采用DOE与预测性分析优化质量：挖掘影响产品与流程的关键因素

在监控产品与流程质量时，理解影响结果的因素至关重要。但如何识别并优化这些因素以实现更优结果呢？

这正是实验设计（DOE）的用武之地。实验设计（DOE）是一种统计方法，能够帮助你系统性地规划、实施并分析受控测试，从而找出影响预期结果的变量最优组合。将实验设计（DOE）与预测性分析相结合，可进一步提升质量改进工作的成效。

实验设计（DOE）具有显著优势，尤其在处理多因素相互作用的复杂系统时表现突出。传统方法通常一次仅测试一个因素，而实验设计（DOE）能够同时操控多个输入变量，进而揭示那些可能被忽略的关键交互作用。

然而，实验设计（DOE）的成功在很大程度上取决于规划阶段。遗憾的是，许多实验设计（DOE）项目在启动前就因一些公认的障碍（如高成本、复杂性或信息缺失）而举步维艰。此时，预测性分析便能发挥 “改变游戏规则” 的作用。通过运用先进的预测工具，你可以克服这些挑战，简化实验设计（DOE）流程，并大幅提高项目成功的概率。

本文将探讨如何将实验设计（DOE）与预测性分析相结合，助力你优化流程，并通过数据驱动实现更优结果。

借助预测性分析克服筛选设计中的障碍

问题 1：希望开展筛选设计，但无法暂停系统（或流程）以收集数据，或数据收集成本过高

实验设计中的筛选设计（筛选 DOE）由专业人员用于从众多潜在变量中，识别出流程中最重要的变量。这类设计能帮助专业人员缩小实验规模，从而节省时间与成本 —— 当数据难以获取或收集成本较高时，这一优势尤为明显。

若无法暂停系统或流程以开展筛选实验，该如何处理？若筛选所需的数据点收集成本过高，以至于难以证明开展实验的合理性，又该怎么办？

解决方案 1：预测性分析可助你轻松识别最重要的变量

无需担忧，预测性分析可为你提供支持！通过分析系统或流程产生的数据，你可以运用常用的机器学习算法，或运行自动化机器学习，从而识别出可能对结果产生影响的预测变量。Minitab 通过专门设计的 “相对变量重要性图表” 简化了这一过程，该图表能直接帮助你识别最重要的变量。

借助预测性分析解决因素水平范围设定中的不确定性

问题 2：希望开展实验设计，但对因素（即水平）的合理范围（即上下限）没有把握

在开展实验设计（DOE）时，实验需在不同的因素取值下进行，这些取值被称为 “水平”。这些水平是我们用于测量 “结果”（传统上称为 “因变量”）的自变量。举例来说，若你希望优化某设备的运行速度，就需要设定最高与最低速度的限值，构建速度范围以实现流程优化；再如，若你在烘焙蛋糕，烤箱温度的设定也是如此 —— 根据经验，你可能知道低于 300 华氏度（约 149 摄氏度）蛋糕无法烤熟，而高于 400 华氏度（约 204 摄氏度）蛋糕会烤焦，因此能明确设定温度限值。但如果是初次烘焙蛋糕呢？若面对一台新设备，不知该如何设定限值，又该怎么办？

解决方案 2：预测性分析可通过可视化工具帮助设定合理限值

运行 Minitab 的预测性分析功能时，系统会生成可视化图表，直观展示单个或多个变量对预测结果的影响。对于结果预测而言，这些图表的作用是明确结果与变量之间的关系 —— 是线性关系、单调关系，还是更为复杂的关系。同时，这些可视化工具对于实验设计（DOE）也极具实用价值。

以之前的场景为例，假设你希望开展一项以 “优化强度” 为目标的实验。你可能知道模具温度与强度之间存在关联，但也清楚将设备温度调至最高可能会带来负面影响（如设备过热，或导致生产成本不必要地增加）；此外，你可能还了解该因素与实验中其他变量（如压力）可能存在交互作用。通过查看可视化图表，你会发现：当温度超过 1200（单位需根据具体场景确定，如摄氏度）时，强度的提升幅度会显著减小。因此，在你的实验设计中，若目标是最大化强度，可将模具温度水平设定为 1000 和 1200；若目标是最小化强度，则从图表中可看出，在更低的模具温度范围内开展测试会更为合理。

整合预测性分析与实验设计（DOE），实现最优结果

预测性分析只是众多与实验设计（DOE）相辅相成的工具之一。

对于许多专业人员而言，实验设计（DOE）是至关重要的工具，不应孤立使用。正如前文所述，规划是实验设计（DOE）成功的关键 —— 正因如此，Minitab 专门设计了 “实验设计（DOE）规划工作表”，以助力规划过程的顺利推进。无论你是实验设计（DOE）的新手，还是希望提升相关技能的专业人士，Minitab 都能提供支持、资源与解决方案，助你在质量优化之路上稳步前行。

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