加速寿命试验(Accelerated Life Tests)是可靠性(Reliability)研究中非常有效、也十分常用的一种方法。它可以帮助合理地安排试验，以获得关于产品可靠性的关键信息，可以对失效和保修风险进行预测。

优化和模拟(Optimization and Simulation)

试验方案的设计虽然至关重要，但还只是试验设计工作的一半。

不论使用何种试验设计方法，在获得实际的试验结果后，我们都需要对试验结果进行分析，以建立输入因素(或自变量)和输出因素(或响应变量)之间的关系模型——有时输出因素(或响应变量)可能不止一个，这种情况下可以通过设定的停止规则用逐步求精法拟合不同的模型。建立好有用的模型后，就需要利用这个模型来对输出因素(或响应变量)进行优化，以确立可行的操作模式和因子水平。这时要用到的工具包括多种刻画器(Profiler)工具以及其他相关的多种数据可视化工具等。以JMP软件的优化器为例，不论是简单还是复杂的问题，JMP内置的优化器(Optimizer)都可以在多个响应变量之间进行不可避免的权衡以寻找最优的方案。

分析到这里还没有结束，通过试验设计方法分析得到的最优方案是否在现实的执行环境中可行呢?或者它在具体实施的时候稳健性如何呢?这是两个非常重要的问题，因为方案的试验性实施往往会伴随不少的资源投入，如果失败就可能造成很多资源浪费。要解决这两个问题就需要使用另外一种方法：模拟(Simulation)。这种方法可以考察和预测获得的方案在实施时候的稳健性，以及预测其实际的实施效果——原则上，不论方案是否已经“最优”，都能借助模拟(如JMP的模拟器)方法对其稳健性和实施效果进行模拟和预测。

关键词： SAS DOE