在六西格瑪項目的改進階段，我們經常需要面對一個問題:在相當數量的可能影響產出Y的自變量X中，確定哪些自變量真正對產出有顯著影響，如何改變或設置這些自變量的值，使產出達到最佳值？
我們使用的傳統方法是在影響產出的眾多輸入變量中，在同一個實驗中只改變一個變量，其他變量都是固定的。
傳統方法的缺點:測試周期長，浪費時間，測試成本高；方法粗糙，不能有效地評價輸入之間的交互作用。
能有效克服上述缺點的測試方法有:DOE
DOE取得了突破性的進步。
在計劃實驗時，研究如何以最有效的方式安排實驗，能夠有效識別多個輸入因素對輸出的影響；
在實驗過程中，通過準確、系統地調整選定的輸入因子，觀察輸出的變化。
實驗結束后，通過對測試結果的分析得到最多的信息，得出哪些自變量x顯著影響輸出y，這些x取什么值會使y達到最佳值的結論。
在分析階段，我們用回歸分析的方法對歷史數據進行分析，得到相應的回歸方程，得到Y與每個x的關系，但這種關系的獲取是“被動的”，因為我們使用的是已有的現成數據，我們幾乎無法控制適用范圍和方程的精度，只能處于“什么是什么”的局面。
我們采用DOE方法，自變量往往取一些以前沒有取過的值，進行精確控制，從而更廣泛地探索要研究的問題，以實現突破性的改進。
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