发动机是汽车的心脏，为汽车的行驶提供最基本的动力，它的质量特性关系着汽车的动力性、经济性、环保性。纵观汽车行业100多年的发展史，虽然发动机的基本原理没有改变，但积极进取的汽车厂商们常常喜欢把发动机的性能作为竞争亮点，富于创新的设计大师们也不断地将最新科技融入到发动机中，把发动机变成一个日益复杂的机电一体化产品。举例来说，影响发动机Calibration（标定）的参数已经增加到数以千计的程度，
• 如何能够在众多参数中快速而准确地找到少数关键的参数？
• 如何能够让设置好的参数使燃料的Consumption、Emissions、Smoothness同时达到指定的要求？
• 如何能够在最短的时间内、在广义的参数空间内精准定位，找到最优化的设计空间？
• ……
这些都是国内很多汽车企业的研发和质量部门经常遇到的技术难题。由于缺乏正确的实验设计理论指导，本土车企的研发成本高、研发周期长、研发效果差，这些情况制约了企业的上升空间，甚至导致相当一部分企业陷入了“销量下降→压缩研发成本→销量继续下降→继续压缩研发成本”的恶性循环。
从欧美、韩日等知名车企的成功经历来看，实验设计是它们长期保持发动机竞争力的法宝之一，这与国内同行或凭经验、或凭苦干的工作风格形成了鲜明的对比。
实验设计DOE ，又称试验设计，是以概率论和数理统计为理论基础，既经济又科学地安排实验，同时在此基础上研究和处理多因子与响应变量关系的一种科学方法。在发动机新产品、新工艺的研究中，通常要做实验，而且往往做实验的次数还很多。实验者总希望从近可能少的实验次数中最大限度地提取有用信息，为此就必须进行实验的设计、分析与优化。实验设计会告诉工程师们如何安排实验最合理，如何对实验结果进行评价和检验，最终在科研和工艺研究领域如何能够达到大幅度缩短研发周期、节省经费、找到最佳的产品设计参数的目的。本文中所有涉及到实验设计的分析报告都是基于专业统计分析软件JMP完成的。
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