Aus den aufgezeichneten Prozessdaten durch die Edge werden mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz und Machine Learning digitale Modelle generiert. Zum Training der Modelle bzw. zur Berechnung der Model-Parameter werden konventionelle Protokolle der Messmaschinen verwendet. Im Online-Betrieb wird das Model genutzt für die Qualitätsprognose der Fertigungs-Toleranzen, die automatisierte Ursachen-Wirkungsanalyse, die Echtzeit-Parameter Adaption für Null-Fehler-Produktion und die automatisierte Ursachen-Wirkungsanalyse der Produktivität. Die Machine Learning-Systeme sind lernfähig und adaptieren sich über längere Zeiträume immer besser an die sich ständig ändernden Produktionsbedingungen.