了解如何描述目标、为假定模型指定效应、生成设计、收集实验运行数据、创建并拟合包含实验数据的模型，以及如何使用因子来优化和改进设置。借助设计空间分析器，您可以交互式地在因子空间内查找失效极限区域（操作范围），在该区域内，模型预测响应将符合规范。
看看如何：
- 检查实验案例研究中使用的数据
- 探讨实验设计的可能性
- 总结创建最终筛选设计 (DSD) 和分析设计空间的结果
- 创建DSD并解读结果
- 使用有效的模型选择方法拟合和解释统计模型以适应设计因素。
- 使用设计空间分析器确定必要的系数设置，以使工艺过程保持在规格限制范围内。
@Phil_Kay在在线研讨会期间回答了以下问题：
问：如何获得使用多个水平的DSD DOE？DOE中的因子是否包含每个因子特有的一定数量的水平？或者，JMP在选择DSD方法时是否自动决定了水平数量？
答：基本上，一个确定的筛选设计对于每个因子都始终包含 3 个水平。也就是说，您定义了范围的下限和上限，确定的筛选设计始终会提供 3 个水平。它始终包含因子设置为下限的运行、因子设置为中点的运行以及因子设置为上限的运行。您只需确定因子，并给出上限和下限，JMP 就会自动插值找到每个因子范围的中心点。一个相关的问题是，如果我只有已定义的水平，例如您只能将炉子的温度设置为 200、280 和 310，而这些水平并非均匀分布，该怎么办？在这种情况下，您需要使用自定义设计。
问：如何在 spec 中为预测分析器着色？
答：在 JMP 中，对于任何图表，您都可以双击任意坐标轴并添加参考线或范围。请参见下图。
问：能否将厚度变化作为响应变量？如果可以，该如何实现？
答：可以。在这种情况下，我们需要测量每片晶圆上大约 25 个不同点的薄膜厚度，我们可以使用 JMP 来计算标准偏差或极差，或者两者都计算。然后直接用这个结果作为你的答案。
问：对于某些因素，设计中的中间值并非平均值。这是什么原因造成的？
答：使用确定的筛选设计，结果总是会正好位于连续范围的正中间。但是，由于分布箱的划分方式和图表的显示方式，看起来会有点偏斜。如果你的因子实际值略微偏离中心，你可以直接输入真实值，但这会稍微影响设计属性。你可能无法使用我之前展示的确定筛选工具，但这仍然会是一个不错的实验。
分布均值.JPG
问：什么决定了“符合规格的比例”的最大值？例如，可以设置为 100.00% 吗？或者说，过程中的噪声会影响这个值吗？
答：基本上，你需要定义一个最高可用比例。100% 可能并不现实。从统计学角度来看，总会有变数，100% 的确定性永远无法实现。你需要决定在这种情况下可接受的故障率是多少。故障的成本是多少？你能承受多少？这是一个商业决策，而非统计学决策。JMP 可以帮助你做出这个商业决策，在符合规格和试图控制 100% 的成本之间找到合适的平衡点。
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