在前篇「實驗策略」文章中，我們已開宗明義的將D.O.E的應用範疇界定在解決X型問題與A型問題上，若借用象限觀念來說明此一推理過程，那麼下圖就是一個簡單的實驗策略示意圖：
對人類而言，所有問題的原始類型都是X型問題 。而人類之文明史，其實也就是在反映人類智慧成熟的過程，此一過程若就D.O.E的觀點而言，就是將所有問題由X型轉換成A型，再昇華為T型的過程。由於任何文明（KNOW－HOW）都是起源於一種混沌（X型）的狀態，而離開混沌的第一步（實驗策略一）就是要從眾說紛云中理出正確方向，基於這樣的認識，因此在D.O.E中對"因子選擇"也就顯得格外重要。尤其從D.O.E失敗的案例中，我們很容易體會到因子選錯、滿盤皆輸的道理。因此如何有效探索要因，已在許多學者的投入研究後而自成一門學問。
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aiyinsitan (2006-4-21 15:47:07)
在探索要因的研究過程中，集其大成的學者是"石川馨"博士。甚至流傳至今的"特性要因分析圖"皆被人們暱稱為"石川圖"（Ishikawa Chart），由此可見石川馨博士在特性要因分析圖上有獨到的貢獻。但可惜的是特性要因分析圖流傳日廣之後，反而出現了小學而大遺的流弊，譬如不少人受魚骨圖（特性要因圖的另一俗稱）對仗工整的形式主義所害，竟而窮其精力於繪圖，實乃捨本逐末之舉。其另一遺禍則是受4M法的框框主義所害，而不再從窮追根硬究底上痛下功夫。因此這幾年表面上雖有特性要因分析日益普及化的事實，但是實際上卻在製造更多畫虎不成的遺憾。
aiyinsitan (2006-4-21 15:48:27)
什麼才是真正有效的特性要因圖呢？這個問題可能很難有一個標準的答案，但是卻不難有一些嚴謹的推理原則可資依循。因此驗證"要因分析"是否恰當的第一個方法就是「像話原則」。我們先舉例說明如下：
以上這張特性要因圖乍看之下並無不妥之處，但是若用「像話原則」加以印證，馬上就可看出破綻。
當我們問：
「為何」板面會出現離子污染？
如果答案是：
「因為」顯影之故。
這像話嗎？
或者是「因為」UV條件之所致
這又像話嗎？
由這兩個例子我們就不難明白，如果所回答「特性」的「要因」不太像話，那麼所呈現的就是一張有瑕疵（或者說效果差）的特性要因圖。
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aiyinsitan (2006-4-21 15:50:46)
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aiyinsitan (2006-4-21 15:51:34)
「為何」板面上會有離子污染？
「因為」顯影操作不當
或「因為」UV條件不穩定
這樣「因為」對應其「為何」，豈不是像話了嗎？換言之，凡符合"像話原則"者，即表示因果之間的邏輯足夠嚴謹，這也才保證真正的「因子」能有機會浮現。
aiyinsitan (2006-4-21 15:52:07)
"豐田式"的管理成功之後，日本有位記者問豐田式管理之父--大野耐一先生，請他只用一句話說明什麼是豐田式的管理？大野耐一先生不愧為一代宗師，他言簡意賅地說「所謂豐田式的管理原則，就是連問五次為什麼？」好一個連問五次為什麼，其實這個"豐田原則"在特性要因分析上，也正是妙用無窮的法寶，現以修正後的魚骨圖為例說明之：
第一"Why"
「為何」板面會有離子污染？
「因為」UV條件不穩定。
第二"Why"
「為何」UV條件不穩定？
「因為」UV能量不足。
第三"Why"
「為何」UV能量不足？
「因為」UV燈管已老化。
「因為」反射罩之表面太髒。
經過這樣Why?Why?Why?地追根究底之後，真正的原因自然就會水落石出了。因此，若能交互運用「像話原則」及「豐田原則」才是真正要因分析的行家，也才具備了D.O.E必勝的入門條件。
aiyinsitan (2006-4-21 15:56:51)
經過熟練運用「像話原則」及「豐田原則」之後，真正的要因一定會浮現出來。但卻也會面臨另一個要因可能太多，而使實驗過於龐大的後遺症。因此成功的要因分析之後，我們接著要探討如何選拔要因以配置實驗的問題，此一問題解決之道可參考如下之「選拔要因流程圖」：
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aiyinsitan (2006-4-21 15:57:51)
一般而言，從實驗者對因子控制能力的強弱來看，所有因子將可被分為三類，如下圖所示。
為加深印象起見，各舉一例說明如下：
變 量：例如室外之溫度，非人所能控制（其水準無法加以指定）。
假母數：例如飛機客艙之溫度，雖然可以調整高低，但除座艙長外一般旅客均無權調整。
母 數：例如裝了冷暖氣機的臥室溫度，你可隨自己的喜好調整溫度。
在工業界原則上大多數D.O.E是屬母數模型，所以透過控制力的篩選，是精簡配置的第一招。
5.5.2技術性篩選
經過上述篩選所留下的各母數因子，其對結果之影響並非全然相同，因而此時可再透過專業技術來加以評估。根據實際之生產經驗或文獻資料的佐證，將部分技術上證據力較弱之因子予以淘汰。
經過控制力篩選及技術性篩選的兩次過濾之後，就技術觀點而言，相對重要的母數因子此刻應該可以浮現出來。這時我們可從專業技術的角度選出5～8個因子，供第一階段實驗配置用。
"因子選擇法"算不上什麼大學問，但它卻是影響實驗成敗的起點，因此值得從事實驗者仔細玩味。
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sm (2006-4-21 17:09:55)
偶想玩味,可是没有这个功力
教材很棒!
aiyin大师办个系列讲座吧
zgzh (2006-4-21 20:34:25)
曾经向何先生（简体版的著者之一）“邮买过“一本书，发邮件后，一个星期（繁体版）就给邮寄过来了。可惜书钱到现在还没有寄给他，原因是没有三通，而且到银行换成汇票的钱，比书还贵。何先生就建议等他来大陆了在寄给他。只是一直惦记，平常邮件联系，不敢忘了。看到aiyinsitan发这个帖子，顶一下！书不错，通俗易懂。曾经问他为何不用minitab软件来讲授DOE。何先生解释说，使用MINITAB需要一定的统计基础，如果没有很好的掌握的话容易一知半解。他们为此开发了一个DOE 的软件，不需要统计知识也可以很好的运用。就是让每个工程师度可以用DOE来解决问题。他们公司辅导的一个客户“华通”，生产的线路板的可能度知道是台湾省PCB业界的老大，做了很多案例。书上的例子有部分就是华通的。如果去书店，可以翻翻。有点做广告的味道阿，呵呵！
[ 本帖最后由 zgzh 于 2006-4-23 16:56 编辑 ]
aiyinsitan (2006-4-22 10:24:35)
QUOTE:
呵呵,可以给大家介绍一下内容吗?/或者讨论一下里面的内容??乖乖 (2006-4-22 10:29:46)
QUOTE:
好长，没时间看了，有空学习~Allen-Yan (2006-4-22 12:52:46)
JACKSON (2006-4-24 00:40:57)
bubuer (2006-5-26 17:37:30)
重开帖子，一步一步的教大家！
先问问题，再解决，Online解决。
我曾经在其他的BBS上看到过以这样的方式教大家，不知道aiyin大师意下如何？
柏拉图 (2006-5-26 23:55:48)
QUOTE:
期待已久了,支持噢~~~~qincheng1119 (2006-5-27 00:02:50)
zhangweibao (2006-5-27 01:51:52)
如果有编辑整理成PPT资料能发表吗？
leeling (2006-5-27 10:52:06)
dawei.q.dai (2006-6-17 20:17:42)
yihcc (2006-6-18 03:22:56)