Das TUM Heilbronn Data Science Center (HDSC) ist ein interdisziplinäres Forschungszentrum, in dem Management, Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz zusammenkommen. Im Mittelpunkt steht ein gemeinsames Ziel: Wissen zu entwickeln, das wissenschaftliche Exzellenz anstrebt und Lösungen hervorbringt, die einen spürbaren Beitrag für Industrie, öffentliche Institutionen und die Gesellschaft leisten. Verankert in der TUM School of Computation, Information and Technology sowie der TUM School of Management und gegründet durch die Dieter Schwarz Stiftung, basiert das HDSC auf der Überzeugung, dass Data Science – in ihrer besten Form – eine verlässliche Grundlage für bessere Entscheidungen schaffen kann: in Vorstandsetagen, in öffentlichen Einrichtungen und im Alltag.
Die Forschung am HDSC ruht auf zwei zentralen Säulen. Die erste umfasst die Entwicklung modernster Methoden der Data Science, die die Grundlagen von KI, Optimierung und empirischer Analyse weiter vorantreiben und die Grenzen dessen erweitern, was datengetriebene Forschung leisten kann. Die zweite Säule widmet sich der interdisziplinären Anwendung dieser Methoden auf reale Herausforderungen – von Produktion und Gesundheitswesen über Marketing bis hin zu Politik und weiteren Bereichen. Gemeinsam prägen diese beiden Säulen die Vision des HDSC: eine Data Science, die methodische Grenzen verschiebt und zugleich verantwortungsvoll, menschenzentriert und wirksam für die Herausforderungen bleibt, die unsere Gesellschaft am meisten bewegen.
Sechs Professorinnen und Professoren der beiden Fakultäten bilden den wissenschaftlichen Kern des Zentrums. Mit einem starken Fokus auf die Entwicklung neuer Methoden, Modelle und Algorithmen. Diese Grundlagenforschung wird durch anwendungsorientierte Projekte ergänzt, die umsetzbare Erkenntnisse und praxisnahe Lösungen liefern.
Mission des Centers
- Expertisen verbinden durch die Zusammenführung von Management- und Informatikkompetenzen entsteht ein inspirierendes Umfeld für grundlegende und angewandte Data-Science-Forschung.
- Innovation fördern durch den Transfer modernster Data-Science-Methoden vom HDSC in Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft.
- Bildung stärken durch englischsprachige und praxisorientierte Studienprogramme, die die nächste Generation von KI-Innovatorinnen, KI-Innovatoren und Data Scientists ausbilden und befähigen.
- Austausch fördern durch die Unterstützung eines aktiven Dialogs und der Zusammenarbeit zu datengetriebenen Themen zwischen Forschenden, Wirtschaftsführenden, Entscheidungsträgern und der Öffentlichkeit lokal und international.
Data Science mit wissenschaftlicher Exzellenz, Verantwortung und Wirkung – für Wirtschaft, Institutionen und Gesellschaft
Wo Methoden Wirkung entfalten
Data-Science-Methoden
AI & Software Engineering
LLM-Systeme, Automatisiertes Testen, KI-Deployment & Sicherheit, Kollaboratives verteiltes Machine Learning
Spatiotemporal Machine Learning
Zeitreihenanalyse, Tensorzerlegung
Datengetriebene Optimierung
Operations Research, Quantitative Entscheidungsunterstützung
Kausalinferenz & Ökonometrie
Kausales Machine Learning, Empirische Wirtschaftsforschung, Evidenzbasierte Analysen
Anwendungsfelder & Domänen
Produktion & Operations
Produktionsplanung, Supply Chain Management, Industrie 4.0
Marketing & Konsumentenverhalten
Personalisierung, Consumer Analytics, Digitale Co-Creation
Smart Cities & Mobilität
Urbane Systeme, Verkehrsnetze, Nachhaltigkeit
Digital Health & Healthcare IT
Gesundheitsdatenmanagement, Gamifizierte Gesundheitsinformationssysteme
Innovation & Technology Management
KI-gestützte Strategieentwicklung, Technologieakzeptanz, Unternehmensperformance
Informationssysteme & IT-Sicherheit
Dezentralisierung, Cloud-Technologien, Datensouveränität, Kryptökonomische Systeme
Unsere Professorinnen & Professoren
Prof. Dr. Ali Sunyaev (Center Director)
Information Infrastructures
Heilbronn Data Science Center
(Center Director)
Prof. Dr. Christine Eckert
Marketing Analytics
Heilbronn Data Science Center
(Deputy Center Director)
Prof. Dr. Chunyang Chen
Software Engineering & AI
Heilbronn Data Science Center
Prof. Dr. Paul Hünermund
Empirical Economics and Data Science
Heilbronn Data Science Center
Tandem-Projekte im HDSC
Die Tandem-Projekte des HDSC bringen Forschende aus den Bereichen Informatik, Data Science sowie Management- und Wirtschaftswissenschaften zusammen, um gemeinsam innovative Fragestellungen an der Schnittstelle ihrer Disziplinen zu bearbeiten. Durch diese interdisziplinäre Zusammenarbeit entstehen neue Perspektiven auf aktuelle wissenschaftliche und gesellschaftliche Herausforderungen und es werden Synergien zwischen datengetriebenen Methoden und wirtschaftswissenschaftlichen Ansätzen gezielt genutzt.
Die Projekte fördern den Wissenstransfer zwischen den beteiligten Fachbereichen und schaffen die Grundlage für zukunftsweisende Forschungsvorhaben mit hoher wissenschaftlicher und praktischer Relevanz. Gleichzeitig eröffnen sie Potenziale für die Entwicklung innovativer Lösungen, die sowohl für die Forschung als auch für Unternehmen, Organisationen und weitere Praxispartner von Bedeutung sind.
Im Folgenden werden die einzelnen Tandem-Projekte vorgestellt.
Prof. Dr. Jingui Xie
Learning and Dynamics in Stochastic Multi-Agent Systems
„Dieses interdisziplinäre Projekt untersucht, wie lernende Akteure in komplexen stochastischen Systemen interagieren und sich anpassen. Dabei werden Perspektiven aus Data Science, Künstlicher Intelligenz, Operations Research sowie Management- und Wirtschaftswissenschaften miteinander verknüpft. Die entwickelten Modelle und Algorithmen sollen Organisationen dabei unterstützen, wirksamere Strategien und datenbasierte Entscheidungsunterstützungssysteme zu gestalten. Anwendungsfelder finden sich insbesondere im Gesundheitswesen, in Dienstleistungssystemen sowie in plattformbasierten Ökonomien, in denen dynamische strategische Interaktionen und Unsicherheit eine zentrale Rolle spielen.“
Prof. Dr. Luise Pufahl
Sustainability-aware Event Data Engineering for Global Logistics
„Unser Projekt entwickelt den ersten ganzheitlichen Rahmen für ein nachhaltigkeitsorientiertes Event Data Engineering, um den ökologischen Fußabdruck globaler Logistikprozesse zu messen und zu optimieren. Durch die Bündelung der Expertise der Data-Science-Zentren der TUM in Heilbronn (HDSC) und München (MDSI) integrieren wir ERP-Ereignisprotokolle mit IoT-, Geodaten- und Umweltdaten. Dadurch ermöglichen wir leistungsfähige, prädiktive Prozessanalysen, die eine datengetriebene und nachhaltige Gestaltung logistischer Prozesse unterstützen.“
Prof. Dr. Ali Sunyaev
Multi-Omics Integration for Understanding the Biology of Rejuvenation and Enabling Interpretable, Trustworthy AI-Driven Interventions
„TRAIS (Traceable Rejuvenation Analytics & Implications for Society) erforscht auf Basis vielschichtiger biologischer Daten und KI die Grundlagen von Alterung und Verjüngung, die sich heute messen und beeinflussen, in ihrem Zusammenspiel aber kaum verstehen lassen. Zugleich untersucht das interdisziplinäre Projekt das Vertrauen und die gesellschaftliche Akzeptanz solcher Technologien, als Grundlage dafür, den menschlichen Körper besser zu verstehen und diese verantwortungsbewusst in die Praxis zu bringen.“
Heilbronn Data Science Center
Bildungscampus 2
74076 Heilbronn
hdsc(at)tum.de