決定的スクリーニング計画（DSD）は、多くの実験者の主要なニーズに独自の方法で対応します。2011年にその発見が発表されて以来、DSDが急速に普及し、熱狂的に受け入れられているのは、他にどのような理由があるでしょうか。多くの実験者にとって、5～7因子に対して13回または17回実行するDSDは、少数の駆動因子をスクリーニングする際によく使われる計画です。JMPの「決定的スクリーニングの適合」機能と併用することで、これらの因子の重要な主効果、交互作用、曲線挙動を見つけるための、シンプルで効率的かつ効果的な実験ワークフローを実現できます。因子が3つだけアクティブな場合は、完全な2次RSMモデルを適合し、スクリーニングと最適化を1つのステップで実現できます。しかし、4つ以上の因子がアクティブな場合はどうでしょうか。曖昧さが生じた場合、次のステップはシンプルでしょうか。それとも、このような状況の複雑さがDSDの採用の障壁となるでしょうか。このプレゼンテーションでは、DSDの価値を示す実際の例をまず紹介します。次に、これらのDSDを拡張する簡単な方法を学び、DSDの構造と特性を維持しながらDSDの利点を維持できるようにします。その結果、より多くの人々が、より多くの状況で、DOEとDSDのワークフローの恩恵を受けることができるようになります。
添付の PDF では、課題と解決策の探求について説明しています。
これらのソリューションの実践的な実装については、ポール・ネルソン博士による「DSDを用いた問題解決戦略」で解説されています。この記事は、逐次実験計画法の実践的（現実世界における）実装と決定的スクリーニング計画法の導入について考察する一連の記事の第3部です。
