DOE正交试验设计（Design of Experiments, Orthogonal Design）是一种实验设计方法，旨在通过合理的实验安排，系统地研究多个因素对实验结果的影响。该方法广泛应用于制造业、工程、药物开发、农业等多个领域，是工业和学术界进行试验分析和优化的强大工具。正交试验设计的核心在于通过有限的实验次数，获取尽可能多的信息，以降低实验成本，提高效率，同时确保结果的有效性和可靠性。
正交试验设计的起源可以追溯到20世纪初，统计学家和质量管理领域的先驱们对实验设计的研究逐渐形成了系统的方法论。特别是在20世纪30年代，统计学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）提出了正交设计的基本思想，标志着现代实验设计理论的诞生。随着工业革命的推进，企业对生产效率和产品质量的追求使得正交试验设计在实际应用中得到了广泛认可，并发展成为现代工业工程和质量管理的重要组成部分。
正交试验设计的基本概念包括因子、水平、实验、响应等。因子是指影响实验结果的变量，水平是因子的不同取值，实验是对特定因子水平组合进行的观察和测量，响应则是实验结果的量化表现。
正交设计的核心在于利用正交表安排实验，通过合理的组合，使得各因子之间的影响能够被独立估计，从而避免因子间的干扰。常用的正交表包括L4、L8、L16等，分别对应于不同数量的因子和水平组合。
正交试验设计的主要优点在于其高效性和系统性。与传统的单因素实验相比，正交设计能够在较少的实验次数内获得更全面的结果，且实验结果的可靠性更高。
实施正交试验设计通常包括以下步骤：
为了更好地理解DOE正交试验设计的应用，以下是一个实际案例：某汽车零部件制造企业希望优化其焊接工艺，以提高焊接强度并减少缺陷率。该公司确定了五个影响因子：焊接电流、焊接速度、焊接时间、焊接材料及焊接气体类型，并为每个因子确定了两个水平。通过选择适合的正交表（例如L8），安排了8组实验，实验结果显示焊接电流和焊接速度对焊接强度影响显著，经过数据分析后，最终确定了优化的焊接工艺参数。
近年来，正交试验设计的研究不断深入，相关的文献数量逐年增加。许多学者对正交设计的理论和应用进行了广泛的探讨，包括对多因素交互作用的分析、改进正交设计的方法以及在新兴领域（如大数据分析和机器学习）中的应用等。此外，随着统计软件的普及，正交试验设计的实施变得更加简单和高效，许多软件（如Minitab、R等）都提供了相应的功能，使得研究人员能够更加便捷地进行实验设计和数据分析。
正交试验设计作为一种高效的实验设计方法，已经在多个领域得到了广泛应用。通过合理的实验安排，研究人员能够在有限的资源下获得更多的信息，为生产和管理决策提供了有力支持。未来，随着技术的进步和数据分析方法的不断发展，正交试验设计的应用范围将进一步扩大，尤其在智能制造和大数据时代，将发挥更加重要的作用。
