工業4.0能利用分析大數據所得洞見，透過預測性維護、資產優化來提升營運效率。但關鍵在于在正確時間將正確數據輸入適當模型和預測算法。但數據分析師常發現所使用的數據不完整或不可靠，而須設法填充缺失的數據。為提升數據質量管理工作，企業應從在可信環境中收集數據開始。

根據報導，機器學習或數據模擬等技術雖能改善不良數據，但無法解決不良數據源的原始問題。此外，這些解決方案通常過于復雜，無法應用于某些用例。而任何數據質量管理工作都應從在可信環境中收集數據開始。

新設備被添加到連網工廠系統時會對其進行身分驗證。然后，再被授權透過網絡傳輸數據，并使用諸如TLS或SSL之類的安全協議來保護網絡上的數據流。但隨著時間推移，工業環境的動態性意味著設備狀態須持續更新。

例如，除非主動檢查以驗證設備的持續真實性或常規口令更新，否則設備可能已被入侵。設備作為數據源的可信賴性的原始認證不再有效，而需要用于連續更新該驗證的方法。

來自這些設備的數據生成和通訊也很關鍵。許多傳感器只傳達事件或改變規范。以溫度傳感器為例，若生產環境中的溫度保持在緊密有效的范圍內，則傳感器可在很長一段時間內不會傳輸數據，而無法確認傳感器聯機是否丟失或發生故障，因此需要一種方法來驗證傳感器本身的正確操作。

最后，可信設備是在其正確操作狀態下運行的設備。這意味著設備正在運行并經過適當的身分驗證。對于更復雜的設備，如鏡頭，就要有完整設定的度量方式。

例如，若鏡頭正在收集特定流程或特定區域中的可視數據流以供測量質量，信任度量會顯示鏡頭正在傳遞要追蹤的訊息。若鏡頭已破損，企業都會知道所收集的數據無效，不應包含在特定分析中，而且須再次采取措施使設備恢復到其受信任狀態。