实验规划和机器学习的实际应用实验设计（DOE）传统上被广泛用作各个行业中数据驱动决策的关键工具，包括流程优化、质量控制和产品开发。机器学习（ML）和人工智能（AI）的最新进展增强了处理和预测大规模复杂数据的能力，为在实践中应用实验规划提供了新的可能性。本研究探讨在更灵活的环境中应用传统实验设计方法的方法，并通过实际案例探索其潜力。此外，通过提出使用 JMP 软件整合实验规划和机器学习的具体策略，我们为从业者提供了一种实用的方法，以便在真实的工业环境中有效地执行数据驱动的决策。通过这种方式，我们旨在展示实验规划和机器学习的综合使用对流程优化、质量控制和产品开发的积极影响。
