下面是文中的部分觀點：
盡管學術界常常將模型預測控制作為先進控制的首選方法，但其在其他過程工業中的應用速度比預期的要慢得多。復雜控制是大多數過程工業中常用工具。然而，他們在很大程度上被學術控制世界所忽視。甚至PID控制器在很長一段時間內被學術界認為是過時的。學術界自從1950年左右作為一門學科出現以來，在很大程度上忽視了在實踐中使用的控制方法，特別是在過程工業中。主要原因可能是人們認為工業中使用的控制方法過于簡單和專用，很快就會被更現代和更通用的方法所取代。第二個原因是復雜控制方案都是為解決具體問題的功能擴展沒有在一個系統的框架內提出。第三個原因，正如福斯指出：學術界在很大程度上忽視了結構問題，即決定控制什么(輸出，CV)以及如何通過配對輸入(MV)和輸出(CV)將系統分解為分散的控制器。
在過程控制應用程序中，關于所有過程變量的信息通常是集中的。因此應用分散控制的主要動機是它更簡單，而且通常足夠好。它允許獨立的控制器整定，而不需要描述過程中的詳細動態和相互作用的過程模型。雖然理論上多變量控制器可能總是優于分散控制器，但是這種性能增益必須與獲取和維護多變量控制所需的過程模型的成本相權衡。
“對經典控制結構的傳統闡述往往缺乏系統和整體的視角。從控制規范到選擇控制結構的步驟很少是明顯的，而且通常不清楚手頭的問題是否可以通過其他結構來解決。因此，對于一個沒有經驗的用戶來說，設計一個新的控制結構來解決給定的問題或組合幾個結構是不容易的。相比之下，模型預測擴展的設計無疑更加系統化?！?/span>
H?gglund 等得出結論，除了PID控制器整定之外，在研究和開發中，復雜擴展幾乎是一個被忽視的領域。他們說，“與連接PID控制器的基本控制結構相關的工作很少”，“這一領域的進步具有巨大的潛力，因為這些結構在過程工業普遍存在。
控制結構設計也被稱為全廠控制，過程包括：
1. 控制目標
2. 根據目標確定可測量的被控變量
3. 根據因果關系確定操縱變量
4. 連接被控變量和操縱變量的結構
控制結構設計的過程藝術性很強，需要對工藝過程、過程控制的深刻理解。這也是問題所在。這些學術界很少關注的復雜控制方案在工業應用普遍應用。缺乏學術上的關注，意味著學生在這些方法上沒有得到適當的訓練，也沒有發展出適當的設計方法。目前，控制工程師關于復雜控制的主要知識來源是基于先前設計的范例。學術界可以幫助糾正這一點，并且有很大的改進潛力。除了數學上的普遍性和嚴謹性外，研究目標還應包括技術的工業用途和效益，分解和簡單是很重要的。簡單的控制解決方案更容易實現、理解、整定和更改。
Greg Shinskey特別提出了其他更專業的解決方案，應該被認為是一個重要的創新者和思想的源泉，應該努力去理解和擴展他的解決方案，并發展理論。
