食品、饮料和制药行业的批量生产需要了解任何配料材料的家谱或历史。当源容器或容器包含多个配料材料时，控制系统工程师必须做一些假设和计算。
一种选择，通常被称为塞流，是假设批次之间没有混合 - 即它们在容器中彼此的顶部堆叠，就好像在每个连续批次之间存在无形的膜一样。控制系统假定，直到批量A的体积或重量被提出出来，这很多，只有那么批次被提出。当批次消失时，控制系统然后仅承担批次B正在提醒B.最多，只有一个产品批次，其中有一些批次的批次。当使用此假设时，危险的召回成本非常高，因为由于荒谬的潜在的假设，必须包括大量批次/大量产品。通常，不应使用插头流假设。
通过改变塞流方法，可以通过改变连续成分材料之间的混合带来确定给药谱系。影响混合带厚度的因素包括如何将材料装载到容器中，材料的粘度，血管的形状，批次在容器中留在血管中的时间。召回成本是合适的，因为在这种情况下是合适的，因为of a recall on ingredient Lot B, only batches dosed from bands A-B, B and B-C need be recalled. This approach can be appropriate when ingredient-mixing tendencies are well known.
第三种方法假设成分材料完全混合。直到血管被排出并清洁，假设任何给药基因引起的内容导致包括引入容器中的所有成分材料批次。当漏极清洁周期之间存在很长的持续时间时，假设成分批次A在许多产品批次/批次中，冒着非常高的召回成本。另一方面，保持漏极清洁周期之间的短持续时间也很昂贵。生产者可能被驱动为使用单一成分批量或容器设计一个系统 - 这种非常安全的方法通常是决定的。
确定剂量谱系的组合方法也假定源容器中所有成分批次完全混合。剂量谱被假定为容器中剩余的每个批次成分的百分比。每个原料批次所去除的体积被积累起来，就像塞流一样。在一些小的剩余量，成分批次被认为是完全从容器中移除。这种方法提供了合理的召回成本风险，而无需进行排水清洗循环，因此当第三种极其安全的方法(如上所述)没有必要时，它是一种有吸引力的方法。
只需稍微多一点数学运算，控制系统工程师就可以在向容器中添加新配料时，用任何这些方法确定剂量谱。允许物料同时进出船舶，可以提高设备的可用性，通常还能提高设备的整体效率(OEE)。
风险分析过程用于选择将在特定情况下确定定量归因的遗传学。必须仔细考虑上述因素和其他人。通过工程分析确定适当平衡群体的生产商适当平衡风险和成本，使正确的假设进行正确的假设并做出正确的数学。
蒂莫西·s·马西尼，体育，是总裁ECS . n:行情)的解决方案。，一个认证的成员控制系统集成商协会（CSIA）。有关ECS解决方案的更多信息，请访问其配置文件工业自动化交流．
