實驗規劃和機器學習的實際應用實驗設計（DOE）傳統上被廣泛用作各行業中數據驅動決策的關鍵工具，包括流程最佳化、品質控制和產品開發。機器學習（ML）和人工智慧（AI）的最新進展增強了處理和預測大規模複雜數據的能力，為在實踐中應用實驗規劃提供了新的可能性。本研究探討在更靈活的環境中應用傳統實驗設計方法的方法，並透過實際案例來探索其潛力。此外，透過提出利用JMP軟體整合實驗設計和機器學習的具體策略，為從業者在現實工業環境中有效地執行數據驅動的決策提供了實用的方法。透過這種方式，我們旨在展示實驗規劃和機器學習的綜合使用對流程最佳化、品質控制和產品開發的正面影響。
