Em vez de apenas painéis de controle, a Regis Project implementa uma réplica virtual idêntica da linha de produção. Qualquer alteração no mundo físico é refletida no digital, permitindo simulações de "E se...?" (What-if scenarios) sem interromper a produção real.

Diferente da preventiva (que troca peças por tempo) ou preditiva (que avisa que vai quebrar), a manutenção prescritiva utiliza algoritmos de Deep Learning para dizer exatamente como operar a máquina para evitar a falha até que a peça chegue, otimizando o ciclo de vida dos ativos.

O sistema monitora o custo da energia em tempo real e a demanda da rede. A automação ajusta a velocidade da produção e o consumo de utilidades (ar comprimido, vapor, eletricidade) para garantir que o custo por unidade produzida seja o menor possível, integrando metas de ESG (Ambiental, Social e Governança) diretamente no CLP (Controlador Lógico Programável).