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。
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：
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。
在下述方面，组织面临越来越大的压力：
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：
最佳设计允许团队选择与其业务目标一致的标准。
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：
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：
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：
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：
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。