DSD 之後的下一步是什麼？我最近完成了 6 因素 DSD，發現只有 4 個因素是重要的。
下面是預測刻畫器在簡化模型後的樣子，顯示了其中一個因素的二次效應。
我的模型有 4 個主效果、2 個雙因素交互作用和 1 個二次效應。
我的問題是，DSD 的下一步是什麼？我應該直接進行 RSM 設計嗎？那麼用中心點擬合 2^4 階乘，然後從那裡開始？或者有其他需要透過 DSD 完成的事情嗎？
實驗設計回覆：DSD 之後的下一步？我會進行驗證運行以確保模型預測現實。
如果看起來不錯，那麼我可能會考慮使用具有 DSD 範圍之外的三個活動因子的 RSM，以查看失敗的邊緣在哪裡。 （..或看看產量在哪裡逐漸減少。）
看起來 X1 的小幅增加會對產量產生相當顯著的影響？
回覆：DSD 之後的下一步？具有兩個複製中心點的分辨率 IV 分數階乘怎麼樣？在我看來，您已經對模型效果有相當的了解？
回覆：DSD 之後的下一步？我以為分數 DOE 主要是為了篩選？你是說進行第二次篩選設計，還是我可以用那些中心點和分數設計來測量與較少運行的不擬合？
回覆：DSD 之後的下一步？謝謝你的建議。我將計劃驗證預測分析器建議的最佳條件並從那裡開始。我想知道，由於我的曲率是 1 倍，這是否意味著我接近最佳值並且應該在我的下一個設計中納入軸向點，或者只是從 2^k DOE 和中心點開始？
回覆：DSD 之後的下一步？嗯，不知道它們主要用於篩選，但我從您認為您知道的效果數量中猜測到，部分因子設計（也許具有不同的因子設置）將提供足夠的信息來構建下一個模型迭代。我懷疑這意味著比 RSM 更少的運行次數，這意味著它可以節省時間，並且仍然可以為您提供有關不適合的資訊。中心點對於捕獲螢幕截圖中顯示的非線性似乎是必要的，並且再現似乎也很有用。另一方面，如果您可以以低預算快速執行實驗，那麼您就不會受到運行次數的限制。如果不了解更多上下文，很難判斷。
請注意，JMP 中的 DoE 平台允許對不同設計進行比較，這可能會使下一步採取哪一步的決定變得更容易。
編輯： JMP 幫助中不適合。
回覆：DSD 之後的下一步？我不同意我的前同事@Byron_JMP或@Ressel所建議的任何內容。但我會採取稍微不同的方法。我還假設您有一些想要解決的實際問題？根據您迄今為止所做的一切，問這個問題：“我可以解決手頭的問題嗎？”如果答案是“是”，那麼為什麼要執行後續設計的實驗呢？如果答案是“否”，則繼續進行額外的調查工作。
回覆：DSD 之後的下一步？如果您決定進行進一步的實驗，則無需從新設計開始，開啟 DSD 資料表並選擇 DOE > Augment Design 。該工具可讓您確定新增至現有設計的最佳新運行集，
回覆：DSD 之後的下一步？謝謝馬克。我不知道這個選項。我一定會研究並利用它！
