Un diseño óptimo utiliza el "mejor" grupo de puntos de diseño, seleccionado al reducir o ampliar el número de corridas experimentales en el diseño original. Las capacidades de diseño óptimo de Minitab se pueden usar con diseños factoriales completos generales, diseños de superficie de respuesta y diseños de mezcla. Para obtener más información, vaya a Revisión general de Seleccionar diseño óptimo.

Por ejemplo, el gerente de un invernadero desea utilizar un experimento diseñado para determinar la combinación ideal de temperatura, luz, tierra y agua que maximice el crecimiento de helechos colgantes. Mediante el uso de un experimento diseñado, el gerente puede evaluar el crecimiento de los helechos en respuesta a las diferentes combinaciones de los niveles de los factores. Para hacer esto, el gerente crea un diseño de superficie de respuesta con cuatro factores y dos bloques (los bloques representan los dos invernaderos adyacentes), lo cual produce un diseño de 30 puntos (es decir, 30 combinaciones de niveles de factores). Sin embargo, para ahorrar tiempo y dinero, el gerente decide reducir el diseño original a 20 puntos, utilizando D-optimalidad como el criterio para seleccionar el mejor conjunto de puntos de diseño. El gerente puede entonces evaluar el crecimiento de los helechos con base en 20 corridas experimentales solamente.