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Mediante tecnologías basadas en machine learning se han desarrollado algoritmos que han permitido implementar un indicador que de forma remota (las máquinas están conectadas a internet) y sencilla identifica la configuración que ha establecido el cliente una vez en uso, y detecta las que trabajan con incoherencias fruto de una configuración inadecuada.
A través de este sistema la empresa define las mejoras que deben introducirse en la personalización de las opciones para que la configuración sea consistente de tal manera que se utilice la cantidad de café y agua adecuada para cada selección de tipo de café a preparar. De esta manera se consigue, con la máquina en casa del cliente, mejorar la calidad y consistencia de los productos, alargar la vida útil de los equipos y optimizar el consumo de energía, agua y café.
El proyecto ha tenido una duración de dos años (2019-2020).
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