无论采用何种实验设计方法，在获得实际实验结果后，都需要对实验结果进行分析，建立输入因子(或自变量)与输出因子(或响应变量)之间的关系模型——有时可能会有多个输出因子(或响应变量)，在这种情况下，可以通过设定的停止规则，采用逐步细化的方法拟合不同的模型 。在建立了一个有用的模型后，有必要利用这个模型来优化输出因子(或响应变量)，以便建立一个可行的运行模式和因子水平 。此时要使用的工具包括各种Profiler工具和其他相关的数据可视化工具 。以JMP软件的优化器为例 。无论是简单还是复杂的问题，JMP内置的优化器都可以在多个响应变量之间进行不可避免的权衡，以找到最优解 。
分析还没有结束 。通过实验设计方法得到的最优方案在实际执行环境中是否可行？或者它在具体实现中有多稳健？这是两个非常重要的问题，因为方案的实验实施往往伴随着大量的资源投入，如果失败，可能会造成大量的资源浪费 。为了解决这两个问题，我们需要使用另一种方法:模拟 。该方法可以在实施过程中检验和预测所获得方案的鲁棒性，并预测其实际实施效果——原则上，无论方案是否“最优”，都可以通过仿真(如JMP模拟器)的方式进行模拟和预测 。
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