，但其中隐藏的 “潜规则” 若未被妥善掌握，便难以充分发挥其效能。今天，就让我们一同深入探究这些内部门道。

　　重复试验绝非简单的重复操作，而是在相同试验条件下，至少进行两次或更多次试验。其核心目的在于有效估计试验误差。在比较不同因素取值对过程输出的影响时，只有当因素导致的差异显著大于随机误差，才能判定该因素对过程输出有实质作用。然而，重复试验会增加试验次数，进而提升成本，这就需要在精准度与成本间寻求平衡。例如，在电子产品的焊接工艺优化中，多次重复相同焊接参数的试验，才能准确判断该参数组合下焊接质量的稳定性及误差范围。

　　随机试验要求在试验过程中，以完全随机的方式安排试验顺序。这是为了规避未考察因素对试验结果造成系统性干扰。假设研究不同烘烤温度对食品口感的影响，若按温度由低到高顺序试验，而此时烤箱功率恰好在试验期间逐渐下降，且功率也影响口感，那么就无法分清口感变化究竟源于温度还是功率。将试验顺序随机化，能有效避免此类混淆，确保试验结果纯粹反映所研究因素的作用。

　　区组试验依据试验条件和环境差异，将试验区分为不同组别，保证组内试验环境和条件相近，允许组间存在较大差异。比如，在农作物种植试验中，不同地块的土壤肥力有别，可按土壤肥力状况划分区组，分别在每个区组内研究不同种植密度对作物产量的影响，从而消除土壤肥力这一外部因素对试验结果的干扰，让种植密度与产量间的关系得以清晰呈现。一般而言，在试验设计时应秉持 “能区分组则区分组，无法分区组则随机” 的准则。

　　在确定试验因子时，不少人误以为涵盖的因子越多，获得的信息就越全面。实则不然，因子过多会使实验规模呈指数级膨胀，成本飙升且周期拉长。例如，一个 4 因子全因子实验需进行 16 次试验，5 因子则达 32 次。而且，过多因子易导致噪音（随机误差）掩盖真正的信号（因子效应），分析时众多因子 P 值 0.05（不显著），关键因子反而被埋没。对于因子较多（4 个）且重要性不明的情况，应先采用筛选设计，如 Plackett - Burman 或分辨率 III 的部分因子设计，以较少的实验次数（如 7 个因子可能仅需 12 次）快速剔除不重要因子，锁定关键因子后，再进行更精细的优化。

　　在试验前，切勿闭门造车。召集工艺、质量、操作等方面的资深人员，结合 FMEA（失效模式与影响分析）思路开展头脑风暴，依据经验、历史数据及故障模式，对可能影响响应的因子进行优先级排序。例如，在汽车装配工艺优化中，老员工凭借长期积累的经验，能指出某些易被忽视但对装配质量影响较大的因子，结合过往生产数据中的质量问题记录，可大幅提高因子选择的准确性。

　　中心点在响应曲面或部分因子设计中至关重要。它的首要使命是检测模型是否存在弯曲现象。若响应与因子间并非简单线性关系，而在试验设计中未合理设置中心点，就无法察觉这一情况。强行用线性模型拟合曲线，预测结果必然偏差巨大。中心点是判断是否需要升级到更复杂模型（如 RSM）的关键指标。例如，在化学合成反应中，反应温度与产物纯度可能存在非线性关系，通过合理设置中心点，能敏锐捕捉到这种弯曲，从而选择合适模型准确描述二者关系。

　　在完全相同条件下（即中心点处）进行重复实验，由此产生的变异就是实验固有的、不可避免的随机误差（噪音）。这一纯误差是评估模型拟合优度、判断因子效应是否真实显著的关键依据。缺乏足够的纯误差估计，显著性检验（P 值）可能失真。以电子元件的老化试验为例，在中心点多次重复试验，获取准确纯误差，可有效判断不同老化时间、温度等因子对元件性能影响的真实性。

　　中心点数量至少设置 3 - 5 次重复。次数过少，纯误差估计不可靠；次数过多，虽估计更准但成本增加，3 - 5 次是较好的平衡点。同时，中心点实验必须随机穿插在整个实验序列中，不能集中进行，如此才能如实反映过程固有的随机波动，确保试验结果的准确性与可靠性。

　　在获得软件输出的模型后，切不可仅因 R - sq (adj) 高、因子 P 值显著就匆忙应用。残差分析（实际值 - 预测值）是判断模型可靠性的关键环节。残差需服从正态分布、独立同分布，无异常点和模式。若残差图一团糟，如出现异常点、呈现漏斗形或弯曲趋势，可能暗示模型未捕捉到重要关系（遗漏关键因子或交互项）、存在未控制的干扰变量、数据有问题（测量误差大或记录错误）等，此时基于该模型的预测和结论可能毫无价值。例如，在机械加工过程中，通过残差分析发现残差呈现明显趋势，经排查原来是加工设备在试验过程中逐渐磨损这一未控制因素干扰了结果，导致模型不可靠。

　　残差 vs 拟合值图：理想状态下，残差应随机散布。若出现 “喇叭口”，表明存在异方差；若有弯曲趋势，则意味着模型缺项。

　　残差 vs 顺序图：用于检验残差的独立性，查看有无明显趋势或模式，判断是否存在与时间相关的干扰。

　　残差 vs 因子图（可选但推荐）：观察残差在某个因子不同水平下是否有系统差异，若有则暗示该因子可能被遗漏或其效应未被完全捕获。

　　若残差图出现问题，可采取相应措施。对于异方差或弯曲，可考虑转换响应变量（如取对数）、增加模型项（如平方项、交互项）、检查是否漏了关键因子；对于非正态或存在异常点，需检查数据录入错误、测量系统问题（MSA）、分析异常点原因（能否剔除并注明）；若存在趋势或模式，要检查实验执行是否严格随机化，是否存在未记录的随时间变化的干扰因子（如设备漂移、环境温湿度）。

　　掌握六西格玛改进阶段 DOE 的这些内部 “潜规则”，如同手握开启高效改进大门的钥匙。从原则遵循到因子选择、中心点设置及模型诊断，每个环节都紧密相连，共同助力企业精准优化过程、降低变异、提升质量，在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。

　　天行健咨询18年来专注提供精益生产管理、精益设计、六西格玛、精益六西格玛、六西格玛设计（DFSS）、TRIZ研发管理等公开课培训、企业内训、项目辅导咨询服务！

　　天行健咨询部分客户：中国航天、台达电子、富士康集团、仁宝集团、格力电器、美的集团、海尔集团、中国银行、伊利集团、红牛集团、生命人寿保险、中兴通讯、中国电信、徐工集团、长城科技、中国烟草、中国平安、科沃斯机器人、百威英博、陕汽集团等。

　　企业内训：人数控制在30人以内，讲授、问答、案例研讨、讨论、游戏结合项目运作，财务收益承诺；

　　特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。

　　西安一工业园被指设“连环套”，四家民企3000万土地款蒸发，11年里多次讨要，公司两手一摊“没钱！”，多方回应

　　广州一消费者曝光知名零食品牌鸭爪发霉，品牌称其为“职业打假人”并报警，相关部门介入调查

　　媒体人：沙特非常强调防守，场均只让对手出手20个3分，篮下命中率48.3%

　　《编码物候》展览开幕 北京时代美术馆以科学艺术解读数字与生物交织的宇宙节律