實驗設計是一個強大的工具，使用戶能夠通過識別影響結果的關鍵因素並確定這些因素的最佳設置來優化和改進流程、產品或系統。 這可以提高效率、改進最終產品並大幅降低成本。
這個由 6 部分組成的網絡系列旨在幫助您釋放實驗設計 (DOE) 的力量。
對於 DOE 的新手，該系列將幫助您了解使用 DOE 相對於傳統方法的優勢以及如何開始。 對於那些已經運行 DOE 的人來說，該系列將幫助您從正在運行的設計中提取更多信息。
第 1 節：什麼是實驗設計 -點擊此處觀看
加入我們，了解實驗統計設計 (DOE) 的基礎知識。 本次會議將展示這種實驗方法與傳統方法有何不同，以及它如何使科學家和工程師能夠最大限度地提高實驗投資回報。
第 2 節：Easy DOE 入門 -點擊此處觀看
能源部新手？ 沒問題！ Easy DOE 是一個引導您開始使用 DOE 的平台。 了解如何在單一指導過程中設計和分析實驗。 一旦您熟悉了 DOE 的基礎知識，就可以了解如何無縫過渡到標準 DOE 方法。
第 3 節：使用現代 DOE 方法設計最佳實驗 -點擊此處觀看
現代 DOE 方法允許您創建適合您的系統的實驗。 了解如何使用定制設計平台克服傳統 DOE 的局限性。 創建設計後，使用不同的工具來探索和比較不同的設計，以確保您創建的是支持您的目標的最佳設計。
第 4 節：使用混合物 DOE 優化配方 -點擊此處觀看
油漆、沙拉醬、肥皂。 他們有什麼共同點？ 它們都是混合物。 為了優化混合物，您必須改變成分或組分的比例，同時保持總質量或體積相同。 如果這聽起來像您正在使用的系統，請加入我們，學習如何創建和分析混合 DOE。
第五節：事半功倍 -點擊此處觀看
您是否已在實驗中使用 DOE 方法，並希望繼續通過更少的實驗提取更多信息？ 加入我們，了解先進的篩選設計以及如何增強 DOE 以建立在先前實驗的基礎上。 確定性篩選設計 (DSD) 是一種高效的篩選設計，它提供了一個減少實驗總數的平台，並提供了有關係統的附加信息。 增強 DOE 是一種幫助您在先前實驗的基礎上進行構建的方法。 了解如何從簡單的篩選設計開始，然後在此基礎上了解更多信息，而無需開始新的設計。
第 6 節：DOE 高級主題 -點擊此處觀看
JMP 繼續突破 DOE 在新功能和平台方面的可能性界限。 本次會議將重點關注其中兩個功能：功能 DOE 和自我驗證集成模型 (SVEM)。 功能數據是二維數據，例如動力學曲線、隨時間變化的熱演化、粒度分佈或化學光譜。 功能性 DOE 允許您優化整個響應曲線（而不是單個參數）。 自驗證集成模型 (SVEM) 允許您通過高級建模算法在設計中運行更少的實驗。
