Werkstoffdaten besser vergleichen. Für Werkstoff- und Versuchsdaten.
Wenn Materialtests, Versuchsreihen und Ergebnisdaten in Tabellen, Laborprotokollen und Einzelgrafiken verteilt sind, hilft dAIve Predict dabei, Einflüsse, Unterschiede und nächste Prüfpfade strukturierter sichtbar zu machen.
- Materialentwicklung und Werkstofftechnik
- Prüfstände und Versuchslabore
- F&E-Teams mit tabellarischen Testdaten
- Teams, die Materialvarianten vergleichbar auswerten wollen
Das Problem
Werkstoffdaten liegen oft vor, aber die entscheidenden Muster zwischen Parametern, Prüfbedingungen und Ergebnisgrößen bleiben schwer vergleichbar.
- Ergebnisse verteilen sich über Dateien, Notizen und Einzelplots
- Varianten werden eher nebeneinander gelesen als systematisch verglichen
- Einflussgrößen sind schwer zu priorisieren
- Belastbare nächste Schritte im Team kosten Abstimmung
Die Lösung
dAIve Predict bündelt Materialdaten in einem klaren Workflow: importieren, beschreiben, trainieren, vergleichen und aus den Ergebnissen die nächsten sinnvollen Fragen ableiten.
Materialvarianten auf gemeinsamer Datengrundlage vergleichen
Einheitliche Eingaben und Zielgrößen nutzen, um Unterschiede zwischen Versuchsreihen nachvollziehbarer zu prüfen.
Einflussgrößen sichtbar machen
Korrelationen, Modellmetriken und strukturierte Auswertungen helfen dabei, relevante Parameter schneller zu erkennen.
Prognosen als zusätzliche Entscheidungshilfe nutzen
Trainierte Modelle unterstützen dabei, weitere Varianten datenbasiert einzuordnen und nächste Tests gezielter zu planen.
dAIve Predict hilft dabei, Werkstoffdaten konsistenter auszuwerten, relevante Treiber schneller einzugrenzen und nächste Prüfungen nachvollziehbarer zu priorisieren.
Richtwert aus Erfahrung, im Pilot mit eigenen Daten zu prüfen.
So funktioniert's
Daten exportieren
Material- und Versuchsdaten aus bestehendem Tooling exportieren, z. B. als CSV-Tabelle.
Eingaben definieren
Relevante Parameter und Zielgrößen auswählen.
Modell trainieren
Zusammenhänge mit dAIve Predict sichtbar machen und Modelle trainieren.
Ergebnisse vergleichen
Metriken, Korrelationen und Prognosen zur weiteren Bewertung nutzen.
Werkstoffdaten als bessere Entscheidungsgrundlage nutzen.
Mit den ersten eigenen Daten starten und prüfen, welche Parameter und Varianten als Nächstes genauer angesehen werden sollten.