Um Messwerten eine quantitative Aussage über ihre Verlässlichkeit zuzuordnen, beruht die metrologische Qualitätsinfrastruktur bei traditionellen industriellen Mess- und Kalibrierverfahren auf akkreditierten Kalibriereinrichtungen und standardisierten Auswerteverfahren. Im Zuge der Einführung von Industrie 4.0 Technologien sollen die dafür grundlegenden Verfahren überarbeitet werden, um die Güte von Messdaten auch in sich verändernden Systemen automatisch ermitteln zu können. Dazu sollen die Sensoren technisch mit einem digitalen Zwilling in Form einer Asset Administration Shell verbunden werden. Dieser digitale Zwilling ist dann in der Lage, Informationen über die Messunsicherheit zu kommunizieren. Weiterhin sollen Sub-Netze von Sensoren in flexiblen mathematischen Modellen zusammengefasst werden, um maschinennahe Datenauswertung zu ermöglichen. Dazu werden Methoden des Organic Computing untersucht, um daraus die flexiblen und teilweise autonom agierenden Sub-Netzwerke zu etablieren. Weiterhin soll eine Methodik entwickelt werden, wie unsichere Messstellen aus aggregierten Messwerten bzw. Kennwerten erkannt werden können.
