Die Kombination von Methoden aus den Bereichen multi-variate Statistik, „Computational Intelligence“ und „Machine Learning“ mit geeigneten Techniken zur Zusammenstellung und Vorverarbeitung der Rohdaten zu leistungsfähigen und industrietauglichen Data Mining Lösungen ist seit vielen Jahren ein wesentliches Arbeitsgebiet der Abteilung. Hierbei sind die Entwicklung von Algorithmen mit ausreichender Performance zur Handhabung großer Datenmengen sowie die Lösung von Anwendungsaufgaben die wesentlichen Arbeitsfelder. Für die notwendigen Software-Werkzeuge werden derzeit drei Entwicklungslinien verfolgt:  wahlfreier Zugriff auf die DM Einzelaufgaben (mit der Möglichkeit zur freien Parametereinstellung), Wizard gesteuerte Benutzerführung mit nur noch geringen Freiheiten zur Parameterwahl sowie ein vollständig automatischer Ablauf der DM Anwendung.
Der Schwerpunkt der Anwendung der Data Mining Verfahren liegt derzeit bei der prozessstufenübergreifenden Analyse der Ursachen von Qualitätsfehlern, z.B. Oberflächen- oder Planheitsfehlern. Hierbei spielt insbesondere die problemangepasste Aufbereitung der Prozess- und Qualitätsdaten eine große Rolle.