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明确实验目标对于获得预期答案很重要。全面的头脑风暴会议或互动会议可以帮助团队确定目标的优先级。
实验设计的类型很大程度上取决于您的目标。
比较设计：让您比较两个或多个因素或影响，找出影响最大的因素或影响。
筛选设计：当你处理许多因素并想筛选出一些重要因素时，这是至关重要的。
响应面建模：通常在希望最大化或最小化响应时使用。
回归建模：它用于帮助确定响应对因素的依赖程度。
下一步是筛选变量。仔细选择输入（即因素）和输出（即响应），因为这将定义实验的有效性和可用性。
设置约束条件或因素范围至关重要。两个层次的设计，包括一个高层次和一个低层次的因素，分别使用 +1 和 -1 表示法。
与传统实验相比，实验设计的最大优势在于它允许分析各种因素对响应的协同影响。当许多因素同时发挥作用时，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。
一旦确定了实验的类型和最重要的输入和输出，就可以简单地运行实验了。确保所有相关数据准确无误并且在处理中，这对您的结果至关重要。在运行实验之前，再检查一次设计。
团队应该想出运行实验的最小次数，以获得任何有意义的结果。使用相同的假设集、因素和响应运行所有实验。
在进行了必要的实验之后，下一个明显的步骤是分析实验获得的数据。图形和图表可以帮助您更好地评估数据。
直方图、流程图以及散点图可以深入了解各种因素对不同响应的影响。试着找出输入和输出之间的相关性、许多因素的交互影响以及对反应的影响程度。
简单而循序渐进的实验设计（DOE）方法可以有效地让您测试改进特定过程的不同方法。实验的结果和发现允许您在系统中进行必要的调整和调整，以提高产量。
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