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但是，這并不意味著其他工具不適用。精益制造、“簡潔”的工藝設計，QFD·QFD、FMEA也能在改進階段極大地幫助項目團隊。
很多項目在形成改進方案時面臨的一個重要問題是:哪些自變量x對Y影響顯著，如何改變這些自變量x或者這些自變量x取什么值會使Y達到最佳值。此時，天行健咨詢認為可以使用的最重要的手段和工具是試驗設計實驗的設計，DOE:計劃和安排一批測試，并在設定的條件下嚴格按照計劃進行這些測試，獲得新的數據，然后進行分析，獲得所需的信息，從而獲得改進的途徑。
開展試驗設計，需要企業(yè)為此提供測試費用和測試條件。但在項目實施過程中，往往會出現測試經費不足或測試條件不具備的情況。隨著仿真技術的發(fā)展，大量實驗可以通過計算機仿真實現，但建議項目組對測試結果的最終驗證以物理驗證為主。
既然試驗設計的目的是分析:“那些自變量x顯著影響y，而這些自變量x取什么值會使y達到最佳值”，那么前面介紹的統計方法也有類似的目的，那么試驗設計和這些方法有什么關系呢？
在分析階段，利用歷史數據獲取一些信息，可以通過統計的方法對歷史數據進行分析，得到相應的回歸方程，以及Y和各個自變量x之間的關系，但是這種關系的獲取是“被動”的，因為使用的是現成的數據，基于過程的現狀，只能處于“是什么就是什么”的狀態(tài)。在改進階段，需要改進現有流程或建立新流程。首先要面對的問題是如何有目的地獲取更有價值的數據，并找到它們的最佳組合，這必然要用到試驗設計。當然，在實驗中獲得數據后，還要進行一系列的分析工作，其中最重要的是判斷響應變量Y是否受到X的顯著影響，所以要采用方差分析和回歸分析的方法。因此，方差分析和回歸分析都是試驗設計分析中使用的工具。
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