機器學習（ML）技術可協助製造業有效釐清需要改進的生產製程環節與問題癥結所在。採用新一代的演算法類型，可從產線上實際蒐集的工程數據中學習，並自動為每個資料集建構最佳預測模型。TIBCO Spotfire分析方案已內建多種實用的統計與建模套件，並能彈性地導入自有創新的演算法，讓分析操作人員可輕鬆快速地以視覺化方式檢視數據，即時地編排與運算，並於互動中探索資料背後所代表的意義。
良率分析師為了鎖定影響品質降低的根本原因，通常會先找出已知並容易識別的問題，接著執行關聯性分析，最終找出品質指標（如：良率、缺陷、市場返修率等） 與上游產品、流程、設備、元件、材料或環境變數間的線性關聯性。接著進行設備共通性分析，識別可能導致品質不良的各項程序與作業上的因素（如機器、配方、處理日期）。同時也可進行元件之間的共通性分析，識別出可能導致產品不良的外包元件來源與處理因素。
然而，此時雖然品質問題的關鍵原因已經找到，但仍存在其他背後問題，通常是各項預測變數間有複雜的非線性效應和交互作用，因此極難診斷。通過TIBCO Spotfire可以藉由導入GBM（通用提升迴歸模型）可有效找出這些複雜關係。GBM演算法是運用簡單決策樹狀整體迭代的方法，可運用於製造程序中的根源分析，以釐清發生良率問題根本原因，以改善產品品質。GBM適用於多種應用，在TIBCO Spotfire中可搭配R或Python語言以通用套件執行。而使用TIBCO提供的GBM學習範本則是經過特別設計，分析人員無需具備機器學習的特殊知識也能上手。