doe实验设计方法步骤如下：

    一、明确实验的目的

    * 明确把握要解决的问题

    * 明确把握要从实验得到的目的

    二、选择输出变量（特性值）

    * 输出变量的定义

    - 输出变数是计数型， 还是计量型？

    - 改善的目的是什么？[目标值（平均）/散布水准（标准偏差）]

    - 能否统计性的管理输出变量？

    - 输出变量随着时间变吗？

    - 希望能发现出多大的输出变量的变化程度?

    - 输出变量是否具备正态分布?

    - msa是否可靠?

    - 希望得到多个输出变量吗?

    三、决定因子

    *因子的选择

    - 确认在实验中所有输入变量能否选定为因子

    - 准备对没被选定为因子的输入变量的处理方案

    - 定义因子的类型

    计数型变量

    计量型变量

    决定因子

    *不可控因子（噪音变量）的定义

    - 作为对输出变量有影响的变量本应进行控制，但有些在现实中是不可能控制的变量

    *处理噪音变量的方法

    - 利用随机化

    - 试图把噪音变量维持为常数的方法

    - 利用block化

    - 反复实验

    决定因子的水平

    *按因子数及影响的特性选择水平数

    - 因子多时，用2水平

    - 只有线形影响时，用2水平

    - 估计有曲线影响时，用3水平

    *水平的范围设定：

    - 原则是当存在差异时能充分保证显示出此差异的程度

    - 不可脱离实现可能性的范围（但可以超出当前process的范围）

    - 对计量性数据的输入变量的水平设定，大体上要考虑当前条件的界限

    四、选择doe

    五、实施实验及收集数据

    * 对没有包括在doe里的重要因子开发sop（standard operation procedure）并执行。

    * 准备数据收集计划。

    * 充分传达计划。

    * 训练数据收集者。

    * 有必要可以示范运营。

    * 实施实验并收集数据。

    六、分析实验结果

    * 输入数据

    * 数据的 plotting

    * 效果 plots :主效果和交互作用

    * 效果的normal probability plot

    * 分散分析表分析

    七、结论和提案

    * 利用所有已知的情报解释实验结果

    * 设定对输出变量的预测模型并决定最佳因子水平

    * 追加实验确认结论 （再现性实验）

    * 没有得到较好的结果应制定对策（必要的话实施追加实验）

    * 将统计性的结论变换为实际性的凯发app的解决方案

    * 对结论和改善方案制作成报告书

    * 确认进行过程， 并制作改善方案