了解如何描述目標、為假定模型指定效應、產生設計、收集實驗運行資料、建立並擬合包含實驗資料的模型，以及如何使用因子來最佳化和改進設定。借助設計空間分析器，您可以互動式地在因子空間內找到失效極限區域（操作範圍），在該區域內，模型預測響應將符合規範。
看看如何：
- 檢查實驗案例研究中使用的數據
- 探討實驗設計的可能性
- 總結創建最終篩選設計 (DSD) 和分析設計空間的結果
- 建立DSD並解讀結果
- 使用有效的模型選擇方法來擬合和解釋統計模型以適應設計因素。
- 使用設計空間分析器確定必要的因子設置，以使製程保持在規格限制範圍內。
@Phil_Kay在線上研討會期間回答了以下問題：
Q：如何獲得使用多個等級的DSD DOE？ DOE中的因子是否包含每個因子特有的一定數量的水平？或者，JMP在選擇DSD方法時是否自動選擇水平數量？
答：基本上，一個確定的篩選設計對於每個因子都始終包含 3 個水平。也就是說，您定義了範圍的下限和上限，確定的篩選設計始終會提供 3 個等級。它始終包含因子設定為下限的運行、因子設定為中點的運行以及因子設定為上限的運行。您只需確定因子，並給出上限和下限，JMP 就會自動插值找到每個因子範圍的中心點。一個相關的問題是，如果我只有已定義的水平，例如您只能將爐子的溫度設定為 200、280 和 310，而這些水平並非均勻分佈，該怎麼辦？在這種情況下，您需要使用自訂設計。
Q：如何在 spec 中為預測分析器著色？
答：在 JMP 中，對於任何圖表，您都可以雙擊任意座標軸並新增參考線或範圍。請參考下圖。
Q：能否將厚度變化作為反應變數？如果可以，該如何實現？
答：可以。在這種情況下，我們需要測量每片晶圓上大約 25 個不同點的薄膜厚度，我們可以使用 JMP 來計算標準偏差或極差，或者兩者都計算。然後直接用這個結果作為你的答案。
Q：對於某些因素，設計中的中間值並非平均值。這是什麼原因造成的？
答：使用確定的篩選設計，結果總是會剛好位於連續範圍的正中間。但是，由於分佈箱的劃分方式和圖表的顯示方式，看起來會有點偏斜。如果你的因子實際值稍微偏離中心，你可以直接輸入真實值，但這會稍微影響設計屬性。你可能無法使用我之前展示的確定篩選工具，但這仍然會是一個不錯的實驗。
分佈平均數.JPG
Q：什麼決定了「符合規格的比例」的最大值？例如，可以設定為 100.00% 嗎？或者說，過程中的雜訊會影響這個值嗎？
答：基本上，你需要定義一個最高可用比例。 100% 可能不切實際。從統計學角度來看，總會有變數，100% 的確定性永遠無法實現。你需要決定在這種情況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？這是一個商業決策，而非統計決策。 JMP 可以幫助你做出這個商業決策，在符合規格和試圖控制 100% 的成本之間找到合適的平衡。
資源
