毫无疑问，高级诊断工具如植物ESP不断处理数据，以发现重要趋势并提供可行的见解。作为自动化市场领先的控制器性能监控解决方案，PlantESP通常每天对每个PID控制回路执行多次复杂计算。这种数据处理需要强大的计算机处理能力。虽然所有这些处理可能是大数据分析和流程优化的成本，但有一些行之有效的方法可以高效地执行严格的计算，并为用户提供他们所需的宝贵信息。Boxcar平均是一种方法，它为PlantESP用户提供了对其全厂优化工作的独特控制。
Boxcar平均是一种非常有效的密集数据计算方法。它被PID控制器监控技术（如PlantESP）广泛使用。该方法假设一系列连续数据点的平均值（即一箱数据）提供了比任何单个点更准确的性能测量。当应用于环路监控时，该方法以移动平均值的形式计算每个KPI的值。这样做可以消除噪声等异常值的影响，并强调PID的核心性能数据。鉴于1）工业过程动态的高度可变性质，2）每个单独计算涉及的数据量，以及3）通常采用的大量KPI，这种数据分析方法非常适合控制回路性能评估技术。
以下是boxcar平均法的几个显著属性及其在PlantESP中的应用方式:
过程，而不是产品
一般来说，控制器性能监控解决方案补充了生产设施的其他以事件为中心的技术。DCS在既定的范围内管理生产过程中的物料流（即Hi、Lo、HiHi、LoLo）并在超出给定阈值时触发警报，而控制器监控解决方案则对PID环路的性能如何随时间变化进行分析。这样，这两种解决方案高度互补。从某种意义上说，PlantESP不仅仅关注物流，还关注基础生产流程的健康状况。它识别回路PID控制器执行方式的基本变化，并检测对过程控制调节方式产生负面影响的机械问题，如阀门静摩擦。
评估窗口
boxcar实质上是一个固定大小的窗口，它确定了PlantESP轮询历史数据的持续时间。需要明确的是，这不是计算PlantESP中众多关键绩效指标所需的时间。相反，它是每个货车车厢内包含的数据量。虽然建议持续时间为四（4）小时，但PlantESP中的单个环路可以配置为在任何固定时间内轮询数据。值得注意的是，较短的持续时间使环路监控技术更容易看到过程性能的变化。较短的持续时间也更适合那些如果包含在更广泛的数据采样中可能会被“平均”的事件。相反，较长的时间长度有助于建立循环之间共享的交互。PlantESP中的高级取证工具（如功率谱）依赖于更长持续时间内包含的频率数据，并使用这些数据来推断回路相互作用。在PlantESP中，持续时间设置既可以逐个循环定制以适应独特的行为，也可以在所有循环中普遍应用单个持续时间值。
频率的灵活性
PlantESP中的另一个可定制属性是计算数据箱的频率。与持续时间一样，频率可以统一分配，也可以逐个循环分配。对于大多数循环，建议的频率是每一（1）小时进行一次计算。这使得PlantESP等控制器性能监控解决方案能够在变化展开并影响单个PID性能时捕捉变化轮廓。如果按照建议允许货车车厢重叠，那么它们可以更有效地捕捉性能的细微变化，就像移动平均线一样。
作为工厂范围的PID监控工具，PlantESP利用生产设施历史记录中存储的过程数据。PlantESP不会复制数据。相反，它临时访问数据以执行计算。一次关键业绩指标计算值，PlantESP仅保留这些值。
正如许多设施都有一个文件（documents的缩写） 分布式控制系统（Distributed Control System）为了管理生产过程中的物流，大多数工厂都有一个历史记录员来记录和存储重要的过程数据。PlantESP提供了宝贵的补充。boxcar平均法对该数据进行了有意义的利用，并使过程制造商能够洞察其基础生产过程的健康状况。