本帖最后由 xiaoyilou 于 2026-8-3 15:49 编辑
在日常工艺改善和新品导入过程中，DOE（Design of Experiments）并不只是设计一张实验表。
更多时候，我们需要快速回答几个问题： - 哪些因素真正影响了结果？
- 当前工艺参数之间是否存在交互作用？
- 有限的实验次数，如何覆盖关键影响因素？
- 实验结果如何转化成下一步的工程决策，而不是停留在统计分析结果？
最近整理了一版轻量化的 DOE Decision Support Tool，希望帮助 质量工程师、制造工程师和工艺工程师更方便地完成实验设计与结果分析。 现在还是Beta版本(里边有一些中英文混在一起的，Go 输出的模板也许还不够完美。后续会慢慢解决)。当前版本支持： - 用于两水平实验设计，帮助工程团队以结构化实验比较多个可控因素对一个响应指标的影响。
同时支持生成结构化分析结果，方便用于内部评审、工艺优化讨论以及实验记录整理。不需要安装软件，打开即可使用。
它不是要替代 Minitab、JMP 等专业统计软件，而是希望在日常工艺优化、参数验证和问题改善场景中，提供一个更轻量、更容易开始的 DOE 工具。 - 新产品导入参数验证
- 制程优化
- 良率改善
- 异常问题分析
- 供应商工艺改善
欢迎使用并提供反馈。
这里提供一份内置案例的操作手册供大家参考。
DOE 工程决策支持工具 —用户指南与应用教程.pdf
(249.87 KB, 下载次数: 88)
也希望了解大家实际使用 DOE 时遇到的问题，看看下一步还能做哪些更贴近工程现场的小工具。
其他工具：
这次整理这个 DOE 工具的过程中，我也发现，实际工程中的 DOE 应用和书本上的方法之间还是有一定距离。 如果大家手上有一些和 DOE 相关的资料，也欢迎一起交流，例如： - DOE 相关书籍或学习资料；
- 工厂实际应用案例；
- 工艺优化经验；
- 筛选设计、全因子设计、稳健设计等实践分享；
- DOE 在质量改善、NPI、制造过程中的应用经验。
如果方便分享，我会整理和学习其中的方法，并结合实际工程场景进行解析，后续也希望能够把这些经验整理成更容易理解和使用的内容，帮助更多工程师学习 DOE。
感谢大家一起交流。
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发表于 2026-8-3 15:14:32
楼主
发表于 2026-8-3 15:42:52
发表于 2026-8-4 09:16:50
