两个相互拉扯的目标

响应曲面只能找到一个响应的峰值。现实中没有哪个工艺只有一个响应。您希望收率上升而废品下降 — 而使前者最大的设定通常会恶化后者。

把不同的东西放到同一尺度上。百分比的收率与公斤的废品无法相加。因此每个响应先被转换为 0（完全不可接受）到 1（达到目标）之间的期望度。

为什么用几何平均值。各项期望度是相乘而非相加平均。后果正是关键：只要有一项为零，综合得分就是零。若用普通平均值，一个会产生超差产品的设定可能因其他指标优秀而得到 0.65，并被推荐为“不错的折中方案”。相乘使这种情况不可能发生。

权重表达您真正在乎什么。等权重把所有要求看作同等重要，而这很少成立。

无解的情况。有时结果处处为零。这是真实的答案而非故障：至少一项要求超出了本工艺在所探索范围内能做到的。SenSight 会指名是哪一项。

最后一步永远是实际验证试验。最优值来自拟合模型，而模型在边缘处往往出错。