Considerando l'accesso a nuove regioni di prestazioni tramite la formulazione a partire da un numero limitato di materiali sintetizzati, è stato identificato un DOE misto come l'approccio migliore. Dopo una discussione iniziale con il team, è emerso che il DOE era ritenuto impraticabile, poiché la tradizionale selezione "casuale" dei punti (basata sugli intervalli dei componenti target) poteva portare a un gran numero di esecuzioni " non processabili ", con conseguente produzione di un set di dati in uscita incapace di fornire un modello utile.
Il team conosceva le regole da applicare per massimizzare le probabilità che tutti i campioni fossero processabili, ma non era sicuro di come implementarle in un DOE. Dopo aver provato diversi approcci per affrontare questo problema, l'approccio più efficace si è rivelato l'utilizzo di un file candidato per selezionare le esecuzioni; le esecuzioni da includere sono state generate utilizzando uno pseudo-modello, lo strumento griglia fattoriale e il generatore di punti griglia. La presentazione esamina come è stato implementato questo approccio e il suo impatto sul DOE.
