六西格玛设计：如何进行实验设计

实验设计是六西格玛设计的常用方法之一。实验设计(DOE)常用于优化一些系统参数和设计方案。

一、2K因子DOE实验设计

因子2kdoe是一种实验设计的方法，具有两个级别(1/-1)的因子。

1.全因子2KDOE。

全因子2KDOE是DOE 实验设计针对所有因子的方法。例如，如果有四个因素需要设计，2K=24=16次。

2.2K除法因子DOE。

部分2K因子DOE是对全因子DOE进行部分实验的DOE。它进一步简化了DOE实验的次数，提高了工作效率，节约了实验成本和新产品开发的实验周期，为新产品定型和尽快进入市场提供了实验方法。

二、正交试验

正交试验是采用标准正交表的多因素多水平试验方法。也是优化测试方法之一，可以用较少的实验次数找到最优的实验条件，从而产生最优的设计方案，也是六西格玛 design中常用的方法之一。

1. 正交表

   
   

2.混合正交试验

设计了既考虑关键因素又考虑一般因素的混合正交试验。例如，L8(41×24)是一个因素的四个层次和四个因素的两个层次的组合，是多个因素和多个层次的组合。常用的混合正交表有L18(61×36)、L8(41×24)、L16(43×26)、L32(49×24)和L12 (31

3.交互式正交试验

正交试验是一些因素相互作用的正交试验。在一些正交试验中，有些试验结果是多因素综合作用的结果，即一个因素对另一个因素有交互影响。对于这样的正交实验，需要选择合适的正交表。

以下是L16(215)交互表。

（1）单个变量的情况：

（2）两个独立变量的情况：

（3）三个独立变量的情况：

2.三水平响应曲面试验

从上可知三水平响应曲面试验是基于

的数学模型进行响应曲面实验。

应用minitab可方便地对三水平响应曲面实验建模，并找到最优参数点。

3.五水平响应曲面试验

五水平响应曲面试验又叫中心合成设计（CCD），可以对5个水平的X变量进行检验，它是适用二次关系的最佳模型。

应用minitab可以方便地对五水平二次关系的数学模型进行优化求解。