实验设计简介
实验设计（DOE）是一种科学方法，用于研究和处理多因子与响应变量关系，通过合理挑选实验条件、安排实验和分析实验数据，找出最优的改进方案。DOE的核心是实验规划和分析方法，旨在以最有效的方式安排实验，获取最大信息量。
过程模型与主效应、交互作用
实际问题可以抽象为过程模型：响应变量（如质量指标、生产能力、成本）受可控因子（如人员、设备、原材料、操作方法、环境）的影响，过程可以用数学模型 y=f(x) 表示。主效应指因子在不同水平下对响应的平均变化量，交互作用指其他因子水平改变时，一个因子的主效应的平均变化量。
传统实验方法与实验设计
传统方法如试错法（OFAT）简单但效率低，无法衡量交互作用，无法预测响应值。DOE允许同时设置多个输入因子，确定它们对响应的影响，识别交互作用，以较少的实验找到最佳设置，理解因子交互作用，建立预测模型。
实验设计类型与应用场景
传统DOE包括完全析因设计、筛选设计、响应曲面设计、混料设计等；高级DOE包括定制设计、扩充设计、确定性筛选设计、空间填充设计、非线性设计等。DOE应用广泛，涵盖机械、半导体、电子、化工、汽车、烟草、医药、食品等行业，帮助快速、可预测地优化产品和工艺，降低业务风险。
实验设计实施阶段与工作流
DOE实施通常包括筛选、描述、优化、稳健四个阶段。实验设计工作流包括描述、设计、采集、拟合、预测五个步骤，通过精确描述、设计、采集、拟合和预测，高效达成实验目标，优化产品或工艺。
实验设计常用术语与三大原则
常用术语包括因子、水平、响应、实验方案、模型等。三大原则是随机化、重复、区组，确保实验结果的可靠性和有效性。
案例实战
案例1：应用响应曲面设计优化PCB设计仿真实验参数，通过建立代理模型，识别关键影响因子，确定最优实验参数范围，优化眼高和眼宽。
案例2：基于定制设计实现化工材料配方开发与工艺优化，通过拟合模型确定最佳配方成分比例和过程变量参数设置，优化阻尼和成本，加速导电薄膜材料研发与量产。
案例3：结合空间填充设计与机器学习优化食品配方与工艺，应用空间填充设计生成实验方案，分别应用标准最小二乘模型、SVEM广义回归模型和SVEM神经网络模型，建立了配方成分比例、醒发时间与面包高度、评分之间的预测公式，为实验设计应用打开了新思路。
实验设计方法选择
实验设计方法选择需考虑实验目的、实验规模、约束限制等因素。根据实验设计的发展历程和设计思路，可分为经典实验设计、最优实验设计和现代实验设计三类方法。根据实验设计是否具有先验知识，可分为基于模型的与模型未知的实验设计方法。
常用实验设计方法
常见的实验设计方法包括完全析因设计、响应曲面设计、混料设计、确定性筛选设计、定制设计等，每种方法都有其特点和适用范围，应根据具体情况进行选择。
JMP实验设计的优势
JMP实验设计平台同时支持经典、最优和现代实验设计方法，具备全面的统计建模和机器学习平台，支持实验设计数据高效建模分析，具备一系列交互、动态的刻画器、模拟器和可视化平台，轻松实现模型应用，加速产品研发与工艺参数优化。
