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试验设计的五步曲

无论是在工程技术、质量管理、产品研发等方面，还是在近来热门的六西格玛领域，试验设计DOE都是我们解决问题的好帮手，其应用可以说涵盖了包括机械、电子、化工、汽车、烟草、医药、食品、银行、电信、物流等所有的行业。众所周知，各类高科技公司的产品本身及其制造工艺千差万别，小到英特尔公司生产的CPU芯片，大到乔治亚宇航中心研制的火箭系统。如果说这些产品之间有什么共同点的话，其中之一就是都采用了基于JMP统计软件的试验设计改进方案。如果除去各行业的专业知识，这些知名企业应用试验设计的步骤也是类似的，基本上可以概括为五大步骤，即试验设计的五步曲。

第一步 确定问题

无论在什么企业中，都可能存在一些质量问题，它可以具体地量化为某个KPI指标不能够达到我们事先规定的要求。针对这样的问题，一些简单的方法很可能无法解决，这时我们就会想到试验设计。

对于运用试验设计解决的问题，首先要定义好试验的目的，也就是解决一个什么样的问题，问题的危害（即严重性）如何，是否有充足的理由来应用试验设计，等等。因为试验设计虽然比盲目的试验分析节省了很多资源，但毕竟还是要花费一定的资源才能进行的。特别是对于生产型企业，试验设计的进行必然会打乱原有的生产稳定秩序，所以确定试验目的和试验的可行性是首要的任务。随着试验目标的确定，还必须明确地定义试验的指标和接受的规格，这样试验设计才有推进的方向，试验的成功与否也有检验的度量尺度。

第二步 流程解析

很多人（包括某些领导）常常会有一个误区：那就是只将关注点放在结果上，而忽略了产生结果的那个流程。其实任何一个问题的产生，都有它的原因，特性的欠缺、良率的波动、周期的变化等等都有这个特点。从本质上讲，真正的原因一定存在于产生问题的流程当中。有很多的方式来解析流程，但有一点必须做到，那就是尽可能详尽地列出可能的因素。其实对于流程的剖析和认识，就是我们了解问题的开始，因为并不是每个人都能掌握好我们所关注的问题及其流程的。

第三步 筛选试验

流程解析的输出是使我们能够了解问题的可能因素在哪里，虽然不能确定哪个是重要的，但至少可以确定一个总的方向。但是如果我们逐一仔细调查，对于一些微小的影响因素也进行全面试验分析，无疑形成了一种浪费，而且还可能导致试验的误差。

这时，对可能的因素进行筛选就显得十分必要。虽然不需要确认交互作用、高阶效应等专业问题，但需要确认哪个因素的影响是显著的。可以使用一些低分解率的两水平试验或者一系列专门的筛选试验（如下图所示）来完成这个任务，这样的试验成本会尽可能地达到最小。而且，对于这一步任务的完成，可以应用一些历史数进入了国内新能源材料产业的先进行列据，或者完全可靠的经验理论分析，来减少试验因子。筛选因素的结果，使得我们掌握了影响指标的主要因素，这一步尤为关键。而在现实中，这样的结果却往往是通过纯粹的经验主义，甚至是得过且过、不求甚解的态度得出的。

第四步 析因试验

在筛选试验时不强调因素间的交互作用等影响，但给出了主要的影响因素，这时主要因素的数量不会太多，可以进一步度量因素的主效应和交互作用。

析因试验主要选择各因素构造的几何体的顶点来完成（如上图所示）。这样的试验构造，可以帮助我们确定对于指标的影响：是否存在主效应或者哪些主效应是显著的，是否存在交互作用或者哪些气化炉交互作用是显著的，试验的最终是通过方差分析来检定这些效应是否显著，同时对以往的筛选试验也是一个验证。

第五步 优化试验

在析因试验中，确定了所有因素与指标间的主要影响项。快速接近的方法，使我们确定了主要因素的大致取值水平。但是考虑到功效问题，需要进一步地安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平但实际并没有明显的改良。可以说，此时的试验是一个对析因试验的试验点的补充，也就是利用已有的析因试验的试验数据来最终优化指标，或者说增加一些试验点来完成这个任务。

试验点一般根据回归试验的旋转性来选取，而且它的水平应该根路虎配件据功效、因子数、中心点数等方面来合理设置，确保回归模型的可靠性和有效性。这些试验统称为响应面试验，可以帮助我们分析和建立起因素和指标间的回归模型，而且还可以用可视化的方式展现模型结果（如下图所示），便于我们用优化的手段来确定最终的因子水平设定。

电能表

汽车轮胎行驶的路面，不可能保证都是优质的、相同的，那么对于一些相对较差的路面，怎样来保证轮胎的高性能质量呢？这时我们会通过确定抗干扰能力强的关键可控因素、界定关键因素的合理取值范围等办法来缓解干扰因素的影响，这就是近来应用频率越来越高的稳健设计、田口设计和容差设计的意图和途径。通常会在设计和研发阶段就提出这类问题，目的就是把这些非可控因素的影响降低至最小，保证指标的高优性能。

实践是检验复写纸真理的唯一标准。在实际的操作层面，除了遵循上述的五步曲准则之外，试验设计的成功要素还包括：

1. 没有一种“放之四海而皆准”的问题解决方案，试验设计同样不能提供解决所有问题的途径，要全面考虑解决问题的方式，选取最有效、最经济的解决途径。

2. 即使决定采用试验设计，也不能生搬硬套地使用“试验设计五步曲”。跟据实际情况和要求，有时可以省去其中的某几步，有时还会在同一个项目中重复循环地跳弹簧拉压实验机、弹簧改变实验机和弹簧疲劳实验机几轮“五步曲”。

3. 除了试验设计涉及的因素外，要尽量确保所有的环境因素是稳定和符合现实的。如果条件所限，如果做不到这一点，不妨可以用随机化、区组化、仿行等方法来尽量避免。

4. 保证试验的仿真性，避免一些理想的试验环境，比如试验室。

5. 不要一味地排斥试验设计执行之前的历史数据。相反，适当地利用企业信息化的成果，从ERP、MES中的海量数据中进行“数据挖掘”，很可能会减少试验投资，细化因素水平的选取。这也是当前试验设计应用领域中的新趋势之一。

6. 为了保险起见，在得到最终的最佳参数水平组合后，还要进行一些验证试验来检验结果，实在没有条件实施验证试验的，也要通过模型的“模拟仿真”来完成这个工作。

7. 工欲善其事，必先利其器。为了提高试验设计的效率和解决问题的成功率，选择合适的专业工具必不可少。源于全球最大统计分析软件公司的JMP软件是试验设计业界的不二选择，它不但能很好地实现筛选试验、析因试验、优化试验等传统手法，而且将数据挖掘、模拟仿真等相关方法也有机地融合在试验设计中，为我们提供了完整的试验设计解决方案，本文中的所有图形就完全是以JMP软件为载体实现的，JMP也是目前试验设计方法实践者最推崇的专业软件之一。

希望你也可以早日跳出优美的舞步，在试验设计DOE的舞林大会上一展身手！ (end)

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