Der Einsatz moderner Techniken wie IOT, KI und maschinelles Lernen hat die Vorstellung von Qualität und Qualitätskontrolle revolutioniert. Prüfer sind mit einer Flut von Daten konfrontiert. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die Qualität der von den Systemen und Prozessen erzeugten Daten zu bestimmen. Wir schlagen ein computergestütztes Modell vor, um die inhärente Unsicherheit in Bezug auf die Datenintegrität zu erlernen, die in den von den Beteiligten innerhalb und außerhalb der Organisation tatsächlich gemachten Angaben enthalten ist. Das Entscheidungsverfahren kombiniert zwei starke Formen der Erlangung von Prüfungsnachweisen. Diese beiden Formen sind die externe Bestätigung und die Nachprüfung. Das Verfahren fügt sich in die aktuelle moderne rechnerische Idee der datengesteuerten Qualitätssicherung ein, die mit den Konzepten der Qualität 4.0 in der Qualitätskontrolle und der Qualitätsprüfungspraxis übereinstimmt.
Quelle: Quality 4.0: Data Quality and Integrity: A Computational Approach