Lan honek industria-prozesu konplexuak modelatzeko erronkari heltzen dio, eta eredu fisiko tradizionalen mugak nabarmentzen ditu, eragile askoren parte-hartzearen eta manufaktura-industriaren malgutasunik ezaren ondorioz. Testuinguru horretan, fabrikazio adimendunak prozesuen aldaketetara dinamikoki egokitzeko gai diren ereduak eskatzen ditu, eta horrek funtsezko alternatiba bihurtzen du Ikaskuntza Automatikoa.
Azterketa AAren aplikazioan zentratzen da, prozesuaren konfigurazioak produktuaren kalitatearekin korrelatzeko, kautxua fabrikatzeko instalazio baten datuak erabiliz eta estrusio-prozesuan fokalizatuz. ML tekniketan oinarritutako eredu bat garatu du, prozesuaren parametroen eta kalitate-emaitzen arteko erlazioa optimizatzeko aukera ematen duena, saiakuntza fisiko garestien mendekotasuna murriztuz.
Ereduak ahalmen handia du biki digital batean integratzeko, prozesuaren etengabeko hobekuntza erraztuz. Gainera, hainbat agertoki denbora errealean simulatzeko aukera ematen du, eta erabakiak modu informatuan hartzeko aukera ematen du, produkzioari eragin gabe. Ikuspegi hori aurrerapauso nabarmena da fabrikazio-sistema eraginkorragoak, egokitzaileagoak eta adimentsuagoak lortzeko.
