广东
当前制造企业持续推进过程质量管控，单纯依靠工程师经验调试工艺，不确定性较高，容易产生大量试产浪费。DOE 试验设计，为工艺优化、新品研发提供一套数据驱动的解决思路，大量应用在六西格玛质量改善项目当中。
DOE 和传统试错最大区别，在于试验的规划逻辑。传统方式顺序调整参数，试验方案没有整体规划；DOE 预先设计试验矩阵，同步考察多个因子组合，能够捕捉因子交互带来的质量变化。很多时候，单独看两个因子影响不大，但二者组合在一起，会显著影响产品指标，这类交互效应只有 DOE 可以有效识别。DOE 有多种设计类型，可以匹配从因子筛选到参数精细寻优不同阶段需求。
某医疗器械零部件企业，成型工艺不良偏高，项目组引入 DOE 开展改善，筛选成型温度、保压压力等因子，完成试验分析，锁定稳健工艺窗口，降低不良波动。天行健管理咨询拥有 20 年各行业培训与驻厂辅导实战经验，协助企业搭建 DOE 改善项目，辅导团队完成试验设计、数据分析与验证。
DOE 项目不能只交给统计人员，工艺、研发、质量人员必须深度参与。因子筛选、现场试验管控，都需要一线人员专业输入。DOE 输出的参数方案，还要经过重复验证，确认量产条件下稳定有效。
掌握 DOE，有助于企业建立数据思维，减少主观经验判断带来的决策偏差。你的企业有没有尝试通过 DOE 开展工艺改善？欢迎留言分享经验。
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