【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。
【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。
