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。参考资料来源：百度百科-DOE
试验设计（DOE）的类型有哪些?
（1）因子设计。
因子设计的目的是通过试验明确哪些自变量X显著地影响着响应变量Y：对于那些自变量X并不显著地影响着Y的，在建立Y=f（X）的相关关系时应予以删除；对于哪些自变量X显著地影响着Y，则应予以保留。
依其目的称为“因子筛选设计”。由于这种试验的目的是针对因子的，因此这种试验设计属于“因子设计”或称“析因设计”。
在因子设计中，又可以按因子水平的个数而分为二水平因子设计、三水平因子设计和混合水平因子设计几类。而实践证明：在因子设计中，使用二水平正交试验法，再加若干中心点的设计方法最简单有效。在因子设计中，又可分为全因子试验设计和部分因子设计两大类。
（2）回归设计。
回归设计的目的是找出响应变量Y与自变量X间的关系式，从而进一步找出自变量X取什么值时将会使Y达到最佳值。由于这种试验的目的是针对回归关系的，这种试验设计称为“回归设计”。回归设计中常用的是响应曲面方法，它是以建立二次回归方程为主要研究手段的方法。
（3）稳健性设计。
稳健性是指过程的抗干扰的能力要强，即当过程受到难以控制的因子（或称为“噪声”）的严重影响时，过程输出Y的波动或变异性要足够小。为做到这一点，应尽量选择那些使得系统对噪声变化不敏感的控制因子的某种水平的组合来达到目的，这就是“稳健参数设计”。在国内，这类设计通常被称为“田口参数设计方法”。
（4）混料设计。
如果讨论的是配方问题，则研究的是在整个产品中各个分量所占的比率问题，显然，这些比率的总和应为100%。研究这类问题的试验设计称为“混料设计”。
（5）调优运算。
现有的过程条件已基本上满足要求，但是希望获得更好的结果，这时可以在原有条件的基础上稍加调整来寻求解决，这就是“调优运算”法所解决问题。
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。
试验设计DOE（Design of Experiments）实验设计，针对产品流程、产品的研发、产品的生产过程改善时分析重要因子，优化结果，提高设计健状性的实验。通过选择对产品特性影响较大的相关参数，确定因素之间的指标，选择符合产品特性指标较好的，简单点说，就是考察影响产品特性的各个参数，确定哪些参数组合哪些产品特性最好。
DOE实验设计已经广泛使用到企业对提高产品的质量、降低生产成本各个方面，实验设计还可用于企业管理，调整产品结构，制定生产效益和更高的生产计划等。
人类认识自然界的过程是个循序渐进的过程。一般先根据已有的知识提出某种设想，设计一个试验去验证或否定它，从试验中获得的数据帮助人们验证或修正初始的设想，然后又提出了一个更新更深入的设想，再设计新的试验，这个反复的过程会一直持续下去，直到形成了较为完整的理论结果为止。进行试验也是一个学习过程，不可能一蹴而就。一般来说，试验要进行好几批。
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
DOE试验设计培训的7大步骤分别如下：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。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。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。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。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。 DOE(试验设计)步骤：⑴筛选主要显著的因子。⑵找出最佳之生产条件组合。⑶证明最佳生产条件组合有再现性。
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……
常见的实验设计DOE方法，可分为二类，一类是正交试验设计法，另一类是析因法。
1）正交试验设计法
正交试验设计法是研究与处理多因素试验的一种科学方法。它利用一种规格化的表格——正交表，挑选试验条件，安排试验计划和进行试验，并通过较少次数的试验，找出较好的生产条件，即最优或较优的试验方案。其主要用于调查复杂系统（产品、过程）的某些特性或多个因素对系统（产品、过程）某些特性的影响，识别系统中更有影响的因素、其影响的大小，以及因素间可能存在的相互关系，以促进产品的设计开发和过程的优化、控制或改进现有的产品（或系统）。
2）析因法
因法又称析因试验设计、析因试验等。它是研究变动着的两个或多个因素效应的有效方法。许多试验要求考察两个或多个变动因素的效应。例如，若干因素：对产品质量的效应；对某种机器的效应；对某种材料的性能的效应；对某一过程燃烧消耗的效应等等。将所研究的因素按全部因素的所有水平（位级）的一切组合逐次进行试验，称为析因试验，或称完全析因试验，简称析因法。用于新产品开发、产品或过程的改进、以及安装服务，通过较少次数的试验，找到优质、高产、低耗的因素组合，达到改进的目的。
在进行DOE试验设计之前，哪些前提条件需要保证，才能使DOE得到成功？
要确保试验研究的过程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。
测量系统必须要有可靠的重复性和再现性。不然测量出来的数据都是不可信的。自然试验结果都是不能信任的。
如何运用DOE(实验设计)加速新品研发？
1. 确定研究目标和问题
在开始使用DOE之前，首先要明确研究目标和问题。这可以帮助团队明确需要优化的产品特性和工艺参数。
2. 确定影响因素和水平
根据产品特性和工艺参数，确定可能影响结果的因素和其水平。这些因素可以是原材料、工艺参数或其他相关因素。
3. 设计实验方案
使用合适的DOE方法，设计实验方案。根据因素和水平的组合，制定实验矩阵。确保实验设计能够覆盖所有可能的因素组合，以获取全面的信息。
4. 执行实验
按照实验方案进行实验。确保实验条件、采样和测量方法的准确性和一致性。
5. 数据分析和建模
收集实验数据后，进行数据分析和建模。通过统计方法，分析因素对结果的影响程度和交互作用。建立模型来预测最佳的产品特性和工艺参数组合。
6. 优化产品设计和工艺参数
基于数据分析和建模结果，优化产品设计和工艺参数。通过定量的方法，确定最佳的因素水平组合，以实现最佳的产品特性和工艺参数。
7. 验证和优化
验证优化结果，进行进一步的实验和验证。根据实验结果，进一步优化产品设计和工艺参数。
DOE（实验设计）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。
为什么要学习DOE?
应用统计学知识，合理挑选试验条件、安排试验，对数据进行综合科学分析，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；
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。
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。
【一】、DOE是六西格玛管理中常用的工具。
【二】、DOE常用的步骤
试验设计DOE（Design of Experiments）实验设计,针对产品流程、产品的研发、产品的生产过程改善时分析重要因子，优化结果，提高设计健状性的实验。通过选择对产品特性影响较大的相关参数，确定因素之间的指标，选择符合产品特性指标较好的，简单点说，就是考察影响产品特性的各个参数，确定哪些参数组合哪些产品特性最好。DOE实验设计已经广泛使用到企业对提高产品的质量、降低生产成本各个方面，实验设计还可用于企业管理，调整产品结构，制定生产效益和更高的生产计划等。
人类认识自然界的过程是个循序渐进的过程。一般先根据已有的知识提出某种设想，设计一个试验去验证或否定它，从试验中获得的数据帮助人们验证或修正初始的设想，然后又提出了一个更新更深入的设想，再设计新的试验，这个反复的过程会一直持续下去，直到形成了较为完整的理论结果为止。进行试验也是一个学习过程，不可能一蹴而就。一般来说，试验要进行好几批，一般采用下面几个步骤：
1、用部分因子设计进行因子的筛选
最开始，情况不很清楚，考虑到影响响应变量的因子个数可能较多(大于或等于5)，这时应在较大的试验范围内，先进行因子的筛选(screening )，通常应使用部分实施的因子试验设计法，这样获得的结果可能较为粗糙，但试验次数可以大大减少，也能够达到筛选的目的。如果认为部分实施的因子试验费用仍然太昂贵，则可以使用试验次数更少的“Plaekett-Burman设计”方法来筛选因子。
2、用全因子试验设计法对因子效应和交互作用进行全面的分析
当因子的个数被筛选到小于等于5个之后，就可以进一步在稍小范围内进行全因子试验设计以获得全部因子效应和交互作用的准确信息，并进一步筛选因子直到因子个数不超过3个。
3、用响应曲面方法确定回归关系并求出最优设置
当因子个数不超过3个时，就有条件采用更细致的响应曲面设计分析方法，在包含最优点的一个较小区域内，对响应变量拟合一个二次方程，从而可以得到试验区域内的最优点。
以上所说的是典型的步骤，在实际工作中，可能跳过某个环节，也可能在某个步骤上反复进行几次。总之，要不断地筛选因子，不断调整试验的范围和因子水平的选择，经过几轮试验后才能最终达到试验的总目标。
DOE的关键是要选择适当的实验方案。以下是一些常用的实验设计方法：
1. 完全随机设计（CRD）
完全随机设计是最简单的实验设计方法，将实验单位随机分配到各处理组中，每组只有一个实验单位。这种设计方法适用于处理间无差异的情况。
2. 随机区组设计（RBD）
随机区组设计将实验单位随机分配到不同的处理组中，每个处理组中有多个实验单位。这种设计方法适用于处理间有差异的情况。
3. 完全区组设计（RCBD）
完全区组设计是随机区组设计的一种特殊形式，每个处理组中的实验单位数相等且相同。这种设计方法适用于处理间有差异的情况。
4. 因子水平设计（Factorial Design）
因子水平设计是一种多因子设计方法，通过考察不同因子的不同水平对结果的影响，确定关键工艺参数。这种设计方法适用于多个工艺参数同时影响结果的情况。
5. 方便设计（Convenience Design）
方便设计是一种根据实验条件的可行性和实验目的的需要，灵活选择实验方案的设计方法。这种设计方法适用于实验资源有限或实验条件复杂的情况。
1、问题的提出：这一点看起来似乎很容易明白，但在实践中，确认需要试验的问题却并不是那么简单，将问题摆明并成为都可以接受的题目也不是那么简单的。需要弄清有关实验目的全部想法。 2、选择因素和水平：实验的人必须选择在实验中准备用来处理的因素，以及在做实验时规定这些因素的水平。还必须考虑如何将这些因素控制在所希望的数值上以及如何测量这些数值。 3、选择响应变量：在选择响应变量时，实验者应该确信这一变量真正会对所研究的过程提供有用的信息。最经常的是曲测量特性的平均值或者标准差为响应变量。 4、选择实验设计：选择设计涉及考虑样本量，对实验选择合适的实验次序，确定是否划分区组或是否涉及其他随机约束。在选择设计时，重要的是思想上总要关注实验目的。很多工程试验中，有些因素水平会使响应得出不同的数值。 5、进行实验：当我们进行实验时，谨慎监视实验的过程以确保每件事情都按计划做完是非常重要的，这个阶段中实验方法的错误通常会破坏实验的有效性。 更多关于实验设计doe方法有哪些，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/d754ba1615833365.html?zd查看更多内容
