DOE实验设计在精细化工产品研发中的重要性

一直以来，实验管理都是最头疼的事，它不像生产制造，可以通过计件、定KPI等方式清晰呈现，因而常常给人很神秘的感觉。

【企业家】精细化工PLM/PDM软件，主要是从技术、研发的角度，以产品配方为中心，整合产品从概念立项、配方体系设计、研发、实验、小试、中试、打样、制板、送样、生产、质检、销售、售后、配方优化升级等整个产品生命周期，从而提高产品质量、加快产品研发速度、延长产品的生命周期，为企业构建一个快速创新的技术研发平台。

实验设计（design of experiment，DOE），统计性的设计实验。实验设计和分析的目的是找到流程的实验因子和输出之间的因果关系。任何一种DOE实验项目，我们都可以有意地改变实验的输入因子来观察他们对输出的影响效果。

7. 结论和建议：

当数据分析完成后，实验者可以得出有关该项目的实用性结论。如果数据分析提供了足够的信息，我们也许可以对流程进行优化，改善其性能。有时，数据分析无法听过足够的信息，这时我们可能需要做更多的实验。

如果实验并没有产生期望的结果，那么需要：

①.检查以确保自原始数据收集以来没有发生任何更改

②.确认验证实验设置正确

③.重新查看模型以验证分析中的“最佳”设置。

④.对于验证实验须确保有正确的预测值。

如果在检查了上述的四个项目后仍未找到答案，则该模型可能无法在认为“最佳”的区域中进行有效预测。但是，我们仍将从该实验中了解一些信息，并且应该使用从实验中获得的信息来设计后续的实验。

DOE的主要数据分析工具包括方差分析（ANOVA），建立经验模型，一级设计主要和交互作用图。方差分心能够识别显著的因子和交互作用，并根据他们对过程输出的影响来对每个因子作用和交互作用的相对重要性进行排序。经验模型，主要作用图和交互作用图则显示了过程输出与过程因子之间的经验关系，也可用于确定最优因子水平设置和响应的最佳过程绩效水平。

来源：精益六西格玛分享与实践

编辑整理：企业家软件