Energieeffizienz zu steigern, Betriebskosten zu senken und die Zuverlässigkeit von Anlagen durch vorausschauende Wartung zu erhöhen

Moderne Kälteanlagen, Wärmepumpen und Produktionsumgebungen liefern große Datenmengen, die ausgewertet werden müssen. Datengetriebene Modelle optimieren Fertigungsparameter, Surrogatmodelle beschleunigen die Materialforschung. Visualisierungen hochdimensionaler Datensätze machen komplexe Zusammenhänge für die Praxis verwendbar.

Die industrielle Forschung wird zunehmend durch Methoden der angewandten Data Science geprägt. Immer mehr Sensoren in Kälteanlagen und Wärmepumpen liefern kontinuierlich große Datenmengen, die mit Hilfe von maschinellem Lernen und statistischer Modellierung ausgewertet werden können – mit direktem Nutzen für Effizienz, Qualität und Innovation. Bei der Prozessoptimierung helfen datengetriebene Modelle, Fertigungsparameter kontinuierlich anzupassen, um Ausschuss zu reduzieren und Ausbeuten zu maximieren. In der Werkstoffforschung beschleunigen statistische Auswertungen und Simulationen die Untersuchung bestehender und die Suche nach neuen Werkstoffen, indem sie aufwändige physische Experimente durch gezielte, modellgestützte Auswertungen ersetzen. Im Bereich Qualitätssicherung ermöglichen statistische Modelle und Anomalieerkennung eine schnellere und konsistentere Prüfung von Bauteilen und Produkten und liefern Hinweise auf Ursachen für Probleme. Nicht zuletzt spielt Datenvisualisierung eine zentrale Rolle: Komplexe Zusammenhänge aus hochdimensionalen Mess- und Simulationsdaten werden durch interaktive Dashboards und visuelle Analysetools für Forscher, Ingenieure und Praktiker greifbar – und bilden so die Grundlage für fundierte Entscheidungen. Gemeinsam ist all diesen Anwendungen, dass Data Science das vorhandene Ingenieurswissen gezielt verstärkt – und operative Daten in belastbare Entscheidungsgrundlagen verwandelt.