在制造和工程领域中设计实验（DOE）是一个重要的概念它助力于研究和改进产品的质量和流程。传统的DOE方法在许多情境下已证明其价值但也因其复杂性往往需要深厚的统计知识。与此形成对比的是近年来谢宁DOE因其简单性而受到了许多业内人士的关注。那么为什么谢宁DOE能够成为经典DOE的简单替代？在使用它的过程中存在哪些潜在的风险和挑战？本文旨在深入探讨这两种方法的优缺点并为决策者提供一个全面的视角。更多了解欢迎参加12月7-8日的公开课《谢宁DOE的理解与应用》。设计实验（Design of Experiments, DOE）在实验设计中占有重要地位，最早由R.Fisher于20世纪20年代提出。全因子设计(FFD)在理论上可以提供最准确的结果，因为它考虑了所有可能的因子组合。但实际操作中，全因子设计可能会变得复杂且昂贵。例如，考虑四个因子，每个因子有两个水平，那么需要进行16次实验(2^4 = 16)。更复杂的情况下，如有15个因子都有两个水平，则需要2^15 = 32768次实验。为了降低这种复杂度，研究者发展了部分因子设计。
田口法（Taguchi Method, TM）
Genichi Taguchi引入了正交数组（Orthogonal Array, OA）的概念来简化经典的DOE。他提出了一种新的产品和工艺改进方法，融入了“田口损失函数”以及“系统、参数和公差设计”的三种方法。通过正交数组，Taguchi简化了Fisher的DOE，并引入了信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SN Ratio）来最小化实验设计中的变异。此外，SN比也被用来优化鲁棒设计，其中SN比考虑了实验结果的均值和方差。
谢宁法（Shainin Method, SM）谢宁法是美国能源部采纳的一种现代方法。Dorian Shainin开发了这种方法以减少过程输出的变异。与其他方法相比，谢宁法简单、直观且易于实施，但在其背后，却融入了强大的统计工具，从而更迅速、更可靠地得出结果。
在谢宁法中，通颜色标识来确定质量问题及其原因：红色 X：代表最主要的变异原因，占总变异的至少50%。粉红色 X：代表次要的变异原因，占绿色 Y 的20-30%。淡粉色 X：代表第三重要的变异原因，占绿色 Y 的10-15%。使用谢宁法，可以根据上述因子（红色 X、粉红色 X 和淡粉色 X）将分析误差减少75%至95%。总体上，谢宁法包含12种技术，其中9种用于问题解决，3种用于防止问题重复出现。这种分类方式允许工程师或研究者快速定位最重要的问题，并制定相应的改进策略，从而达到最大的效益。
在工程和科研领域，设计实验 (Design of Experiments, DOE) 是一种强大的方法，用于确定不同变量对某一输出的影响。过去几年里，谢宁 DOE（Shainin DOE）已被许多专家视为经典 DOE 的一种简化替代方案。要了解这一现象，我们可以从对两者特征的详细比较入手。
经典DOE：主要采用阶乘实验设计，即根据因子和水平数量，进行大量组合的实验。谢宁DOE：更加灵活，采用全因子、多变量、配对比较等多种方法，可以根据实际情况选择最合适的实验设计。经典DOE：需要高水平的统计知识。研究者必须对统计原理和方法有深入的理解，才能有效地设计和解释实验。谢宁DOE：对统计的要求较低，使得非统计背景的人员也能容易上手。经典DOE：由于涉及多个因子和水平，设计和分析过程往往较为复杂。谢宁DOE：重点关注最主要的变量和因子，使得实验设计更为简洁和直接。经典DOE：由于其复杂性，实施起来可能需要更多的时间和精力。谢宁DOE：由于其简化的特性，实施起来更快、更容易。经典DOE：考虑到需要的实验次数和分析复杂性，成本相对较高。谢宁DOE：因为关注的是主要的因子，所需的实验次数较少，从而降低了成本。经典DOE：更多的实验和复杂的分析过程意味着更长的实验周期。谢宁DOE：简化的实验设计和快速的分析方法可缩短整体实验时间。经典DOE：由于它的全面性，经典DOE可以提供非常详细的信息，但可能需要更多的资源。谢宁DOE：尽管它是一种简化方法，但谢宁DOE仍具有高度的效力，能够迅速地找到关键的影响因子。
虽然谢宁DOE在多个方面都显示出其优势，但使用时也需谨慎。简化的方法可能会忽略某些次要但仍然重要的影响因子。此外，过分依赖简化的方法可能导致研究者失去对实验的深入理解。
然而，对于许多实际应用，特别是资源有限或需要快速结果的情况下，谢宁DOE无疑是一个有价值的工具。正如所有工具一样，关键在于知道何时和如何使用它。
尽管谢宁DOE因其简单性和易于实施的特点而受到许多工程师和研究者的青睐，但使用它也伴随着一些潜在的风险。了解这些风险对于在实际应用中作出明智的决策至关重要。
1. 有限的适用性于复杂问题
虽然谢宁DOE非常适合解决简单和直接的问题，但在面对更复杂的问题时，它可能不够强大。特别是当存在多个相互作用的因子时，谢宁DOE可能难以捕捉到这些复杂关系。
2. 对中低批量生产的不适应
谢宁DOE主要针对大规模生产和重复性高的过程。对于中低批量生产，其方法可能不是最佳选择，因为在这种情况下，每个生产批次可能存在明显的差异，这可能会影响实验的结果。
3. 较差的可控因素效果
谢宁DOE主要关注主要的影响因子，可能会忽略一些次要但仍然重要的可控因素。如果这些因素被忽略，可能会导致未预见的生产问题。
4. 不使用统计工具
与经典DOE不同，谢宁DOE不重视统计工具的使用。这意味着某些统计上的差异和相互作用可能被忽略，从而可能导致误导性的结论。
5. 当需要高度优化时效果较差
虽然谢宁DOE可以快速识别主要问题，但在需要高度优化的应用中，它可能不足以提供深入的洞察。在这种情况下，更复杂的实验设计和分析方法可能更为合适。
6. 未经证实且夸大其词
有些批评者认为，谢宁DOE的某些方法和技术没有经过充分的验证，而且可能被过度宣传。使用未经充分验证的方法总是存在风险的，因此在选择谢宁DOE之前，应该进行充分的调查和评估。
谢宁DOE无疑是一种强大且易于使用的工具，特别是在资源有限和需要快速反馈的环境中。然而，正如任何工具或方法一样，使用它时必须了解其潜在的限制和风险。确保根据具体的应用场景和需求来选择最合适的实验设计方法，可以帮助确保实验的成功并获得可靠的结果。
谢宁DOE已被广大制造业内的专家视为经典DOE的简单替代方案。但为什么这样的观点在业界如此普遍？再者，使用谢宁DOE是否存在潜在风险？在此，我们将进行探讨。
简化的优势
谢宁DOE技术在制造行业中得到广泛应用，主要是因为它能有效地解决长期存在的质量问题，并帮助实现流程优化和持续改进。它在确定根本原因并验证解决方案方面尤为出色。与此同时，其另一个吸引人的特点是，使用者无需依赖于Minitab等专业统计软件来分析数据。事实上，采用谢宁DOE技术，你不需要掌握复杂的统计知识，而只需进行简单的运算，如计数、加法和减法等。
这种简化的方法在多个层面都有明显的好处：
普及性：谢宁DOE的工具和方法都非常直观，使得工程师和生产线上的员工都能轻易理解和采用。
普及性的扩展：即使是制造业中的初级工人，也可以轻松地理解并运用谢宁DOE的工具。
持续改进：谢宁DOE的方法确保制造业在产品和流程上都能持续改进，从而实现更高的质量标准。
风险与挑战
然而，选择谢宁DOE并不意味着一切都是完美的。重要的是，我们需要针对特定的问题选择合适的DOE工具。这是因为，不同的工具在提高流程和产品质量的可预测性和一致性方面有不同的效果。因此，评估谢宁DOE技术并结合6 Sigma水平的目标，确保产品和流程质量达到预期标准，是非常必要的。
谢宁DOE的简洁和直观性使其在制造业中得到广泛的应用和赞誉。同时，由于其简单性，它能够鼓励更多的工程师和员工参与6 Sigma项目，从而对他们的士气产生积极的影响。然而，与任何工具或方法一样，选择使用时必须进行全面的评估，以确保其能够满足特定需求和目标。