Il gruppo inspire IfA sviluppa metodi di controllo avanzati in combinazione con una progettazione sperimentale ottimale e una modellazione basata su dati.
Nella produzione, il processo è spesso complesso ed è difficile cogliere tutti gli aspetti rilevanti con modelli basati su principi iniziali. Le tecniche di apprendimento automatico (Machine learning) aiutano ad ottenere un quadro più completo e flessibile del rispettivo sistema o processo. La combinazione di tecniche basate su dati con modelli fisici e ottimizzazione offre flessibilità nel controllo di sistemi con grandi incertezze e configurazioni variabili.