长期以来，试验设计 (DOE) 一直是创新、质量改进和产品优化的核心。尽管全因子和部分因子试验等经典设计仍然是基础，但现代工程和产品开发挑战越来越需要更大的灵活性。这就是最佳设计的用武之地——也是 Minitab 持续在这一领域投资（包括增加 Effex 的最佳设计能力）的原因，由此有意义地加强了产品组合。
什么是最佳设计？
最佳设计是计算机生成的试验设计，旨在满足特定的建模或实际约束。最佳设计不是依赖于预定义的设计结构（如 2^k 因子设计），而是使用算法根据以下内容选择信息量最大的试验运行：
- 您要估计的模型
- 因子的数量和类型（连续、分类、混合水平）
- 资源限制（有限的试验次数、受限因子组合）
- 自定义最优性准则（D 最优性、A 最优性、I 最优性等）
最佳设计的核心是回答一个关键问题：
考虑到现实世界的限制，我们可以运行的统计效率最高的一组试验是什么？
这种灵活性使它们在现代工业、制药、先进制造和研发环境中不可或缺，因为这些环境中的教科书式设计往往无法适用于问题本身。
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为什么最佳设计在当今环境中至关重要
在下述方面，组织面临越来越大的压力：
- 减少试验成本和时间
- 在受限材料或昂贵原型的条件下开展工作
- 研究具有许多变量的复杂系统
- 对非线性或高阶关系建模
- 同时纳入难以更改和易于更改的因子
传统的因子或响应表面设计在理想条件下效果良好。但是，实际试验很少在理想条件下进行。
最佳设计使从业者能够：
1. 处理不规则设计空间
当某些因子组合不可行、不安全或不可能时，最佳设计可以在保持统计功效的同时排除这些区域。
2. 管理混合因子类型
试验通常包括连续因子、类别因子和受约束的混合组分的组合。最佳设计算法可以无缝地适应这种复杂性。
3. 在最大化信息量的同时将运行次数降至最低
当运行成本高昂时——例如在航空航天试验、制药开发或高价值制造中——最佳设计可确保每次运行都能为所需模型提供最大信息。
4. 支持自定义建模目标
不同的问题需要不同的最优性标准：
- D 最优性侧重于精确的参数估计。
- I 最优性强调整个设计空间的预测准确性。
- A 最优性最小化平均参数方差。
最佳设计允许团队选择与其业务目标一致的标准。
Minitab 在最佳设计方面的优势变得更强
Minitab 长期以来一直支持最优设计，作为其全面 DOE 平台的组成部分，为用户提供：
- D 最优设计
- 自定义设计生成
- 支持复杂模型
- 与模型拟合和分析工具无缝集成
- 清晰的结果可视化和解释
Effex 的最优设计技术的加入以有意义的方式进一步增强了 Minitab 的产品组合。
1. 高级算法深度
Effex 带来了额外的优化技术和计算方法，可扩大设计生成的范围和稳健性。这增强了：
- 在大型复杂试验空间中的稳定性
- 处理许多因子时的效率
- 高级约束处理
- 因子之间的硬约束
- 自定义可行区域
- 非线性或不规则边界
- 基于资源的限制
随着试验变得越来越多维，算法复杂性变得越来越重要。
2. 在复杂约束中提高灵活性
现代试验通常涉及：
- 因子之间的硬约束
- 自定义可行区域
- 非线性或不规则边界
- 基于资源的限制
Effex 的功能扩展了即使在高度受限条件下生成统计高效设计的能力，从而减少了可行性和统计功效之间的折衷。
3. 增强对高级建模需求的支持
在高级研发环境中，团队可能需要：
- 高阶多项式模型
- 自定义模型规范
- 以预测为中心的最优性
- 基于工程目标的定制标准
通过扩展可用的设计生成策略，Minitab + Effex 组合可以更好地支持这些复杂的用例。
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