在许多过程开发和制造应用中，存在众多有潜在影响的变量。筛选可通过确定影响产品质量的主要变量来减少变量的个数。变量个数的减少使您可以集中精力针对真正重要的变量或“少数严重”问题进行过程改进。筛选还可以为这些因子建议“最佳”或最优设置，并指示响应中是否存在弯曲。随后，您便可以使用优化方法来确定最佳设置并定义弯曲性质。
以下方法常用于筛选操作：
· 两水平全因子和部分因子设计广泛地用于工业中
· Plackett-Burman 设计的解析度较低，但是被广泛认为在某些筛选试验和稳健性测试中非常有用
· 一般全因子设计（含有超过两水平的设计）可能对于小型筛选试验也非常有用
筛选筛选