大型自动化系统和工厂都采用复杂的控制系统，以确保流程的最优化运作。这些系统大多是从早期的信号系统和报警系统演变而来。较新的计算机系统主要是对包括新功能在内的进行“加强”，有些只需要进行软件设置，不会增加额外的成本，但如何有效地使用和管理这些能力却常常被忽视。
操作员界面应当一个嵌入式通道，可以监视和控制数据以达成期望结果。系统应通过流程优化不断地进行持续改进-所有过程变量的分析，允许或指导相关变量的调整，达到更好的效果。随着系统不断变好，优化调整将由系统内部产生-而不是依赖操作员。
有两种优化的方法：查看历史记录确定哪些变量组合会得到最佳性能；推断、计算和预测最佳控制变量组合，这将为未来的改进提供参考。
一直以来，操作员通过处理正常生产以及突发事件和异常事件来积累知识和经验，他们通过类似的过往经验学会如何应付异常情况和紧急事件。他们培养了一种能力，预测在某些情况下会发生什么事情，并学会需要采取哪些行动，以确保安全高效运行。我们需要持续地从操作员的经验、正常与非正常情况中进行系统地“学习”，并且这种学习应当保留在系统内，尽量减少对操作员自身经验的依赖。
人在同一时间只能监测和做有限的事情，显而易见的是，报警并要求操作员更正的故障同一时间只能提交一个，尤其是当有紧急情况或异常情况时。报警必须具备标示优先程度的功能，以指导操作员将注意力集中在必须马上行动的最重要的问题上。在危急情况下，操作员很容易受到众多警报的干扰，他们很难（甚至不可能）做出恰当的反应。
在紧急情况下，人为干扰往往是无效的，控制系统必须进行自我纠正和自我优化-这就意味着系统必须启发式地适应减少对操作员干预的需求，而不是增加。
很多工厂一直在尝试应付持续增加的安全和效率要求的挑战，同时考虑到操作员缺乏经验。在美国和其它经济发达国家，人口老龄化加剧了经验丰富操作员的短缺。在第二和第三世界国家，这是今天正在发生的事情，适合可用的熟练操作员难找。
谁是操作员
因此，当我们使用“操作员界面”这个词时，谁是“操作员”？在全球技术进步不断加快的环境下，去哪里找足够好的操作员有效地操作系统，培训他们需要花多长时间？
许多工厂采用模拟器训练操作员。但是模拟器并不能单独地训练发现问题、分析事件和做出决策，尤其是在紧急的情况下。为此，通过实际经验累积获取知识是至关重要的。我的观点是只能通过系统自身积累经验，以最大限度减少对经验丰富操作员的需求。
操作员的悖论是：提高效率不仅是要训练操作员使用越来越复杂的系统，更要开发系统，有效地适应最少操作员参与达到最大吞吐量。如果不能训练更多的操作员使用系统，则系统必须适应现有可用的操作员数量。
