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    DOE培訓(xùn)是構(gòu)成學(xué)習(xí)過程（learningprocess）的一個要素。通過試驗了解人們的期望、需要、知識和資源的復(fù)雜過程。在試驗的統(tǒng)計設(shè)計方法開始形成的20世紀(jì)20年代以前，科技工作者在DOE試驗中走了不少彎路。

    

    發(fā)明家愛迪生（Thomas Edison）一生艱苦奮斗，經(jīng)歷了無數(shù)次的失敗之后。為人類發(fā)明了許多重要科技產(chǎn)品。他的座右銘是“天才靠的是百分之一的靈感和百分之九十九的汗水。他的助手特勒薩（Nicola Telsa）在1931年10月19日（即愛迪生去世后第二天）的《紐約時報》發(fā)表紀(jì)念評論寫道：“如果在愛迪生工作的黑屋中能有一支蠟燭照亮他前進(jìn)的方向的話，以他蜜蜂般的勤奮，他將會獲得遠(yuǎn)比他已發(fā)明的東西多得多的成果”，“我非常同情地觀察到他的工作狀況，但凡有一點(diǎn)點(diǎn)理論和計算能幫助他的話，將節(jié)省他百分之九十的精力”。愛迪生是靠苦干拼出來的，他是在邊試驗邊分析后確定下次試驗該怎么做的。這種方法速度太慢，而且只能從已經(jīng)得到的偶然出現(xiàn)的好結(jié)果出發(fā)，摸索著繼續(xù)前進(jìn)，無法形成理論上的知識，無法預(yù)測何處將有更好的成果。這種憑直觀猜測逐步探索的方法已經(jīng)無法適應(yīng)當(dāng)代快速發(fā)展的需求了。

    

    另一種在多因子分析試驗中常用的方法是“單因子變化法”或稱“一次一因子法”。

    

    其做法是：多個因子中，每個因子依次改變，而其他因子則保持在固定的或選定的水平上。這樣做所需要的試驗次數(shù)肯定能比全面搭配時少，但它有許多缺點(diǎn)：與六西格瑪統(tǒng)計試驗設(shè)計方法相比，要達(dá)到同樣的效應(yīng)估計的精度，需要更多的試驗次數(shù)，不能估計某些交互效應(yīng)；不能在試驗區(qū)域內(nèi)進(jìn)行系統(tǒng)而全面的搜索，因而它的分析結(jié)論缺乏普遍性；它最后的結(jié)論對于固定因子的初始值的選定太敏感，因而可能錯過最優(yōu)的因子設(shè)置。這一方法現(xiàn)也已棄之不用了。

    

    我們將全部因子全部水平的全部搭配都進(jìn)行至少一次試驗的安排方法稱為全因子試驗法（full factorial design）。這是人們?nèi)菀紫氲降囊粋€方法，而且可以獲得相當(dāng)多的信息。但是，是否我們永遠(yuǎn)可以使用全因子試驗法呢？答案是否定的，因為這樣做的試驗次數(shù)太多，人們無法接受。如果有8個因子，每個因子只取2水平，那么全因子試驗要將全部因子全部水平的全部搭配都進(jìn)行至少一次試驗的安排方法稱為全因子試驗法（full factorial design）。這是人們?nèi)菀紫氲降囊粋€方法，而且可以獲得相當(dāng)多的信息。但是，是否我們永遠(yuǎn)可以使用全因子試驗法呢？答案是否定的，因為這樣做的試驗次數(shù)太多，人們無法接受。如果有8個因子，每個因子只取2水平，那么全因子試驗要28=256次；每個因子取3水平。那么全因子試驗要38=6561次。這在實際工作中是辦不到的。我們只能從中選擇一部分來進(jìn)行。那么怎樣來選擇條件呢？我們要尋求好的設(shè)計，就是要用最少的試驗次數(shù)，獲得盡可能多的信息，這就需要運(yùn)用六西格瑪統(tǒng)計分析工具，DOE培訓(xùn)也是很必要的。

    

    如果不使用六西格瑪統(tǒng)計分析工具不經(jīng)過DOE培訓(xùn)，即使是用全因子試驗法，在拿到試驗結(jié)果后，也只是從中挑選那個最優(yōu)值就結(jié)束，那么我們就浪費(fèi)了大量的有用信息。試驗設(shè)計的統(tǒng)計分析方法不但能從試驗結(jié)果中找到最優(yōu)值，而且可以判明哪些因子影響顯著，哪些因子影響不顯著，還可以得到有關(guān)的變化規(guī)律，預(yù)測將要達(dá)到的最佳值是多少和這個最佳值將在什么范圍內(nèi)波動，而這個最佳值可能根本未在我們選定的條件中試驗過。這些就是六西格瑪統(tǒng)計分析方法DOE培訓(xùn)的威力。