DOE 即试验设计，是 6Sigma 基础课程中的核心质量优化工具，主要应用在产品 / 过程设计、制造等阶段，和 QFD、FMEA、SPC 等工具配合使用，是过程鉴定与优化的关键手段，核心就是用最少的试验次数筛选关键影响因子、找到最优试验方案，最终实现降低成本、提升产品品质的目标。
DOE 最早由英国的费歇在 20 世纪 20 年代提出，到 60 年代，日本的田口玄一博士开发出正交试验设计技术，让这一方法在工业过程优化中得到普及；80 年代 6Sigma 管理体系兴起后，DOE 融入 DMAIC 模式，成为质量改善中不可或缺的方法。
学习 DOE 首先要掌握三个核心名词：一是指标 Y，也就是试验要考察的效果，一般选客户和公司共同关注的 CTQ’S；二是因子 X，指对试验指标有影响的参数，分可控因素和不可控的噪音因素，全因子试验一般适用于 4 个因素以内的场景；三是水平，即因子在试验中所处的状态和条件，常用 2 水平或 3 水平，水平设置过宽或过窄都会影响试验结果，三者的核心关系为 Y=f（x1，x2…）。
试验设计主要分单因子和多因子两类。单因子试验针对单一影响因子，常用方法有黄金分割法，适用于单峰函数，通过逐步缩窄试验范围找最优点；均分法是对试验范围做全面排查，精度由试验点数决定；分数法基于斐波那契序列，适合因子水平为离散点的情况。
多因子试验的核心是正交试验法，能大幅减少试验次数，比如 3 水平 4 因子全面试验需 81 次，正交试验仅需 9 次。正交表有均衡分散性和整齐可比性两大特性，代号如 L4 (2³)，依次代表试验次数、水平数、因子数。单指标正交试验通过极差分析计算 Ki 和 R 值，R 值越大，因子对指标的影响越显著，以此确定主次因子和最优水平；多指标试验可通过综合平衡法定性权衡，或综合评分法定量赋权选优，若因子间存在相互影响，需采用交互作用正交试验法。
此外，设计试验时还需综合考虑过程稳定性、潜在因素影响、量测精度与方法统一性、试验成本及对生产的影响等问题，确保试验数据可靠、结果有实际应用价值。
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