试验设计 (Design Of Experiment, 简称 DOE) ,是研究和处理多因子与响应变量关系的一种方法.它通过合理地挑选试验条件,安排试验,并通过对试验数据的分析,从而建立响应与因子之间的函数关系,或者找出总体最优的改进方案.最基本的试验设计方法是全因子试验法,需要的试验次数最多,其它试验设计方法均以"减少试验次数"为目的,例如部分因子试验、正交试验、均匀试验等.
为何要进行DOE试验设计
研发部门在实施DOE试验设计培训时需要考虑哪些方面,试验设计(DOE)的七个步骤,天行健精益六西格玛管理专家徐老师为大伙儿详细介绍企业为何要进行试验设计：在进行6西格玛项目的改进阶段时，我们经常需要面对的一个问题是：在相当多的可能影响输出Y的自变量X中，确定哪些自变量确实显著地影响着输出，如何改变或设置这些自变量的取值会使输出达到最佳值?
为何要进行DOE试验设计
我们传统使用的方法：将影响输出的众多输入变量在同一次试验中只变化一个变量，其他变量固定。
传统方法的缺点：试验周期长，浪费时间，试验成本高;试验方法粗糙，不能有效评估输入间的相互影响。
可以有效克服上述缺点的试验方法是：DOE
为何要进行DOE试验设计
DOE取得的是突破性改善
试验策划时，研究如何以最有效的方式安排试验，能有效识别多个输入因素对输出的影响；
试验进行时，通过对选定的输入因素进行精确、系统的人为调整来观察输出的变化情况；
试验后通过对试验结果的分析以获取最多的信息，得出“哪些自变量X显著地影响着输出Y，这些X取什么值时会使Y达到最佳值”的结论。
为何要进行DOE试验设计
我们在分析阶段使用回归分析方法对历史数据进行分析，获得了相应的回归方程，得到Y与各个X间的关系式。但这种关系的获得是“被动”的，因为我们使用的是已有的现成的数据，几乎无法控制适用范围，无法控制方程的精确度，只能是处于“有什么算什么”的状况。
为何要进行DOE试验设计
我们采用DOE的方法，自变量常取一些过去未曾取过的数值，并且进行精确的控制，对要研究的问题进行更广泛的探索，目的是要取得突破性改善。