本質上，DOE是一門研究如何以最有效的方式安排實驗，并通過分析測試結果獲得最大信息量的科學。因此，DOE有兩個技術支柱:測試規劃和分析方法。以下是能源部的改進案例。
DOE試驗設計改進案例
一位工程師希望通過減少厚度來提高渦輪葉片的質量。在相關的生產過程中，最容易影響厚度的變量有三個:澆注溫度、澆注時間和放置時間。工程師決定進行一次“三因素兩水平共八次”的現場試驗。測試方案和最終結果如表1所示。
用六西格瑪統計分析軟件輕松得到以下的圖形。
從圖4可以看出，鑄造溫度和鑄造時間對渦輪葉片厚度有顯著影響，而放置時間幾乎沒有影響。從圖5可以看出，澆注溫度與澆注時間、放置時間和澆注時間的交互作用明顯，而澆注溫度與放置時間的交互作用幾乎為零。
對于完全因子測試法，當因子數量逐漸增加時，測試數量呈指數級增長，龐大的測試規模意味著巨大的測試成本。此時，可以用分數因子設計代替一般的完全因子設計。
表2顯示了完全因子設計的時間表。a、B和C代表三個主要因素，+1和-1代表兩個不同層次的因素，AB、AC和BC代表二階相互作用，ABC代表三階相互作用。總共需要八個不同層次的組合來完成全要素設計的計劃。
如果我們想要添加一列來排列因子d，并且我們想要這個列保持與前面的列正交。從數學上可以證明“不可能找到與前七列不同的列，并與前三列保持正交”。換句話說，D列必須與4、5、6和7列中的一列完全相同。
完全相同意味著這兩個柱的作用將是“混合”的，即在獲得計算分析結果后，不可能區分這兩種作用?？偟膩碚f，我們認為D=ABC是最好的安排，因為主因子相互作用與三階相互作用混合的可能性通常最小。
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