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通過控制圖、故障分析、因果分析、故障分析、能力分析等工具的應用，或者是直接實際工作的反映，我們會得到一些關鍵的問題，這些問題反映出某個指標或參數不能滿足我們的需求，但是對于這樣的問題，我們可能根本無法用一些簡單的方法來解決，然后我們可能會想到試驗設計。

對于使用試驗設計解決的問題，我們首先要明確實驗的目的，即解決了什么樣的問題，問題給我們帶來了什么樣的危害，以及是否有足夠的理由支持試驗設計方法的運行，我們知道試驗設計必須花費更多的資源來進行，而對于生產企業來說，實施試驗設計會打亂原有的。

隨著測試目標的確定，我們還必須定義測試指標和接受的規范，這樣我們的測試才能有方向和測量指標來檢查測試的成功。這里的指標和規范是測試目的的延伸和具體化，也就是解決問題的重點，指標的達成可以意味著問題的解決。

注重過程是我們應該有的習慣。就像我們很多企業做水平比較一樣，往往有一個誤區，就是只關注利益，而忽略了過程特征的比較。試驗設計的開發還必須基于對流程的深入分析。每一個問題都有其產生的原因，比如事物的質量、參數的變化、特征的缺失等等，在產生問題的過程中普遍存在很多原因。

過程的定義非常關鍵。太短的流程可能會丟棄明顯的原因，太長的流程肯定會導致資源浪費。開發流程的方法有很多，但我們必須做的一件事是盡可能詳細地列出可能的因素。詳細的因素來自每一步的詳細分解，并確認其輸入和輸出。

事實上，對過程的分析和理解是提高人們對問題認識的開始，因為不是每個人都能掌握我們所關注的問題。這一步的輸出使我們的改進人員能夠知道問題的可能因素在哪里。雖然我們不確定哪個重要，但我們至少可以確定一個大致的方向。

對過程的充分分析是，我們有非常有價值的信息，即可能影響我們對指標關注的因素，但哪個重要？我們知道，對一些沒有或根本沒有太大影響的因素進行綜合實驗分析，其實是一種浪費，也可能導致實驗誤差。

因此，有必要篩選可能的因素。此時，我們不需要確認相互作用、高階效應等問題，但我們的目的是確認哪些因素具有顯著影響。我們可以用一些低分辨率的兩級測試或者特殊的篩選測試來完成這個任務，測試成本會降到最低。

而且，為了完成這項任務，我們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我們的實驗因素。當然，需要注意的是，如果對這些數據或分析沒有什么疑問，可以放棄對測試結果可靠性的質疑。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。通常，在現實中，我們通過完整的經驗分析得到它，即使是以一種可能的態度。

我們通過篩選測試找到了關鍵因素，同時篩選測試也包含了一些重要的信息，那就是主要因素對指標的影響趨勢，這是我們必須充分利用的信息，它可以幫助我們快速找到測試目的的可能區域。雖然不是很確定，但我們已經縮小了包圍圈。

這時候我們一般在試驗設計，采用快速上升(下降)的方法，根據篩選測試揭示的主要因素的影響趨勢，確定一些級別，進行測試，目的就像我們在找罪犯一樣，縮小嫌疑人的范圍。我們得出的結論是，我們提高的最佳優勢在于因素最終反映的水平范圍，我們離成功更近了一步。

在篩選測試中，我們沒有強調因素之間相互作用的影響，而是給出了主要影響因素，快速逼近的方法使我們能夠確定主要因素的近似值水平。此時，我們可以進一步衡量因素的主要效應、相互作用和高階效應。這些測試是在快速接近的水平范圍內選擇和獲得的，因此它們對于最終的優化具有顯著的效果。階乘實驗主要通過選擇由各種因子構造的幾何體的頂點和中心點來完成。這樣的實驗結構可以幫助我們確定是否存在相互作用或那些相互作用，是否存在高階效應或哪些高階效應。實驗的最終目的是通過方差分析驗證這些效應是否顯著，也是對以往篩選和快速逼近實驗的驗證。然而，我們不應該在這樣的實驗基礎上描述指標和主要效果之間的詳細關系，因為對于三個水平點，

在因子實驗中，我們確定了所有因素和指標之間的主要影響項目，但考慮到功效問題，我們需要進一步安排一些實驗，最終確定因素的最佳影響水平。此時的實驗只是對階乘實驗實驗點的補充，也就是我們也可以利用階乘實驗的實驗數據，只是為了最終優化我們的指標，或者是為了有效全面地構建因子和層次的對應曲面和輪廓，而我們增加一些實驗點來完成這個任務。

測試點一般根據回歸測試的輪換進行選擇，其水平應根據療效、因素個數、中心點個數等合理設置。，以保證回歸模型的可靠性和有效性。在完成這些實驗后，我們可以分析并建立因子和指標之間的回歸模型，并通過優化的方式確定最終的因子水平設置。當然，為了安全起見，我們最終會在獲得參數級別的最佳組合后，進行一些驗證測試來測試我們的結果。

我們知道試驗設計的目的是通過設置一些我們可以控制的關鍵因素來控制指數，因為我們不能直接控制指數。試驗設計提供了這種可能性和方式，但現實中仍有一類此類因素對指數具有同樣顯著的影響，但很難通過人工控制來保證其最優影響。這種因素俗稱噪音因素，它的存在往往會讓我們的測試結果功虧一簣。因此，除了盡可能地控制之外，還可以選擇穩健設計的方法，以最大限度地減少這些因素的影響，保證指標的高質量表現。

其實這些因素都是常見的。比如，不可能保證我們的汽車行駛的道路都是高等級公路。那么如何才能為一些差的道路設計出高性能的道路呢？此時，我們會選擇一些抗干擾因素來緩解干擾因素的影響，這是穩健設計的意圖和途徑。通常我們在設計和R&D階段經常會用到，但有時會隨著問題的出現而暴露出來，但我們會問一個問題，主要因素水平的重新選擇是否會帶來指標的振蕩和惡化，這是完全有可能的，但我們可以通過EVOP等方式進行重置，保證因素改變后的產出效果。