DOE课程是一种实验设计方法，用于探索和验证因素对结果的影响。
DOE（Design of Experiments，实验设计）是一种数理统计方法，用于安排实验和分析实验数据，它通过计划安排一批试验，并按照计划在设定的条件下进行这些试验，通过改变过程的输入变量，获得新数据，然后对这些数据进行分析，从而得出科学的上文归纳，并据此作出合理有效的决策。
DOE的基本步骤
1、确定实验目标和因素：明确实验的目标以及需要探索的因素，这些因素可以是自变量，也可以是因变量。
2、设计实验方案：根据实验目标和因素，设计实验方案，包括对比组、试验处理、因素水平等。
3、选择试验处理方法：选择适当的试验处理方法，如平行组、重复组等。
4、进行试验：按照设计好的实验方案进行试验，并记录数据。
5、分析数据：对试验数据进行分析，包括使用统计方法、制作图表等。
6、得出上文归纳：根据分析结果，得出关于因素对结果影响的上文归纳。
7、优化实验设计：根据上文归纳和实验数据，优化实验设计，以提高实验的准确性和可靠性。
8、重复实验：在得出上文归纳后，重复进行实验，以验证上文归纳的准确性和可靠性。
DOE的发展及基本类型
DOE的发展经历了几个重要的里程碑：
1920年：由英国统计学大师费歇尔（R.A.Fisher)创立，首先应用于农业试验，目的是提高农业产量。
1947年：印度的劳博士（Rao,D.R）发明并建议使用正交表规划具有数个参数的实验计划。
二战后：日本质量管理大师田口玄一研究开发出“田口品质工程方法”，简称田口方法，极大提升了日本产品品质及产业界的研发设计能力。
DOE的基本类型包括全因子实验设计、部分因子实验设计、响应曲面实验设计、筛选实验设计等，每种类型都有其特定的应用场景和优势。
DOE的应用范围
DOE广泛应用于多个领域，包括但不限于：
新产品研制开发：确定合适的设计规模与公差，实现设计的稳健性。
产品设计参数优化：为产品选择最合理的配方，生成可形容物理系统行为的预测数学模型。
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。
质量改进：解决长期质量问题，用于质量改进项目。
DOE课程介绍
以讨教大学的《DOE从小白到大师》课程为例，该课程由资深黑带大师郑佩老师授课，适合设计、研发、工艺、产品、质量等工程技术人员；生产主管与经理，企业各级管理人员；六西格玛黄带、绿带、黑带等人群学习，课程目标是掌握试验设计的方法、原理和应用，提高对DOE的认识，系统性地应用DOE工具，提高过程质量及生产效率。
课程大纲通常包括实验设计原理、正交实验设计与Minitab、全因子实验设计、部分因子实验设计、响应曲面实验设计、筛选实验设计以及DOE归纳与提升等内容，学员将通过课程学习，掌握DOE的基本原理、步骤和方法，提升实验设计和数据分析能力。
相关FAQs
Q1: DOE与其他质量管理工具有何区别？
A1: DOE作为一种数理统计方法，主要用于安排实验和分析实验数据，以探索和验证因素对结果的影响，而其他质量管理工具，如SPC（统计过程控制）、FMEA（失效模式与影响分析）等，则更侧重于过程监控、风险评估等方面，DOE强调通过实验设计来优化产品和过程，提高产品质量和生产效率。
Q2: 学习DOE需要哪些基础知识？
A2: 学习DOE需要具备一定的数学和统计学基础，了解基本的统计概念和方法，对计算机操作和数据分析软件（如Minitab）的熟悉也是必要的，对于初学者来说，可以从基础的统计学知识开始学习，逐步深入到DOE的高级应用。
小编有话说
DOE作为一门高级统计技术，对于产品设计工程师、工艺工程师、质量工程师等专业人士来说具有重要意义，通过系统学习和实践DOE方法，可以帮助我们更好地理解产品和过程的内在规律，优化设计方案和生产工艺，提高产品质量和生产效率，我强烈推荐对实验设计和数据分析感兴趣的专业人士参加相关的DOE培训课程，不断提升自己的专业能力和竞争力。
