產品製程改善必備軟體!!!
您可以連結以下網址,來預覽所有YouTube的教學影片
http://www.youtube.com/user/softhomeDesignExpert
實驗設計是統計學內非常重要的內容之一, 而Design Expert就是為此而誕生的第一名的實驗設計軟體! 可以自動找出重要影響因子! 做為一個科學研究或工程人員,實驗是免不了的.
1. 但如何提高實驗的效率及精確性是一大課題.
2. 我們可不可能找出最少的實驗次數 且有最大精確性.
3. 找出產品與製程最佳化, 答案是可行的,用實驗設計的方法.
簡而言之,實驗設計是運用統計分析的方法(如直交法等) 去藕合Decouple,Decomposition分解出重要因子, 用最少的成本和時間,去找出影響實驗的重要因子,
例如若您的實驗因子有X,Y,Z三項透過實驗設計可找出系統的反應假設系統的反應是 f(x,y,z)=100X+10Y+Z 那我們就可以忽略Z因子,甚至是Y因子因為整個系統幾乎是由X因子所操控系統的反應可以簡化成 f(x,y,z)=100X
當然實驗設計只是統計分析的工具 並不能取代您的專業知識, 否則會倒因為果 實驗設計需要架在您的專業知識之下,
如果您不是實驗設計專家,您的研究有需要用到實驗設計, 您想要買一實驗設計軟體,而且常用的實驗設計功能都要含在軟體內, 那 Design Expert 應該就是您要的東西了!
您可以馬上免費試用看看! Design Expert 可讓您的實驗無往不利.
是目前使用最廣的實驗設計軟體,非常容易使用,包含Box-Behnken, Central Composit等方法可到十個Factor,
﹝RSM﹞ Response surface methods 提供3維圖形觀察,可大幅減少試誤的成本,並找出品質的關鍵；交談式的二維圖形可讓您觀察等高線圖,並可以預測其特性,提供三維圖形,可以讓您觀察響應曲面,以求得最佳化值,您也可以即時的旋轉任何角度並觀察其變化.圖形式最佳化,可以很清楚的顯示多重響應的最佳值,
Design-Expert擁有混合式設計﹝Mixture Design﹞,可讓您以最短的時間發現最佳化的公式. 面對競爭日益激烈的市場,您的產品設計開發能力是不是受到了挑戰？如何加速新產品的開發如何加速製程的發展如何改善產品的品質如何避免技術人員經驗的斷層如何得到最佳生產條件如何簡化複雜的非線性系統 Design Expert是您唯一的選擇 提供各種最完整的實驗設計方法!
- Design-Expert軟體的護城河 (Moat)
- 研發實驗設計領域的四十載學術壁壘: Design-Expert 自 1985 年推出以來, 長年專攻實驗設計法 (DOE, Design of Experiments). 它是全球化工, 材料, 製藥與半導體製程研發領域的事實標準. 全球無數研發工程師與科學家在養成階段皆透過其經典教材學習響應曲面法 (RSM) 與配方設計 (Mixture Design), 建立了無法輕易動搖的學術與工作流壁壘.
- 配方與混合設計算法的獨家護城河: 許多通用統計軟體在處理含有相依限制的配方混合 (Mixture Formulations, 例如化妝品, 塗料與食品配方中各成分比例加總必須等於百分之百) 時極易失效. Design-Expert 的核心算法在此領域擁有無可匹敵的精準度與收斂穩定性, 構築了深厚的工業級技術護城河.
- 符合哪些規範 (Compliance)
- 國際實驗設計數據交換標準: 軟體符合工業數據互通規範, 最新版本完整支援與 Microsoft Excel 進行無損的數據雙向匯入與匯出標準, 確保工程數據傳遞的完整性.
- 醫療與製藥品質源於設計 (QbD) 規範: 在製藥業研發中, 軟體的算法與分析完全符合國際醫藥法規協和會 (ICH) 推行的 Q8, Q9, Q10 品質源於設計 (Quality by Design) 指南, 可用於定義製藥工藝的關鍵工藝參數 (CPP) 與設計空間 (Design Space).
- 現代軟體安全與雲端授權規範: 內建支援託管網路授權 (Hosted Network Licensing) 規範, 允許企業與學術用戶在多台設備上跨網域彈性運行軟體, 符合現代企業 IT 對於雲端授權管理與資安審查的標準.
- 主要特點 (Key Features)
- 全方位的實驗設計矩陣生成: 提供包含篩選設計 (Screening), 因子設計 (Factorial), 響應曲面法 (RSM), 混合配方設計 (Mixture), 達格赤設計 (Taguchi) 以及裂區設計 (Split-plot) 等最完備的 DOE 矩陣建構工具.
- 直覺且功能強大的多響應優化: 內建期望值函數 (Desirability Function) 優化器. 當研發人員面臨多個互相衝突的優化目標 (例如要求產品強度最高但同時成本最低) 時, 軟體能自動計算出最佳的平衡製程參數設定.
- 升級版客製化圖形與多響應摘要: 最新版本導入全新 Custom Graphs 客製化圖形功能, 並提供多響應分析摘要視圖 (Multi-response Analysis Summary), 協助工程師快速過濾關鍵因子並洞察製程趨勢.
- 進階 Stat-Ease 360 擴充生態系: 針對需要高階應用的用戶, 支援升級至 Stat-Ease 360 版本. 該版本深度整合 Python 腳本編寫能力, 並內建高斯程序模型 (Gaussian Process Models), 專門用來處理零誤差或高噪聲的複雜物理響應分析.
- 比競爭者優勢 (Advantages)
- 介面專為工程師與科學家設計: 與傳統布滿艱澀統計學術語的綜合統計軟體不同, Design-Expert 採用引導式工作流. 從設計矩陣, 數據輸入, 模型擬合到圖形優化, 步驟極其清晰, 即使統計初學者也能立刻上手.
- 出版級的 3D 響應曲面可視化: 擁有全業界最優秀的 3D 響應曲面圖 (3D Surface Plots) 與等高線圖交互展示能力. 研發人員可以用滑鼠旋轉曲面, 即時觀察變數之間的交互作用, 對於向主管或客戶進行研發簡報具有極強的說服力.
- 強大且完備的培訓生態支援: 官方旗下的 Stat-Ease Academy 擁有極為龐大的線上數位學習 (eLearning) 與微型實務課程 (Short Courses), 售後技術支援與培訓體系領先同行.
- 比競爭者劣勢 (Disadvantages)
- 綜合統計與大數據分析能力受限: Design-Expert 是高度專用化的 DOE 軟體. 它完全不具備如時間序列分析, 進階機器學習 (如隨機森林, 深度學習) 或大規模文字探勘等通用資料科學功能.
- 數據預處理與資料庫整合較弱: 對於數十 GB 以上的工廠歷史大數據清理與轉置能力較為陽春, 通常需要依賴其他軟體將數據整理成標準矩陣後才能匯入進行 DOE 分析.
★ 實際應用範例及其相關連結:
台灣大學工商管理學系 企業管理組 應用人工智慧 人工智慧特論 先進製程實驗室
實驗設計與統計績效改善 統計在食品研發上的應用 原文目錄下載 原文使用手冊 動畫教學 動畫教學
★ 原廠 Design-Expert V:13 Tutorials (Download .zip of all tutorials in PDF)
One-Factor Categoric Pt. 2 (資料檔)
Split-Plot Two-Level Factorial (資料檔)
Split-Plot General Multilevel-Categoric Factorial (資料檔)
Combined Mixture-Process (資料檔)
Logistic Regression (Mixture) (資料檔)
★ 中文書籍推薦:
中華大學 葉怡成教授葉教授是Design Expert使用者, 著有"實驗計劃法"(五南出版).
此書的理念不同於一般同類書籍(一般都與Design Expert的理念不同)而與Design Expert相符.
如果您想了解
Design Expert原理請參考本書謝謝. 實驗設計與分析（高立) 黎正中 著
試驗設計方法與Design-Expert軟件應用
試驗設計與Design-Expert、SPSS應用
★★ ★ FAQ ★★ ★
Q：請問我可以將等高限的數值輸出?
A：Sorry 無法
Q：請問我可以將輪廓線堆疊?
A：Sorry 無法
Q：實驗設計的 Effect效果 是什麼?
A：簡單的說,就是水準之差異如果因子有兩個水準,高水準和低水準高水準-低水準=Effect 對於因子的影響有無顯著,常用 Effect 來解釋
Q：如何看因子的效果?
A：Design-Expert提供五種工具，觀看因子效果
1. Half-Normal Plot,
2. Normal Plot
3. Pareto Chart
4. Effects List
5. 最後你可以看ANOVA Table的p-Value
Q：Half-Normal Plot是如何畫出來的
A：畫的對像是因子項和交互作用，Y 軸是機率，X 軸是效果，因子項按效果大小排序，每個具有相同機率的因子沿機率軸均勻分佈繪製。
Q：Half-Normal Plot 與 Normal Plot有何不同?
A：Half-Normal Plot 用的是Effect的絕對值,所以只有正方向 Normal Plot則可看出負的Effect
Q：可以做集區設計?
A：不可以
Q：可以做巢型設計?
A：不可以
Q：為何用Plackett-Burman Designs?
A：不再推薦 Plackett-Burman 設計。建議 Minimum-Run Screening 在統計上是更好的選擇，可以最少的實驗獲得主效應。
Q：為何Plackett-Burman Designs沒有重複實驗的選項?
A：因為 Plackett-Burman Designs 強調可以使用很少的實驗。 您可以在使用增強設計Augment Design構建後，再手動重複實驗。
Q：如果用Plackett-Burman Designs,而因子沒哪麼多怎麼辦?
A：依舊要留下來,但視為Dummy。或改用Minimum-Run Screening designs最小實驗篩選設計。
Q：如果用Plackett-Burman Designs,而Dummy卻有效用怎麼辦?
A：表示您的實驗有交互項,而Plackett-Burman Designs不適合，改用Minimum-Run Screening designs最小實驗篩選設計，就沒有這個問題。
Q：如果用Taguchi Designs,而因子沒哪麼多怎麼辦?
A：用另一個更好的選擇——如果每個因子都有不同的水準數，則使用Factorial Optimal design因子最優設計。
Q：為何Taguchi Designs沒有重複實驗的選項?
A：因為Taguchi Designs就是強調可以用很少的實驗，您可以在使用增強設計Augment Design構建後，再手動增加重複實驗。
Q：為什麼用Design Expert運行RSM會得到多個響應值（多個解），這是一個程式的問題嗎？或者有解決辦法嗎？
A：一般情況下，程式會給你10套方案供你選擇。 給您較大的設計空間以符合您提供的約束。您可添加更多約束，以減少解決方案解的數量。
★ 實驗設計方法規格:
I.因子設計 Factorial Designs
1.兩因子設計 2-Level Factorial Designs 最高可達21個因子, 含全部及部分因子設計Full; fractional
2.最小解析度V之實驗設計 Min Run Res V Factorial Designs 可處理因子因子為6-50個
3.最小解析度IV之實驗設計 Min Res IV designs 可處理因子為5-50個
4.Irregular Fraction Designs 不規則部分因子設計 可處理因子為4-11個
5.General (Multi-Level) Factorial 通用(多水準)因子設計 可處理因子為12個 水準為2-999個
6.D-optimal Factorial Designs D-optimal因子設計 可處理因子為30個
7.Plackett-Burman Designs 可處理因子為31個
8.Taguchi Designs 田口式實驗設計 可處理因子為63個
9.拉丁方格 Latin square
II.反應曲面法 Factorial Designs
1.Central Composite Design (CCD)
2.Small Central Composite Design
3.Box-Behnken Design
4. 3-Level Factorial Design
5.One Factor RSM Design
6.Pentagon Design
7.Hexagon Design
8.Hybrid Design
9.RSM D-optimal Design
10.Distance Based Design
11.Modified Distance Based Design
12.User Defined Design
III.混合設計 Mixture design
1.Mix D-optimal Design
2.Simplex-Lattice Design
3.Simplex-Centroid Design
4.Simplex Augmentation
5.Screening Design
6.Mix Screening
7.Distance Based Design
8.User Defined Design
IV. 結合設計 Combined Designs (Mix-Mix or Mixture-Process) Designs
1.RSM D-optimal Design
2.D-optimal Algorithm
3.RSM User Defined Design
4.Mix D-optimal Design
5.Mix User Defined Design
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"Design-Expert" 和 "Stat-Ease 360" 是 Stat-Ease 公司所開發的兩款統計軟體，主要用於實驗設計 (Design of Experiments, DOE)。雖然這兩款軟體有許多共同的功能，但 Stat-Ease 360 是更全面的進階版本，具有擴展的統計和設計功能，相較之下，Design-Expert 更專注於傳統的實驗設計應用。
主要差異比較
-
軟體範疇與使用者層級：
- Design-Expert：主要為傳統的 DOE 設計，適合需要進行反應曲面法 (Response Surface Methodology, RSM)、因子設計、和混合設計的使用者，並強調易用性，適合需要標準 DOE 工具的研究人員。
- Stat-Ease 360：涵蓋 Design-Expert 的所有功能，並加入更進階的分析能力，適合需要更靈活、深入資料探索和各類統計方法的高階使用者。
-
進階設計功能：
- Design-Expert：側重於標準化的 DOE 設計方法，例如反應曲面法、完全因子設計和混合設計。
- Stat-Ease 360：提供更多設計選項，如自訂設計、空間填充設計 (space-filling design) 和自適應設計 (adaptive design)，支援更廣泛的實驗條件與設計自訂需求。
-
數據分析與視覺化：
- Design-Expert：具備基本的圖形工具，如等高線圖、3D 表面圖和優化功能，讓使用者能夠直觀地視覺化實驗結果。
- Stat-Ease 360：擴展了視覺化工具，包括多變量圖形、更多自訂圖形和詳細的分析視圖，並提供互動式資料探索功能，適合需要更靈活視覺化的使用者。
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整合性與兼容性：
- Stat-Ease 360：可以與其他統計軟體整合，並提供更強的資料匯入和匯出兼容性，適合需要跨平台合作的大型專案。
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成本與授權：
- Design-Expert：價格相對較低，專注於傳統的 DOE 功能，適合教育機構或只需標準化 DOE 工具的企業。
- Stat-Ease 360：因其進階功能而價格較高，適合需要深入數據探索的研究機構或企業。
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自訂性：
- Stat-Ease 360 提供更大的自訂化功能，讓使用者可建立並儲存專屬的設計，適合需求多樣的研究。相較之下，Design-Expert 雖然也有一定的靈活性，但在設計上較為固定。
總結來說，Design-Expert 適合需要標準化、使用簡便的 DOE 工具的使用者，而 Stat-Ease 360 則適合進階用戶，提供更全面、靈活的 DOE 功能，支援更複雜的資料分析和自訂化需求。
01 Mixture D Optimal
02 Mixture D Optimal
03 Mixture D Optimal
04 Mixture D Optimal
05 Mixture D Optimal
06 Factor
07 Factor Half Design
08 7 Factor
09 RSM Central Composite
10 Augment Factor toRSM
11 Historial Data
12 Mixture 4 Factor
Mixture D Optimal
Mixture D Optimal Software
汎球生物教學_01
汎球生物教學_02
汎球生物教學_03
林園先進遠端教學 Design expert RSM 反應曲面設計
林園先進遠端教學 Design expert Factorial Design 因子設計
01 Mix Design Create Data
02 Mix Design PPT
Design Expert0 簡介
Design Expert2 Excel
Export Solutions
Tutorial Wheat
Tutorial Sealing
Tutorial Paper
Tutorial Lady
Tutorial Fish
Tutorial Filtration
