El boom de la digitalización permite disponer de un volumen de datos que provienen de máquinas herramienta en su etapa operativa. El análisis de estos datos puede ayudar a obtener mejoras en el ámbito del mantenimiento de las máquinas, pero también mejoras en los procesos de fabricación que realizan las máquinas herramienta. El objetivo del proyecto consiste en desarrollar algoritmos o técnicas basadas en Inteligencia Artificial, que permitan analizar datos procedentes de centros de mecanizado, que faciliten procesos más productivos, desatendidos o robustos. Se parte de los datos históricos de dos centros de mecanizado en pleno rendimiento productivo que fabrican una variedad muy amplia de piezas diferentes. Se busca a través de los datos encontrar patrones que permitan controlar el funcionamiento adecuado de cada herramienta. El control se basará en el funcionamiento de la herramienta para las mismas condiciones en un histórico de datos. El núcleo del trabajo es el pre-procesamiento de los datos (eliminación de pausas y momentos no productivos, división de datos por operaciones, identificación del tipo de operaciones) y el estudio de las alternativas existentes de Machine-Learning que pueden ayudar a modelizar el funcionamiento de la herramienta utilizando las variables apropiadas