研究的目標是找出四個因素的控制空間，以便有三個反應符合規範。在分析器模擬器中，我首先使用缺陷分析器來檢查因素對缺陷率的影響，如下上圖所示。然後我使用下圖所示的設計空間分析器：最小缺陷率的結果不同，為什麼？我接受設計空間輪廓儀的控制範圍，但為什麼缺陷輪廓儀對最小缺陷範圍的首次估計不同？
嗨@frankderuyck ，
我發現這篇文章沒有任何回复，我認為值得提供一個回复，以便未來的用戶在遇到相同的問題時可以獲得幫助。
在 Design Space Profiler 和 Defect Profiler 之間獲得相似結果的「技巧」是在兩個平台之間以相同的方式調整所有相應的因子範圍和分佈，因為它們不會直接連結。
使用 JMP 範例庫中的 Bounce Data 資料集，我指定了回應「Stretch」的規格限制（LSL=400、Target=450、USL=500）：
然後，我創建一個模型，並打開設計空間分析器以找到有助於最大程度地減少不合格樣本比例的正確因子範圍：
在這些因素範圍內，我預計 97.74% 的樣品符合規格。
現在打開模擬器，我使用均勻分佈指定這些因素範圍（分佈選擇對缺陷率有影響），然後按一下「模擬」：
我現在的缺陷率為 2.23%，與我從 Design Space Profiler 獲得的結果非常接近 (P=100-Inspec=100-97,74=2.26%)。請記住， 模擬器計算是基於蒙特卡羅模擬，因此每次模擬的缺陷率可能會略有不同，但結果應接近設計空間分析器。兩個平台現已對齊。
最後，查看缺陷刻畫器，您應該調整該刻畫器的因子範圍（右鍵單擊 X 軸，然後在「軸設定」中指定因子的最小值和最大值以匹配設計空間刻畫器的範圍），以便僅根據模擬器和設計空間分析器的相同範圍計算缺陷率：
此分析器的最大缺陷率為 2.27%，與模擬器 (2.23%) 和設計空間分析器 (2.26%) 的結果非常接近。
在模擬器和缺陷分析器上修復設計空間分析器的相同因子範圍可以找到相似的缺陷率。
希望這個答案可以幫助其他用戶，
