在科技创新驱动发展的当下，企业面临着研发复杂度持续攀升与产品上市周期不断缩短的双重压力。传统的“试错法”研发模式往往依赖经验试错，存在试验量大、周期长、成本高且研发质量不稳定等问题。RDMi®推出的高效参数优化方法，以科学的试验设计为核心，为企业破解研发困境提供了系统性解决方案。
一、基本介绍
高效参数优化是以试验设计（DoE, Design of Experiments）为核心，用于提高工艺优化、配方优化、产品设计参数优化等研发效率的方法。通过明确参数优化目标，识别需要优化的响应变量和影响因子，基于统计原理设计尽量少的试验数量，最后通过试验数据建立响应变量与影响因子之间的数学模型，借助模型预测不同参数组合的效果，从而快速得到最优的可操作方案。高效参数优化方法可以显著减少试验的数量，大幅缩短研发周期，降低研发成本。
RDMi®的核心优势在于专家团队的实战经验。团队成员长期深耕研发一线，深刻理解技术人员在参数优化中面临的具体痛点：如难以识别关键影响因子、试验数据分散无法建立有效关联、优化结果与实际生产脱节等。基于此，团队在提供方法支持的同时，更注重结合企业实际场景提供定制化服务。
二、实施路径
为确保参数优化项目高效、有序地推进，RDMi®提供了一套经过实践验证的、结构清晰的实施路径：
三、主要的方法论工具
RDMi®高效参数优化方法主要运用以下方法论工具：
1）客户需求拆解（CTQ Flowdown）：将高层次的市场或客户需求、生产过程的要求和法律法规要求等，系统化地分解为具体、可衡量、可操作的产品或零部件的技术特性（CTQ - 关键质量特性）。
2）测量系统分析（MSA, Measurement System Analysis）：MSA分析通过评估测量设备的准确性和稳定性、测量过程的可重复性和再现性，来判断测量系统是否可接受。从而确保产品测量数据的准确性和可靠性。
3）因果链分析：因果链分析是一种识别和分析工程系统缺点的工具，是一种系统性的问题分析方法。它通过挖掘和梳理导致上一层结果的直接原因，帮助全面识别出响应变量的各种影响因子。
4）试验设计：试验设计是一种科学的、系统的安排条件的试验方法，通过有目的地安排尽量少的试验数量，建立起响应与因子之间的关系，以最少的试验次数获取最多的信息，运用统计的方法建立数学模型，基于模型优化过程或产品性能。实施DoE可以显著减少试验的数量，大幅缩短研发周期，降低研发成本。
5）回归分析：回归分析是通过数理统计方法，从样本数据出发，确定响应变量和影响因子之间的数学关系，并建立回归方程；通过对拟合模型的可信程度进行各种统计检验，识别影响显著的因子。基于所得的关系式，根据影响因子的取值来预测或控制响应变量的取值。
四、 代表性案例
高效参数优化方法已经在多个行业得到了成功应用，具体可以在案例集中查询。
1、制药行业：原料药配方优化。
2、化工行业：生产工艺优化。
3、制造行业：传热机理研究。
