数字化转型利用工业物联网(IIoT)等新兴技术来改造工业流程和运营，为制造企业带来更高的利润、更多的新业务和机遇，以及生产的灵活性。
然而，进行这种数字化转型的商业案例很少从一开始就明确。能获得多少收益？这些收益是否值得投资？流程如何变更？是否会为公司带来更多的风险和复杂性？是否存在意料之外的不利影响？公司如何评估和减轻风险和复杂性？数字化转型解决方案（包括应用的硬件、软件和服务），是否可以承受运营随着时间的推移而发生的变化？是否仍然具有价值？除了已有的业务关键绩效指标（KPI）和运营绩效指标之外，企业还需要一些新的指标去衡量数字化转型。
在实施数字化转型时，指标的使用涵盖了整个解决方案的生命周期，具体方法有以下5种：
1.解决方案的调查阶段：度量会跟踪运营绩效及其与运营环境的相关性，揭示改进机会（例如，如何增强产品、过程或如何提高次优服务的可用性）。
由指标定义的可信赖性空间。图片来源：美国工业互联网联盟（IIC）
2.协议和合同，例如服务水平协议（SLA）：什么是我们期望的？成功的定义是什么？指标的精确定义和共同目标，使每个人都在同一水平线上：客户、最终用户运营人员、服务提供商、解决方案开发商、技术供应商、监管机构和外部专家。数字化转型解决方案通常包含多个合作伙伴，而不仅仅是客户与供应商之间的关系。
3.解决方案的评估：这不是一次性的活动。随着数字化转型解决方案进展到不同的阶段，目标和约束也会发生变化，需要采取各种措施来验证性能。此外，很多数字化转型开发都是渐进式的，涉及反复验证和试错，需要及时评估。非功能性属性，例如安全性、安全性、可靠性或弹性，也有其自己的目标，这些目标必须成为全面评估指标集中的一部分。
4.权衡取舍：制定数字化转型运营的激励目标，例如性能、产量、生产率、成本降低、响应和交付时间、缺陷或故障率等。了解不良影响是长期生存的关键。这些包括不良的副作用、意外的成本、间接费用、中断、过程的脆弱性以及其它风险。建立合适的指标，识别积极和消极方面，对于控制数字化转型选择在复杂环境中的影响至关重要。
5.建立数字化技术的最佳实践：数字化转型解决方案涉及一系列不断改进的技术（例如AI、数字孪生、实时分析和时间敏感网络TSN等），需要根据特定条件部署在不同的工业环境中。衡量这些技术对数字化转型及其运营环境的价值，对于开发应用最佳实践至关重要。将数字化转型最佳实践与解决方案联系起来的另一个方面是捕捉其需求，例如数据的类型和数量、要连接的物理资产的特性以及网络约束，这些特性都有其自己的度量方式。 （作者：Jacques Durand）