眾所周知，各種高科技公司的產品及其制造工藝千差萬別，從英特爾生產的CPU芯片到喬治亞航空航天中心開發的火箭系統，應有盡有。如果說這些產品有什么共同點的話，其中之一就是都采用了基于JMP統計軟件的試驗設計改進方案。排除各行業的專業知識，這些知名企業應用試驗設計的步驟是相似的，基本可以概括為五個步驟，即試驗設計的五個步驟。
第一步是確定問題。
無論在任何企業，都可能存在一些質量問題，可以具體量化為一個KPI指標不能滿足我們預先規定的要求。對于這樣的問題，一些簡單的方法可能無法解決，然后我們就會想到試驗設計。
對于使用試驗設計要解決的問題，首先要明確實驗的目的，即要解決什么樣的問題，問題的危害(即嚴重程度)，是否有足夠的理由應用試驗設計，等等。因為試驗設計相比盲目的實驗分析節省了大量的資源，但開展起來還是需要一定的資源。特別是對于制造企業來說，試驗設計的實施必然會擾亂原有穩定的生產秩序，因此確定測試目的和可行性是首要任務。隨著測試目標的確定，測試指標和接受的規范必須明確，這樣試驗設計才能有前進的方向，測試的成功與否也可以衡量。
第二步是過程分析
很多人(包括一些領導)經常有一個誤區:就是只關注結果，而忽略了產生結果的過程。其實任何問題都是有原因的，比如特征缺失、收益率波動、周期變化等等。本質上，真正的原因必須存在于產生問題的過程中。分析過程的方法有很多，但必須做的一件事是盡可能詳細地列出可能的因素。事實上，對過程的分析和理解是我們理解問題的開始，因為不是每個人都能掌握我們所關注的問題及其過程。
第三步是篩選測試。
過程分析的輸出使我們能夠知道問題的可能因素在哪里。雖然我們不能確定哪個重要，但我們至少可以確定一個大致的方向。但是如果我們一一仔細調查，對一些小的影響因素進行全面的測試分析，無疑會形成浪費，也可能導致測試錯誤。
這時，就要篩選可能的因素。雖然不需要確認交互作用、高階效應等專業問題，但需要確認哪些因素有顯著影響。可以使用一些分解率較低的兩級測試或一系列特殊的篩選測試(如圖1所示)來完成這一任務，這樣可以盡可能地降低測試成本。此外，為了完成這項任務，可以應用一些歷史數據或完全可靠的經驗理論分析來減少測試因素。由于篩選因素，我們掌握了影響指標的主要因素，這一點尤為關鍵。然而在現實中，這樣的結果往往是通過純粹的經驗主義，甚至是一種得過且過的態度獲得的。
圖 1
第四步是因子檢驗
在篩選測試中，沒有強調因素之間的相互作用，但給出了主要影響因素。這時主要因素的數量不會太多，因素的主要作用和相互作用可以進一步衡量。
階乘實驗主要是通過選擇各種因子構造的幾何體的頂點來完成的(如圖2所示)。這個實驗結構可以幫助我們確定是否有主要效應或者哪些主要效應是顯著的，是否有相互作用或者哪些相互作用是顯著的。最后的檢驗是通過方差分析來驗證這些影響是否顯著，也是對以往篩選檢驗的一種驗證。
圖 2
第五步是優化測試。
在析因實驗中，確定了各因素和指標之間的主要影響項目。快速逼近法使我們能夠確定主要因素的近似值水平。但考慮到功效，還需要進一步安排一些實驗，最終確定各因素的最佳影響水平。可以說，此時的實驗是對階乘實驗實驗點的補充，即利用現有階乘實驗的實驗數據最終優化指標，或者增加一些實驗點來完成這一任務。
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