废?/span>
障碍3Q工E师们脱ȝ场?/span>
试验的过E看似参数、方案都已经制定完美了，但在真实工作场合q是?x)有各种意外的输入?jing)响着试验的结果。工E师们简单把试验委派l基层员工，他们通常只负责按照要求完成试验，试验q程中很多看似微不道的因素q不在他们考虑、收集的范围之内。?quot;现场"常常是蕴含了最多奥U的地方。关注现场，是解决问题必不可的环节Q切忌高高在上，U怸谈兵?/span>
有个公司Q他们的产品质量一直非常稳定，可是最q突然出C问题Q据操作人员认ؓ(f)所有的操作都和q去完全一P没有变化。面对堆U的订单QL动的质量Q公怸下都焦灼h。技术经理和老d始一赯现场。他们一遍遍地重复流E，观察各个q程Q各个细节，像个侦探一P然后又一遍遍地检验结果，l于在现场找C{案。而媄(jing)响工艺稳定性的是一个非常小的操作习(fn)惯，到他们从来没有认ؓ(f)q个重要Q所以都没有在作业指g中进行明规定。Dq个例子，是告诉工程师，影响试验l果的因素很多，除了你列出的因子和你认ؓ(f)影响较小的因子，现场也许也会(x)有更多的因素存在。你可以有各U理由无法在试验现场Q但是这样可能错q发?quot;U密"的机?x)。所以，一定要创造机?x)和现场亲密接触?/span>
障碍4QDOE试验设计要解决的问题或目标太大?/span>
比方_(d)要降低XX产品的不良率。大的问题，影响的因子众多，试验隑ֺ大、部门配合难度大、分析难度大Q所以对应的Q周期要求特别长。而这U长旉{待Q很Ҏ(gu)让h半途而废Q不了了之?/span>
障碍5Q不敢实c(din)?/span>
很多人把U极性放在了不断学习(fn)、掌握DOE技术的理论知识阶段。而DOE又是个博大的工具。他们不断地学习(fn)Q和别hDOE的某个假设、某个公式讨论，MINITAB 、JMP软g的某个菜单讨论，是没有真实的操l。绝知此事要w行Q实跉|是DOE工具的目的?/span>
当然Q在DOE工具实际应用的过E中Q可能会(x)到更复杂的问题或阻，但是DOE是一个降低成本，改善问题的工兗心中深信这一点，q不断地克服各种ȝQ质量改q之路会(x)走宽?/span>
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