doe试验设计(DOE试验设计培训的7大步骤分别是什么)
1.DOE试验设计培训的7大步骤分别是什么
DOE试验设计培训的7大步骤 第一步：确定目标 我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点，它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求，但是针对这样的问题，我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决，这时候我们可能就会想到试验设计。
对于运用试验设计解决的问题，我们首先要定义好试验的目的，也就是解决一个什么样的问题，问题给我们带来了什么样的危害，是否有足够的理由支持试验设计方法的运作，我们知道试验设计必须花费较多的资源才能进行，而且对于生产型企业，试验设计的进行会打乱原有的生产稳定次序，所以确定试验目的和试验必要性是首要的任务。随着试验目标的确定，我们还必须定义试验的指标和接受的规格，这样我们的试验才有方向和检验试验成功的度量指标。
这里的指标和规格是试验目的的延伸和具体化，也就是对问题解决的着眼点，指标的达成就能够意味着问题的解决。 第二步：剖析流程 关注流程，使我们应该具备的习惯，就像我们的很多企业做水平对比一样，经常会有一个误区，就是只讲关注点放在利益点上，而忽略了对流程特色的对比，试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上。
任何一个问题的产生，都有它的原因，事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点，而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。流程的定义非常的关键，过短的流程可能会抛弃掉显著的原因，过长的流程必将导致资源的浪费。
我们有很多的方式来展开流程，但有一点必须做到，那就是尽可能详尽的列出可能的因素，详尽的因素来自于对每个步骤地详细分解，确认其输入和输出。其实对于流程的剖析和认识，就是改善人员了解问题的开始，因为并不是每个人都能掌握好我们所关注的问题。
这一步的输出，使我们的改善人员能够了解问题的可能因素在哪里，虽然不能确定哪个是重要的，但我们至少确定一个总的方向。 第三步：筛选因素 流程的充分分析，是我们有了非常宝贵的资料，那就是可能影响我们关注指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？我们知道，对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析，其实就是一种浪费，而且还可能导致试验的误差。
因此将可能的因素的筛选就有必要性，这时，我们不需要确认交互作用、高阶效应等问题，我们的目的是确认哪个因素的影响是显著的。我们可以使用一些低解析度的两水平试验或者专门的筛选试验来完成这个任务，这时的试验成本也将最小处理。
而且对于这一步任务的完成，我们可以应用一些历史数据，或者完全可靠的经验理论分析，来减少我们的试验因子，当然要注意一点就是，只要对这些数据或分析有很小的怀疑，为了试验结果的可靠，你可以放弃。筛选因素的结果，使得我们掌握了影响指标的主要因素，这一步尤为关键，往往我们在现实中是通过完全的经验分析得出，甚至抱着可能是的态度。
第四步：快速接近 我们通过筛选试验找到了关键的因素，同时筛选试验还包含一些很重要的信息，那就是主要因素对指标的影响趋势，这是我们必须充分利用的信息，它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域，虽然不是很确定，但我们缩小了包围圈。这时我们一般使用试验设计中的快速上升（下降）方法，它是根据筛选试验所揭示的主要因素的影响趋势来确定一些水平，进行试验，试验的目的就像我们在寻找罪犯一样的缩小嫌疑范围，我们得出的一个结论就是，我们的改善最优点就在因素的最终反映的水平范围内，我们离成功更近了一步。
第五步：析因试验 在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响，但给出了主要的影响因素，而且快速接近的方法，使我们确定了主要因素的大致取值水平，这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应，这些试验是在快速接近的水平区间内选取得，所以对于最终的优化有显著的成效，析因试验主要选择各因素构造的几何体的顶点以及中心点来完成，这样的试验构造，可以帮助我们确定对于指标的影响，是否存在交互作用或者那些交互作用，是否存在高阶效应或者哪些高阶效应，试验的最终是通过方差分析来检定这些效应是否显著，同时对以往的筛选、快速接近试验也是一个验证，但我们不宜就在这样的试验基础上就来描述指标与诸主效应的详细关系，因为对于3个水平点的选取，试验功效会有不足的可能性。 第六步：回归试验 我们在析因试验中，确定了所有因素与指标间的主要影响项，但是考虑到功效问题，我们需要进一步的安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平，这时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充，也就是还可以利用析因试验的试验数据，只是为了最终能够优化我们的指标，或者说有效全面的构建因素与水平的相应曲面和等高线，我们增加一些试验点来完成这个任务。
试验点一般根据回归试验的旋转性来选取，而且它的水平应该根据功效、因子数、中心点数等方面的合理设置，以确保回归模型的可靠性和有效性。这些试验的完成，我们就可以分析和建立起因素和指标。
2.实验设计（DOE）使用的基本步骤是什么
一、实验设计的使用 实验设计（design of experiments,DOE）用于检验和优化过程、产品、服务或解决方案的绩效。
它主要用来帮助了解不同条件下产品或过程的行为。DOE最独特之处就在于它能够使你通过实验来计划和控制变量，与按照“经验观察”方式仅仅收集和观察现实世界中的事物是截然不同的。
在6sigma组织中，DOE有着非常广泛的应用，天行健咨询公司分析了它能帮助企业解决以下问题： 1、评估顾客声音系统，在不烦扰顾客的情况下寻找产生有效反馈的最佳方法组合； 2、评估诸因素以将引起某一问题或缺陷的“重要”根本原因分离出来； 3、试行或检验可能的解决方案组合，以寻求最佳改进策略； 4、评价产品或服务的设计以确认潜在的问题并从开始就减少存在的缺陷。 尽管DOE用于事物要比用于人更容易，但在服务环境下进行实验设计仍是可能的。
可是，这些实验设计趋向是“现实世界”的试验，在这些试验中，变量在实际过程中加以控制，然后将其结果进行比较。 二、实验设计的基本步骤 1、确认要评价的因素 你希望从实验中了解些什么？对过程或产品的可能影响是什么？在选择因素时要切记：试验更多因素不仅会带来获取额外数据的利益，也会增加成本和复杂性，对二者进行权衡很重要。
2、界定检验因素的“水平” 对速度、时间和重量等诸如此类的变量因素，试验水平的数量可以无限多。因此，你不仅要选择所要采用的数值，而且还要确定希望试验多少不同的水平。
在离散型数据情况下，试验水平可能是两选一的。 3、建立一个实验组合排列 在实验设计中，通常希望避免采用每一变量都单独试验的“每次一个因素”（one-factor-at-a-time,OFAT）的办法。
通常是试验一系列因素水平组合以得到对所有因素都具代表性的数据。这些可能的组合或排列可以由统计软件工具产生或查表得到，借助它们可以帮你避免对每一可能的组合都进行试验。
4、在规定的条件下进行实验 关键是要避免其他一些未被检验的因素影响结果。 5、评价结果和结论 如果你要从实验设计数据中发现模式或得出结论，那么像方差分析和多元回归之类的工具是必需的。
从实验数据中你可能会得到非常明确的答案，也可能会产生新问题，从而需要另外的实验加以测试。 内容摘自：天行健咨询公司。
3.DOE试验设计是什么
在CDM项目中，DOE的职能就是要对CDM（清洁发展机制）项目进行定性的“审定（Validation）”和定量的“核查（Verification/ Certification）”。
DOE（试验设计）在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是我们产品质量提高，工艺流程改善的重要保证。通过对产品质量，工艺参数的量化分析，寻找关键因素，控制与其相关的因素。
实际上，DOE在CDM项目运作过程中非常关键，它直接决定了一个CDM项目能否成功注册、产生的温室气体减排量能否获得签发及签发多少。
扩展资料
DOE（试验设计）方法：一类是正交试验设计法，另一类是析因法。
DOE（试验设计）用处
1、科学合理地安排实验，从而减少实验次数、缩短实验周期，提高了经济效益。
2、从众多的影响因素中找出影响输出的主要因素。
3、分析影响因素之间交互作用影响的大小。
4、分析实验误差的影响大小，提高实验精度。
5、找出较优的参数组合，并通过对实验结果的分析、比较，找出达到最优化方案进一步实验的方向。
参考资料来源：搜狗百科-DOE
4.DOE试验设计是什么
什么是试验设计（DOE）： 从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计（Design Of Experiment,DOE）方法以来，试验设计方法已经在农业、生物学、遗传学、工程学等领域得到广泛的应用和发展。
试验设计主要应用理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在产品设计中，利用试验设计能以最低的试验成本，最短时间内有效的设计和验证产品的性能；在制造过程中，利用试验设计可以从诸多影响因素中，快速找到对过程输出指标影响显著的工艺参数，并将其最佳化。
试验设计的用途： 1、析因分析，识别哪些变量X对响应量Y有显著影响； 2、参数优化，确定有显著影响的X设置在何处时，可使Y几乎总是接近于期望值； 3、减小变异，确定有影响的X设置在何处时，可使Y的变异最小； 4、稳健设计，确定有影响的X设置在何处时，可使不可控变量U的效应最小。
5.什么是试验设计DOE
【试验设计】：
试验设计（DOE,DESignated Operational Entity），也称为实验设计。从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计方法以来，试验设计方法已经得到广泛的发展，统计学家们发现了很多非常有效的试验设计技术。20世纪50年代，日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设计表格化，在方法解说方面深入浅出为试验设计的更广泛使用作出了众所周知的贡献。
【DOE的作用】：
试验设计在工业生产和工程设计中能发挥重要的作用，主要有：
1、提高产量；
2、减少质量的波动，提高产品质量水准；
3、大大缩短新产品试验周期；
4、降低成本；
5、试验设计延长产品寿命。
在工农业生产和科学研究中，经常需要做试验，以求达到预期的目的。例如在工农业生产中希望通过试验达到高质、优产、低消耗，特别是新产品试验，未知的东西很多，要通过试验来摸索工艺条件或配方。如何做试验，其中大有学问。试验设计得好，会事半功倍，反之会事倍功半，甚至劳而无功。
如果要最有效地进行科学试验，必须用科学方法来设计。所谓试验的统计设计，就是设计试验的过程，使得收集的数据适合于用统计方法分析，得出有效的和客观的结论。如果想从数据作出有意义的结论，用统计方法作试验设计是必要的。当问题涉及到受试验误差影响的数据时，只有统计方法才是客观的分析方法。这样一来，任一试验问题就存在两个方面：试验的设计和数据的统计分析。这两个课题是紧密相连的，因为分析方法直接依赖于所用的设计。
摘自：天行健咨询
6.试验设计DOE培训是什么
【一】、DOE是六西格玛管理中常用的工具。
【二】、DOE常用的步骤
试验设计DOE(Design of Experiments)实验设计，针对产品流程、产品的研发、产品的生产过程改善时分析重要因子，优化结果，提高设计健状性的实验。通过选择对产品特性影响较大的相关参数，确定因素之间的指标，选择符合产品特性指标较好的，简单点说，就是考察影响产品特性的各个参数，确定哪些参数组合哪些产品特性最好。DOE实验设计已经广泛使用到企业对提高产品的质量、降低生产成本各个方面，实验设计还可用于企业管理，调整产品结构，制定生产效益和更高的生产计划等。
人类认识自然界的过程是个循序渐进的过程。一般先根据已有的知识提出某种设想，设计一个试验去验证或否定它，从试验中获得的数据帮助人们验证或修正初始的设想，然后又提出了一个更新更深入的设想，再设计新的试验，这个反复的过程会一直持续下去，直到形成了较为完整的理论结果为止。进行试验也是一个学习过程，不可能一蹴而就。一般来说，试验要进行好几批，一般采用下面几个步骤：
1、用部分因子设计进行因子的筛选
最开始，情况不很清楚，考虑到影响响应变量的因子个数可能较多（大于或等于5），这时应在较大的试验范围内，先进行因子的筛选（screening ），通常应使用部分实施的因子试验设计法，这样获得的结果可能较为粗糙，但试验次数可以大大减少，也能够达到筛选的目的。如果认为部分实施的因子试验费用仍然太昂贵，则可以使用试验次数更少的“Plaekett-Burman设计”方法来筛选因子。
2、用全因子试验设计法对因子效应和交互作用进行全面的分析
当因子的个数被筛选到小于等于5个之后，就可以进一步在稍小范围内进行全因子试验设计以获得全部因子效应和交互作用的准确信息，并进一步筛选因子直到因子个数不超过3个。
3、用响应曲面方法确定回归关系并求出最优设置
当因子个数不超过3个时，就有条件采用更细致的响应曲面设计分析方法，在包含最优点的一个较小区域内，对响应变量拟合一个二次方程，从而可以得到试验区域内的最优点。
以上所说的是典型的步骤，在实际工作中，可能跳过某个环节，也可能在某个步骤上反复进行几次。总之，要不断地筛选因子，不断调整试验的范围和因子水平的选择，经过几轮试验后才能最终达到试验的总目标。
7.工厂招品管要懂DOE,有没有高手指点一下DOE的含义及具体内容
doe 1. =department of the environment （英国）环境事务部
2. =department of energy （美国）能源部
3.实验设计design of experiments,
在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是我们产品质量提高，工艺流程改善的重要保证。实验设计已广泛运用了从航天业到一般生产制造业的产品质量改善、工艺流程优化甚至已运用到医学界。籍此课程，您将通过对产品质量，工艺参数的量化分析，寻找关键因素，控制与其相关的因素。根据实际需求，学习判别与选择不同的实验设计种类，设计你的实验步骤，发现如何控制各种影响因素，以最少的投入，换取最大的收益，从而使产品质量得以提升，工艺流程最优化
[编辑本段]doe的实验步骤
(1)筛选主要显著的因子
(2)找出最佳之生产条件组合
(3)证明最佳生产条件组合有再现性
8.DOE培训,六西格玛试验设计（DOE）的设计流程是怎么样的
【一】、六西格玛试验设计DOE介绍：
六西格玛试验设计（DOE）的方法于20年代由英国学者R. A. Fisher所创，他开发出并首次应用方差分析的方法作为试验设计中主要的统针分析工具，其整个过程可以用一张方差分析表表示。
试验设计（DOE）在工业生产和工程设计中能发挥重要的作用，主要有：
1、提高产量；
2、减少质量的波动，提高产品质量水准；
3、大大缩短新产品试验周期；
4、降低成本；
5、试验设计延长产品寿命。
【二】、六西格玛试验设计（DOE）的设计流程：
六西格玛试验设计（DOE）是一个试验策划的过程，通过试验，能收集到合适的数据，希望通过最少的试验次数获得必要的技术信息，而且用合适的统计方法来分析收集到的数据。如果我们希望从数据中得到有用的结论，则试验设计的统计方法是必要的。因此，任何试验设计方法都包含两方面的内容：试验设计和对收集到的数据进行统计分析。它们是紧密相连的，因为统计分析方法依赖于所采用的设计方案。
一般试验设计流程的概要图，下面作一简要分析：
1、试验问题的提出。
明确的提出问题有助于理解所要解决隐含问题的现象。
2、对目前状况的理解。
为试验问题收集尽可能多的相关历史数据是很有必要的，这有助于理解现在的状况。可以从文献或者涉及的各个方面收集信息。如工程、质量保证、制造、市场、操作人员等等。
3、响应变量的选择。
选择合适的响应变量，还要考虑响应变盘是如何度量的，这种度量的精度应得到保证。
4、因子及其水平的选择。
试验者必须选择影响响应变量的关健变量x（因子），x的选择可以使用项目分析阶段的技术。应用于试验中的因子的值（水平）必须仔细选择。通常选用两个或三个水平，最多不宜超过五个水平是比较合适的，水平的范围在试验者感兴趣的区域内应该尽可能的大。
5、试验设计的选择。
这一步是试验设计流程的核心。试验者通过考虑因子的数目、水平多少，所有可能的水平组合、试验成本以及可利用的时间等，来选择合适的试验设计。
6、实施试验。
这是一个实际收集数据的过程。试验者应该注意尽可能的使试验环境保持一致。另外，精确地测量试验结果，获得高质量数据也应加以注意。
7、数据分析。
应采用诸如方差分析和参数估计等统计方法，目的就是通过数据分析，找到前面提出的试验问题的所有可能的信息。
8、分析结果及其结论。
分折完数据后，试验者就必须对他的统计结果做工程解释，估计它们对提出的试验问题的实际含义，并为提出的问题给出结论。
9、验证试验。
在把结果提交给他人和在采取实际行动之前，试验者需要实施一个确认试验来评估试验结论的再现性。
10、后续管理。
试验者将结果提交给他人并采取一些必要的保证措施（行动）。为了支持由试验得出的这个改进，需要紧跟着行动，例如操作条件的标准化和检查表与控制图的使用等，来评估试验的后续影响。
11、后续试验计划。
通常，由于试验问题没有彻底解决，建议进行进一步的试验。试验通常是一个反复的过程，一次试验只能解决问题的一部分，希望后续的试验能处理未解决的问题。
因此，试验设计的目的可能包含下列几点：
1、确定潜在的少数变量x是否对响应变量y有影响；
2、确定这些有影响的变量x值在什么范围内使响应变量y几乎围绕目标值波动；
3、确定x的值以改变响应变量分布的均值，并减少其波动。
4、确定具有影响的x值使其不可控变量的影响最小，即使响应变量对外部环境的变化是稳健的。
【三】、张驰咨询专注提供DOE实验设计公开课培训与内训。
9.指教如何使用六西格玛工具里面的doe实验设计啊
无论在六西格码管理，还是在工程品质、科技研发等方面，doe试验设计都是我们常用来解决问题的方法，其应用可以说涵盖所有的行业。
试验设计最开始是在农林方面的研究，所以我们现在的很多试验设计专用名词都源于此，BLOCK，区组的意思，其原始含义就是田地的四方块，随着研究的深入，逐步应用于机械、医药、化工等各个领域。试验设计的方法很多，根据具体的问题模型和目的我们可以选择适当的设计方法，如混合设计、曲面设计、裂区设计、田口设计、均匀设计等等。
试验设计骈弃了以往单个因子逐步调整的做法，避免了忽视交互作用等方面的问题，从而更加系统有效的解决我们所关注的指标。区别于最初农林方面试验设计应用的是，我们可以在很多的行业中采用渐进的方法来采取试验设计方案，而不期望于一步到位。
第一步确定目标 我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点，它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求，但是针对这样的问题，我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决，这时候我们可能就会想到试验设计。对于运用试验设计解决的问题，我们首先要定义好试验的目的，也就是解决一个什么样的问题，问题给我们带来了什么样的危害，是否有足够的理由支持试验设计方法的运作，我们知道试验设计必须花费较多的资源才能进行，而且对于生产型企业，试验设计的进行会打乱原有的生产稳定次序，所以确定试验目的和试验必要性是首要的任务。
随着试验目标的确定，我们还必须定义试验的指标和接受的规格，这样我们的试验才有方向和检验试验成功的度量指标。这里的指标和规格是试验目的的延伸和具体化，也就是对问题解决的着眼点，指标的达成就能够意味着问题的解决。
第二步剖析流程 关注流程，使我们应该具备的习惯，就像我们的很多企业做水平对比一样，经常会有一个误区，就是只讲关注点放在利益点上，而忽略了对流程特色的对比，试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上。任何一个问题的产生，都有它的原因，事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点，而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。
流程的定义非常的关键，过短的流程可能会抛弃掉显著的原因，过长的流程必将导致资源的浪费。我们有很多的方式来展开流程，但有一点必须做到，那就是尽可能详尽的列出可能的因素，详尽的因素来自于对每个步骤地详细分解，确认其输入和输出。
其实对于流程的剖析和认识，就是改善人员了解问题的开始，因为并不是每个人都能掌握好我们所关注的问题。这一步的输出，使我们的改善人员能够了解问题的可能因素在哪里，虽然不能确定哪个是重要的，但我们至少确定一个总的方向。
第三步筛选因素 流程的充分分析，是我们有了非常宝贵的资料，那就是可能影响我们关注指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？我们知道，对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析，其实就是一种浪费，而且还可能导致试验的误差。因此将可能的因素的筛选就有必要性，这时，我们不需要确认交互作用、高阶效应等问题，我们的目的是确认哪个因素的影响是显著的。
我们可以使用一些低解析度的两水平试验或者专门的筛选试验来完成这个任务，这时的试验成本也将最小处理。而且对于这一步任务的完成，我们可以应用一些历史数据，或者完全可靠的经验理论分析，来减少我们的试验因子，当然要注意一点就是，只要对这些数据或分析有很小的怀疑，为了试验结果的可靠，你可以放弃。
筛选因素的结果，使得我们掌握了影响指标的主要因素，这一步尤为关键，往往我们在现实中是通过完全的经验分析得出，甚至抱着可能是的态度。第四步快速接近 我们通过筛选试验找到了关键的因素，同时筛选试验还包含一些很重要的信息，那就是主要因素对指标的影响趋势，这是我们必须充分利用的信息，它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域，虽然不是很确定，但我们缩小了包围圈。
这时我们一般使用试验设计中的快速上升（下降）方法，它是根据筛选试验所揭示的主要因素的影响趋势来确定一些水平，进行试验，试验的目的就像我们在寻找罪犯一样的缩小嫌疑范围，我们得出的一个结论就是，我们的改善最优点就在因素的最终反映的水平范围内，我们离成功更近了一步。第五步析因试验 在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响，但给出了主要的影响因素，而且快速接近的方法，使我们确定了主要因素的大致取值水平，这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应，这些试验是在快速接近的水平区间内选取得，所以对于最终的优化有显著的成效，析因试验主要选择各因素构造的几何体的顶点以及中心点来完成，这样的试验构造，可以帮助我们确定对于指标的影响，是否存在交互作用或者那些交互作用，是否存在高阶效应或者哪些高阶效应，试验的最终是通过方差分析来检定这些效应是否显著，同时对以往的筛选、快速接近试验也是一个验证，但我们不宜就在这样的。
10.SPC、DOE、FMEA知识是指什么
SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。
DOE：实验设计（DesignofExperiments，缩写为DOE）是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计应遵循三个原则：随机化，局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性；局部控制是化分区组，使区组内部尽可能条件一致；重复是为了降低随机误差的影响，目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。实验设计大致可以分为四种类型：析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。析因设计又分为全面实施法和部分实施法。析因实验设计方法就是我们常说的正交实验设计。
FMEA:TS16949的5大手册--FMEA是一种可靠性设计的重要方法
FMEA实际是一组系列化的活动，其过程包括：找出产品/过程中潜在的故障模式；根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估；列出故障起因/机理，寻找预防或改进措施。
故障模式、影响、分析模块
其核心部分是对特定系统进行分析研究，确定怎样修改系统以提高整体可靠性，避免失效。为了准确计算失效的危害性，在分析时，提供了系统化的处理过程，自动编制FMEA任务，包括确定所有可能失效的零部件及其失效模式，确定每一种失效模式的局部影响、下一级别的影响以及对系统的最终影响，确定失效引起的危害性，确定致命失效模式以消除或减少发生的可能性或剧烈程度。
FMEA可完成以下功能：
失效模式、影响分析（FMEA）
危害性分析（CriticallyAnalysis）
功能FMEA(FunctionalFMEA)
破坏模式和影响分析（DMEA）
FMEA具有以下特点：
丰富的故障模式数据库
完善的企业FMEA规范定制功能
自动由FMEA生成原始的FTA（故障树）
故障树分析（FaultTreeAnalysis）模块
利用FTA模块，在系统设计过程当中，通过对造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（即故障树），从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率以计算系统故障概率，采取相应的纠正措施，以提供系统可靠性的一种分析方法。它以图形的方式表明了系统中失效事件和其它事件之间的相互影响，是适用于大型复杂系统安全性与可靠性分析的常用的有效方法。利用FTA，用户可以简单快速地建立故障树，输入有关参数并对系统进行定性分析和定量分析，生成报告，最后打印输出。
事件树分析（EventTreeAnalysis）模块
