DOE は、AMAT エンドツーエンドの継続的プロセス、設計の改善および最適化において重要な役割を果たします。残念ながら、ほとんどの DOE 実践者は、DOE 統計の基礎を欠いているにもかかわらず、JMP で使い慣れた任意の DOE 設計をランダムに選択し、その結果、予測モデルの品質が低下します。最も強力な Resolution IV アルゴリズムの 1 つである DSD を使用すると、比較的小さな DOE 実行サイズで多数の予測子の主な効果と相互作用効果の両方を調べることができます。ただし、DSD は、GRR ノイズ、SPC 時間ノイズ、設計制約、再帰ステップワイズ アルゴリズムなどの直交性違反を許容できません。
DSD ブロッキング設計に関する特殊なケースを研究しました。2 つの操作システムを予測因子として割り当てる代わりに、ブロッキング因子が割り当てられました。DOE 実験オペレーターは十分な注意を払わず、ブロッキング計画に従わずに実行順序を変更しました。9 回の実行のうち前半 (1 回目のブロッキング) を完了した後、設計プロセス オーナーはブロッキングの間違いを発見し、すぐに DOE 実行を停止しました。これにより、設計評価が不十分になりました。議論の結果、直交設計構造を改善するための 5 つの代替解決策が見つかりました。DOE スケジュールとコスト制約を考慮して、各代替 DOE 提案に対して詳細な設計診断を実施しました。5 つの提案の中で、9 つの新しい拡張ポイント (すべてコーナー) を追加する拡張 DOE が、最も高い投資収益率で直交リスクを最も多く回復するのに最適でした。この DOE ブロッキング ケース スタディを通じて、この危機を通じて効果的なコミュニケーションにより、JMP DOE の知識をさらに向上させることができました。
