试验设计是一种有效确定过程因子与过程输出间关系的动态方法。简言之，它常被用来探索因果关系。在优化输出的过程中，对过程输入进行管理时，这种关系的信息显得尤为重要。
试验设计（DOE）源于20世纪初育种科学家Dr. Fisher的研究，虽为其所创，但Dr. Taguchi在工业界的普及与发展中起到了关键作用。
试验设计的核心价值
试验设计基于一系列统计工具和试验概念。虽然可使用多种软件程序进行试验设计分析，但对于试验者而言，理解基本的试验设计概念对于其正确应用至关重要。
01. 试验设计的基本原理
试验设计的三个基本原理为重复、随机化以及区组化。
重复指的是基本试验的重复执行，其包含随机化与区组化两个重要属性。
随机化指试验材料的分配和试验进行的次序都是随机确定的，以确保观察值（或误差）为独立分布的随机变量。这有助于使统计方法有效，并使可能的外来因素影响更加均匀。
区组化是一种提高试验精确度的方法。一个区组是试验材料的一个部分，相对于整个试验材料，其本身的性质更为相似。区组化涉及在每个区组内部对感兴趣的试验条件进行比较。
02. 试验设计的七个步骤
第一步：确定目标
通过使用如控制图、故障模式分析等工具，或直接反映实际工作，我们可确定关键问题点。在开始运用试验设计解决问题之前，需明确试验的目的、问题带来的危害及支持试验设计方法运作的理由。
第二步：剖析流程
流程的深层剖析是展开试验设计的基础。关注流程中的每个步骤和其输入输出，尽可能详尽地列出可能因素。
第三步：筛选因素
充分分析流程后，可得到可能影响指标的因素。此时需筛选出重要因素，减少不必要的全面试验分析，以节约成本和资源。
第四步：快速接近
通过筛选试验找到关键因素后，利用快速上升（下降）方法确定因素的水平范围，缩小包围圈，快速接近解决方案。
第五步：析因试验
确定主要因素的水平范围后，选择各因素构造的几何体的顶点和中心点进行试验，以度量因素的主效应、交互作用及高阶效应。
第六步：回归试验
为进一步确定因素的最佳影响水平并构建因素与水平的相应曲面和等高线，需进行回归试验，补充之前试验点的不足。
第七步：稳健设计
针对难以通过人为控制确保最优影响的噪声因素，采用稳健设计方法降低其影响，保证指标的高优性能。
总体而言，试验设计在工业生产和设计中发挥着重要作用，能提高产量、减少质量波动、提升产品质量水平，并大大缩短新产品试验周期、降低成本。根据具体问题和目的，可选择适当的设计方法如混合设计、曲面设计等。