1. DOE培訓哪裡有試驗設計的思路如何
DOE培訓試驗設計上海培訓日期：4月19-20（每月固定開課）
6 Sigma試驗設計的思路分析試驗設計的目的需要包含下列幾點:
①確定潛在的少數變數x是否對響應變數y有影響；
②確定這些有影響的變數x值在什麼范圍內使響應變數y幾乎圍繞目標值波動； ③確定x的值以改變響應變數分布的均值，並減少其波動； ④確定具有影響的x值使其不可控變數的影響最小，即使響應變數對外部環境的變化是穩健的。
試驗設計的方法於20年代由英國學者R. A. Fisher所創，他開發出並首次應用方差分析的方法作為試驗設計中主要的統計分析工具，其整個過程可以用一張方差分析表表示。試驗設計的方法有很多，常用的正交試驗設計，數據分析的方法用方差分析法。在試驗設計中，所用到因子、水平、指標等概念與方差分析中概念相同，不再重復。
在六西格瑪改進階段經常採用正交試驗設計(正交DOE)方法合理經濟地尋求設計優化方案，以確定顯著影響產品性能的關鍵設計參數，在過程開發方面可以實現提高產量，減少波動，縮短開發時間以及降低總成本。
試驗設計是一個試驗策劃的過程，通過試驗，能收集到合適的數據。希望通過最少的試驗次數獲得必要的技術信息，而且用合適的統計方法來分析收集到的數據。如果我們希望從數據中得到有用的結論，則試驗設計的統計方法是必要的。因此，任何試驗設計方法都包含兩方面的內容:試驗設計和對收集到的數據進行統計分析。它們是緊密相連的，因為統計分析方法依賴於所採用的設計方案。
①試驗問題的提出
明確的提出問題有助於理解所要解決隱含問題的現象。
②對目前狀況的理解
為試驗問題收集盡可能多的相關歷史數據是很有必要的，這有助於理解現在的狀況，可以從文獻或者涉及的各個方面收集信息，如工程、質量保證、製造、市場、操作人員等等。
③響應變數的選擇
選擇合適的響應變數，還要考慮響應變數是如何度量的，這種度量的精度應得到保證。
④因子及其水平的選擇
試驗者必須選擇影響響應變數的關鍵變數x(因子),x的選擇可以使用項目分析階段的技術。應用於試驗中因子的值(水平)必須仔細選擇。通常選用兩個或三個水平，最多不宜超過五個水平是比較合適的。水平的范圍在試驗者感興趣的區域內應該盡可能的大。
⑤試驗設計的選擇
這一步是試驗設計流程的核心。試驗者通過考慮因子的數目、水平多少、所有可能的水平組合、試驗成本以及可利用的時間等，來選擇合適的試驗設計。
⑥實施試驗
這是一個實際收集數據的過程。試驗者應該注意盡可能的使試驗環境保持一致。另外，精確地測量試驗結果，獲得高質量數據也應加以注意。
⑦數據分析
應採用諸如方差分析和參數估計等統計方法。目的就是通過數據分析，找到前面提出的試驗問題的所有可能的信息。
⑧分析結果及其結論
分析完數據後，試驗者就必須對他的統計結果做工程解釋，估計它們對提出的試驗問題的實際含義，並為提出的問題給出結論。
⑨驗證試驗
在把結果提交給他人和在採取實際行動之前，試驗者需要實施一個確認試驗來評估試驗結論的再現性。
⑩後續管理
試驗者將結果提交給他人並採取一些必要的保證措施。為了支持由試驗得出的這個改進，需要緊跟著行動，例如操作條件的標准化和檢查表與控制圖的使用等，來評估試驗的後續影響。通常，由於試驗問題沒有徹底解決，建議進行進一步的試驗。試驗通常是一個反復的過程，一次試驗只能解決問題的一部分，希望後續的試驗能處理未解決的問題。
2. DOE試驗設計培訓的7大步驟分別是什麼
DOE試驗設計培訓的7大步驟
第一步：確定目標
我們通過控制圖、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的運用，或者是直接實際工作的反映，會得出一些關鍵的問題點，它反映了某個指標或參數不能滿足我們的需求，但是針對這樣的問題，我們可能運用一些簡單的方法根本就無法解決，這時候我們可能就會想到試驗設計。對於運用試驗設計解決的問題，我們首先要定義好試驗的目的，也就是解決一個什麼樣的問題，問題給我們帶來了什麼樣的危害，是否有足夠的理由支持試驗設計方法的運作，我們知道試驗設計必須花費較多的資源才能進行，而且對於生產型企業，試驗設計的進行會打亂原有的生產穩定次序，所以確定試驗目的和試驗必要性是首要的任務。隨著試驗目標的確定，我們還必須定義試驗的指標和接受的規格，這樣我們的試驗才有方向和檢驗試驗成功的度量指標。這里的指標和規格是試驗目的的延伸和具體化，也就是對問題解決的著眼點，指標的達成就能夠意味著問題的解決。
第二步：剖析流程
關注流程，使我們應該具備的習慣，就像我們的很多企業做水平對比一樣，經常會有一個誤區，就是只講關注點放在利益點上，而忽略了對流程特色的對比，試驗設計的展開同樣必須建立在流程的深層剖析基礎之上。任何一個問題的產生，都有它的原因，事物的好壞、參數的變異、特性的欠缺等等都有這個特點，而諸多原因一般就存在於產生問題的流程當中。流程的定義非常的關鍵，過短的流程可能會拋棄掉顯著的原因，過長的流程必將導致資源的浪費。我們有很多的方式來展開流程，但有一點必須做到，那就是盡可能詳盡的列出可能的因素，詳盡的因素來自於對每個步驟地詳細分解，確認其輸入和輸出。其實對於流程的剖析和認識，就是改善人員了解問題的開始，因為並不是每個人都能掌握好我們所關注的問題。這一步的輸出，使我們的改善人員能夠了解問題的可能因素在哪裡，雖然不能確定哪個是重要的，但我們至少確定一個總的方向。
第三步：篩選因素
流程的充分分析，是我們有了非常寶貴的資料，那就是可能影響我們關注指標的因素，但是到底哪個是重要的呢？我們知道，對一些根本就不或微小影響因素的全面試驗分析，其實就是一種浪費，而且還可能導致試驗的誤差。因此將可能的因素的篩選就有必要性，這時，我們不需要確認交互作用、高階效應等問題，我們的目的是確認哪個因素的影響是顯著的。我們可以使用一些低解析度的兩水平試驗或者專門的篩選試驗來完成這個任務，這時的試驗成本也將最小處理。而且對於這一步任務的完成，我們可以應用一些歷史數據，或者完全可靠的經驗理論分析，來減少我們的試驗因子，當然要注意一點就是，只要對這些數據或分析有很小的懷疑，為了試驗結果的可靠，你可以放棄。篩選因素的結果，使得我們掌握了影響指標的主要因素，這一步尤為關鍵，往往我們在現實中是通過完全的經驗分析得出，甚至抱著可能是的態度。
第四步：快速接近
我們通過篩選試驗找到了關鍵的因素，同時篩選試驗還包含一些很重要的信息，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的找到試驗目的的可能區域，雖然不是很確定，但我們縮小了包圍圈。這時我們一般使用試驗設計中的快速上升（下降）方法，它是根據篩選試驗所揭示的主要因素的影響趨勢來確定一些水平，進行試驗，試驗的目的就像我們在尋找罪犯一樣的縮小嫌疑范圍，我們得出的一個結論就是，我們的改善最優點就在因素的最終反映的水平范圍內，我們離成功更近了一步。
第五步：析因試驗
在篩選試驗時我們沒有強調因素間的交互作用等的影響，但給出了主要的影響因素，而且快速接近的方法，使我們確定了主要因素的大致取值水平，這時我們就可以進一步的度量因素的主效應、交互作用以及高階效應，這些試驗是在快速接近的水平區間內選取得，所以對於最終的優化有顯著的成效，析因試驗主要選擇各因素構造的幾何體的頂點以及中心點來完成，這樣的試驗構造，可以幫助我們確定對於指標的影響，是否存在交互作用或者那些交互作用，是否存在高階效應或者哪些高階效應，試驗的最終是通過方差分析來檢定這些效應是否顯著，同時對以往的篩選、快速接近試驗也是一個驗證，但我們不宜就在這樣的試驗基礎上就來描述指標與諸主效應的詳細關系，因為對於3個水平點的選取，試驗功效會有不足的可能性。
第六步：回歸試驗
我們在析因試驗中，確定了所有因素與指標間的主要影響項，但是考慮到功效問題，我們需要進一步的安排一些試驗來最終確定因素的最佳影響水平，這時的試驗只是一個對析因試驗的試驗點的補充，也就是還可以利用析因試驗的試驗數據，只是為了最終能夠優化我們的指標，或者說有效全面的構建因素與水平的相應曲面和等高線，我們增加一些試驗點來完成這個任務。試驗點一般根據回歸試驗的旋轉性來選取，而且它的水平應該根據功效、因子數、中心點數等方面的合理設置，以確保回歸模型的可靠性和有效性。這些試驗的完成，我們就可以分析和建立起因素和指標間的回歸模型，而且可以通過優化的手段來確定最終的因子水平設定。當然為了保險起見，我們最後在得到最佳參數水平組合後進行一些驗證試驗來檢驗我們的結果。
第七步：穩健設計
我們知道，試驗設計的目的就是希望通過設置我們可以調控的一些關鍵因素來達到控制指標的目的，因為對於指標來講我們是無法直接控制的，試驗設計提供了這種可能和途徑，但是在現實中卻還存在一類這樣的因素，它對指標影響同樣的顯著，但是它很難通過人為的控制來確保其影響最優，這類因素我們一般稱為雜訊因素，它的存在往往會使我們的試驗成果功虧一簣，所以對待它的方法，除了盡量的控制之外可以選用穩健設計的方法，目的是這些因素的影響降低至最小，從而保證指標的高優性能。事實上這些因素是普遍存在的，例如我們的汽車行駛的路面，不可能保證都是在高級公路上，那麼對於一些差的路面，我們怎樣來設計出高性能呢？這時我們會選擇出一些抗干擾的因素來緩解干擾因素的影響，這就是穩健設計的意圖和途徑。通常我們會經常使用在設計和研發階段，但有時也會隨著問題的產生而暴露出來，但我們會提出一個問題了，重新選定主要因素的水平會不會帶來指標的振盪和劣化，這是完全有可能的，但我們可以通過EVOP等途徑來重新設定以保證因素更改後的輸出效果。
小結：
1.試驗設計需要成本的投入，我們必須確定試驗進行的必要性，以及選取最優的設計方案。
2.水平的選取可能直接影響試驗設計的結果，要謹慎的選取，最後有專業知識和歷史數據的支持。
3.盡可能的利用一些歷史數據，在確認可靠後提取對我們試驗有用的信息，來盡量減少試驗投資和縮短試驗周期。
4.試驗設計並不能提供解決所有問題的途徑，現實當中的局限驗證了這一點，我們要全面考慮解決問題的方式，選取最有效、最經濟的解決途徑。
5.注意充分的分析流程，不要遺漏關鍵的因素，不要被一些經驗論的不可能結論左右。
6.除了試驗設計涉及的因素外，要盡量確定所有的環境因素是穩定和符合現實的，往往會做不到這一點，我們可以用隨機化、區組化來盡量避免。
7.注意結果的驗證和控制，不要輕信結果。
8.盡量保證試驗的模擬性，避免一些理想的試驗環境，比如試驗室，理想不現實的環境是的試驗可能根本就沒有作用。
9.試驗設計者要關注試驗過程，保證試驗意圖和方案的徹底執行。
10.如果實現一步到位的試驗設計是可能的，那就不要猶豫的開展吧，上面的七步只是針對普通的情況。
3. 試驗設計DOE培訓是什麼與六西格瑪有什麼關系
【一】、DOE是六西格瑪管理中常用的工具。
【二】、DOE常用的步驟
試驗設計DOE（Design of Experiments）實驗設計,針對產品流程、產品的研發、產品的生產過程改善時分析重要因子，優化結果，提高設計健狀性的實驗。通過選擇對產品特性影響較大的相關參數，確定因素之間的指標，選擇符合產品特性指標較好的，簡單點說，就是考察影響產品特性的各個參數，確定哪些參數組合哪些產品特性最好。DOE實驗設計已經廣泛使用到企業對提高產品的質量、降低生產成本各個方面，實驗設計還可用於企業管理，調整產品結構，制定生產效益和更高的生產計劃等。
人類認識自然界的過程是個循序漸進的過程。一般先根據已有的知識提出某種設想，設計一個試驗去驗證或否定它，從試驗中獲得的數據幫助人們驗證或修正初始的設想，然後又提出了一個更新更深入的設想，再設計新的試驗，這個反復的過程會一直持續下去，直到形成了較為完整的理論結果為止。進行試驗也是一個學習過程，不可能一蹴而就。一般來說，試驗要進行好幾批，一般採用下面幾個步驟：
1、用部分因子設計進行因子的篩選
最開始，情況不很清楚，考慮到影響響應變數的因子個數可能較多(大於或等於5)，這時應在較大的試驗范圍內，先進行因子的篩選(screening )，通常應使用部分實施的因子試驗設計法，這樣獲得的結果可能較為粗糙，但試驗次數可以大大減少，也能夠達到篩選的目的。如果認為部分實施的因子試驗費用仍然太昂貴，則可以使用試驗次數更少的「Plaekett-Burman設計」方法來篩選因子。
2、用全因子試驗設計法對因子效應和交互作用進行全面的分析
當因子的個數被篩選到小於等於5個之後，就可以進一步在稍小范圍內進行全因子試驗設計以獲得全部因子效應和交互作用的准確信息，並進一步篩選因子直到因子個數不超過3個。
3、用響應曲面方法確定回歸關系並求出最優設置
當因子個數不超過3個時，就有條件採用更細致的響應曲面設計分析方法，在包含最優點的一個較小區域內，對響應變數擬合一個二次方程，從而可以得到試驗區域內的最優點。
以上所說的是典型的步驟，在實際工作中，可能跳過某個環節，也可能在某個步驟上反復進行幾次。總之，要不斷地篩選因子，不斷調整試驗的范圍和因子水平的選擇，經過幾輪試驗後才能最終達到試驗的總目標。
4. 研發部門在實施DOE試驗設計培訓時需要考慮哪些方面因素
研發部門在實施DOE試驗設計培訓時需要考慮以下幾個方面的因素：
試驗設計是一個復雜龐大的系統工程，在實際使用中，要確保成功，需要注意一些關鍵的因素，這些因素對試驗的成功來說至關重要，企業在進行六西格瑪試驗設計時須考慮以下幾個方面：
1、了解試驗過程的穩定狀況
只有過程處於穩定狀態，得到的數據才是可靠和有價值的。
2、錯誤數據對試驗結果的影響
鍺誤的數據可能導致完全相反的結論，故須十分留意，確保數據的真實可靠。
3、潛在因素的影響
未被選為試驗因素的變最對結果的影響有多大，是在試驗計劃和分析階段必須考慮的因素，如發現潛在因素對試驗結果的影響很顯著。則須將其納入試驗因素的行列。
4、測量精度
六西格瑪系統是基於數據的決策方法，故數據的可靠性直接影響決策的正確性，試驗設計也不例外。設計前對測量系統進行充分分析是十分必要的。
5、抽樣、測試成本
在實際的試驗設計中，無論哪個階段均存在成本問題，在抽樣和測試階段，在考慮樣本容量時充分考慮成本，以保持試驗的經濟性。
6、勞動力成本
試驗時需考慮到涉及的人員，應將涉及人員數里限制在允許的最小范圍內。
7、試驗對生產的影響
試驗必定需要時間，這可能對正常生產產生影響，這要求六西格瑪項目組在與製造等相關部門的協調方面做到充分、及時，在試驗過程中對試驗品做好嚴密隔離與標識，將試驗對生產的影響減至最小。
8、將試驗結果用圖表來表示
這樣做的好處是明白易懂，容易使所有人看到試驗引起的直觀變化，激起大家的熱情與支持。
9、從樣本收集到樣本測量的時間
一般來說，樣本在試驗後需立即進行測量，防止時間間隔太久，從而產生潛在的未知因素對樣本特性產生好的或壞的影響，從而使試驗數據偏離真值。
10、測量方法的統一性
應規定標准測量方法，確保不同人、不同時間都用同一方法、同一標准去測量，從而保證測量結果的准確性。
11、試驗誤差的影響
對試驗結果進行分析時，會發現試驗結果中的不可解釋（即誤差）成分，此成分的比例須予以充分考慮，如其過大，說明試驗中還有重要的未知因素未包含至因素中，這時須考慮重新設置試驗因素，重新試驗，直至試驗誤差降至合理水平。
5. 深圳DOE培訓公司在企業開展DOE的策劃與安排過程
試驗設計DOE（Design of Experiments）實驗設計，針對產品流程、產品的研發、產品的生產過程改善時分析重要因子，優化結果，提高設計健狀性的實驗。通過選擇對產品特性影響較大的相關參數，確定因素之間的指標，選擇符合產品特性指標較好的，簡單點說，就是考察影響產品特性的各個參數，確定哪些參數組合哪些產品特性最好。實驗設計已經廣泛使用到企業對提高產品的質量、降低生產成本各個方面，實驗設計還可用於企業管理，調整產品結構，制定生產效益和更高的生產計劃等。......
人類認識自然界的過程是個循序漸進的過程。一般先根據已有的知識提出某種設想，設計一個試驗去驗證或否定它，從試驗中獲得的數據幫助人們驗證或修正初始的設想，然後又提出了一個更新更深入的設想，再設計新的試驗，這個反復的過程會一直持續下去，直到形成了較為完整的理論結果為止。進行試驗也是一個學習過程，不可能一蹴而就。一般來說，試驗要進行好幾批，一般採用下面幾個步驟：
1、用部分因子設計進行因子的篩選
最開始，情況不很清楚，考慮到影響響應變數的因子個數可能較多(大於或等於5)，這時應在較大的試驗范圍內，先進行因子的篩選(screening )，通常應使用部分實施的因子試驗設計法，這樣獲得的結果可能較為粗糙，但試驗次數可以大大減少，也能夠達到篩選的目的。如果認為部分實施的因子試驗費用仍然太昂貴，深圳DOE培訓公司認為則可以使用試驗次數更少的「Plaekett-Burman設計」方法來篩選因子。
2、用全因子試驗設計法對因子效應和交互作用進行全面的分析
當因子的個數被篩選到小於等於5個之後，就可以進一步在稍小范圍內進行全因子試驗設計以獲得全部因子效應和交互作用的准確信息，並進一步篩選因子直到因子個數不超過3個。
3、用響應曲面方法確定回歸關系並求出最優設置
當因子個數不超過3個時，就有條件採用更細致的響應曲面設計分析方法，在包含最優點的一個較小區域內，對響應變數擬合一個二次方程，從而可以得到試驗區域內的最優點。
以上所說的當然是典型的步驟，在實際工作中，可能跳過某個環節，也可能在某個步驟上反復進行幾次。總之，要不斷地篩選因子，不斷調整試驗的范圍和因子水平的選擇，經過幾輪試驗後才能最終達到試驗的總目標。
深圳doe培訓幫助學員系統、全面地理解了DOE在產品研發階段分析重要因子的重要作用。幫助學員學員理解DOE這個工具。通過深圳doe培訓了解試驗設計的作用、用途、分類及特點。
熟悉統計學基礎知識（數據類型、母體與抽樣…），熟悉Minitab軟體操作。掌握試驗設計的實施流程及過程要點。
6. DOE培訓要考慮哪些因素
企業在進行六西格瑪試驗設計DOE培訓時須考慮的因素
試驗設計是一個復雜龐大的系統工程，在實際使用中，要確保成功，需要注意一些關鍵的因素，這些因素對試驗的成功來說至關重要，企業在進行六西格瑪試驗設計時須考慮以下幾個方面：
1、了解試驗過程的穩定狀況
只有過程處於穩定狀態，得到的數據才是可靠和有價值的。
2、錯誤數據對試驗結果的影響
鍺誤的數據可能導致完全相反的結論，故須十分留意，確保數據的真實可靠。
3、潛在因素的影響
未被選為試驗因素的變最對結果的影響有多大，是在試驗計劃和分析階段必須考慮的因素，如發現潛在因素對試驗結果的影響很顯著。則須將其納入試驗因素的行列。
4、測量精度
六西格瑪系統是基於數據的決策方法，故數據的可靠性直接影響決策的正確性，試驗設計也不例外。設計前對測量系統進行充分分析是十分必要的。
5、抽樣、測試成本
在實際的試驗設計中，無論哪個階段均存在成本問題，在抽樣和測試階段，在考慮樣本容量時充分考慮成本，以保持試驗的經濟性。
6、勞動力成本
試驗時需考慮到涉及的人員，應將涉及人員數里限制在允許的最小范圍內。
7、試驗對生產的影響
試驗必定需要時間，這可能對正常生產產生影響，這要求六西格瑪項目組在與製造等相關部門的協調方面做到充分、及時，在試驗過程中對試驗品做好嚴密隔離與標識，將試驗對生產的影響減至最小。
8、將試驗結果用圖表來表示
這樣做的好處是明白易懂，容易使所有人看到試驗引起的直觀變化，激起大家的熱情與支持。
9、從樣本收集到樣本測量的時間
一般來說，樣本在試驗後需立即進行測量，防止時間間隔太久，從而產生潛在的未知因素對樣本特性產生好的或壞的影響，從而使試驗數據偏離真值。
10、測量方法的統一性
應規定標准測量方法，確保不同人、不同時間都用同一方法、同一標准去測量，從而保證測量結果的准確性。
11、試驗誤差的影響
對試驗結果進行分析時，會發現試驗結果中的不可解釋（即誤差）成分，此成分的比例須予以充分考慮，如其過大，說明試驗中還有重要的未知因素未包含至因素中，這時須考慮重新設置試驗因素，重新試驗，直至試驗誤差降至合理水平。
7. 六西格瑪試驗設計（DOE培訓）的原則是什麼，應注意哪些問題
1、第一個原則：重復試驗
所謂重復試驗是指一個處理施於多個試驗單元。這些單元是我們在統計推斷中一個處理所形成的總體的代表，它可以使我們得以估計試驗誤差的大小。通常的顯著性檢驗都是拿不同處理間形成的差別與隨機誤差相比較，只有當處理間這種差別比隨機誤差顯著地大時，我們才說「處理間的差別是顯著的」。沒有隨機誤差就無法進行任何統計推斷，因此在試驗設計中安排重復試驗是必不可少的。
第2個原則：隨機化
隨機化的含義是以完全隨機的方式安排各次試驗的順序和或
所用試驗單元。這樣做的目的是防止那些試驗者未知的但可能會對響應變數產生的某種系
統的影響。假使我們在同一天內進行的8次試驗之順序進行的話，會有什麼問題呢?如果當天的電壓有一種由高向低變化的趨勢，而恰好電壓的降低將導致純度的降低，那麼很明顯，前4次試驗是在電壓較高的情況下進行的，後4次試驗是在電壓較低的情況進行的。如果將這8次試驗順序完全打亂，則不會再出現上述問題了。隨機化並沒有減少試驗誤差本身，但隨機化可以防止出現未知的但可能會對響應變數產生的某種系統影響。
3、第三個原則：區組化
各試驗單元間難免會有某些差異，如果我們能按某種方式把它們分成組，而每組內可以保證差異較小，即它們具有同質齊性((homogeneous)，則我們可以在很大程度上消除由於較大試驗誤差所帶來的分析上的不利影響。
一組同質齊性的試驗單元稱為一個區組(block)，將全部試驗單元劃分為若干區組的方法稱之為分區組或區組化。通過在同一個區組內比較處理間的差異，就可以使區組效應在各處理效應的比較中得以消除，從而使對整個試驗的分析更為有效。
例如，假定在上(下)午時段內差異不大。而上午、下午差異可能較大，那我們就把上午、下午當作兩個區組。這時在分析中就可以去除掉上午、下午間的差異的影響，或盡可能把試驗全都安排在上午(或下午)進行。如果分區組有效，則這種方法在分析時，可以將區組與區組間的差異分離出來，這樣就能大大減少可能存在的未知變數的系統影響，這就是分區組的好處。當然，在區組內還應該用隨機化的方法進行試驗順序及試驗單元分配的安排。什麼時候用分區組，什麼時候用隨機化呢?在試驗的設計中應遵照下列原則:「能分區組者則分區組，不能分區組者則隨機化」
8. DOE公 司在推行DOE培訓中的會有哪些障礙
DOE公司發現，當DOE工具在工作中開始使用的時候，會碰到很多障礙，而這些障礙常常讓DOE的應用又回到了原點。所以克服下面的這些障礙也至關重要。
障礙1：相關部門不配合工作
很多人認為DOE是研發部門，甚至是個別改善工程師自己的工作。「我不會DOE，所以我不想參與DOE的任何工作」這是很多一線員工的真實想法。DOE培訓公司認為，只有調動他們的積極性，指導他們去完成一次次的試驗，收集數據，然後工程師進行數據分析，得出改進報告等。DOE的項目負責人除了懂DOE技術外，也需要有工作凝聚力和許可權，能夠制定清晰的工作計劃，發動研發、生產、品質等各部門的相關員工積極加入。另外，DOE技術非常需要領導層的支持。很多公司的科研和生產設備是在一起的，在做試驗時，無疑會打亂、影響生產節奏，這就需要生產部門的配合，而這種配合，有時是一線員工無法決定的。領導層對DOE改進工作的支持，是他們勇於試驗，從而做出成績的基礎。
障礙2：DOE工程師個性妥協不堅持
很多公司的DOE工作是員工本職工作以外，額外增加的工作，因此在進行過程中難免會遇到一些障礙。這些都需要工程師不斷地去清晰各部門需要配合的具體工作內容，跟蹤並促進工作進度，有的DOE項目工程師靠自己的努力就可以順利完成，更多的項目則需要工程師能夠像個項目經理一樣，除了自己堅持完成自己的工作之外，協調、溝通、利用各種借力打力的方法讓試驗順利完成，任何的懶惰、不承擔，都會讓DOE停下來，半途而廢。
障礙3：工程師們脫離現場
試驗的過程看似參數、方案都已經制定完美了，但在真實工作場合還是會有各種意外的輸入影響著試驗的結果。工程師們簡單把試驗委派給基層員工，他們通常只負責按照要求完成試驗，試驗過程中很多看似微不足道的因素並不在他們考慮、收集的范圍之內。
障礙4：DOE試驗設計要解決的問題或目標太大
比方說，要降低XX產品的不良率。大的問題，影響的因子眾多，試驗難度大、部門配合難度大、分析難度大，所以對應的，周期要求特別長。而這種長時間等待，很容易讓人半途而廢，不了了之。
障礙5：不敢實踐
很多人把積極性放在了不斷學習、掌握DOE技術的理論知識階段。而DOE又是個博大的工具。他們不斷地學習，和別人就DOE的某個假設、某個公式討論，就MINITAB 、JMP軟體的某個菜單討論，就是沒有真實的操練。絕知此事要躬行！實踐才是DOE工具的目的。
9. 六西格瑪培訓DOE的應用方法是怎樣的
一般而言，應按下述三個階段和步驟完成DOE及相應的試驗和分析工作。
1、試驗設計階段
由下述步驟構成：
（1）闡述試驗目標。
所有團隊成員都要投入討論，明確試驗的目標與要求。
（2）選擇響應變數Y。
在一個試驗中若有多種響應Y，則要選擇起關鍵作用的。能用連續型數據做度量的響應變數遠比區分型數據要好得多。
（3）選擇因子及水平。
團隊用流程圖及因果圖分析確定欲通過試驗調查和研究的影響因素（試驗因子），並選擇和確定因子的個水平。一般而言，各水平的設置應足夠分散，這樣效應才能檢測出來。
（4）選擇試驗計劃。
根據試驗目的，選擇正確的試驗類型，確定區組狀況、試驗次數，並按隨機化原則安排好試驗順序。
2、試驗實驗階段。
嚴格按試驗計劃的安排進行試驗，除了記錄響應變數的數據外，還要詳細記錄試驗過程的所有狀況，包括環境（氣溫、室溫、溫度、電壓）等、材料、操作員等。試驗中的任何非正常數據也應予以記錄，以便後來分析使用。
3、試驗分析階段。
應加強對試驗結果的數據分析，這些分析應包括下述內容：
（1）用圖形分析和量化分析方法，確定因子的影響（主效應和交互效應）。
（2）殘差診斷；
（3）選定優方案；
（4）完成驗證試驗（以驗證佳設置是否確實、有效）。
張馳咨詢認為，有流程的影子就有六西格瑪改善的空間。
在製造行業，人們總是聚焦於優化產品的質量；而在服務行業，人們則是聚焦於客戶關系。六西格瑪對企業的用途總結如下：（減少成本、提高生產率、增加市場份額、保留顧客、縮短周期時間、減少缺陷、改變企業文化、改進產品/服務、提升企業綜合競爭力等）
張馳咨詢提供六西格瑪公開課/線上培訓與項目輔導。（六西格瑪、精益六西格瑪、六西格瑪設計）