可以通过有S/N值输出变量的主因素图来定义就像图2.5中所表示的。目的是为了S / N的比率最大化，而不论是采用了那种S / N比率。对于这个例子最适宜鲁棒性设计是x1 = 1和X2 = 1 ，虽然对于X2因子来说，它的斜率特别小，如果它有潜在的成本降低它也是被认同的。
因此，鲁棒性设计中的输出有两个种类。第一个是确定关键因子的最佳值。其次，是通过公式确定的噪音因子水平的范围。
第5步，基于以上的测试和分析对系统进行优化。对于鲁棒性DOE测试，这一步就是通过主效应图找出哪组可控因素的信噪比最大。对于建模型DOE测试，这一步就是对通过数据得到的模型进行进一步分析。 对于单个响应的模型DOE，可以多次使用简单图解来优化系统。以以前的一个例子为例。是一个，2因素，3水平，2仿行的模型。它既有分线性变量，又有X1/X2的线性关系。如右图所示，通过等高线找出两因子共同作用的效果。图
示中的Y是与X1、X2相关的。给定输出数据（例如80）可以在曲线上找出X1和X2的对应值。例如，确定X2更加显著，可以通过调整起来获得跟好的结果。 对于多个响应的系统这里做个简单介绍。任何优化方法最终需要一个单一的标量最优标准来加以界定。很多关于DOE的软件都带有“趋势分析功能”比如
MiniTAB的GUI-driven（添加一些参数）能够实现可能性分析。通过选择目标值（最大化、最小化、趋向某值）系统将反响计算其他目标值将受到的影响
可能性分析，加上模型验证功能和数值优化方法，这使得DOE分析师有能力在条件不完全清晰的情况下，是选对系统的优化。
Verify Design
一般的，通过稳定性设计和DOE试验分析得到的对于可控因素的最优化设置，不一定会是原测试矩阵中的某一组设定的测试条件。因此，进行一系列后续的试验来对数据的预判断进行验证就显得非常重要。一般建议的测试次数是4到20次（如果测试费用较高就选择4次， 如果测试费用低就选择20次）。如果使用MASC模型来进行DOE测试，那么只需要在硬件达到测试要求的情况下进行一次优化条件下的模拟运行即可。
通过统计分析，可以用来确认我们的DOE过程模型及其相关的优化设想。
通过统计分析，可以用来确认我们的DOE过程模型及其相关的优化设想。
如果这些验证试验没有达到预计的结果，那么开发团队就需要重新考虑以下潜在的原因：
? 在原先的DOE测试方案中，还有其他影响测试结果的因素没有被约束或
者监控。
? 在数据收集和测量时可能发生错误（例如抄写错误）。 ? 在最初的DOE设计中，可能有被疏忽的显著交互作用。
? 在最初的DOE设计中，可能有未被考虑的显著非线性影响。 ? 在实际的试验过程中可能存在与原DOE设计不同的情况。 ? 测试的重复性较差，可能会造成对试验结果有较大的变化。
开发团队需要逐一研究这些潜在的问题。在有些情况下，采取纠正行动，是简单的（例如纠正抄写错误，增加一些中间值的测量结果来识别和模拟非线性，增加更多的测试点来改善交互作用），在某些情况下，就会比较复杂（新的因素及相关的控制和测量方法需要被综合定义到测试平台里）。
一个长时间的DOE建议应该包括被讨论的人口设计统计取样。市场反馈分析必须成为开发质量计划的一部分，其中涉及到统计质量控制顺着整个价值流，通过适当的监督和检查，以确定的产品或生产过程的控制因素。
DOE过程中的最后一步，
是对已确定的关键因素详细定义规格。这个在建模设计中使用检查验证经验模型以及蒙特卡洛模拟（MCS）来完成是十分简单的。MCS过程包括重复的数值计算，再加上一个随机数运行 ，以假定一个对于系统可变性响应的关键因子的可变性。
使用MS-Excel将可以十分简单
的进行MCS分析过程。一个简单的电子数据表可以象图2.6一样被创造，第一栏代表在“M”中的因子的预期可变性。系统响应通过在数据分析的经验模型来计算。最后一栏表示为系统响应一个预测的潜在价值，。
DOE过程的最后一步是制定一个计划去监控那些关键因子，以确保系统响应是符合客户期望的。两种方法都可以被使用；
第二个常用方法（如下所示） ，是使用蒙特卡罗模拟设计（MCS）去观察随机变化的关键因子对于系统输出的影响。在这种情况下，各关键因子被随机分布，同时通过数据发生器合成因子的概率分布。通过限制输出参数变化，以确定每个的关键控制因素。
给定的上限（例如显示在蓝色格子）是用在conjection与DOE经验模型（在系统响应栏） 以产生预期的系统响应。
这里有几个统计标准（平均值，标准差，过程能力，过程能力指数） ，这些是用来量化可变性和在范围内归规范风险。其定义体现在右边的表中。我们给出的建议是如果工序能力指数是1.33或更高，那么过程是在控制下的。 [这可以被转换成一种估计缺陷率的每百万中存在66个缺陷。]备注，6Sigma的设计目标是CPK 达到2；
当所有的关键因子都在上下限内，而且CPK通过控制因子的可变性分布的有效评估，我们认为产品的规范是完成的。