试验设计
DOE
Design of Experiments
通过有计划地同时改变多个因子并分析其主效应与交互作用,来找出影响输出的关键因子与最优组合的统计方法。与传统的「一次只变一个因子」(OFAT)相比,DOE 能在相同试次下识别交互作用 —— 而工程问题中的大部分非线性与意外,恰恰来自交互作用(A 单独调好、B 单独调好,A+B 一起反而变差)。四类典型用途:① 筛选(因子太多,用部分因子试验找出少数关键因子);② 表征(量化各因子影响大小与方向);③ 优化(响应曲面法找最优参数组合);④ 稳健性(田口方法降低对噪声因素的敏感度)。在汽车行业的落点:焊接参数(电流/时间/压力)、注塑(温度/压力/保压/冷却)、涂装(膜厚/烘烤曲线)、热处理(温度/时间/气氛)、装配扭矩与顺序。DOE 的结果应回写 PFMEA(验证原因是否成立、探测手段是否有效)与控制计划(把关键参数纳入监控)。常见误用:样本量不足、未随机化(把批次/班次的影响混进因子效应)、忽略区组、只做一次确认试验就宣布结论。