ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineEngineering methods

Планирование эксперимента — DOE

Планирование эксперимента (DOE) — это систематическая структура для планирования, проведения и анализа контролируемых экспериментов с целью определения того, как множество входных факторов одновременно влияют на один или несколько откликов. Разработанный Рональдом А. Фишером в 1935 году, DOE позволяет исследователям и инженерам выявлять причинно-следственные связи, количественно оценивать эффекты факторов и эффективно находить оптимальные настройки, используя значительно меньшее количество прогонов по сравнению с подходами, основанными на изменении одного фактора за раз. Он является основополагающим в инженерии, производстве, сельском хозяйстве и прикладных науках.

Найти тему в PaperMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Скачать слайды
Learn & explore
ВидеоСкоро

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

+ ещё 48

Источники

  1. Fisher, R. A. (1935). The Design of Experiments. Oliver and Boyd. link
  2. Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments (9th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119492443

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Design of Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/experimental-design/design-of-experiments

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

Байесовское планирование экспериментаБайесовское развертывание функций качестваБайесовский метод ТагучиДизайн Бокса-БенкенаЦентральное композиционное планированиеShewhart ChartsГлобальный анализ чувствительностиГибридная контрольная картаГибридный планирование экспериментаГибридное развертывание функции качестваГибридная методология поверхности откликаГибридная методология Six Sigma DMAICГибридный метод ТагучиПромышленное применение методологии поверхности откликаЛатинское гиперкубическое проектированиеМногокритериальное планирование экспериментаМногофакторный дробный факторный экспериментПолнофакторный эксперимент с множественными откликамиМногомерный анализ пригодности процессаMulti-response Response Surface MethodologyМногокритериальная методология Six Sigma DMAICМногофакторный метод ТагутиОптимизационное проектирование экспериментаOptimization-assisted failure mode and effects analysisДробный факторный план, построенный с помощью оптимизацииОптимизированный полнофакторный экспериментАнализ производственной способности с помощью оптимизацииОптимизационное обеспечение развертывания функций качестваАнализ надежности с поддержкой оптимизацииМетодология поверхности отклика с оптимизациейОптимизация-ассистированный Six Sigma DMAICМетод Тагучи с поддержкой оптимизацииРазвертывание функции качестваРиск-ориентированный дизайн Бокса-БенкенаПроектирование экспериментов на основе оценки рисковRisk-Based Full Factorial DesignМетод Тагучи, ориентированный на рискРобастный Six Sigma DMAICАнализ чувствительности с контрольными картамиАнализ чувствительности с анализом возможностей процессаАнализ чувствительности с анализом первопричинАнализ чувствительности в интеграции с Six Sigma DMAICАнализ чувствительности, интегрированный с полным факторным экспериментомАнализ чувствительности, интегрированный с методологией поверхности откликаИнтегрированный с анализом чувствительности метод ТагучиПроектирование экспериментов с поддержкой симуляцииФракционное факторное планирование с ассистированием моделированияСимуляционное полнофакторное планированиеАнализ возможностей процесса с помощью моделированияРазвертывание функции качества с помощью имитационного моделированияМетодология поверхности отклика с поддержкой моделированияСимуляционное моделирование в рамках Six Sigma DMAICСтатистический контроль процессов с помощью имитационного моделированияМетод Тагучи с поддержкой моделированияСтатистическое управление процессамиОптимизация на основе суррогатов
ScholarGateDesign of experiments (Design of Experiments). Получено 2026-06-17 из https://scholargate.app/ru/experimental-design/design-of-experiments · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026