张驰咨询六西格玛培训案例：你还单身么？用DOE来帮你吧！
开场字幕：本故事纯属虚构，若有雷同，纯属巧合
本剧人物：男主角：小帅（反正就是非常帅）；女主角：小美（反正就是非常美）；群众：甲乙丙丁等
阅读难度：1颗星，傻瓜级使用Minitab来实施DOE
故事背景：话说小帅毕业以后在张驰咨询学习了六西格玛理论和工具，在工作中运用的风生水起，不光工作效率高，还经常受老板们的夸奖
有一次同事又夸奖小帅在质量提升中利用六西格玛方法得到很大进展时，小帅笑着和大家开玩笑：“别说了，我这些工作上的优点都快把自己最大的优点给掩盖了”。此话一出，大家都来了兴趣，问到：“哟，小帅，你还有更大的优点啊”？小帅：“对啊，就是长得帅，颜值高啊”！大伙一下乐了：“哈哈，小帅，你说你长得那么帅，怎么没有女朋友呢”？
这下可把小帅给尴尬住了，虽然大家和小帅自己都觉得对自己的颜值还蛮高的，但是这毕业2年来，是一个女朋友都没有追到。小帅只能红着脸笑着说：“下次把女朋友带来给你们看看”。说完赶紧再追加一句：“先不说了啊，我去忙了啊”。小帅心里默默下定决心，一定要找到女朋友给你们看看。
时间如梭，一眨眼，2个月过去了，公司财务部门来了一位新同事，名叫小美。小美人如其名，不光人美，言行举止都把单身的小帅给深深吸引了。可是小帅经历了多次恋爱失败之后，确实害怕再次失败，可是想起2个月前给同事们的承诺，耳边又响起了BGM，“爱要越挫越勇~爱要肯定执着~”。嗯嗯，小帅重拾恋爱信心，决定对小美开展爱情攻势。
决心已拿定，坐在板凳上的小帅，望着不远处的小美，呆呆的想，可是，我要怎么才能追到小美呢，她喜欢什么呢？我做些什么可以让她喜欢我呢？那么她的什么行为可以表示对我有好感呢？这些问题不断得在小帅脑袋里围绕。突然，灵光一闪！犹如晴天霹雳！有了，这不就是DOE嘛，在张驰咨询学的DOE不也可以用在这个上面么？漂亮！wonderful！fantastic！
旁白：DOE（DesignOfExperiment）实验设计，小帅是想通过做一些实验的方式，来看看小美到底喜欢什么，这样来更好的追求小美。
小帅首先要确定的是：怎么样衡量小美对自己有好感呢？这个简单，统计一下对自己“回眸一笑”的次数。
旁白：小帅已经把实验的Y定义好了，也就是我们在DOE里面叫的“响应”。
接着小帅根据这么几周和小美接触的过程来看，判断出有3件事情会影响对自己的好感，这三件事情就是“送花”，“送早饭”，“请晚餐”。
旁白：这一步，实际上定义了我们的输入变量X，也就是我们在DOE里面叫的“因子”。
接下来，小帅准备每周送不同次数的花，送不同次数的早饭，和请不同次数的晚餐，去统计每周小美对自己的“回眸一笑”次数，最终要得出，到底每周送几次花呢？送几次早饭呢？请几次晚餐呢？这些组合到底怎么样才能让小美对自己的好感最大化呢？
旁白：不同送花次数，不同送早饭次数，不同的晚餐次数，其实就不同因子的不同“水平”而选定了各因子的水平后，其组合在DOE里称为“处理”。
小帅掐指一算，本次实验一共有3个因子，如果取3个不同的水平去实验，那么所有组合都试一遍，实验次数会达到3*3*3=27次，并且为了减少误差，再做一次仿行，实验次数为27*2=54次，要把实验做完，一年都过去了，小美说不定都成别人女朋友了，这样肯定不行。
旁白：做仿行的原因是在于如果一个组合只做一次实验，那么由于噪音因子造成的影响将不能排除，因此为了降低实验误差，我们需要重复进行实验，本次实验仿行数为2。
小帅默默的打开了Minitab，然后选择菜单上的协助按钮
旁白：DOE通常有2个目的，第一个是做实验去筛选因子，也就是说去看哪些因素是重要因素，第二个是创建一个模型，去计算怎么组合不同的因子可以得到最佳结果，那，我们肯定是选择创建模型设计。
接下来弹出了这个界面，大家千万不要被这些专业术语吓到了，填写很简单的：
响应变量：我们我们所说的Y，在本实验中就是回眸一笑的次数
响应目标：肯定是要最大化嘛，让小帅笑的越多，代表越有好感嘛
因子数：填写3，并把名称写上
因子水平：低水平写1，高水平写5，代表低水平：每周1次；高水平：每周5次
仿行次数：2，代表同样的组合2次试验已降低误差，毕竟小美也是人，其他的事情影响了对小帅的微笑，如果只做一次实验肯定是不行了
旁白：Minitab真是香啊，帮你把实验次数都已经算好了，一共进行22次试验，其中包括了6次中心点实验，代表各因子除了取水平1或者5以外，害怕有弯曲图像时，不取中间值就会导致实验偏差，例如水平在1或者5的时候，响应都是50次，可以在水平3的时候达到80次。anyway，不理解也没有关系，反正Minitab帮你算好了，照着做就好了。
点击确定，实验计划就做好了，Minitab已经给出了需要做的每个实验的顺序和组合
旁白：截图没有把22行截取完整，做实验需要遵循随机化，不过没关系，Minitab已经帮忙安排好了顺序，可以从标准序和运行序看出。
接着，小帅开始了攻势，同时每天都在默默记录小美对自己笑了几次，然后每周加总，并把实验结果填写在C8列，经过了22周，数据终于填上了，小帅点击了“拟合线性模型”按钮
运行结果一看：Minitab在第一排写出了一行警告信息：
旁白：不用怕，只是告诉你响应和因子之间不是简单的线性关系，而“为弯管添加点”意思就是说再来几次实验而已，这一切都有Minitab给你安排着呢。
最后的报告已经说了，由于检查到数据中存在弯曲，因此，线性模型不能准确说明响应和因子之间的关系，需要添加点，（也就是不同水平的实验）来对弯曲建模，拟合二次模型。
小帅苦笑着，点击了“为弯曲增加点”，Minitab又为小帅增加了9次实验，实验的水平都已经给出，照着做就好了
又经过了9个星期的实验，当小帅把数据都填写好，点击“拟合二次模型”之后
这些Minitab再没有提示异常了，给出的报告如下，其实到这一步，小帅已经得到想要的答案了，小帅默默的看着屏幕，想着31周来的艰辛，默默的摸了摸眼泪。
下面这一页的信息一给，这篇文章基本就可以结束了，想要的都有了，对于小帅来说，他最想要的是“送花”，“送早饭”，“请晚饭”，这3个行动的最佳组合，喏，下面直接写出了，而另外的信息，无非是证明这个模型的有效性，还有各因子之间的交互作用等等。
从这部分可以看出，因子A,B,C,AC,CC对响应的效应最大，同时可以看出C存在2阶效应，AC之间有交互效应。而R-sq达到98.76%，说明相关性也符合要求。
另外最重要的是把最优因子设置已经给出了：每周送花5次，送早餐1次，请晚餐3.78次，四舍五入取4次吧，按照这样的方式，小美对小帅的微笑次数最大化，每周会有88次。
从这张图上也可以看出送花和晚餐之间有交互效应，单个因子的变化对效应的影响说明了：小美是很喜欢小帅送花的，而不喜欢小帅送的早餐（可能是小美喜欢睡懒觉，没有吃早餐的习惯），晚餐一周请3-4次就够了，次数太多小美也不喜欢。另外送花和晚餐的交互效应说明了小美喜欢送花的同时再请晚餐，看来是一个爱浪漫的人。
残差代表模型与实际实验的Y的差值，本次实验中有2个异常点，按道理说应该去调查原因并按照实验水平重新收集数据，这里就不再重复了。
除此之外，小帅还利用了分析响应曲面设计对数据进行了分析：
从这些数据中与上述报告结果一致，只是可以更详细的看出P值和T值，如果大家不懂也没关系，反正不是已经给出了最佳组合的答案了么？小帅手握最佳方案，最终抱得美人归。心里想着在张弛咨询学习的六西格玛方法没想到能帮我解决终身大事，这可真是赚大发了。
本文以生活中杜撰的案例来讲述了DOE的过程，其中为了让大多数人都能看懂和应用DOE，也不想让文章太过于枯燥，于是省略了很多步骤和减少了很多数据的解释，其实现在MinitabV19在很多功能上都更加人性化，对于DOE的实施来说，其实大家只要有一些基础知识，就可以把整合实验成功的做下来了。
希望大家不要被统计学的知识，术语，公式等吓到了，也希望能提起大家对六西格玛的兴趣，当您想要再次深入了解学习六西格玛管理方法的时候，记住！有张驰咨询在给您做强力的后盾！
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