DOE(Design of Experiments) 是指通过系统性的一系列实验,其中有针对性地对输入因子进行更改,以便可以确定输出响应中发生重大更改的原因。
1.1 基于OFAT的传统实验设计:
每次实验只考虑一个参数的影响,其它参数都是固定不变的
只适用于简单工艺过程,因为它不考虑因素间的相互影响
效率低下
不能找到真正的最优值(区间)
1.2 基于DoE的现代实验设计:
一次可以考虑多个参数影响(并行分析)
考虑不同因素间的相互影响
通过最少的实验次数获得尽可能多的信息
能更好的找到系统的最优区间
1.3 DOE和OFAT的比较
在应用上,DoE是相对于OFAT(One Factor At a Time)这个概念的实验设计的名称。在自变量A与自变量B同时影响因变量C,且A和B之间互不影响的时候,OFAT是可行的,虽然比较慢,但是如果A与B有叠加效果导致结果C并不会线性变化,那OFAT就会预测错误的结果。DoE比OFAT的实验要高效得多,后者一次只更改一个因素以研究该因素对产品或过程的影响。虽然OFAT很容易理解,但其不能同时考虑多个因素对结果的影响,也就是说它不能考虑因素间的相互作用。通常,交互作用比单个因素的影响更为重要。这是因为产品或过程的应用环境包括许多因素的共同存在,而不是不同因素在不同时间的单独出现。以一个化学过程中两个因素之间相互作用的为例,其中仅增加温度会稍微增加产量,而单独增加压力则没有效果。然而,在较高温度和较高压力的情况下,产率迅速增加。在这种情况下,我们说影响化学反应的两个因素之间存在相互作用。DOE方法论确保系统地研究所有因素及其相互作用。因此,从DOE分析获得的信息比OFAT实验的结果可靠和完整得多。