你還在用傳統的實驗設計（DOE）嗎？好的實驗設計方法，帶你上天堂！

DOE（Design of Experiment）實驗設計，一種安排實驗和分析實驗數據的數理統計方法；試驗設計主要對試驗進行合理安排，以較小的試驗規模(試驗次數)、較短的試驗周期和較低的試驗成本，獲得理想的試驗結果以及得出科學的結論。

為什麼需要實驗設計 DOE

實驗設計的三個基本原理是重覆，隨機化，以及區組化。

所謂重覆，意思是基本試驗的重覆進行。重覆有兩條重要的性質。第一，允許試驗者得到試驗誤差的一個估計量。這個誤差的估計量成為確定數據的觀察差是否是統計上的試驗差的基本度量單位。第二，如果樣本均值用作為試驗中一個因素的效應的估計量，則重覆允許試驗者求得這一效應的更為精確的估計量。

所謂隨機化，是指試驗材料的分配和試驗的各個試驗進行的次序，都是隨機地確定的。統計方法要求觀察值（或誤差）是獨立分佈的隨機變數。隨機化通常能使這一假定有效。把試驗進行適當的隨機化亦有助於“均勻”可能出現的外來因素的效應。

區組化是用來提高試驗的精確度的一種方法。一個區組就是試驗材料的一個部分，相比於試驗材料全體它們本身的性質應該更為類似。區組化牽涉到在每個區組內部對感興趣的試驗條件進行比較。

實驗設計DOE用來作為，找出問題點及良率改善的工具，已經很多年，也發展出各自不同的方法，各家方法學派都有其擁護者。從最早的經典DOE、田口DOE到後來，在歐美獲得一致讚賞的謝恩DOE方法，都有其獨到的手法及過程。

以下就此三種實驗設計方法，做出簡單比較及分析，希望能夠找出最適合的方法，來獲得戲劇性良率改善的結果。

如果以5個因子使用三種方法，來解決其問題，所需的實驗次數分析如下：

由以上的分析來看，謝恩DOE是最佳的實驗設計方法，不僅實驗次數少，而且不需要複雜的統計理論，即可快速找到“紅X“（最大問題點），直球對決，獲得戲劇性的改善及降低整個改善過程的困難。難怪有這樣的評語“沒有戴明，美國就不會有品質晢學，沒有朱蘭，美國就不會有品質方向，沒有謝恩，美國就無法解決品質問題。”

而企業若能將謝恩DOE實驗設計導入日常工作中，那可有以下利基點:

1. 可減少實驗的次數，降低研發成本。 2. 利用實驗架構模組，有效率的獲取實驗情報。

3. 參數設計最佳化，並可預估最終結果

4. 加快研發腳步，領先同業，掌握商機

好的實驗設計工具，帶你上天堂，面對現有生產良率的問題，你還等什麼？謝恩DOE將是你的最佳解決方法！