Este estudio aborda el desafío de la optimización del fresado en la producción industrial, centrándose en el desarrollo y la aplicación de un nuevo marco para optimizar los procesos de fabricación. Reconociendo una brecha en los métodos actuales, la investigación se dirige principalmente a la subutilización de técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático en entornos industriales. El marco propuesto integra estas tecnologías para refinar los parámetros de mecanizado de manera más efectiva que los enfoques convencionales. El método de investigación implicó el desarrollo del marco para la realización y análisis de datos de medición de máquinas de fresado, centrándose en seis partes de la máquina y empleando un sistema de aprendizaje automático para la optimización y evaluación. El marco desarrollado y realizado en forma de un demostrador de software mostró su aplicabilidad en diferentes experimentos. Esta investigación permite un fácil despliegue de técnicas basadas en datos para prácticas industriales sostenibles, destacando el potencial de este marco para transformar los procesos de fabricación.