HEEDS는 사용자에게 안전하고, 높은 생산성의 제품을 저렴한 개발비용으로 생산할 수 있도록 한다.

설계 최적화 (Design Optimization)
HEEDS에서는 여러 설계 변수 값과 설계 목표 값을 쉽게 정의할 수 있고, 성능을 평가하기 위한 해석도구들도 선정할 수 있다. 이후에 HEEDS는 설계 목표 값과 조건들을 모두 만족하는 설계 변수 값을 찾을 때까지 자동으로 반복 계산을 수행한다. 또한, HEEDS는 진보된 최적화 알고리즘과 독점적인 탐색방법을 사용하여 보다 좋은 설계를, 보다 빠르고 효율적으로 찾아준다.

최적화 알고리즘 (Optimization algorithms) (1) SHERPA (2) Multi-objective SHERPA (3) Genetic algorithm (4) Quadratic programming (5) Simulated annealing (6) Response surface (7) Multi-start local search

실험계획법 (Design of Experiments)
설계 민감도를 예측하는 것이 중요해질 때나 또는 설계자의 설계 공간에 대한 분명한 이해를 얻고자 할 때, 실험계획법(DOE)은 때때로 이상적인 접근 방법이다. 실험계획법은 적은 계산 및 실험적인 노력을 들여 많은 유용한 정보를 빠르게 얻어낼 수 있도록 해 준다. HEEDS의 실험계획법은 다양한 분야의 CAE 프로그램을 매번 다른 변수 값으로 설정하여 자동으로 설계변수를 평가하고, 설계에 많은 영향을 미치는 중점적인 변수들을 찾는데 도움을 준다. 중요하지 않은 변수들은 무시되거나 간소화되어 설정된다. DOE는 사용자가 가격을 낮추기 위해 효과적으로 품질을 조정할 수 있도록 해 준다.

DOE sampling methods (1) Full factorial designs (two-level and three-level) (2) Fractional factorial designs (two-level and three-level) (3) Taguchi orthogonal arrays (4) Plackett-Burman designs (5) Latin hypercube designs (6) Central composite designs (7) D-optimal designs (8) Taguchi robust design arrays (9) User-defined arrays (10) User-defined response data

최적화 작업과정의 자동화(Process Automation)
HEEDS의 프로세스 통합 모듈은 사용자가 현재 진행하는 작업의 자동화를 통해 보다 생산적인 결과도출이 가능하게 해준다. HEEDS에서는 설계에 필요한 정보들이 형상제어도구(CAD tools), 격자생성도구(meshing tools) 및 수치해석도구(simulation tools) 사이를 자동으로 전송되어, 최적화에 필수적인 반복 작업을 원활하게 해준다. 하나의 설계과정이 선정되고 검증된 후에는 최적화 과정 전체에서 사용될 수 있다.

품질 디자인 도구 (Quality Design Tools)
유한한 기하학적 허용치, 재료 물성치의 변화폭, 그리고 부하 조건의 불확실성 등은 설계된 제품이 약간 다르게 작동하도록 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 HEEDS에서는 강건성 및 신뢰성(Robust and Reliable) 설계방법을 제공한다. R&R 설계를 통한 제품의 성능은 이런 예상되는 변동 폭에도 큰 변화가 없고, 항상 허용한도 내에 존재하게 한다. 설계의 강건성이나 신뢰성을 평가하기위해 입력 변수 값은 확률적으로 만들어진다. 즉, 평균값과 확률 분포함수로써 정의된다. 결과로 나타나는 시스템의 성능특성은 평균값과 평균값의 편차로써 측정된다.

품질 설계 능력(Quality design capabilities) (1) Taguchi robust design arrays (2) Structured sampling (3) Random (Monte Carlo) sampling

HEEDS는 SHERPA라는 독특한 최적해 탐색방법이 있다. SHERPA는 기존에 알려진 여러 가지 최적화 알고리즘의 장점들을 동시에(simultaneously) 혼합한 방법으로, Red Cedar Technology사의 고유한 알고리즘이다. SHERPA는 최적화 알고리즘에 관한 충분한 지식이 없는 일반 엔지니어들도 누구나 쉽게 복잡한 문제에 적용가능하고, 많은 목적 값(multi-objective)을 동시에 탐색할 수 있는 특징이 있다. 또한 변수(parameter)의 조정이 자동화되고, 다른 탐색방법들이 사용하는 국부탐색(local search)과 전체탐색(global search)을 동시에 수행함으로서 최적 해를 찾아가는 방법적 약점을 보완하였다. SHERPA는 아무리 복잡한 공학적인 문제라도 접근가능하며, 효과적으로 설계영역에 관한 많은 정보를 알 수 있게 한다.