Design-Expert 12是由Stat-Ease公司推出的一款實(shí)驗(yàn)（DoE）設(shè)計(jì)軟件，集實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析和可視化結(jié)果于一體，專為設(shè)計(jì)和優(yōu)化各種商業(yè)產(chǎn)品而設(shè)計(jì)，旨在為大家?guī)砜梢暬慕Y(jié)果，軟件具有豐富的圖表，通過直觀的設(shè)計(jì)向?qū)Ш筒季謳椭蠹以O(shè)計(jì)一個(gè)理想的實(shí)驗(yàn)過程，同時(shí)也可以讓您快速查看分析您的數(shù)據(jù)，對結(jié)果進(jìn)行最精確的建模。Design-Expert提供許多強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)工具，例如：兩級析因篩選設(shè)計(jì)，一般因子研究，響應(yīng)面法（RSM）、混合設(shè)計(jì)技術(shù)，過程因素，混合成分和分類因子的組合、分裂圖的設(shè)計(jì)和分析等等，可以對產(chǎn)品或流程進(jìn)行突破性改進(jìn)，不僅可以檢測重要因素，還可以找到理想的過程以獲得卓越的性能并找到最佳的產(chǎn)品配方。通過旋轉(zhuǎn)3D圖形，從各個(gè)角度輕松可視化響應(yīng)面，設(shè)置標(biāo)志并探索交互式圖形2D輪廓，并使用數(shù)值優(yōu)化函數(shù)同時(shí)找到幾十個(gè)響應(yīng)的最大可取性。它提供了許多強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)工具，能夠以最有效的方式來指定最佳的流程和配方設(shè)計(jì)，包含交互式2D圖形和可旋轉(zhuǎn)的3D繪圖，全面的針對用戶的問題進(jìn)行操作，該軟件具有強(qiáng)大的3D Builder工具，并具有二維設(shè)計(jì)功能，借助3D Plots，您可以標(biāo)記設(shè)計(jì)的不同部分并添加描述，與他人共享您的項(xiàng)目并實(shí)施您的想法，數(shù)值優(yōu)化和數(shù)值解決方案技術(shù)使您可以擴(kuò)展您的設(shè)計(jì)并創(chuàng)造更多創(chuàng)新和創(chuàng)意的想法，而且與同類軟件強(qiáng)力兼容。

安裝破解教程

1、下載安裝包，解壓縮并運(yùn)行安裝，點(diǎn)擊Next下一步

2、選擇軟件安裝位置，點(diǎn)擊Change可自行更好安裝路徑

3、點(diǎn)擊Install開始安裝

4、正在安裝中，請稍等一會(huì)

5、安裝成功，點(diǎn)擊Finish退出軟件安裝向?qū)?/p>

6、先不要運(yùn)行軟件，將注冊機(jī)復(fù)制到軟件安裝目錄下，以管理員身份運(yùn)行，點(diǎn)擊Patch即可

注：默認(rèn)安裝路徑C:\Program Files\Design-Expert 12

7、進(jìn)入軟件后，彈出提示，選擇“Never Register”即可，無需再進(jìn)行注冊激活操作

8、安裝破解完成，已經(jīng)可以免費(fèi)使用了

軟件特色

1、設(shè)計(jì)你的實(shí)驗(yàn)

提供了強(qiáng)大的工具，可以為您的過程，混合物或因子和組件的組合奠定理想的實(shí)驗(yàn)。如果有疑問，可以通過在線功率計(jì)算以及添加塊和中心點(diǎn)的能力來構(gòu)建它。軟件的設(shè)計(jì)向?qū)Ш椭庇^的布局，例如兩級因子的紅綠燈配置，使得它比你想象的要容易得多。看看這個(gè)！

2、分析您的數(shù)據(jù)

使您可以輕松查看具有統(tǒng)計(jì)意義的內(nèi)容，以及如何對結(jié)果進(jìn)行最精確的建模。它提供了您需要的信心，并且可能會(huì)發(fā)布您的發(fā)現(xiàn)。不要相信我的話，用軟件附帶的一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試。

3、可視化您的結(jié)果

Design-Expert提供多種圖表，可幫助您識別出色的效果并可視化您的結(jié)果。當(dāng)您將您的發(fā)現(xiàn)傳達(dá)給主管和同事時(shí)，其輸出會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的印象。立即下載免費(fèi)試用版，瀏覽“幫助”下提供的響應(yīng)面教程，并親自查看。

新增功能

1、Logistic回歸

使用二進(jìn)制數(shù)據(jù)（每個(gè)單元格為0或1）的響應(yīng)將在“變換”選項(xiàng)卡上具有“邏輯回歸”選項(xiàng)。

Logistic回歸模型術(shù)語顯著性的卡方檢驗(yàn)。

麥克法登調(diào)整 McFadden和Tjur偽R平方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可用于邏輯回歸。

可以使用基于成功或失敗概率的標(biāo)準(zhǔn)來優(yōu)化二元響應(yīng)。

2、圖表

模型圖已移至筆記本界面。

您可以在并排視圖中同時(shí)創(chuàng)建多個(gè)圖形。

所有圖形現(xiàn)在都有一個(gè)可?？康膱D例，可以獨(dú)立于圖形移動(dòng)。

圖例也可以通過右鍵單擊菜單?？吭趫D表的右側(cè)或底部。

可以通過右鍵單擊菜單單獨(dú)切換圖例中的元素。

通過將圖例懸停在其上，保持控件和使用鼠標(biāo)滾輪，可以增大或減小圖例的字體大小。

可以在“圖表列”節(jié)點(diǎn)中生成任何數(shù)據(jù)列的直方圖。

您可以在“圖形列”散點(diǎn)圖上設(shè)置第三個(gè)軸，使其成為三維散點(diǎn)圖。

效果圖已移至筆記本界面，可以并排比較。

現(xiàn)在可以在觀察值和預(yù)測值之間切換立方體圖。

單擊“交互”或“單因子”圖中的點(diǎn)時(shí)的成對比較現(xiàn)在可在單獨(dú)的工具箱中使用。

3、分類編碼

分類變量現(xiàn)在可以使用治療對比，將每個(gè)級別與用戶選擇的對照或參考級別進(jìn)行比較。

還可以使用Helmert對比，將每個(gè)級別與之前級別的平均值進(jìn)行比較。

序數(shù)對比不再需要數(shù)字。 如果它們不是數(shù)字，則假定它們是均勻間隔的（例如“低”，“中”，“高”）。

ANOVA中顯示了分類因子的對比類型的選擇。

4、組合模型

Kowalski-Cornell-Vining（KCV）型號可作為型號訂單選擇。

在建造時(shí)，KCV模型為完整的交叉模型提供了更有效的替代方案。

在分析過程中也可以選擇KCV模型。應(yīng)用亮點(diǎn)一、設(shè)計(jì)評估-圖表-FDS圖

設(shè)計(jì)空間分?jǐn)?shù)（FDS）圖用于計(jì)算預(yù)測方差小于或等于指定值的設(shè)計(jì)空間的體積。

該體積與設(shè)計(jì)空間總體積的比率是設(shè)計(jì)空間的比例。

目標(biāo)是生成單個(gè)圖，顯示x軸上的設(shè)計(jì)空間的累積分?jǐn)?shù)（從0到1）與y軸上的預(yù)測方差。

Stat-Ease，Inc。建議勘探和優(yōu)化的FDS評分至少為0.8或80％，穩(wěn)定性和穩(wěn)健性測試的評分為100％，例如展示設(shè)計(jì)質(zhì)量（QbD）工作的設(shè)計(jì)空間。

FDSGraph工具提供了評估FDS的選項(xiàng)，它是四種錯(cuò)誤類型的函數(shù)：

平均值-根據(jù)置信區(qū)間的半寬計(jì)算FDS。如果實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)是找到特定響應(yīng)目標(biāo)的優(yōu)化因子設(shè)置，請使用平均錯(cuò)誤類型。

Pred-根據(jù)預(yù)測間隔的半寬計(jì)算FDS。Pred錯(cuò)誤類型很少使用，但可以在需要更精確地預(yù)測未來樣本的平均值時(shí)使用。

DIFF-基于對觀測之間的差異的大小計(jì)算FDS。使用Diff誤差類型代替響應(yīng)曲面和混合設(shè)計(jì)的功率。

公差-根據(jù)公差間隔的半寬計(jì)算FDS。如果您需要證明個(gè)別結(jié)果符合規(guī)格，請使用“容差”設(shè)置。

可以在下拉菜單中指定單側(cè)或雙側(cè)間隔。指定類型和方向以匹配最關(guān)鍵響應(yīng)的目標(biāo)。默認(rèn)的雙側(cè)間隔適用于FDS評分的初始估計(jì)。

有三個(gè)參數(shù)：每個(gè)錯(cuò)誤類型的“delta”，“sigma”和“alpha”以及Tolerance錯(cuò)誤類型的第四個(gè)“Proportion”。

“delta”指定Mean，Pred和Tolerance錯(cuò)誤類型的相應(yīng)間隔的最大可接受半寬（誤差范圍）。確定三角洲的最佳方法是回答“加上或減去多少是可接受的估計(jì)值？”的問題。

當(dāng)使用Diff錯(cuò)誤類型時(shí)，delta是響應(yīng)中所需的最小變化確定此delta的最佳方法是回答“響應(yīng)中有多少變化很重要？”的問題。

在任何一種情況下，較大的delta產(chǎn)生較高的FDS分?jǐn)?shù)。

“sigma”是對ANOVA上出現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)。它可以從以前使用該系統(tǒng)的工作中獲得，從類似的系統(tǒng)中工作，或者直接猜測。如果在實(shí)驗(yàn)期間可以最小化無法解釋的煩擾變化，則可以輸入較小的西格瑪以改善FDS。

“alpha”是整個(gè)統(tǒng)計(jì)分析中使用的顯著性水平。我們的默認(rèn)值為0.05或5％。這是I型錯(cuò)誤的可接受風(fēng)險(xiǎn)。較大的alpha會(huì)增加FDS。雙側(cè)間隔使用alpha/2，而單側(cè)間隔使用alpha來計(jì)算t臨界值。

“比例”僅用于容差錯(cuò)誤類型。它是容差間隔所需的各個(gè)結(jié)果的比例。

通過構(gòu)建更大的設(shè)計(jì)，增加delta，減少sigma，增加alpha和/或降低比例，可以增加FDS分?jǐn)?shù)。

二、替代回應(yīng)

1、作為響應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)偏差

每當(dāng)實(shí)驗(yàn)運(yùn)行導(dǎo)致每次運(yùn)行產(chǎn)生幾個(gè)樣品時(shí)，實(shí)驗(yàn)者可以考慮輸入每次運(yùn)行樣品的標(biāo)準(zhǔn)偏差作為次要響應(yīng)。

例如，設(shè)計(jì)的每次運(yùn)行產(chǎn)生4個(gè)待測試/測量的部件。在這種情況下，告訴軟件有4個(gè)重復(fù)是不正確的。將此原始數(shù)據(jù)輸入電子表格，計(jì)算運(yùn)行平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。將平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差值復(fù)制并粘貼到Design-Expert中的兩個(gè)響應(yīng)中進(jìn)行分析。通過使用平均值，減少了工藝變化，從而增加了設(shè)計(jì)的功效。分析標(biāo)準(zhǔn)偏差可以提供對減少過程可變性的因子設(shè)置的一些了解。

2、分?jǐn)?shù)缺陷響應(yīng)

通常，實(shí)驗(yàn)者想知道是否可以使用“缺陷裂縫”作為響應(yīng)測量，特別是當(dāng)缺陷率非常低時(shí)，可能以百萬分之一的比例來衡量。

有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)法則涉及樣本量（n）和缺陷率（p）：np≥5或甚至np≥10。

即使使用np≥5標(biāo)準(zhǔn)，隨著缺陷率降低，樣本量也會(huì)變得非常大。此樣本大小是每次運(yùn)行所需的單位數(shù)，以獲得檢測響應(yīng)中某些變化的合理功率。

使用說明

一、目標(biāo)和設(shè)計(jì)選項(xiàng)

緊接在目標(biāo)之下推薦的設(shè)計(jì)是建議的最低設(shè)計(jì)。對于更復(fù)雜的目標(biāo)，也可以使用更有能力的設(shè)計(jì)。更大，更復(fù)雜的設(shè)計(jì)將產(chǎn)生更好的估計(jì)并得出更有力的結(jié)論。

當(dāng)目標(biāo)是優(yōu)化過程并且有超過6個(gè)因素時(shí)，通常在篩選目標(biāo)開始實(shí)驗(yàn)并采取小步驟，在每個(gè)步驟中更多地了解過程，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行構(gòu)建更有效率。與一個(gè)大型設(shè)計(jì)相比，在學(xué)習(xí)過程中采取一些小步驟通常會(huì)導(dǎo)致更少的運(yùn)行和更好的整體理解。

1、最小運(yùn)行

如果您需要快速排除故障并快速獲得結(jié)果。

測試產(chǎn)品，工藝或方法的堅(jiān)固性。現(xiàn)實(shí)世界的目標(biāo)是驗(yàn)證測試方法是否適用于所有操作員，或者當(dāng)在預(yù)期的因子范圍內(nèi)使用時(shí)，過程是否穩(wěn)定。 

對于上述兩種情況，任務(wù)是運(yùn)行最少的運(yùn)行次數(shù)，但是，設(shè)法同時(shí)測試所有變量。如果沒有重要因素，那么對因子的更改不會(huì)顯著影響產(chǎn)品，流程或方法。如果某些事情很重要，我們可以斷定這個(gè)過程并不穩(wěn)定。但要了解不穩(wěn)定的原因，后續(xù)實(shí)驗(yàn)是必要的。

對于上述情況，請使用顏色編碼為紅色的兩級析因設(shè)計(jì)（分辨率III）。

2、篩選

篩選實(shí)驗(yàn)用于將大量潛在因素縮小到較小的因素列表，這些因素對過程有重大影響。

對于上述使用，采用黃色（分辨率IV）或最小運(yùn)行篩選設(shè)計(jì)的雙級因子設(shè)計(jì)。另一種選擇是響應(yīng)面，過飽和的最終篩選設(shè)計(jì)。

后續(xù)實(shí)驗(yàn)對于表征交互并理解為什么某些因子組合起作用或失敗是必要的。

3、表征

表征主效應(yīng)，相互作用甚至曲率，以更好地理解正在研究的過程。

對于上述使用，采用顏色編碼為白色（全因子）或綠色（分辨率V或更高）的兩級因子設(shè)計(jì)。其他可接受的兩級設(shè)計(jì)是Min-RunCharacterize和IrregularResV設(shè)計(jì)。將中心點(diǎn)添加到任何兩級因子設(shè)計(jì)以估計(jì)曲率效應(yīng)。

4、優(yōu)化

通過找到最佳因子設(shè)置來優(yōu)化流程，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，例如為每個(gè)響應(yīng)單獨(dú)最大化，最小化或達(dá)到目標(biāo)值。

對于上述任何一種情況，請使用適合問題的響應(yīng)面設(shè)計(jì)。標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)，如中央復(fù)合材料或Box-Behnken，適用于二次模型。優(yōu)化設(shè)計(jì)具有更大的靈活性，允許更高階的模型。

5、混合設(shè)計(jì)

配方工作。如果該過程是混合物，例如藥物配方，化學(xué)成分，甚至如何分配預(yù)算，那么使用混合物設(shè)計(jì)。這些設(shè)計(jì)產(chǎn)生運(yùn)行以根據(jù)組分的相對比例對響應(yīng)進(jìn)行建模。因?yàn)檎谑褂帽壤噪S著一個(gè)組件的增加，其他組件的總和必須減少。組分比例的總和始終為1.混合物最佳設(shè)計(jì)是最常用的，因?yàn)樗鼈冊诮M件范圍內(nèi)具有最大的靈活性。

6、分割圖設(shè)計(jì)

使用裂區(qū)設(shè)計(jì)可以最好地處理難以改變的因素。查看有關(guān)隨機(jī)化與分割圖設(shè)計(jì)的主題以做出決定。分裂圖設(shè)計(jì)可用于篩選和表征

二、識別回應(yīng)

后澄清目標(biāo)后，下一步是找出以測量其響應(yīng)（質(zhì)量特性），以及如何測量它們。確定關(guān)鍵的可量化響應(yīng)是成功的DOE的重要一步。

數(shù)字（連續(xù)）：測量的響應(yīng)是最佳響應(yīng)類型。在設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)期間，應(yīng)該有一系列的響應(yīng)值，從好到壞。

評級系統(tǒng)：對于主觀測量，評級系統(tǒng)是連續(xù)響應(yīng)的可行替代品。例如，產(chǎn)品質(zhì)量可能被評為1-非常差到5-好到9-非常好。同樣，味道評級可以是1-酸至中性至9-甜味。有幾個(gè)人對產(chǎn)品進(jìn)行評級會(huì)更好。響應(yīng)應(yīng)該是每種產(chǎn)品的平均評級。額定值的標(biāo)準(zhǔn)偏差或范圍通常會(huì)產(chǎn)生有用的二次響應(yīng)。

排名：可以使用的另一種類型的響應(yīng)是排名。從所有運(yùn)行中獲取結(jié)果并將它們從最差到最佳排名。然后為從1開始的每個(gè)結(jié)果分配一個(gè)數(shù)字，并增加以反映排名。作為功能關(guān)系的結(jié)果獲得平均（和相同）等級。

通過選擇因子然后確定運(yùn)行次數(shù)來跟蹤響應(yīng)的工作。

三、識別因素和級別

因素是過程的輸入?？刂茖?shí)驗(yàn)中的因素并將其設(shè)定為設(shè)計(jì)規(guī)定的水平。實(shí)驗(yàn)者可以選擇在哪個(gè)范圍內(nèi)變化的因素。

一旦知道了答案的目標(biāo)，就可以通過以下步驟完成工作。

列出可能影響響應(yīng)的所有因素。

將因素分組為以下類別：最可能，有可能且最不可能影響響應(yīng)。

請注意，該因素是否易于控制或難以控制。

確定實(shí)驗(yàn)中包含哪些因素。

其余因素可以保持不變或允許變化。如果允許變化，請確定是否可以監(jiān)視和記錄其實(shí)際設(shè)置。

一旦選擇了因子，就必須選擇它們涵蓋的范圍。范圍應(yīng)該足夠大以引起響應(yīng)的變化，但不能太大以至于過程將“脫離懸崖”并產(chǎn)生不可用的數(shù)據(jù)。 

在此之后，是時(shí)候確定達(dá)到實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)所需的運(yùn)行次數(shù)。

四、確定運(yùn)行次數(shù)

需要多少次運(yùn)行才能獲得有用的結(jié)果？

這個(gè)問題的答案取決于以下內(nèi)容：

實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)，確定設(shè)計(jì)的類型和設(shè)計(jì)尺寸的最佳方法。

析因設(shè)計(jì)使用功率;和

響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)使用精度。

模型擬合響應(yīng)后，ANOVA標(biāo)準(zhǔn)偏差的估計(jì)值。估計(jì)可以來自以下任何一項(xiàng)：

正在研究的系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù);

來自類似過程的歷史數(shù)據(jù);

一項(xiàng)試點(diǎn)研究，其中沒有任何故意變化;和

實(shí)驗(yàn)者最好的猜測。

對于階乘設(shè)計(jì)，找到效果是目標(biāo)。效果是當(dāng)因子水平改變時(shí)響應(yīng)變化多少。功效是檢測顯著效果的概率。

對于響應(yīng)面設(shè)計(jì)，目標(biāo)通常是優(yōu)化。擁有精確的模型對于找到最佳因子組合的良好預(yù)測非常重要。設(shè)計(jì)空間分?jǐn)?shù)（FDS）是設(shè)計(jì)的比例，其中估計(jì)的精度優(yōu)于可接受的誤差范圍。

五、權(quán)力

權(quán)力是一種管理分析能夠提供的期望的方式。通過比較重要影響的大小與分析完成后將出現(xiàn)在ANOVA上的標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)值來計(jì)算。考慮到預(yù)期的標(biāo)準(zhǔn)偏差，可以發(fā)現(xiàn)重要影響是顯著的。

盡可能多地使用以下建議，以使估計(jì)的功率達(dá)到80％。沒有要求80％的功率，但我們在Stat-Ease，Inc。覺得它有一個(gè)好的設(shè)計(jì)。

是否可以容忍更高的alpha風(fēng)險(xiǎn)（I類錯(cuò)誤率）？

在編輯-首選項(xiàng)，常規(guī)-分析節(jié)點(diǎn)下增加功率的顯著性閾值。增加alpha會(huì)增加檢測錯(cuò)誤效果的可接受風(fēng)險(xiǎn)。如果你更愿意發(fā)現(xiàn)虛假效果，你更有可能找到真正的效果。

1、如果更多運(yùn)行是負(fù)擔(dān)得起的

如果全因子的功率小于60％，最好的方法是使用設(shè)計(jì)工具，增強(qiáng)設(shè)計(jì)，復(fù)制設(shè)計(jì)復(fù)制整個(gè)設(shè)計(jì)。對于功率大約為65％的大型全因子設(shè)計(jì)，但要完全復(fù)制的運(yùn)行次數(shù)太多，請使用“設(shè)計(jì)工具”，“增強(qiáng)設(shè)計(jì)”，“增強(qiáng)”中的增強(qiáng)工具。階乘最優(yōu)是一個(gè)很好的選擇，并且允許一次添加幾個(gè)運(yùn)行。如果設(shè)計(jì)是分?jǐn)?shù)設(shè)計(jì)，包括Min-Run，Irregular和Optimal，增加運(yùn)行的最佳方法是創(chuàng)建新設(shè)計(jì)。單擊是以使用以前的設(shè)計(jì)信息，然后從列表中選擇更大的設(shè)計(jì)。

2、如果沒有更多的運(yùn)行是負(fù)擔(dān)得起的，看看設(shè)計(jì)

因子水平的變化是否會(huì)產(chǎn)生比所述增量更大的響應(yīng)變化？如果是，則使用較大的delta估計(jì)值來估算功率。更大的效果更容易被發(fā)現(xiàn)。因子設(shè)置可以在更寬的時(shí)間間隔內(nèi)運(yùn)行嗎？因子設(shè)置的更大變化通常意味著響應(yīng)中的更大變化。只能找到更大的效果，你能滿意嗎？如果是這樣，增加delta。

3、如果增加所述delta的大小不是一個(gè)選項(xiàng)

使用塊來隔離已知但不受控制的變異源。例如，如果實(shí)驗(yàn)需要幾天時(shí)間，請構(gòu)建一個(gè)每天一個(gè)塊的設(shè)計(jì)。

如果噪音來自您的測量系統(tǒng)......

獲得更好的測量系統(tǒng)-這通常意味著更高的成本。重復(fù)您正在進(jìn)行的測量并記錄平均值作為您的響應(yīng)。

注意

如果噪聲確實(shí)來自該過程，并且上述增加功率的方法都不合適，請不要運(yùn)行此實(shí)驗(yàn)。最有可能不會(huì)產(chǎn)生重大影響，很少有人會(huì)了解這一過程。