Podaci generisani inteligentnim procesima mogu se zauzvrat koristiti za dalje poboljšanje unutrašnjih operacija, na primer korišćenjem veštačke inteligencije. Omogućava takozvano mašinsko učenje, kroz koje pametni, umreženi uređaji samostalno povećavaju svoje performanse uz pomoć algoritama. Na ovaj način, sistemi mogu mnogo preciznije predvideti važne podatke planiranja kao što su vreme utovara, transporta ili istovara. Prepoznavanje uzoraka prikupljenih podataka takođe omogućava brzo identifikovanje procesa koji još uvek imaju potencijal za optimizaciju. U slučaju neočekivanih smetnji, kao što su odložene isporuke, moguće je intervenisati automatski i brže, čime se olakšavaju odgovarajuće protivmere ili prilagođavanja. Naredni procesi se tada mogu prilagoditi upravo ovim kašnjenjima. Rezultat: efikasni, međusobno povezani procesi koji povećavaju profitabilnost i smanjuju stopu grešaka.