CAFE (Computer-Aided Formula Environment)為一套實驗設計軟體，其友善性與中文視窗將可提供使用者快速且便利地

• 模型建構：用實驗因子(自變數)與品質因子(因變數)的數據集，用統計方法建立實驗因子(自變數)與品質因子(因變數)之間的關係之模型。

• 模型分析：分析實驗因子(自變數)與品質因子(因變數)之間的關係。

• 參數優化：尋找能滿足特定限制(實驗因子、品質因子組成)，並最佳化特定目標(實驗因子、品質因子組成，例如成本、良率…)的品質改善方案(實驗因子組合)。

CAFE與傳統的實驗計劃法(DOE)軟體或田口方法軟體相較，有下列優點：

可靠的模型驗證方式：傳統的DOE或田口方法不區分樣本內、樣本外實驗數據之作法，其誤差被嚴重低估。CAFE採用交叉驗證法，可以在不需要增加實驗數目下，達到區分樣本內、樣本外的效果，使誤差能被準確估計。

精確的模型建構能力：傳統的DOE使用迴歸分析，傳統的田口方法使用效果分析CAFE使用人工智慧中的類神經網路。在同樣使用交叉驗證法下，類神經網路遠比迴歸分析、效果分析更準確。

實用的品質改展模式：傳統的DOE將品質上的限制與目標混為一談，採用不科學的方法整合限制與目標，傳統的田口方法只能處理單一品質目標，但實務上，製程效能、產品品質經常有許多限制(如成本及部份品質特性上限，不良率及部份品質特性下限)與目標(如成本最小化，良率、產率最大化)。CAFE採用下列品質改展模式，可以解決上述問題：

　

如此一來，使用者有極大的彈性來設計能滿足其各行各業實務上的各式各樣需求。此外，CAFE具有「敏感性分析」與「帶狀主效果圖」功能，可以表現因子與反應間的關係，改善類神經網路黑箱模型的缺點。

CAFE有多個應用實例，包括
田口實驗或因子實驗
ü CNC工具機加工性能之最適化
ü IC封裝黏模力之最適化
ü 光板成型品質與射出成型製程

反應曲面法實驗
ü 酵素合成己醇酯類之最適化
ü 氫氟酸反應窯操作之最適化

配方設計(Mixture Design)實驗
ü 高性能混凝土配比設計