引言：精益六西格玛培训工具DOE全因素实验
精益六西格玛培训工具DOE全因素实验
1）、检查所有可能的因素和水平组合。
2）、使我们能够：
①确定操作因素将会对响应变量造成的主要影响。
②确定因素相互作用对响应变量的影响。
③估计设置因素的水平，以求最好的结果。
3）、优势：
①提供一个数字模型来预测结果。
②提供关于所有主要影响的信息。
③提供关于所有相互作用的信息。
④量化Y=f（X）关系。
4）、限制：
比部分因素需要更多的时间和资源。
5）、有时贴上优化设计的标签，因为它们能确定哪些因素和设置组合会在测试范围内给出最好的结。它们是稳健的，因为可以确定关于主要影响和变量的信息。
6）、最常见的是2水平设计，因为它们能提供很多信息，但是比研究3水平或以上水平需要更少的试验。
7）、2水平因素设计的一般形式表示如下：
2k=运行次数。
2是每个因素的水平数。
K是研究的因素树立。
这是全因素试验所需的最少试验次数。
1）、检查所有可能的因素和水平组合。
2）、使我们能够：
①确定操作因素将会对响应变量造成的主要影响。
②确定因素相互作用对响应变量的影响。
③估计设置因素的水平，以求最好的结果。
3）、优势：
①提供一个数字模型来预测结果。
②提供关于所有主要影响的信息。
③提供关于所有相互作用的信息。
④量化Y=f（X）关系。
4）、限制：
比部分因素需要更多的时间和资源。
5）、有时贴上优化设计的标签，因为它们能确定哪些因素和设置组合会在测试范围内给出最好的结。它们是稳健的，因为可以确定关于主要影响和变量的信息。
6）、最常见的是2水平设计，因为它们能提供很多信息，但是比研究3水平或以上水平需要更少的试验。
7）、2水平因素设计的一般形式表示如下：
2k=运行次数。
2是每个因素的水平数。
K是研究的因素树立。
这是全因素试验所需的最少试验次数。
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