Design Of Experiment（试验设计），是对过程或产品进行改善或优化，找出最佳关键因子的方法。试验设计是以概率论和数理统计为理论基础，经济地、科学地设计试验和分析试验结果的过程方法，而不是一个简单的工具。
一、DOE的优势
- 可同时变动和测试多个变量的影响；
- 实验次数少：L8（2）= 128 次（全部组合）；
- 效果最好最可靠；
- 实验周期最短；
- 成本最低
二、应用范围
新产品研制开发；产品设计参数优化；为产品选择最合理的配方；过程设计与优化，寻找最佳生产条件；提高老产品质量或产能；用于质量改进，解决长期质量问题。
三、3个基本原则
随机化Randomization，其目的是使系统误差 转化为随机误差，并利用随机误差相互抵偿的特性，以减少试验误差。
重复性Replication，试验可以被重复、然后结论经得起重复试验的检验;
分组原则Blocking,消除试验过程中的系统误差对试验结果的影响;
四、流程
DOE包含计划-实施-分析三个阶段8个步骤：
步骤1：明确目的
步骤2：选择品质特性（响应Y）
步骤3：选择确定因子及其水平
步骤4：选择试验计划步骤5：实施试验，收集记录数据 （确保测量系统可信（MSA））步骤6：整理数据，建立分析模型
步骤7：分析数据，确定最优因子组合
步骤8：验证设计
五、试验计划常用工具
六、定义
可控因子：在实验过程中可以精确控制的因子。失拟误差(lack of fit):所采用的模型函数F与真实函数间的差异。望大：希望输出Y越大越好。望小：希望输出Y越小越好。望目：希望输出Y与目标值越接近越好。效应：一个因子在不同水平下的变化导致输出变量的平均变化。交互效应：如果一个因子的效应依赖于其它因子所处的水平时，则称两个因子间有交互效应。
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