缺點:
DOE實驗開始時，由于不熟悉，測試結果不能準確預期，不能保證所有實驗一次成功。
由于試驗設計數量較多，每次試驗的準確性和結果的準確性非常重要，對人員素質、設備性能、材料來源和批次、現場環境控制等要求較高，以保證所有試驗的準確性和平行性，避免模型無效、模型彎曲和不準確。
DOE的實驗設計基于數理統計，測試過程和檢測的準確性只是實驗的一部分。在數據統計分析的基礎上，如何合理建立模型，回歸模型的解釋，回歸模型的優化(如果回歸系數低，模型精度低，需要再次增加重復實驗，優化回歸模型提高模型精度)都考驗和挑戰著編制人員的知識儲備和耐心，這也可能是制約DOE國內發展的一部分原因。
優點:
通過DOE，可以更集中地完成過程檢查，避免一般經驗，然后通過做實驗等待結果后再對后續方案進行決策。與傳統的經驗單因素檢驗DOE試驗設計檢驗流程相比，更加系統化、集中化。
通過建立模型和回歸模型方程，可以得到影響關鍵質量屬性的關鍵工藝參數。通過對回歸方程的模擬和預測，可以得到關鍵工藝參數變化對關鍵質量屬性的影響趨勢，同時可以評價關鍵工藝參數協同對關鍵質量屬性的影響。在設定關鍵質量屬性預設區間的基礎上，得到合理的工藝設計空間，以指導進一步的放大和驗證。
請特別注意:
通過DOE試驗設計，可以更系統、更科學地評價關鍵工藝參數對關鍵質量屬性的影響，獲得可供參考的工藝設計空間。然而，為了確保理想的結果，對濕法制粒提出以下建議:
實驗之初，充分論證了各參數設計的合理性，避免了制粒不充分、過渡制粒等異常情況。在設計之初，最好通過單因素試驗確定膠粘劑總量的最小值和最大值，以獲得合理的范圍。
確保相同的操作人員、相同的設備、相同的物料來源和批號、相同的操作流程和相同的操作環境，并盡可能集中精力完成一段時間內的所有測試。保證測試的準確性和平行度！
模型建立后，合理優化模型，使整體模型有效，無明顯彎曲和錯配，并盡可能增加回歸方程R2，使R-Sq的預測和調整盡可能接近，提高模型預測的精度。
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