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Design-Expert

Licensing options Statease: Single User yearly | Usage Type: Academic
Design Expert, Software for Design of Experiments, DoE, RSM, Screening and much more. Manageable design even for complex tasks.
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Product information "Design-Expert"

Design-Expert® – The User-Friendly Software for Design of Experiments (DOE)

Design-Expert is a powerful design of experiments (DOE) software that combines an easy-to-use, intuitive interface with the latest techniques in multifactorial data analysis. The software guides you through all classic DOE phases: screening, optimization (RSM), and validation. With Design-Expert, you save time and costs in product development while improving process conditions.

Why Choose Design-Expert?

✅ Interactive 3D visualizations & contour plots – Quickly and easily identify optimization potential
✅ Versatile experimental designs – From classic designs to split-plot and mixture designs
✅ Multivariate optimization – Optimize multiple response variables simultaneously
✅ Excel export – Objective functions can be exported directly as formulas
✅ Propagation of error analysis – Find robust settings for your processes

Features of Design-Expert

📊 Rotatable 3D surface plots – Perfect for visualizing response surfaces
📊 Interactive contour & ternary plots – For precise process and formulation optimization
📊 All classic design types – Including D-optimal screening designs and I-optimal designs for RSM
📊 Definitive screening & split-plot designs – Ideal for hard-to-change factors
📊 Mixture & combined designs – Perfect for chemistry, pharmaceuticals, and formulation development
📊 Optimization platform with numerical optimization – Automatically calculates the best factor settings

Perfect for:

✔️ Research & Development
✔️ Chemical and pharmaceutical applications
✔️ Process optimization & quality control
✔️ Formulation & recipe development

Download Design-Expert® – Free Demo!

Try Design-Expert, the powerful DOE software, for free! The trial version is available for download on the Stat-Ease website.

🔹 Test all features – Experience the full power of screening, optimization (RSM), and validation
🔹 Intuitive user interface – Simple operation for fast results
🔹 Optimize formulations & processes – Ideal for research, development, and quality assurance

📥 Download your free demo now:
➡ Design-Expert Trial Version


Details

Design-Expert® – Your First Choice for Statistical Design of Experiments (DoE Software)

Design-Expert® is the leading software for statistical design of experiments (DoE). This intuitive solution allows you to optimize products and processes efficiently, precisely, and with scientific rigor. With its user-friendly interface, powerful analysis tools, and a wide range of experimental designs—from screening and optimization (RSM) to validation—Design-Expert® provides everything you need for successful experimentation.

🔍 Why Choose Design-Expert®?

✅ DoE made easy – Perfect for beginners and experts alike
✅ Optimize processes and formulations using cutting-edge DOE methods
✅ Interactive 3D visualization & contour plots – Reveal insights at a glance
✅ Multivariate response optimization – Maximize multiple outputs simultaneously
✅ Flexible design types – Supports mixture, split-plot, factorial & combined designs
✅ Propagation of error (POE) analysis – Identify robust settings for Six Sigma & more
✅ Seamless Excel export – For easy data handling and reporting

📊 Comprehensive Features for Your DoE Projects

Design-Expert® supports a wide variety of experimental scenarios and provides all the tools you need for successful planning, analysis, and interpretation:

✔️ Designs & Experimental Plans

  • Two-level full and fractional factorial designs (up to 15 factors)

  • Taguchi designs, Plackett-Burman, D- & I-optimal designs

  • Mixture designs: Simplex-Lattice, Simplex-Centroid, D-optimal

  • Combined mixture-process designs for formulation & manufacturing

  • Definitive screening designs & split-plot designs

  • Customizable designs with support for categorical variables

✔️ Modeling & Analysis

  • Linear & nonlinear models, RSM & Scheffé models

  • Model reduction, Box-Cox transformations, significance testing

  • ANOVA with interactive guidance & confidence intervals

  • Main effects & interactions in half-normal, Pareto & contour plots

✔️ Visualization & Interpretation

  • Interactive 2D & rotatable 3D plots

  • Contour shifting, overlay plots & desirability functions

  • Real-time preview of optimization results

  • Auto-generated reports & presentations

✔️ Optimization & Robustness

  • Multi-response optimization with weighting & prioritization

  • POE analysis for robustness evaluation

  • Achieve target values (goal = target, min, or max)

  • Predict outcomes with confidence intervals & constraints

🎯 Applications

  • Research & Development

  • Process optimization & quality control

  • Formulation development in chemistry, pharma & food industries

  • Mechanical engineering, materials science, medical technology & more

🚀 Get Started – Try Design-Expert® for Free

Test Design-Expert® now with the free trial version from Stat-Ease!

🔹 Try all features without limitations
🔹 No prior experience required – intuitive interface
🔹 Ideal for DOE beginners & advanced statisticians

📥 Download the free trial and get started right away:
➡ Stat-Ease – Official Design-Expert® Website

💡 Conclusion: The Powerful DoE Software for Professional Experimentation

Design-Expert® is a specialized tool for statistical design of experiments that guides you through every step of planning, analysis, and optimization. Save time and resources while gaining reliable insights and benefiting from outstanding visualization tools – all in one software solution.

Requirements
System requirements for the Design-Expert software
Windows Mac
Betriebssystem Windows 8, 8.1, 10, 11 macOS 10.12 oder höher
Min. CPU 1 GHz 1 GHz
Min. RAM 2 GB 2 GB
Festplattenplatz 250 MB freier Speicherplatz 250 MB freier Speicherplatz
Andere Voraussetzungen Display Resolution (1024x768 oder höher)

Details

Design Expert® – Die erste Wahl für statistische Versuchsplanung (DoE)

Mit Design Expert optimieren Sie Ihr Produkt oder Ihren Prozess mit den Methoden der statistischen Versuchsplanung (Design of Experiments DoE).
Bei der Entwicklung von Design Expert wird besonderer Wert auf dessen Anwenderfreundlichkeit gelegt. Mit Design Expert finden Sie die relevanten Faktoren, optimalen Prozesseinstellungen oder das Prozessfenster, maximale Performance oder die beste Zusammensetzung für ein Produkt.

Design Expert bietet eine große Vielfalt möglicher Designs mit jeweils vielen Optionen und Einstellungen. Design Expert bietet große Flexibilität beim Handling Kategorialer Faktoren (Einflussgrössen). Es sind sogar Kombinationen mit Mixtur- und /oder Prozessvariablen möglich. Nach der Design Definition generieren Sie ein Arbeitsblatt für Ihr Experiment in randomisierter Reihenfolge der Einzelexperimente. Das Hinzufügen, Löschen oder Duplizieren einzelner "runs" erledigt der "design editor".

Mit kommentierten statistischen Analysen und der ausführlichen kontextsensitiven Hilfe kann beinahe jeder die Ergebnisse interpretieren. Die interaktiven 2-D Grafiken bieten viele sinnvolle Informationen auf fast spielerische Weise, z.B. das ziehen von Höhenlinien oder die Darstellung der Koordinaten eines beliebigen Punktes im Plot. Mit rotierbaren 3-D Diagrammen erhalten Sie ein Werkzeug um gefundene Zusammenhänge optimal zu visualisieren.

Mit dem Optimierungsalgorithmus in Design Expert können dutzende Zielgrössen oder "Wünschbarkeitsfunktionen" (desirability functions) gleichzeitig maximiert werden. Ausserdem gibt es einmalige Möglichkeiten die Fehlerfortpfanzung (propagation of error POE) zu ermitteln und graphisch darzustellen. Damit wird es auch möglich, das Ziel der Variationsreduktion im Rahmen von z.B. einem Six-Sigma Projekt zu erreichen. Maximieren, Minimieren oder Erreichen von Zielvorgaben mit Faktoreinstellungen die robust sind. Noch nie war die statistische Versuchsplanung so einfach und effizient!

Allgemeine Features zur statistischen Versuchsplanung (DoE) mit Design Expert

Leitungsfähig, trotzdem anwenderfreundlich

Weil es als spezialisiertes DoE Programm konzipiert ist bietet Design-Expert viele Features die die Einfachheit der Bedienung garantieren. Diese Funktionen finden Sie nicht in allgemeinen Statistikprgrammen. Neben einer grossen Zahl verschiedener Plantypen bietet Design Expert auch die notwendige Flexibilität die Versuchspläne an Ihre Anfroderungen anzupassen. Darüberhinaus werden einzigartige Möglichkeiten geboten das Design zu bewerten, das richtige Modell für Ihre Zielgrössen zu finden, Graphiken zu erstellen die die Interpretation erleichtern, mehrere Zielgrössen zu optimieren sowie eine intuitive Benutzerführung und ein erheblich erweitertes Hilfesystem.

(Klicken Sie auf das entsprechende Bild für eine vergrößerte Ansicht)

DoE für alle experimentellen Situationen

  • Standard zwei-stufige voll- und teilfaktorielle Pläne (bis zu 256 runs) für bis zu 15 Faktoren jetzt auch mit "minimum-aberration blocking"
  • Allgemeine mehrstufige faktorielle Designs (bis zu 32000 runs) auch mit unterschiedlicher Anzahl der Faktorstufen für verschiedene Faktoren
  • Taguchi Orthogonale Felder
  • nicht reguläre Teilversuchspläne mit hoher Auflösung, wie z.B. 4 Faktoren in 12 runs
  • Placket-Burman Designs für 11, 19, 23, 27 oder 31 Faktoren in 12, 20, 24, 28 oder 32 runs
  • Response Surface Methode (RSM) Designs, einschliesslich zentral-zusammengesetzer Pläne (small, face-centered, etc.), Box- Behnken 3-stufige Pläne, hybride und D-Optimal Pläne
  • Mixturpläne, wie Simplex-Lattice, Simplex-Centroid (für bis zu 24 Komponenten) und D-Optimale Pläne
  • Kombinierte Mixtur und Prozess Pläne (Teigmischen und den Kuchen backen in einem Plan!)
  • Möglichkeit zur Darstellung beliebiger Datenspalten X und Y als Graphik (gut für die Visualisierung von Blockeffekten)
  • Leicht bedienbare automatische oder manuelle Modellreduktion
  • Möglichkeit der einfachen Auswertung für Designs mit fehlenden Daten

Flexibibltät bei der Anpassung des Designs auf Ihre Bedingungen

  • Definieren Sie Ihre eigenen Generatoren für faktorielle Teilversuchspläne
  • Setzen Sie lineare, mulitfaktorielle Nebenbedingungen für RSM und Mixturpläne
  • Arbeiten Sie mit kategorialen Faktoren in RSM, Mixtur oder gemischten Plänen
  • Erzeugen Sie einen faktoriellen "Candidate Set" für RSM designs wenn nur bestimmte Faktorstufen möglich sind
  • Ignorieren einer kompletten Datenzeile ohne die Werte zu löschen

Statistische Datenanalyse schafft Vertrauen

  • Falls Ihr Modell vermengt sein sollte, weist ein Warnmeldung darauf hin bevor die ANOVA Ergebnisse für einen zwei-stufigen faktoriellen Teilversuchsplan erscheinen und gibt Ihnen die Möglichkeit die vermengten Effekte zu ersetzen.
  • Sie können optional verschiedene kommentierte Ansichten auswählen, die Ihnen helfen die Ergebnisse der Varianzanalyse ANOVA zu interpretieren
  • Sie können die einzelnen F-Tests für jeden Term des Modells sowie die Konfidenzintervalle der Koeffizienten anzeigen
  • Effekte können automatisch anhand des Kriteriums von "Lenth" oder anhand der Wahrscheinlichkeiten (p-values) gewählt werden.
  • Die neuen Einstellungen ermöglichen z.B. die gobale Änderung der Signifikanzschwelle (0,05 voreingestellt auf 0,01 oder 0,1)

Leistungsfähige Tools für die Modellanpassung

  • Ändern Sie das Grundmodell zwischen RSM und Faktoriell bzw. zwischen Scheffe (Mixtur) und "slack" (während der Design Phase und bei der Modellauswahl)
  • Ganzahlige Potenzen können den Modelltermen zugeordnet werden, z.B. cubisch
  • Wählen Sie Terme für das Modell, den Fehler oder Terme die ignoriert werden sollen (ermöglicht die Auswertung von Split-Plot und geschachtelten Designs)

Hervorragende Grafiken vereinfachen die Interpretation

  • Durch einen Klick auf den Statusknopf erhalten Sie eine kurze Darstellung des Design Typs, Informationen zu den Faktoren, der Zielgröße sowie dem Modell
  • Halb-Normale und Normal Wahrscheinlichkeitsplots geben einen Überblick über die signifikanten Effekte. Durch spezielle Punkte, die Schätzer für "pure error" darstellen (sofern Ihr Design dies erlaubt).
  • Ein Box-Cox Plot gibt Hinweise für die beste Transformation der Zielgrösse
  • Die komplette Liste verschiedener Plots zur Überprüfung der statistischen Annahmen und zum prüfen auf mögliche Ausreisser. Es kann auch ein Graph der vorhergesagten Werte gegen die tatsächlichen Werte einschliesslich der 45º Linie erzeugt werden
  • Erstellen Sie Grafiken von alternativen, aber vermengten Wechselwirkungen
  • Stellen Sie die Effekt Plot mit der original Skalierung Ihrer Zielgrösse dar, auch nachdem Sie diese bereits transformiert haben
  • Beobachten Sie die Güte der Vorhersage indem Sie Balken für die kleinste signifikante Differenz (LSD) in der Modellgraphik darstellen
  • Ungenau vorhergesagbare Bereiche werden in den Höhenliniendarstellungen schattiert, um Ihnen "sichere" Vorhersagen zu ermöglichen.
  • Sie können den Contourplot für verschiedene Werte der nicht sichtbaren Faktoren mittels eines Rollbalkens verschieben. Sobald ein Designpunkt genau an die gewählte Wertekombination hat wird dieser dargestellt!
  • Setzen Sie Beschriftungen mit den vorhergesagten Werten der Zielgrösse an beliebige Positionen
  • Ziehen Sie die 2-D Contourlinien mit der Maus
  • 3-D Graphiken können rotiert werden dabei werden die projezierten 2-D Höhenlinien mit dargestellt
  • Sie können Farben, Texte und viele andere Eigenschaften der Graphik anpassen
  • Zeigen Sie alle Effekte in einer Graphik (mit trace und perturbation Plots)
  • Den Standardfehler des Designs können Sie in jedem Graphen darstellen (Contour, 3D, usw..)

Mit der optimierung für mehrere Zielgrössen finden Sie Ihren Arbeitspunkt

  • Maximieren, Minimieren oder geben Sie Zielwerte vor (für Zielsgrössen und Faktoren)
  • Priorisieren Sie die einzelnen Zielgrössen durch Gewichtungen
  • Sie können zwischen 2-D Höhenlinien-, 3-D Oberflächen, Histogramm oder einer Graphik der "Wünschbarkeitsfunktion" auswählen.
  • Kategorial Faktoren können berücksichtigt werden
  • Faktoren können auf konstant Werte eingestellt werden
  • Sie können weitere Zielgrössen in Form einer Gleichung angeben, wie z.B. eine Kostenfunktion
  • Der Overlay Plot zeigt die Nebenbedingung (Einschränkungen), die Sie für Ihren Prozess oder die Mixtur gesetzt haben
  • Sie können Vorhersagen für die Zielgrössen für beliebige Bedingungen erstellen (einschliesslich Vertrauensniveau - confidence level)

Achieve "Six-Sigma" Goals

  • Explore propagation of error (POE) for mixtures, crossed designs and transformed responses, as well as RSM
  • For purposes of POE, enter your own response standard deviation or set it at zero


Save Time with Design-Expert

  • Easily maneuver through the program: down trees, through wizards, and across progressive toolbars
  • Quickly select the next step with incredibly easy-to-use push-buttons
  • Open reports and graphs for automatic updating
  • View numerical outputs spreadsheet style
  • Cut and paste graphics to your word processor or presentation, or numbers to and from a spreadsheet
  • Export any grid view as ASCII text, for example, design layouts or ANOVA reports
  • View several graphs simultaneously using the handy pop-out option
  • 32-bit architecture provides maximum performance on Windows 95, 98, 2000, NT and beyond
  • Access graphic and spreadsheet options instantly with a simple right click
  • Choose significant terms to plot from the pull-down list on the Factors Tool

Find the Answers to your Questions in the Expanded Help System (All new!)

  • Greatly improved context-sensitive help provides immediate response
  • Better guidance helps you choose the best model
  • A bonus help section provides "quick start" advice to novices
  • Special user tips offer hints not normally found in help systems

Weitere Informationen

System requirements für die Software Design Expert

 

  Windows Mac
Betriebssystem Windows 8, 8.1, 10, 11

macOS 10.12 or higher
Min. CPU 1GHz 1 GHz
Min. RAM 2 GB 2 GB
Festplattenplatz 250 MB freier Speicherplatz 250 MB freier Speicherplatz
andere Voraussetzungen Display Resolution (1024x768 oder höher) 1024 x 768

 

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DoE

Design Expert - Introduction
Design Expert - Introduction
Learn in this two-day course how to achieve optimal results with minimal effort using statistical design of experiments (DoE). This method helps you identify statistical relationships and create precise models with as few experiments as possible. What you will learn in this course: ✅ Basics of statistical design of experiments (DoE) – Efficient methods for conducting experiments and analysis ✅ Two-stage experiments – Simple but powerful testing methods for informed decision-making ✅ Block factors & screening designs – Identify the most important influencing factors and analyze interactions ✅ Statistical analysis – Assess the confidence of your results with practical methods ✅ Practical application with Design-Expert® – Create and analyze experimental designs step by step With many practical examples and the software Design-Expert®, you will gain deep insights into efficient experimental methods. 🔹 Sign up now and optimize your experimental design! Course: Introduction to Statistical Design of Experiments (DoE) with Design-Expert® Learn in this two-day course how to conduct efficient and well-founded experiments using statistical design of experiments (DoE). The course offers a hands-on introduction to creating, analyzing, and optimizing experimental designs. Course Content: 📌 Two-stage factorial experimental designs – Create and analyze factorial experiments for well-founded insights 📌 Developing factorial designs – Increase the efficiency and significance of your experiments 📌 Transformations in regression models – Optimize models with adjusted data 📌 Block factors in design and analysis – Structure and refine your experimental designs 📌 Fractional factorial designs – Reduce experimental effort without missing relevant insights 📌 Expanding experimental designs – Systematically add additional experiments 📌 Graphical & statistical analysis – Use charts and statistical metrics to optimally interpret results Prerequisites: 🧠 Basic knowledge of statistics is helpful but not required – statistical fundamentals will be taught in the course. 👨‍🏫 Benefit from expert knowledge and learn how to take your experimental design to the next level with Design-Expert®!

Price on request
Design Expert - Mixture Designs
Design Expert - Mixture Designs
Course: Experimental Design for Mixture Experiments with Design-Expert® In this two-day course, you will learn how to apply statistical experimental design specifically for mixture experiments. Traditional experimental designs are unsuitable for formulation and mixture optimization — instead, mixture designs are needed. This course will provide you with comprehensive knowledge of powerful mixture experimental designs, from creation to graphical analysis and optimization of formulations. You will work with the software Design-Expert® to efficiently create and analyze mixture designs. Why Mixture Experiments? 🔹 Optimizing formulations with multiple components 🔹 Specialized mixture designs for realistic formulations 🔹 Statistical & graphical analysis methods for precise evaluations 🔹 Practical implementation in Design-Expert® with real-world examples Course Content: ✅ Creating & Analyzing Simplex Designs ✅ Selecting suitable mixture designs & models ✅ Generating contour plots in the triangular experimental region ✅ Creating mixture designs with constraints ✅ Optimizing product compositions & formulations ✅ Evaluating design quality & expanding designs ✅ Creating contour diagrams & trace plots for detailed analysis Requirements: 📌 Basic knowledge of experimental design with factorial designs — ideally at the level of the course “Introduction to Experimental Design with Design-Expert®”. 🔹 Sign up now and take your formulation optimization to the next level!

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Design Expert - Process Optimization
Design Expert - Process Optimization
Two-Day Course: Process and Product Optimization with Response Surface Methodology (RSM) In this intensive two-day course, you will learn how to efficiently optimize processes and products using Response Surface Methodology (RSM). This method goes beyond factorial designs and allows for the best possible adjustment of influencing factors to achieve optimal results. Why Response Surface Methodology (RSM)? 🔹 Ideal for complex optimization tasks where factorial designs are insufficient 🔹 Determine optimal factor settings for product and process optimization 🔹 Create models for response surfaces to perform simulations and define process windows 🔹 Use Design-Expert® software to easily and efficiently create RSM designs Course Content: ✅ Expanding factorial designs with center-point runs ✅ Creating RSM experimental designs such as Central Composite Designs (CCD) & Box-Behnken Designs ✅ Selecting appropriate regression models for precise analysis ✅ Determining robust computational conditions to improve process stability ✅ Simultaneously optimizing multiple objectives for comprehensive results ✅ Evaluating design quality to ensure reliable data Requirements: 📌 Basic knowledge of statistics and experimental design with factorial designs is helpful — ideally at the level of the course “Introduction to Experimental Design with Design-Expert®.” 🔹 Sign up now and elevate your optimization skills to the next level!

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Design Expert - Quality by Design
Design Expert - Quality by Design
Course: Quality by Design (QbD) – Statistical Experimental Design for Pharmaceutical Processes Quality by Design (QbD) is the FDA-recommended method for developing and optimizing pharmaceutical products and processes. The central idea is to define factor spaces within which consistent product quality is ensured. Once a design space is approved by regulatory authorities, the process can be adjusted within these limits without requiring re-approval. This methodology provides new flexibility in the production of pharmaceutical products and medical devices, reducing regulatory hurdles. What You Will Learn in This Course: 📌 Fundamentals of Quality by Design (QbD) & Design of Experiments (DoE) 📌 Statistical Tools: Hypothesis Testing & Regression Analysis 📌 Screening Designs: Efficiently Identifying Key Factors 📌 Response Surface Designs: Defining and Optimizing Design Spaces 📌 Validation of Design Spaces for Regulatory Approval 📌 Practical Implementation with Design-Expert® Software The course will follow a complete QbD cycle using FDA examples and statistically model it with Design-Expert® software. Requirements: 📌 Basic knowledge of Design-Expert® is beneficial. 📌 Knowledge of regression analysis and hypothesis testing is helpful but not required. 🕒 Course Duration: 3 Days 🔹 Sign up now and optimize your pharmaceutical development!

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JMP - Design of Experiments
JMP - Design of Experiments
Course: Classical Experimental Design with JMP In this two-day course, you will learn the classical methods of statistical experimental design. The goal of experimental design is to efficiently answer experimental questions with a minimal number of trials. You will learn how to use factorial and fractional designs to identify relevant factors and determine the best experimental conditions. Course Content: 📊 Fundamentals of statistical experimental design – Concepts and methods for efficiently designing experiments 📊 Randomization, replication, and blocking – Proper application of these techniques in experiments 📊 Full-factorial and fractional designs – Creation and analysis of screening plans to identify relevant factors 📊 Screening designs – Determining the most important factors influencing the results 📊 Response surface designs – Optimizing and visualizing the effect surfaces for modeling complex relationships 📊 Custom experimental designs – Adapting experimental designs to specific requirements and questions Prerequisites: 📌 Knowledge of using JMP 📌 Basic understanding of statistical hypothesis testing, ANOVA, and regression 📌 The necessary content can be acquired in the courses "Exploratory Data Analysis with JMP" and "ANOVA and Regression with JMP" 🕒 Course Duration: 2 days 🔹 Sign up now and learn how to maximize the success of your experiments with statistical experimental design!

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