doe是保质期吗

DOE（Design of Experiment）试验设计：一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者。如果想对DOE有更深入地理解，请参见有关DOE论述及专著进行学习。

你好，一共有四种方法1、析因分析，识别哪些变量X对响应量Y有显著影响；2、参数优化，确定有显著影响的X设置在何处时，可使Y几乎总是接近于期望值；3、减小变异，确定有影响的X设置在何处时，可使Y的变异最小；4、稳健设计，确定有影响的X设置在何处时，可使不可控变量U的效应最小。

doe验证是指试验设计，是数理统计的一个分支。doe验证是关于如何按照预定目标制订适当的实验方案，以利于对实验结果进行有效的统计分析的数学原理和实施方法。一个实验的设计，即对实验的一种安排，需要考虑实验所要解决的问题类型、对结论赋予何种程度的普遍性、希望以多大功效作检验、试验单元的齐性、每次试验的耗资耗时等方面，选取适当的因子和相应的水平，从而给出实验实施的具体程序和数据分析的框架。主要作用：试验设计在工业生产和工程设计中能发挥重要的作用，主要有：1、提高产量；2、减少质量的波动，提高产品质量水准；3、大大缩短新产品试验周期；4、降低成本；5、试验设计延长产品寿命。在工农业生产和科学研究中，经常需要做试验，以求达到预期的目的。

试验设计（DOE）的类型有 1.全因子DOE 2.分部DOE

DOE简介美国联邦法规(10 CFR 430)已明定出：凡是进入美国市场的外接式电源供应器，都应达到最小能效等级：level IV且在产品上明确标示出。不仅如此，也强制要求制造商、品牌商向DOE提交两份重要声明文件。第一是产品达到联邦法规在能效要求的符合性宣告(Compliance Statement)，第二是产品的首次证书报告(First Certification Report)，两份文件均须透过邮寄方式，递送至美国能源部(DOE,Department of Energy)。文件准备需按照DOE公布之格式填写，其中证书报告可委由第三方单位代表制造商/品牌商提交。文件上提报之资讯应涵盖每个单一型号的产品类别(product class)、制造商/品牌商名称、效能(%)、无载时功率消耗(W)及额定输出功率(W)。Anbotek可做美国DOE6级能效认证标准依据：美国联邦法规:10CFR429和10CFR430.其中10CFR429规定了样品选用规范和报告规范；10CFR430规定了测试方法和符合性宣告规范

DOE是6SIGMA管理中的质量工具，6SIGMA管理是世界许多著名大企业追求的一个目标，通过质量管理的综合提升，使企业的管理水平达到一个很高的层次，如一个企业达到6SIGMA水平，产品不合格率只有百万分之3.4，这是民航、核电等重要企业及所有想成为世界级大企业永续追求的目标。国内一般的企业只2或3SIGMA水平左右。6SIGMA管理主要强调的对一个企业来讲，最重要的是二件事：提高质量、降低成本，而要达到这个目标，就要找到管理中的各个关键点，用80%的精力，去解决20%的排在前列的重要的问题。而DOE指的是DOE实验，如果一时找到某个项目的关键因子（因子有几个，不能确定哪个是关键），可通过做实验，收集数据，然后找出其中的关键因子，进行解决。DOE实验收集到数据后，有专门的软件minitable可进行计算，展示出图表及函数，可找到关键因了。请采纳。

　　【试验设计】：x0dx0a　　试验设计（DOE，DESignated Operational Entity），也称为实验设计。从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计方法以来，试验设计方法已经得到广泛的发展，统计学家们发现了很多非常有效的试验设计技术。20世纪50年代，日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设计表格化，在方法解说方面深入浅出为试验设计的更广泛使用作出了众所周知的贡献。x0dx0ax0dx0a　　【DOE的作用】：x0dx0a　　试验设计在工业生产和工程设计中能发挥重要的作用，主要有：x0dx0a　　1、提高产量；x0dx0a　　2、减少质量的波动，提高产品质量水准；x0dx0a　　3、大大缩短新产品试验周期；x0dx0a　　4、降低成本；x0dx0a　　5、试验设计延长产品寿命。x0dx0ax0dx0a　　在工农业生产和科学研究中，经常需要做试验，以求达到预期的目的。例如在工农业生产中希望通过试验达到高质、优产、低消耗，特别是新产品试验，未知的东西很多，要通过试验来摸索工艺条件或配方。如何做试验，其中大有学问。试验设计得好，会事半功倍，反之会事倍功半，甚至劳而无功。x0dx0a　　如果要最有效地进行科学试验，必须用科学方法来设计。所谓试验的统计设计，就是设计试验的过程，使得收集的数据适合于用统计方法分析，得出有效的和客观的结论。如果想从数据作出有意义的结论，用统计方法作试验设计是必要的。当问题涉及到受试验误差影响的数据时，只有统计方法才是客观的分析方法。这样一来，任一试验问题就存在两个方面：试验的设计和数据的统计分析。这两个课题是紧密相连的，因为分析方法直接依赖于所用的设计。x0dx0a　　摘自：天行健咨询

DOE试验设计培训的步骤:第一步：确定目标,我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点，它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求，但是针对这样的问题，我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决，这时候我们可能就会想到试验设计。第二步：剖析流程,关注流程，使我们应该具备的习惯，就像我们的很多企业做水平对比一样，经常会有一个误区，就是只讲关注点放在利益点上，而忽略了对流程特色的对比，试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上,任何一个问题的产生，都有它的原因，事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点，而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。第三步：筛选因素,流程的充分分析，是我们有了非常宝贵的资料，那就是可能影响我们关注指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？我们知道，对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析，其实就是一种浪费，而且还可能导致试验的误差。第四步：快速接近,我们通过筛选试验找到了关键的因素，同时筛选试验还包含一些很重要的信息，那就是主要因素对指标的影响趋势，这是我们必须充分利用的信息，它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域，虽然不是很确定，但我们缩小了包围圈。第五步：析因试验,在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响，但给出了主要的影响因素，而且快速接近的方法，使我们确定了主要因素的大致取值水平，这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应，这些试验是在快速接近的水平区间内选取得，所以对于最终的优化有显著的成效。第六步：回归试验,我们在析因试验中，确定了所有因素与指标间的主要影响项，但是考虑到功效问题，我们需要进一步的安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平，这时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充，也就是还可以利用析因试验的试验数据，只是为了最终能够优化我们的指标，或者说有效全面的构建因素与水平的相应曲面和等高线，我们增加一些试验点来完成这个任务。第七步：稳健设计,我们知道，试验设计的目的就是希望通过设置我们可以调控的一些关键因素来达到控制指标的目的，因为对于指标来讲我们是无法直接控制的，试验设计提供了这种可能和途径，但是在现实中却还存在一类这样的因素，它对指标影响同样的显著，但是它很难通过人为的控制来确保其影响最优。根据具体问题类型，进行步骤拆解／原因原理分析／内容拓展等。具体步骤如下：／导致这种情况的原因主要是……

试验设计（design of experiment）。也称为实验设计。数理统计的一个分支。关于如何按照预定目标制订适当的实验方案，以利于对实验结果进行有效的统计分析的数学原理和实施方法。一个实验的设计，即对实验的一种安排，需要考虑实验所要解决的问题类型、对结论赋予何种程度的普遍性、希望以多大功效作检验、试验单元的齐性、每次试验的耗资耗时等方面，选取适当的因子和相应的水平，从而给出实验实施的具体程序和数据分析的框架。试验设计内容：产品质量的高低主要是由设计决定的，一个好的试验设计包含几个方面的内容。第一是明确衡量产品质量的指标，6σ管理强调用数据说话，所以这个质量指标必须是能够量化的指标，在试验设计中称为试验指标，也称为响应变量 (response variable）或输出变量。第二是寻找影响试验指标的可能因素（factor) ，也称为影响因子和输入变量。因素变化的各种状态称为水平，要求根据专业知识初步确定因素水平的范围。第三是根据实际问题，选择适用的试验设计方法。试验设计的方法有很多，每种方法都有不同的适用条件，选择了适用的方法就可以事半而功倍，选择的方法不正确或者根本没有进行有效的试验设计就会事倍而功半。第四是科学地分析试验结果，包括对数据的直观分析、方差分析、回归分析等多种统计分析方法，这些工作可以借助Minititab软件完成。

品质管理中DOE是实验设计法。DOE是6SIGMA管理中的质量工具，6SIGMA管理是世界许多著名大企业追求的一个目标，通过质量管理的综合提升，使企业的管理水平达到一个很高的层次，如一个企业达6SIGMA水平，产品不合格率只有百万分之3.4，这是民航、核电等重要企业及所有想成为世界级大企业永续追求的目标。国内一般的企业只2或3SIGMA水平左右。6SIGMA管理主要强调的对一个企业来讲，最重要的是二件事:提高质量、降低成本，而要达到这个目标，就要找到管理中的各个关键点，用80%的精力，去解决20%的排在前列的重要的问题。而DOE指的是DOE实验，如果一时找到某个项目的关键因子(因子有几个，不能确定哪个是关键)，可通过做实验，收集数据，然后找出其中的关键因子，进行解决。DOE实验收集到数据后，有专门的软件minitable可进行计算，展示出图表及函数，可找到关键因了。

　　【试验设计】：x0dx0a　　试验设计（DOE，DESignated Operational Entity），也称为实验设计。从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计方法以来，试验设计方法已经得到广泛的发展，统计学家们发现了很多非常有效的试验设计技术。20世纪50年代，日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设计表格化，在方法解说方面深入浅出为试验设计的更广泛使用作出了众所周知的贡献。x0dx0ax0dx0a　　【DOE的作用】：x0dx0a　　试验设计在工业生产和工程设计中能发挥重要的作用，主要有：x0dx0a　　1、提高产量；x0dx0a　　2、减少质量的波动，提高产品质量水准；x0dx0a　　3、大大缩短新产品试验周期；x0dx0a　　4、降低成本；x0dx0a　　5、试验设计延长产品寿命。x0dx0ax0dx0a　　在工农业生产和科学研究中，经常需要做试验，以求达到预期的目的。例如在工农业生产中希望通过试验达到高质、优产、低消耗，特别是新产品试验，未知的东西很多，要通过试验来摸索工艺条件或配方。如何做试验，其中大有学问。试验设计得好，会事半功倍，反之会事倍功半，甚至劳而无功。x0dx0a　　如果要最有效地进行科学试验，必须用科学方法来设计。所谓试验的统计设计，就是设计试验的过程，使得收集的数据适合于用统计方法分析，得出有效的和客观的结论。如果想从数据作出有意义的结论，用统计方法作试验设计是必要的。当问题涉及到受试验误差影响的数据时，只有统计方法才是客观的分析方法。这样一来，任一试验问题就存在两个方面：试验的设计和数据的统计分析。这两个课题是紧密相连的，因为分析方法直接依赖于所用的设计。x0dx0a　　摘自：天行健咨询

DOE是6SIGMA管理中的质量工具，6SIGMA管理是世界许多著名大企业追求的一个目标，通过质量管理的综合提升，使企业的管理水平达到一个很高的层次，如一个企业达到6SIGMA水平，产品不合格率只有百万分之3.4，这是民航、核电等重要企业及所有想成为世界级大企业永续追求的目标。国内一般的企业只2或3SIGMA水平左右。6SIGMA管理主要强调的对一个企业来讲，最重要的是二件事：提高质量、降低成本，而要达到这个目标，就要找到管理中的各个关键点，用80%的精力，去解决20%的排在前列的重要的问题。而DOE指的是DOE实验，如果一时找到某个项目的关键因子（因子有几个，不能确定哪个是关键），可通过做实验，收集数据，然后找出其中的关键因子，进行解决。DOE实验收集到数据后，有专门的软件minitable可进行计算，展示出图表及函数，可找到关键因了。请采纳。

如何运用实验设计 (DoE) 促进您的业务发展？1、识别业务问题业务中的实验设计始于提出一个实证问题，这个问题可以通过实验来回答。我们的绩效管理体系如何降低年度员工流失率？我们的绩效管理体系在多大程度上提高了员工的积极性？员工激励如何提高组织绩效都是DOE可以开始调查的实证问题。2、适应观察变化让我们以一家零售店为例，它推出了新的小册子，让客户了解他们的特价优惠。他们可能首先使用带有吸引人的标语的小册子，以了解客户是否很好地理解它们。带有吸引人标语的小册子将成为测试案例。可以根据观察设计实验。DOE帮助企业适应变化，看看是否可以实施这种变化，产生“客户开始购买折扣优惠”的预期结果。3、考虑相互作用与传统实验相比，实验设计的最大优点是可以分析各种因素对反应的协同影响。当许多因素共同作用时，找出能够产生最大影响的因素组合至关重要。团队需要仔细确定他们想要测试的交互的优先级。如果您使用DOE软件，最好针对所有可能的因素交互作用运行实验。4、在观察中确定替代方案如果客户无法确认您的特别折扣优惠，让我们试试大一些的小册子，上面有吸引人的小标语。这是第二种选择或新的自适应策略。这就是DOE如何协助创建、评估和提出业务所需的变更。DOE协助制定新的战略变化，以获得预期的业务成果。

　　一、实验设计（DOE）的使用　　实验设计(design of experiments,DOE)用于检验和优化过程、产品、服务或解决方案的绩效。它主要用来帮助了解不同条件下产品或过程的行为。DOE最独特之处就在于它能够使你通过实验来计划和控制变量，与按照“经验观察”方式仅仅收集和观察现实世界中的事物是截然不同的。在6sigma组织中，DOE有着非常广泛的应用，天行健咨询公司分析了它能帮助企业解决以下问题：　　1、评估顾客声音系统，在不烦扰顾客的情况下寻找产生有效反馈的最佳方法组合；　　2、评估诸因素以将引起某一问题或缺陷的“重要”根本原因分离出来；　　3、试行或检验可能的解决方案组合，以寻求最佳改进策略；　　4、评价产品或服务的设计以确认潜在的问题并从开始就减少存在的缺陷。　　尽管DOE用于事物要比用于人更容易，但在服务环境下进行实验设计仍是可能的。可是，这些实验设计趋向是“现实世界”的试验，在这些试验中，变量在实际过程中加以控制，然后将其结果进行比较。　　二、实验设计（DOE）的基本步骤　　1、确认要评价的因素　　你希望从实验中了解些什么?对过程或产品的可能影响是什么?在选择因素时要切记：试验更多因素不仅会带来获取额外数据的利益，也会增加成本和复杂性，对二者进行权衡很重要。　　2、界定检验因素的“水平”　　对速度、时间和重量等诸如此类的变量因素，试验水平的数量可以无限多。因此，你不仅要选择所要采用的数值，而且还要确定希望试验多少不同的水平。在离散型数据情况下，试验水平可能是两选一的。　　3、建立一个实验组合排列　　在实验设计中，通常希望避免采用每一变量都单独试验的“每次一个因素”(one-factor-at-a-time,OFAT)的办法。通常是试验一系列因素水平组合以得到对所有因素都具代表性的数据。这些可能的组合或排列可以由统计软件工具产生或查表得到，借助它们可以帮你避免对每一可能的组合都进行试验。　　4、在规定的条件下进行实验　　关键是要避免其他一些未被检验的因素影响结果。　　5、评价结果和结论　　如果你要从实验设计数据中发现模式或得出结论，那么像方差分析和多元回归之类的工具是必需的。从实验数据中你可能会得到非常明确的答案，也可能会产生新问题，从而需要另外的实验加以测试。　　内容摘自：天行健咨询公司

后面如果用响应曲面设计做优化的话，没有中心点就无法拟合出曲线。如果单看实验设计的话，个人认为可以不加。

不是。DATEOFMANUFACTUREdateofmanufacture生产日期，出厂日期DATEOFEXPIRYdateofexpiry终止日期。DOE是6SIGMA管理中的质量工具，6SIGMA管理是世界许多著名大企业追求的一个目标，通过质量管理的综合提升，使企业的管理水平达到一个很高的层次，如一个企业达6SIGMA水平，产品不合格率只有百万分之3.4，这是民航、核电等重要企业及所有想成为世界级大企业永续追求的目标。国内一般的企业只2或3SIGMA水平左右。

　　【试验设计】：x0dx0a　　试验设计（DOE，DESignated Operational Entity），也称为实验设计。从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计方法以来，试验设计方法已经得到广泛的发展，统计学家们发现了很多非常有效的试验设计技术。20世纪50年代，日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设计表格化，在方法解说方面深入浅出为试验设计的更广泛使用作出了众所周知的贡献。x0dx0ax0dx0a　　【DOE的作用】：x0dx0a　　试验设计在工业生产和工程设计中能发挥重要的作用，主要有：x0dx0a　　1、提高产量；x0dx0a　　2、减少质量的波动，提高产品质量水准；x0dx0a　　3、大大缩短新产品试验周期；x0dx0a　　4、降低成本；x0dx0a　　5、试验设计延长产品寿命。x0dx0ax0dx0a　　在工农业生产和科学研究中，经常需要做试验，以求达到预期的目的。例如在工农业生产中希望通过试验达到高质、优产、低消耗，特别是新产品试验，未知的东西很多，要通过试验来摸索工艺条件或配方。如何做试验，其中大有学问。试验设计得好，会事半功倍，反之会事倍功半，甚至劳而无功。x0dx0a　　如果要最有效地进行科学试验，必须用科学方法来设计。所谓试验的统计设计，就是设计试验的过程，使得收集的数据适合于用统计方法分析，得出有效的和客观的结论。如果想从数据作出有意义的结论，用统计方法作试验设计是必要的。当问题涉及到受试验误差影响的数据时，只有统计方法才是客观的分析方法。这样一来，任一试验问题就存在两个方面：试验的设计和数据的统计分析。这两个课题是紧密相连的，因为分析方法直接依赖于所用的设计。x0dx0a　　摘自：天行健咨询

六西格玛工具中提到的实验设计DOE的作用：1、在进行基础研究时，试验设计可用来。①发现变量间的联系。②明确技术要点。2、在进行产品设计时，试验设计可用来。①做灵敏度分析。②建立可靠公差。③确定部品特性。④确定设计布局。⑤使用较低等级的材料和部品以降低成本。⑥减少变异。⑦改兽新设计产品的性能。3、在进行制造过程(工艺)设计时，试验设计可用来。①进行过程变量研究。②变量的优化设置。③建立可靠的公差。④发现低成本的解决方案。⑤减少过程变化。⑥将过程均值通近目标值。⑦缩短制造周期。⑧消除缺陷。⑨提升产品可靠性。4、在过程改善时，试验设计可用来。①解决问题。②确定过程变量间的相互关系。③进行过程能力研究。④比较设备和方法的影响度。5、计量时，试验设计可用来。①进行量具研究。②确定主要误差。③将测量误差降至最小。

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着地影响着输出,如何改变或设置这些自变量的取值会使输出达到最佳值?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:DOEDOE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显着地影响着输出Y,这些X取什么值时会使Y达到最佳值"的结论.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.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.

设计试验品。双喜底部的doe是双喜压力锅的设计试验品的意思

　　一、实验设计的使用　　实验设计(design of experiments,DOE)用于检验和优化过程、产品、服务或解决方案的绩效。它主要用来帮助了解不同条件下产品或过程的行为。DOE最独特之处就在于它能够使你通过实验来计划和控制变量，与按照“经验观察”方式仅仅收集和观察现实世界中的事物是截然不同的。在6sigma组织中，DOE有着非常广泛的应用，天行健咨询公司分析了它能帮助企业解决以下问题：　　1、评估顾客声音系统，在不烦扰顾客的情况下寻找产生有效反馈的最佳方法组合；　　2、评估诸因素以将引起某一问题或缺陷的“重要”根本原因分离出来；　　3、试行或检验可能的解决方案组合，以寻求最佳改进策略；　　4、评价产品或服务的设计以确认潜在的问题并从开始就减少存在的缺陷。　　尽管DOE用于事物要比用于人更容易，但在服务环境下进行实验设计仍是可能的。可是，这些实验设计趋向是“现实世界”的试验，在这些试验中，变量在实际过程中加以控制，然后将其结果进行比较。　　二、实验设计的基本步骤　　1、确认要评价的因素　　你希望从实验中了解些什么?对过程或产品的可能影响是什么?在选择因素时要切记：试验更多因素不仅会带来获取额外数据的利益，也会增加成本和复杂性，对二者进行权衡很重要。　　2、界定检验因素的“水平”　　对速度、时间和重量等诸如此类的变量因素，试验水平的数量可以无限多。因此，你不仅要选择所要采用的数值，而且还要确定希望试验多少不同的水平。在离散型数据情况下，试验水平可能是两选一的。　　3、建立一个实验组合排列　　在实验设计中，通常希望避免采用每一变量都单独试验的“每次一个因素”(one-factor-at-a-time,OFAT)的办法。通常是试验一系列因素水平组合以得到对所有因素都具代表性的数据。这些可能的组合或排列可以由统计软件工具产生或查表得到，借助它们可以帮你避免对每一可能的组合都进行试验。　　4、在规定的条件下进行实验　　关键是要避免其他一些未被检验的因素影响结果。　　5、评价结果和结论　　如果你要从实验设计数据中发现模式或得出结论，那么像方差分析和多元回归之类的工具是必需的。从实验数据中你可能会得到非常明确的答案，也可能会产生新问题，从而需要另外的实验加以测试。　　内容摘自：天行健咨询公司

以下是编写DOE方案的具体步骤：1.明确实验目标：确定你要探究的问题，并且制定一个明确的目标。2.选择实验因素：列出可能影响实验结果的因素，这些因素应该包括控制变量和独立变量。3.确定实验级别：对于每个已选定的实验因素，确定不同的水平。4.设计试验：按照实验目标，选择不同的实验设计，例如全因子设计或者Taguchi方法。5.收集数据：执行实验并收集数据。尽可能多地收集数据以在分析中获得更准确的结果。6.分析数据：使用适当的统计工具分析数据，以了解因素及其交互作用对实验结果的影响。7.优化实验：通过调整实验变量，最大化实验结果，并且重新设计实验，以进一步提高实验效果。8.撰写报告：将实验过程、数据和结果撰写成报告。确保报告包含实验设计、分析结果、结论和建议。9. 确定实验设计的可重复性和可靠性：实验结果必须是可重复和可靠的。在设计实验时，需要考虑清楚如何控制其他因素对实验结果的影响。10. 确认实验结果的统计显著性：统计显著性指实验结果中差异是否足够大，以使得这些差异不是由偶然因素引起的。通常使用t检验或方差分析来验证结果的显著性。11. 优化实验条件：根据实验结果，可以进一步优化实验条件，以达到更好的实验效果。12. 验证实验结果：进行多次实验，以确认实验结果的准确性和稳定性。

他是代表电源DOE认证的标准依据。

　　DOE试验设计培训的7大步骤　　　第一步：确定目标　　我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点，它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求，但是针对这样的问题，我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决，这时候我们可能就会想到试验设计。对于运用试验设计解决的问题，我们首先要定义好试验的目的，也就是解决一个什么样的问题，问题给我们带来了什么样的危害，是否有足够的理由支持试验设计方法的运作，我们知道试验设计必须花费较多的资源才能进行，而且对于生产型企业，试验设计的进行会打乱原有的生产稳定次序，所以确定试验目的和试验必要性是首要的任务。随着试验目标的确定，我们还必须定义试验的指标和接受的规格，这样我们的试验才有方向和检验试验成功的度量指标。这里的指标和规格是试验目的的延伸和具体化，也就是对问题解决的着眼点，指标的达成就能够意味着问题的解决。　　　　第二步：剖析流程　　关注流程，使我们应该具备的习惯，就像我们的很多企业做水平对比一样，经常会有一个误区，就是只讲关注点放在利益点上，而忽略了对流程特色的对比，试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上。任何一个问题的产生，都有它的原因，事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点，而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。流程的定义非常的关键，过短的流程可能会抛弃掉显著的原因，过长的流程必将导致资源的浪费。我们有很多的方式来展开流程，但有一点必须做到，那就是尽可能详尽的列出可能的因素，详尽的因素来自于对每个步骤地详细分解，确认其输入和输出。其实对于流程的剖析和认识，就是改善人员了解问题的开始，因为并不是每个人都能掌握好我们所关注的问题。这一步的输出，使我们的改善人员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，但我们至少确定一个总的方向。　　　　第三步：筛选因素　　流程的充分分析，是我们有了非常宝贵的资料，那就是可能影响我们关注指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？我们知道，对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析，其实就是一种浪费，而且还可能导致试验的误差。因此将可能的因素的筛选就有必要性，这时，我们不需要确认交互作用、高阶效应等问题，我们的目的是确认哪个因素的影响是显著的。我们可以使用一些低解析度的两水平试验或者专门的筛选试验来完成这个任务，这时的试验成本也将最小处理。而且对于这一步任务的完成，我们可以应用一些历史数据，或者完全可靠的经验理论分析，来减少我们的试验因子，当然要注意一点就是，只要对这些数据或分析有很小的怀疑，为了试验结果的可靠，你可以放弃。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，往往我们在现实中是通过完全的经验分析得出，甚至抱着可能是的态度。　　　　第四步：快速接近　　我们通过筛选试验找到了关键的因素，同时筛选试验还包含一些很重要的信息，那就是主要因素对指标的影响趋势，这是我们必须充分利用的信息，它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域，虽然不是很确定，但我们缩小了包围圈。这时我们一般使用试验设计中的快速上升（下降）方法，它是根据筛选试验所揭示的主要因素的影响趋势来确定一些水平，进行试验，试验的目的就像我们在寻找罪犯一样的缩小嫌疑范围，我们得出的一个结论就是，我们的改善最优点就在因素的最终反映的水平范围内，我们离成功更近了一步。　　　　第五步：析因试验　　在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响，但给出了主要的影响因素，而且快速接近的方法，使我们确定了主要因素的大致取值水平，这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应，这些试验是在快速接近的水平区间内选取得，所以对于最终的优化有显著的成效，析因试验主要选择各因素构造的几何体的顶点以及中心点来完成，这样的试验构造，可以帮助我们确定对于指标的影响，是否存在交互作用或者那些交互作用，是否存在高阶效应或者哪些高阶效应，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、快速接近试验也是一个验证，但我们不宜就在这样的试验基础上就来描述指标与诸主效应的详细关系，因为对于3个水平点的选取，试验功效会有不足的可能性。　　　　第六步：回归试验　　我们在析因试验中，确定了所有因素与指标间的主要影响项，但是考虑到功效问题，我们需要进一步的安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平，这时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充，也就是还可以利用析因试验的试验数据，只是为了最终能够优化我们的指标，或者说有效全面的构建因素与水平的相应曲面和等高线，我们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据功效、因子数、中心点数等方面的合理设置，以确保回归模型的可靠性和有效性。这些试验的完成，我们就可以分析和建立起因素和指标间的回归模型，而且可以通过优化的手段来确定最终的因子水平设定。当然为了保险起见，我们最后在得到最佳参数水平组合后进行一些验证试验来检验我们的结果。　　　　第七步：稳健设计　　我们知道，试验设计的目的就是希望通过设置我们可以调控的一些关键因素来达到控制指标的目的，因为对于指标来讲我们是无法直接控制的，试验设计提供了这种可能和途径，但是在现实中却还存在一类这样的因素，它对指标影响同样的显著，但是它很难通过人为的控制来确保其影响最优，这类因素我们一般称为噪声因素，它的存在往往会使我们的试验成果功亏一篑，所以对待它的方法，除了尽量的控制之外可以选用稳健设计的方法，目的是这些因素的影响降低至最小，从而保证指标的高优性能。事实上这些因素是普遍存在的，例如我们的汽车行驶的路面，不可能保证都是在高级公路上，那么对于一些差的路面，我们怎样来设计出高性能呢？这时我们会选择出一些抗干扰的因素来缓解干扰因素的影响，这就是稳健设计的意图和途径。通常我们会经常使用在设计和研发阶段，但有时也会随着问题的产生而暴露出来，但我们会提出一个问题了，重新选定主要因素的水平会不会带来指标的振荡和劣化，这是完全有可能的，但我们可以通过EVOP等途径来重新设定以保证因素更改后的输出效果。　　　　小结：　　1.试验设计需要成本的投入，我们必须确定试验进行的必要性，以及选取最优的设计方案。　　　　2.水平的选取可能直接影响试验设计的结果，要谨慎的选取，最后有专业知识和历史数据的支持。　　　　3.尽可能的利用一些历史数据，在确认可靠后提取对我们试验有用的信息，来尽量减少试验投资和缩短试验周期。　　　　4.试验设计并不能提供解决所有问题的途径，现实当中的局限验证了这一点，我们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。　　　　5.注意充分的分析流程，不要遗漏关键的因素，不要被一些经验论的不可能结论左右。　　　　6.除了试验设计涉及的因素外，要尽量确定所有的环境因素是稳定和符合现实的，往往会做不到这一点，我们可以用随机化、区组化来尽量避免。　　　　7.注意结果的验证和控制，不要轻信结果。　　　　8.尽量保证试验的仿真性，避免一些理想的试验环境，比如试验室，理想不现实的环境是的试验可能根本就没有作用。　　　　9.试验设计者要关注试验过程，保证试验意图和方案的彻底执行。　　　　10.如果实现一步到位的试验设计是可能的，那就不要犹豫的开展吧，上面的七步只是针对普通的情况。

doe是键盘上的白键七个音的唱名，音名是C。顾名思义，音名就是指音的名称，唱名就是指音怎么唱。在电子琴上，按键的分布是有周期性规律的，其最小的周期性单位如上图所示，即有7个白键和5个黑键。我们把这七个白键对应的七个单音分别用字母C、D、E、F、G、A、B标记，这便是这七个单音对应的音名。白键上的音名和唱名我们知道了，那黑键上怎么办呢？这时候“升降记号”就起作用了。C和D之间有一个黑键，其音高介于C和D之间。因此我们可以标记为“升C”或者“降D”。升降记号标在音名的左上角。而且，我们注意到，E和F，B和下一音组中的C之间没有黑键！这是比较特殊的。这是因为，E和F的音高距离只有C和D的一半，是半音关系。所以即使同是白键，两个白键之间的音高距离也不是完全一致的。电子琴，小提琴和吉他都是按照十二平均律调音的。我们把C和D的音高距离称之为全音，那么E和F，B和C的音高距离就是全音的一半，也就是半音。掌握了这些之后，我们为了区分不同音组的单音，用大小写以及角标来进行进一步区分。88键的电子琴，音名从大字二组里的B2到小字五组里的c5。其中a1这个音，是标定频率音，标定频率为440Hz，C大调的唱名是la，以这个音为主音的调，叫做a小调。而其中c1这个音，由于在电子琴中位置的特殊性，称为“中央C”，C大调的唱名是doe，以这个音为主音的调，叫做C大调。希望我能帮助你解疑释惑。

doe实验设计是什么意思介绍如下：实验设计(DOE)是开发实验策略的工具,该策略可以使用最少的资源来最大程度地提高学习效果。在CDM项目中，DOE的职能就是要对CDM（清洁发展机制）项目进行定性的“审定（Validation）”和定量的“核查（Verification/ Certification）”。DOE（试验设计）在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是我们产品质量提高，工艺流程改善的重要保证。通过对产品质量，工艺参数的量化分析，寻找关键因素，控制与其相关的因素。实际上，DOE在CDM项目运作过程中非常关键，它直接决定了一个CDM项目能否成功注册、产生的温室气体减排量能否获得签发及签发多少。扩展资料DOE（试验设计）方法：一类是正交试验设计法，另一类是析因法。DOE（试验设计）用处1、科学合理地安排实验，从而减少实验次数、缩短实验周期，提高了经济效益。2、从众多的影响因素中找出影响输出的主要因素。3、分析影响因素之间交互作用影响的大小。4、分析实验误差的影响大小，提高实验精度。5、 找出较优的参数组合，并通过对实验结果的分析、比较，找出达到最优化方案进一步实验的方向。

1、doe验证是指试验设计，是数理统计的一个分支。2、doe验证是关于如何按照预定目标制订适当的实验方案，以利于对实验结果进行有效统计分析的数学原理和实施方法。3、一个实验的设计，即对实验的一种安排，需要考虑实验所要解决的问题类型、对结论赋予何种程度的普遍性、希望以多大功效作检验、试验单元的齐性、每次试验的耗资耗时等方面，选取适当的因子和相应的水平，从而给出实验实施的具体程序和数据分析的框架。

一、试验设计（DOE）、符号、术语响应变量——一个被观测和测量的输出量。因素——一个可控的或不可控的输入变量。部分因素试验设计——只考虑全部因素所有可能组合的一部分。如果正在研究许多因素，通过小投入即可获得所需信息。全因素试验设计——在检验水平检查所有可能的因素组合。全因素试验设计是一种试验策略，允许我们完全地回答大部分问题。2水平的全因素试验设计的通用符号是：2k=运行次数。水平——一个因素特定的值设置。影响——当试验条件变化时，响应变量的变化。相互作用——它发生于一个因素对响应变量的作用取决于另一个因素的设置时。重复——在一种试验设置下，运行几个样本。复制——复制一个时间序列的整个试验，每次运行时采用不同的设置。随机化——一种用于在整个试验区或散布干扰变量影响的技术。对不同的因素水平组合，使用随机数来确定试验运行的顺序或进行试验设备分配。分辨率——对于不同水平的相互作用，结果需要多少灵敏度。运行——试验设计中收集数据时一项设置。例如，一个2水平3因素的全因素试验设计的运行次数是23=8。试验——见运行部分。处理组合——见运行部分。二、设计术语在大多数软件中，每个因素在实验中会自动分配一个字母，如A、B、C等。任何标注了一个字母的结果只与那个变量有关。相互作用的影响用相应因素的字母标记：“双因素”相互作用（二阶影响）AB，AC，AC，BC，....“三因素”相互作用（三阶影响）ABC，ACD，BCD，BCG，....小贴士：寻找主要影响和二阶影响（一个因素与另一个因素的相互作用）是常见的，而在某些类型的试验中寻找三阶影响（如化学过程）却是不常见的。然而，高阶相互作用非常显著（这被称为“稀少的影响”）是罕见的。Minitab和其他程序可以计算高阶影响，但总的来说，这样的影响很不重要，而且在分析中可以被忽略。

DOE如下：在电子科技生产领域，衍射光学元件，简称DOE。是一种基于光波衍射理论，利用计算机辅助设计，采用超大规模集成电路制造工艺在基片上或传统光学器件表面刻蚀出台阶或连续浮雕结构而形成的光学元件。简介：电子技术是根据电子学的原理，运用电子元器件设计和制造某种特定功能的电路以解决实际问题的科学，包括信息电子技术和电力电子技术两大分支。信息电子技术包括 Analog （模拟） 电子技术和 Digital （数字） 电子技术。电子技术是对电子信号进行处理的技术，处理的方式主要有：信号的发生、放大、滤波、转换。

为什么要有DOE？实践证明，如果没有DOE，我们很难通过统计学的结果，来获得一个比较优的结论。先思考两个问题：①为什么相同的原料，相同的制程，良品率却不一样？关键因素是哪些，非关键因素又是哪些？②如果采用更便宜的原料，相同产品相同功能，是否可以做出低成本高质量的产品？这里面，就需要我们使用试验设计（如正交试验）来筛选出关键因素/参数。QbD：质量源于设计。生产久经未决的“顽固”品质问题，往往不是生产或质量能够解决的，这是设计的问题。过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于两部分：过程本身的变异，测量过程中产生的变异。那如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身实际的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。特别提醒：1、试验设计需要成本的投入，我们必须确定试验进行的必要性，以及选取最优的设计方案。2、水平的选取可能直接影响试验设计的结果，要谨慎的选取，最后有专业知识和历史数据的支持。3、尽可能的利用一些历史数据，在确认可靠后提取对我们试验有用的信息，来尽量减少试验投资和缩短试验周期。4、试验设计并不能提供解决所有问题的途径，现实当中的局限验证了这一点，我们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。

SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。 这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。 但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。 DOE:实验设计(DesignofExperiments,缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。 实验设计应遵循三个原则：随机化，局部控制和重复。 随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性；局部控制是化分区组，使区组内部尽可能条件一致；重复是为了降低随机误差的影响，目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。 实验设计大致可以分为四种类型：析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。 析因设计又分为全面实施法和部分实施法。 析因实验设计方法就是我们常说的正交实验设计。 FMEA:TS16949的5大手册--FMEA是一种可靠性设计的重要方法FMEA实际是一组系列化的活动，其过程包括：找出产品/过程中潜在的故障模式；根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估；列出故障起因/机理，寻找预防或改进措施。 故障模式、影响、分析模块其核心部分是对特定系统进行分析研究，确定怎样修改系统以提高整体可靠性，避免失效。 为了准确计算失效的危害性，在分析时，提供了系统化的处理过程，自动编制FMEA任务，包括确定所有可能失效的零部件及其失效模式，确定每一种失效模式的局部影响、下一级别的影响以及对系统的最终影响，确定失效引起的危害性，确定致命失效模式以消除或减少发生的可能性或剧烈程度。 FMEA可完成以下功能：失效模式、影响分析（FMEA）危害性分析（CriticallyAnalysis）功能FMEA(FunctionalFMEA)破坏模式和影响分析（DMEA）FMEA具有以下特点：丰富的故障模式数据库完善的企业FMEA规范定制功能自动由FMEA生成原始的FTA（故障树）故障树分析（FaultTreeAnalysis）模块利用FTA模块，在系统设计过程当中，通过对造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（即故障树），从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率以计算系统故障概率，采取相应的纠正措施，以提供系统可靠性的一种分析方法。 它以图形的方式表明了系统中失效事件和其它事件之间的相互影响，是适用于大型复杂系统安全性与可靠性分析的常用的有效方法。 利用FTA，用户可以简单快速地建立故障树，输入有关参数并对系统进行定性分析和定量分析，生成报告，最后打印输出。 事件树分析(EventTreeAnalysis)模块

SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。DOE:实验设计(DesignofExperiments,缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计应遵循三个原则：随机化，局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性；局部控制是化分区组，使区组内部尽可能条件一致；重复是为了降低随机误差的影响，目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。实验设计大致可以分为四种类型：析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。析因设计又分为全面实施法和部分实施法。析因实验设计方法就是我们常说的正交实验设计。FMEA:TS16949的5大手册--FMEA是一种可靠性设计的重要方法FMEA实际是一组系列化的活动，其过程包括：找出产品/过程中潜在的故障模式；根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估；列出故障起因/机理，寻找预防或改进措施。故障模式、影响、分析模块其核心部分是对特定系统进行分析研究，确定怎样修改系统以提高整体可靠性，避免失效。为了准确计算失效的危害性，在分析时，提供了系统化的处理过程，自动编制FMEA任务，包括确定所有可能失效的零部件及其失效模式，确定每一种失效模式的局部影响、下一级别的影响以及对系统的最终影响，确定失效引起的危害性，确定致命失效模式以消除或减少发生的可能性或剧烈程度。FMEA可完成以下功能：失效模式、影响分析（FMEA）危害性分析（CriticallyAnalysis）功能FMEA(FunctionalFMEA)破坏模式和影响分析（DMEA）FMEA具有以下特点：丰富的故障模式数据库完善的企业FMEA规范定制功能自动由FMEA生成原始的FTA（故障树）故障树分析（FaultTreeAnalysis）模块利用FTA模块，在系统设计过程当中，通过对造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（即故障树），从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率以计算系统故障概率，采取相应的纠正措施，以提供系统可靠性的一种分析方法。它以图形的方式表明了系统中失效事件和其它事件之间的相互影响，是适用于大型复杂系统安全性与可靠性分析的常用的有效方法。利用FTA，用户可以简单快速地建立故障树，输入有关参数并对系统进行定性分析和定量分析，生成报告，最后打印输出。事件树分析(EventTreeAnalysis)模块

实验设计(DOE)有七大步骤。实验设计(DOE)的七大步骤分析无论在六西格码管理，还是在工程品质、科技研发等方面，试验设计都是我们常用来解决问题的方法，其应用可以说涵盖所有的行业。试验设计最开始是在农林方面的研究，所以我们现在的很多试验设计专用名词都源于此，BLOCK，区组的意思，其原始含义就是田地的四方块，随着研究的深入，逐步应用于机械、医药、化工等各个领域。试验设计的方法很多，根据具体的问题模型和目的我们可以选择适当的设计方法，如混合设计、曲面设计、裂区设计、田口设计、均匀设计等等。试验设计骈弃了以往单个因子逐步调整的做法，避免了忽视交互作用等方面的问题，从而更加系统有效的解决我们所关注的指标。区别于最初农林方面试验设。计应用的是，我们可以在很多的行业中采用渐进的方法来采取试验设计方案，而不期望于一步到位。第一步确定目标我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点，它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求，但是针对这样的问题，我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决，这时候我们可能就会想到试验设计。对于运用试验设计解决的问题，我们首先要定义好试验的目的，也就是解决一个什么样的问题，问题给我们带来了什么样的危害，是否有足够的理由支持试验设计方法的运作，我们知道试验设计必须花费较多的资源才能进行，而且对于生产型企业，试验设计的进行会打乱原有。

试验设计（DOE）的作用是通过控制和优化实验条件来对系统进行研究和分析。试验设计的目的是提高实验的效率，确定影响系统的关键因素，并预测和控制系统的性能。通过试验设计，研究人员可以有效地利用有限的资源，收集更多的有价值的信息，并且可以更好地理解和控制系统的性能。

方差分析这个方法，是指用两种方差的估计量相除所得F统计量来判断若干因素或者变量是否对目标变量有结构性的影响。方差分析是DOE(Design of Experiment)（统计试验设计）中很常用的方法，个人认为95%以上的DOE问题都会用到方差分析。但是方差分析可以不仅仅用到DOE，还可以用到连续变量的回归分析中（DOE可以看做是离散变量的回归分析）。

是DOE（_）是上海诞生的街头服饰品牌，创始人也是原街头文化杂志《urban》的创始人HimmWonn。DOE于2014年创立，服饰带有简约的都市休闲风格。和Soulgoods（原名：不死熊猫、MessBeijing）一样，两品牌店铺分别成为上海和北京各自的街头潮流据点和城市象征。而今年是DOE成立五周年，特邀来荷兰Patta推出联名系列。也有可能是红双喜烟红双喜烟是上海卷烟厂生产的一个著名香烟品牌。"红双喜"牌卷烟属烤烟型传统优质产品，其浓香之气，烟味醇厚，被列为"国家名优卷烟"、"上海市著名商标"。红双喜卷烟已逐渐形成了15mg、11mg、8mg不同焦油量的系列产品。

doe衣服适合20-45岁年轻人穿的。DOE是一家独具上海特色的品牌，其名字起源于英文单词「JohnDoe」和「JaneDoe」，即「无名氏」的意思，但其以咖啡+潮流的模式吸引了大量20-45岁年轻人的青睐，被越来越多的人所知晓。从2014年成立以来，DOE与Nike、Converse、Adidas、Vans、Diadora、nanamica、Gramicci、Levi"s。品牌进行过合作。

SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。x0dx0aDOE:实验设计(DesignofExperiments,缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计应遵循三个原则：随机化，局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性；局部控制是化分区组，使区组内部尽可能条件一致；重复是为了降低随机误差的影响，目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。实验设计大致可以分为四种类型：析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。析因设计又分为全面实施法和部分实施法。析因实验设计方法就是我们常说的正交实验设计。x0dx0aFMEA:TS16949的5大手册--FMEA是一种可靠性设计的重要方法x0dx0aFMEA实际是一组系列化的活动，其过程包括：找出产品/过程中潜在的故障模式；根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估；列出故障起因/机理，寻找预防或改进措施。x0dx0a故障模式、影响、分析模块x0dx0a其核心部分是对特定系统进行分析研究，确定怎样修改系统以提高整体可靠性，避免失效。为了准确计算失效的危害性，在分析时，提供了系统化的处理过程，自动编制FMEA任务，包括确定所有可能失效的零部件及其失效模式，确定每一种失效模式的局部影响、下一级别的影响以及对系统的最终影响，确定失效引起的危害性，确定致命失效模式以消除或减少发生的可能性或剧烈程度。x0dx0aFMEA可完成以下功能：x0dx0a失效模式、影响分析（FMEA）x0dx0a危害性分析（CriticallyAnalysis）x0dx0a功能FMEA(FunctionalFMEA)x0dx0a破坏模式和影响分析（DMEA）x0dx0aFMEA具有以下特点：x0dx0a丰富的故障模式数据库x0dx0a完善的企业FMEA规范定制功能x0dx0a自动由FMEA生成原始的FTA（故障树）x0dx0a故障树分析（FaultTreeAnalysis）模块x0dx0a利用FTA模块，在系统设计过程当中，通过对造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（即故障树），从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率以计算系统故障概率，采取相应的纠正措施，以提供系统可靠性的一种分析方法。它以图形的方式表明了系统中失效事件和其它事件之间的相互影响，是适用于大型复杂系统安全性与可靠性分析的常用的有效方法。利用FTA，用户可以简单快速地建立故障树，输入有关参数并对系统进行定性分析和定量分析，生成报告，最后打印输出。x0dx0a事件树分析(EventTreeAnalysis)模块

DOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。

"DOE验证" 可能是指 "Design of Experiments (DOE) Validation" 的缩写。在统计学和质量管理领域，"Design of Experiments"（DOE，实验设计）是一种科学的、系统的方法，用于通过精心设计和进行实验，分析多个因素对结果的影响。通过DOE，我们可以更好地了解不同因素之间的相互作用，找到最优的参数配置，优化产品或流程，并确保结果的稳定性和可靠性。"Validation" 是验证的意思，在这个背景下，"DOE验证" 可能指的是对设计的实验结果进行验证，以确认其准确性和有效性。在进行实验设计后，进行验证是十分重要的一步，通过验证可以确保实验结果的可靠性，并确认所采取的优化措施是否有效。在科学研究、工程和生产领域，"DOE验证" 是一个重要的步骤，用于确认实验设计的有效性和结果的可信度。在进行实验设计时，科学家或工程师会根据问题的复杂性和研究目标，选择合适的实验设计方法，比如全因子实验设计、Taguchi方法等。通过控制和观察不同的因素水平，收集数据并进行分析，DOE可以帮助我们确定哪些因素对结果产生显著影响，从而找到最优的工艺参数或优化方案。进行DOE验证时，需要采用独立的数据集或新的实验数据，以确保结果的可靠性。验证结果与之前的实验结果进行比较，如果验证结果与先前的实验结果相符，那么我们可以更有信心地采纳所得到的结论，并应用到实际生产或项目中。DOE验证的成功与否对于科学研究的可重复性和工程优化的可行性都具有重要意义，因此它在研究和实践中扮演着关键的角色。需要注意的是，"DOE验证" 这个术语在不同领域可能有不同的用法和含义。如果上下文提供了更多信息，可以更准确地解释其含义。

doe分析五步法如下：实验设计(DOE)的七大步骤分析无论在六西格码管理，还是在工程品质、科技研发等方面，试验设计都是我们常用来解决问题的方法，其应用可以说涵盖所有的行业。试验设计最开始是在农林方面的研究，所以我们现在的很多试验设计专用名词都源于此，BLOCK，区组的意思，其原始含义就是田地的四方块，随着研究的深入，逐步应用于机械、医药、化工等各个领域。试验设计的方法很多。根据具体的问题模型和目的我们可以选择适当的设计方法，如混合设计、曲面设计、裂区设计、田口设计、均匀设计等等。试验设计骈弃了以往单个因子逐步调整的做法，避免了忽视交互作用等方面的问题，从而更加系统有效的解决我们所关注的指标。区别于最初农林方面试验设。计应用的是，我们可以在很多的行业中采用渐进的方法来采取试验设计方案，而不期望于一步到位。第一步确定目标我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点。它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求，但是针对这样的问题，我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决，这时候我们可能就会想到试验设计。对于运用试验设计解决的问题，我们首先要定义好试验的目的，也就是解决一个什么样的问题，问题给我们带来了什么样的危害，是否有足够的理由支持试验设计方法的运作，我们知道试验设计必须花费较多的资源才能进行，而且对于生产型企业，试验设计的进行会打乱原有。

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GM-总经理；DGM-副总经理；EHR-行政人事部；FN-财务部；RD-房务部；F&B-餐饮部；REC-康体部；ENT-娱乐部；ENG-工程部；LOG-后勤部；SEC-保安部；H&B-美容美发部。

DOE（试验设计）方法有哪些?从20世纪bai20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中du使用试验zhi设计（Design Of Experiment，DOE）方法以来，试验设计方法已经在农业、生物学、遗传学、工程学等领域得到广泛的应用和发展。试验设计主要应用理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在产品设计中，利用试验设计能以最低的试验成本，最短时间内有效的设计和验证产品的性能；在制造过程中，利用试验设计可以从诸多影响因素中，快速找到对过程输出指标影响显著的工艺参数，并将其最佳化。试验设计的用途：1、析因分析，识别哪些变量X对响应量Y有显著影响；2、参数优化，确定有显著影响的X设置在何处时，可使Y几乎总是接近于期望值；3、减小变异，确定有影响的X设置在何处时，可使Y的变异最小；4、稳健设计，确定有影响的X设置在何处时，可使不可控变量U的效应最小。

这个不是一两句话就说得清楚，建议你买马逢时主编的《六西格玛管理统计指南-MINITAB使用指导》，同时安装一个MINITAB，很快你就会入门的。

影响DOE试验设计成功的因素有：1.问题定义不清楚→未明确问题的实质，导致方向性失误。2.试验目标不清楚→主要表现在所选的衡量指标与真正需改善的目标间存在差异。3.脑力激荡方向不对→表现为通过脑力激荡产生的因素中漏掉了主要影响因素。4.没有充分认识到试验的价值→认为试验不会给公司带来实质性改善。5.认为DOE花费太高。6.认为DOE浪费时间。7.对DOE方法的策略缺乏了解。8.对DOE的工具缺乏了解。9.在早期阶段未建立信心→在实施DOE的早期，觉得实施太复杂而中途放弃。

到目前为止，我认为最经典的DOE介绍书籍，目前已经是第五版，本人消耗多年功力及心血才得以下载完毕，现在倾情奉献，包含两部分，第一部分+第二部分共计699页

　　一、实验设计的使用　　实验设计(design of experiments,DOE)用于检验和优化过程、产品、服务或解决方案的绩效。它主要用来帮助了解不同条件下产品或过程的行为。DOE最独特之处就在于它能够使你通过实验来计划和控制变量，与按照“经验观察”方式仅仅收集和观察现实世界中的事物是截然不同的。在6sigma组织中，DOE有着非常广泛的应用，天行健咨询公司分析了它能帮助企业解决以下问题：　　1、评估顾客声音系统，在不烦扰顾客的情况下寻找产生有效反馈的最佳方法组合；　　2、评估诸因素以将引起某一问题或缺陷的“重要”根本原因分离出来；　　3、试行或检验可能的解决方案组合，以寻求最佳改进策略；　　4、评价产品或服务的设计以确认潜在的问题并从开始就减少存在的缺陷。　　尽管DOE用于事物要比用于人更容易，但在服务环境下进行实验设计仍是可能的。可是，这些实验设计趋向是“现实世界”的试验，在这些试验中，变量在实际过程中加以控制，然后将其结果进行比较。　　二、实验设计的基本步骤　　1、确认要评价的因素　　你希望从实验中了解些什么?对过程或产品的可能影响是什么?在选择因素时要切记：试验更多因素不仅会带来获取额外数据的利益，也会增加成本和复杂性，对二者进行权衡很重要。　　2、界定检验因素的“水平”　　对速度、时间和重量等诸如此类的变量因素，试验水平的数量可以无限多。因此，你不仅要选择所要采用的数值，而且还要确定希望试验多少不同的水平。在离散型数据情况下，试验水平可能是两选一的。　　3、建立一个实验组合排列　　在实验设计中，通常希望避免采用每一变量都单独试验的“每次一个因素”(one-factor-at-a-time,OFAT)的办法。通常是试验一系列因素水平组合以得到对所有因素都具代表性的数据。这些可能的组合或排列可以由统计软件工具产生或查表得到，借助它们可以帮你避免对每一可能的组合都进行试验。　　4、在规定的条件下进行实验　　关键是要避免其他一些未被检验的因素影响结果。　　5、评价结果和结论　　如果你要从实验设计数据中发现模式或得出结论，那么像方差分析和多元回归之类的工具是必需的。从实验数据中你可能会得到非常明确的答案，也可能会产生新问题，从而需要另外的实验加以测试。　　内容摘自：天行健咨询公司

完全因子设计,响应面设 计,扩充设计,混料设计和田口设计.与此对应,高级 DOE 则主... 这个实验得到的表面和钨薄膜应力之间的权衡关系.基于这个实验的结果,项目组决定牺牲

DATE OF MANUFACTUREdate of manufacture生产日期；出厂日期DATE OF EXPIRYdate of expiry终止日期