パワートレインの適合は、そのシステムが複雑であるため、多くの時間とコストを要します。性能、燃料経済性および排出量を考慮してパワートレイン制御ユニットの最適な設定を決定するためには、パワートレインの特性を正確に測定する必要があります。自由度が非常に大きいため、完全な調査は膨大な時間を必要とし、多くの場合不可能です。実験計画法（DOE）に基づくモデルベースの手法を採用すると、この問題を解決できます。
このアプローチを使用すると、複雑なシステム（燃焼エンジンなど）の挙動が、最適に配分された数個の測定データに基づいて識別され、数学モデルで表現されます。これまで、モデルベースの手法は例外的な状況下のECU適合だけに使用されてきました。多項式やニューラルネットワークに基づく現在のモデルは、多くのタスクに使用するには精度が足りなかったり、特別なモデリング技術が要求されたりします。
ETAS ASCMO － モデルベースの適合を行うための普遍的ソリューション
少ない測定データに基づいてシステム挙動を正確にモデリングすることは、ETAS ASCMOの中心的要素です。このツールではデータに基づく新しい手法を使用し、少ない測定データに基づいて、燃料消費量、エンジン排出量および排気温度などのエンジン挙動特性を、動作条件（回転数、負荷、エンジン温度）と適合パラメータ（イグニッション、燃料噴射、カムシャフト位置など）値の関数として、数理モデルの形でほぼ自動的に表現できます。