Analytics bezeichnet in der Werkstofftechnik den systematischen, häufig algorithmengestützten Prozess der Auswertung großer und komplexer Datenmengen, um quantitative Zusammenhänge zwischen Zusammensetzung, Mikrostruktur, Prozessparametern und Eigenschaften zu identifizieren. Im Unterschied zur klassischen Datenauswertung werden in der Analytics statistische, multivariate und zunehmend auch maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um verborgene Muster und Korrelationen zu extrahieren.

Typische Anwendungsfelder umfassen die Auswertung von Hochdurchsatz-Experimenten, In‑situ‑Messdaten (z.B. aus operando‑Mikroskopie oder Streuexperimenten), Zustandsüberwachung in der Produktion sowie Lebensdauerdaten von Bauteilen. Hierbei werden Daten aus unterschiedlichen Quellen (Prozesssensorik, Charakterisierung, Simulation) integriert, um datengetriebene Entscheidungsfindung in Entwicklung und Produktion zu ermöglichen.

Methodisch kommen u.a. Regressions- und Klassifikationsmodelle, Dimensionsreduktion, Clusteranalyse und Unsicherheitsquantifizierung zum Einsatz. Im Kontext der Big Data Analytik wird mit sehr großen, heterogenen und häufig rauschbehafteten Datensätzen gearbeitet, was hohe Anforderungen an Datenqualität, Metadaten-Management und reproduzierbare Workflows stellt.

Für eine belastbare materialspezifische Analytics ist die Kombination domänenspezifischen Wissens mit statistischer Methodik essenziell. Nur so lassen sich gefundene Muster physikalisch interpretieren, zur Modellbildung (z.B. Struktur‑Eigenschafts‑Beziehungen) nutzen und in robuste Prozessfenster, Qualitätskennzahlen oder digitale Werkstoffzwillinge überführen.