过程控制是指对一个或多个工艺流程中的关键参数进行监测、调整和优化，以确保生产过程的稳定性和产品质量的一致性。在理解流程行业的控制要求时，可以从以下几个方面来考虑：1. 连续性：流程行业不同于离散行业的主要特点之一是它的连续性。在一个生产线或者生产过程中，各个工序之间往往是紧密相连的，前一环节的处理结果会直接影响下一环节的质量和效率。这就需要在每个环节都对关键变量进行实时监控和控制，确保整个生产的顺畅。2. 系统性：流程行业通常涉及许多相互关联的因素，包括原材料、设备、能源、工艺条件等。这些因素之间的关系比较复杂，需要进行系统性的分析和调控。因此，控制系统需要具备全局观念，综合考虑各种因素的影响，以实现最优的控制效果。3. 时变性：由于不同的产品批次、时间等因素的影响，同一个生产线上不同时刻的生产状态可能存在差异。这使得过控变得更为复杂。为了应对这种情况，控制器需要对历史数据进行统计分析，以便更好地预测未来的变化趋势；同时还需要具备一定的自适应性，能够根据实际情况随时调整控制策略。4. 非线性关系：在很多情况下，输入与输出之间的关系并不是线性的。例如，某些化学反应可能需要一定的时间和催化剂才能完成；再比如，加热温度的变化可能会影响产品的硬度等等。这就要求我们不能简单地通过改变某个变量的数值来实现预期的结果，而是要深入了解整个过程中的各要素及其相互作用机理，采取更精细化的控制方法。5. 安全环保要求高：流程工业涉及到大量的物理、化学反应以及物流、能源管理等问题，对于安全、环保等方面的要求非常严格。在进行过程控制的过程中需要注意如何降低事故风险、减少排放物污染等方面的问题。为此需要有完善的安全保障措施和环境管理制度作支撑。6. 全自动化程度较高：基于上述特性及复杂性考量，现代流程工业（如石油化工、制药等领域）一般采用高度自动化的控制系统。此类系统中融入了多种现代化技术手段，如传感器、调节阀、计算机控制系统等，旨在提高控制的精准度与稳定性并减轻人工操作压力。7. 数据驱动决策：随着技术的发展和管理水平的提升，越来越多的企业开始利用数据驱动决策的过程控制模式。通过对大量数据的采集与分析处理，可以更加准确地掌握生产线的运行状况和产品的质量情况等信息，为制定科学合理的生产经营计划提供有力支持。8. 与信息技术深度融合：目前信息化技术在各行各业中都有广泛的应用与发展，特别是在智能制造转型背景下，“互联网+”、物联网、“云+”等新兴概念正与传统工业产生深度交融。借助于云计算平台建设统一的数据中心仓库将有助于实现对海量数据处理分析的需求；而借助大数据挖掘等技术则可从多维度对企业运营进行分析并为管理层提供有效决策依据；与此同时人工智能等技术的引入则会进一步提升工厂整体产能并减小品质问题的发生几率。