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眾所周知，各種高科技公司的產品及其制造工藝千差萬別，從英特爾生產的CPU芯片到喬治亞航空航天中心開發的火箭系統，應有盡有。如果說這些產品有什么共同點的話，其中之一就是都采用了基于JMP統計軟件的試驗設計改進方案。排除各行業的專業知識，這些知名企業應用試驗設計的步驟是相似的，基本可以概括為五個步驟，即試驗設計的五個步驟。

無論在任何企業，都可能存在一些質量問題，可以具體量化為一個KPI指標不能滿足我們預先規定的要求。對于這樣的問題，一些簡單的方法可能無法解決，然后我們就會想到試驗設計。

對于使用試驗設計要解決的問題，首先要明確實驗的目的，即要解決什么樣的問題，問題的危害(即嚴重程度)，是否有足夠的理由應用試驗設計，等等。因為試驗設計相比盲目的實驗分析節省了大量的資源，但開展起來還是需要一定的資源。特別是對于制造企業來說，試驗設計的實施必然會擾亂原有穩定的生產秩序，因此確定測試目的和可行性是首要任務。隨著測試目標的確定，測試指標和接受的規范必須明確，這樣試驗設計才能有前進的方向，測試的成功與否也可以衡量。

很多人(包括一些領導)經常有一個誤區:就是只關注結果，而忽略了產生結果的過程。其實任何問題都是有原因的，比如特征缺失、收益率波動、周期變化等等。本質上，真正的原因必須存在于產生問題的過程中。分析過程的方法有很多，但必須做的一件事是盡可能詳細地列出可能的因素。事實上，對過程的分析和理解是我們理解問題的開始，因為不是每個人都能掌握我們所關注的問題及其過程。

過程分析的輸出使我們能夠知道問題的可能因素在哪里。雖然我們不能確定哪個重要，但我們至少可以確定一個大致的方向。但是如果我們一一仔細調查，對一些小的影響因素進行全面的測試分析，無疑會形成浪費，也可能導致測試錯誤。

這時，就要篩選可能的因素。雖然不需要確認交互作用、高階效應等專業問題，但需要確認哪些因素有顯著影響?？梢允褂靡恍┓纸饴瘦^低的兩級測試或一系列特殊的篩選測試(如圖1所示)來完成這一任務，這樣可以盡可能地降低測試成本。此外，為了完成這項任務，可以應用一些歷史數據或完全可靠的經驗理論分析來減少測試因素。由于篩選因素，我們掌握了影響指標的主要因素，這一點尤為關鍵。然而在現實中，這樣的結果往往是通過純粹的經驗主義，甚至是一種得過且過的態度獲得的。