KCV模型作为混合过程实验设计的标准选项是什么促使你提出这个愿望清单请求？
在配方及类似领域，实验通常涉及混合物组分和工艺因素。对于标准数值型实验设计 (DOE)，JMP 默认提供响应面法 (RSM) 模型，方便进行 DOE 规划和模型选择。然而，对于混合物/工艺组合设计，等效的 KCV 模型并非默认选项。用户必须手动选择并输入所有相关因素，这既耗时又容易出错。
您希望看到哪些改进？
在 JMP 的 DOE 规划和模型选择中，将“KCV 模型”添加为默认模型复杂度选项，就像 RSM 模型用于“标准”因子一样。这样，用户可以直接选择 KCV 模型，JMP 会自动生成正确的模型项，无需手动选择效应。KCV 模型将作为混合物/过程组合的默认模型，就像 RSM 模型用于数值因子一样。
为什么这个想法很重要？
KCV模型设置的自动化将节省时间、减少错误，并大大简化处理混合物和工艺因素的用户进行DOE规划的过程。它将提供一种实用且平衡的建模方案，在配方设计中尤为重要，但在混合物和工艺变量相互作用的任何领域也同样适用。
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