Descripció: L'explotació eficient de dades contingudes en bases de dades seguint un enfocament de mineria de dades i la mètodes de descobriment del coneixement pel desenvolupament de sistemes de suport a la presa de decisions i per dotar als sistemes de monitorització de capacitat de detecció i diagnosi de falles. Les principals tècniques abordades en aquesta línia de recerca són: - Mètodes de control estadístic multivariant de processos, com PCA i PLS i la seva aplicació a la detecció de falles (gràfics de control) i diagnosis (anàlisi de les contribucions), tant de processos continus com processos batch. - Reconstrucció de sensors de i Soft sensors: mètodes d’aprenentatge automàtic i mètodes estadístics per aprofitar la redundància de informació provinent de varies fonts (sensors) per a predir variables desconegudes. - Representació qualitativa de senyals i tendències. - Mineria de dades estructurades (seqüències i gràfics) : algorismes pel descobriment de patrons en seqüències la seva aplicació al pronòstic de falles i l’anàlisi de semblances entre grafs. - Raonament basat en casos (RBC), per suport a la presa de decisions d'acord a experiències anteriors. - Processament d'Esdeveniments Complexos (CEP). Els dominis d'aplicació: - Sistemes elèctrics: qualitat de l’energia, monitorització d'eficiència energètica, localització de falles en xarxes distribució elèctrica. - Els sistemes mèdics i de salut: suport a la decisió de la intervenció, modelatge de dades clíniques i familiars, suport al diagnòstic, models de població. -Indústria: Injecció de plàstics, indústria de procés, motors aeroespacials. - Medi ambient: plantes de tractament d'aigua.