Die partielle-Kleinste-Quadrate-Regression wird eingesetzt, um komplexe Zusammenhänge in Werkstoffdaten zu modellieren. Durch Dimensionsreduktion und Korrelationserkennung unterstützt sie die Vorhersage von Materialeigenschaften und die Optimierung von Prozessen in der Werkstoffentwicklung.