对优化生产的追求不再像过去那样牵强。今天的制造商可以访问更多有用的数据，他们拥有先进的工具，可以提供比以往更多的信息。然而，尽管有各种可能性和技术进步，许多制造商仍在苦苦挣扎。
技术使制造商在运营改进方面取得了巨大进步。即便如此，技术变革也可能是一把双刃剑。尽管技术进步可以促进生产流程的改进，但它们通常会带来复杂性，从而给工厂员工带来挑战。GatePoint Research进行的一项调查显示，流程制造业高管越来越担心其制造业务的复杂性。几乎90%的高管对降低流程复杂性的需求给出了3分或以上的评分（满分为5分）。
谈到分析技术（如控制回路性能监控（CLPM）解决方案）的部署和期望时，Control Station确定了制造商通常会遇到的三个挑战。这些挑战是时间、数据和知识。
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进步需要时间
谈到分析和流程优化，制造商在采取长期方法时会受益。优化不是最终目的；这是一段旅程。事实上，一旦生产设施的绩效目标实现，就该建立新的绩效目标了。
为了使这种长期方法取得成功，阐明清晰的愿景并在组织的各个层面建立认同至关重要。这很少在一夜之间发生，因为改变是困难的。可以预料到的是，一些员工会对这看似又一项新举措持怀疑态度。因此，领导层需要正确传达数据分析和优化的好处。流程工业安全计划的成功证明了买入的价值。制造商长期致力于更安全的工作环境，并实施变革，为每个人带来有意义的改善。
除了买入之外，还必须考虑其他与时间相关的方面。有必要进行有效的培训，建立明确的目标和跟踪绩效的方法，并公开认可所取得的里程碑。培训不是一劳永逸的要求，因为人员配置会随着时间的推移而变化。此外，流程和技术将不断发展，培训也应如此。同样，明天的目标也将与今天不同。为每个后续挑战制定计划需要时间，并且需要着眼于持续改进。关于认可，定期庆祝成就和对每项成功至关重要的人强化了认同。这需要时间，但通常会产生不成比例的价值。
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并非所有数据都是平等的
数据是决策的基础，在流程优化的背景下尤为重要。一些类型或来源的数据不如其他数据有价值，这并不奇怪。知道区别是关键。
在缺乏高质量、高分辨率数据的情况下，制造商将难以识别表现不佳的系统或优化其流程。据了解，较低成本的传感器以及有效的通信和存储能力使制造商能够跟踪生产的几乎每个方面。尽管如此，更多的数据往往只是更多。为了发现新的见解，所使用的数据必须适合任务。这通常意味着更高质量、更高分辨率的数据。
数据的另一个考虑因素与数据的可用性有关。事实证明，在大多数情况下，隔离不同数据源和维护不同孤岛的方法会适得其反。这种孤立的方法在制造过程中导致盲点并不罕见。当可能有助于分析工作的数据最终不可用时，没有人会赢。集成的数据架构允许制造商利用该资源，并有可能发现新的潜在影响深刻的见解。
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知识就是力量
俗话说:你不知道自己不知道什么。为此，必须诚实地面对分配给生产设施分析计划的团队的局限性。
有数不清的因素会影响生产并导致次优性能。考虑工厂中不同的职能领域:工程、运营、维护和管理。很少有人拥有所有这些领域的专业知识。这样的个体非常罕见，因此通常被称为“独角兽”。认识到对多元化团队和获取不同职能见解的需求是分析成功的另一个关键。
对于有效的流程分析计划，经验表明流程工程师、数据科学家和技术专家都是必需的。这样的团队将结合理解工厂生产流程的细微差别所需的领域知识，收集有效表征绩效的关键绩效指标，并应用适当的分析工具来处理数据。对于一些制造商来说，这些人要么不在工资单上，要么正致力于其他关键项目。在这些情况下，补充可信的第三方资源是完全合理的。