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1.定義目標
目標必須是可定義和可衡量的。在這個例子中，我們需要知道現有的不良率，以及如何在不改變設計的情況下，通過工程調整來提高電機良率。這個目標對于改進來說應該是具有挑戰性的(高投資回報)，并且在改進后能夠滿足其他性能和安全要求。這個例子是為了提高電機的振動值。改進前的缺陷率是5000ppm，目標是減少50%，3500ppm是這個參數的測試系統。
2.選擇因子的響應值Y。
Y可能經常是多個，單個Y很難完全代表定義的目標和需求。然而，在該示例中，為了簡化討論，僅將Y和Y1中的一個作為電機振動值，并且該值越小越好。另外，測量系統簡單，已經通過了測量系統的分析，所以不會重新評估。
3.選擇因素
特別是那些可能對Y有影響的因素或它們的交互作用對Y有影響，尋找因素一般可以通過產品設計圖、工藝流程圖、頭腦風暴等找到。在這個例子中，因為我們不想改變產品設計，所以我們使用流程圖來尋找因素，建議在初始階段記錄盡可能多的影響因素。
共發現12個影響因素。12因子的DOE需要大規模的測試和更多的資源，所以我們通常會做一些篩選。比如我們不打算改變產品設計，盡可能的改變產品設計可能會對y有更好的影響，但是由于實際的限制，我們無法改變，所以可以將一些因素納入DOE。
4.定義因素的級別。
選擇因子后，下一步是定義因子的級別。因子的水平可以根據經驗值、限制甚至先前的測試結果來定義。同時，要避免層次之間過寬或過窄。如果某一因素在兩個層次之間的定義過于寬泛，就會掩蓋其他因素的作用；如果太窄，它對結果的影響可能會被忽略。
看看這個例子中的五個因素。根據經驗，五個因素設置為兩個級別，“-”和“+”；如果螺釘由兩家供應商使用，它們是S1和S2；S1是“-”級，S2是“+”級；
5.分析和預測因素與因素之間相互作用的結果。
在確定因素水平后，需要預測因素的影響和因素之間的相互作用對每個y的影響，當結果和可以相互比較時，如果DOE的測試和分析結果與預測一致，則置信度較高。相反，可能需要再次檢查測試，以確定當前的理論是否有問題。
6.制定適當的策略，然后收集數據。
在采集數據之前，需要制定采集策略，主要看干擾情況。總共有5個因子，可以用分辨率IV做16次DOE。16度判別IV的DOE幾乎是最常用的，它不僅能理解單因素的作用，還能理解一些交互作用，資源實驗遠不如32度的DOE。16次測試的序列完全是隨機序列，可以對測試過程中的干擾進行平均。
7.使用ROSS規則分析數據。
拿到數據后，先做實際考慮。大致觀察整體數據分布，比如整個DOE數據的差異是否足夠大，是否有符合預期的數據等。
從正態圖可以看出，B(轉子平衡)和D(墊圈高度)對Y. Y都有顯著影響，圖2的帕累托圖也證實了這一點。
最后，使用圖表和定量結果。通過選取顯著因子B(轉子平衡)和D(洗衣機高端)，并繪制方框圖，可以發現當D為“+”B為“-”時，Y很小，結果穩定，很好，結果與預期不相悖。
8.確定目標是否已經實現，并制定下一步計劃。
理論上，轉子平衡越小越好，墊圈高度越高，振動值越好。但實際上轉子平衡是有極限的，墊圈的高度不能做得太大，需要通過多輪的DOE找出最佳匹配參數。同時，將仍有疑問的參數保留給下一個DOE進行驗證。
通過多輪DOE，我們可以逐一定義對改進目標有影響的參數及其最優配置，從而保證最終結果符合標準，盡可能獲得最佳的洗滌性能。在這種情況下，實際改進后的不良率為1600ppm。
綜上所述，DOE( 實驗設計)是運營管理中提高產品良率的一個相對簡單的應用。在實踐中，往往會有更多的干擾，比如平衡系統的設計。這時候結合DOE的干擾策略會非常復雜，測試量也會增加。然而，如果使用得當，DOE仍然是幫助獲得參數設計的非常有效的工具。
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