一位新营养师接手了饲料厂的肉鸡开食料配方。配方中鱼粉设有 3% 的最低值。没人记得确切原因。可能是某个客户曾经要求过，也可能是以前某位顾问的偏好。营养师查看影子价格报告时发现，仅这一条约束就让配方每吨增加了约 140 TRY。按每月 1,500 吨的产量计算，每月就是 210,000 TRY。数字仅作示例，但这种情况在实际工作中非常常见。
习惯性约束
每个配方都会随着时间积累约束。出现了某个问题，就给某种原料设一个最高值。客户提了要求，就加一个最低值。几年过去，问题解决了，客户走了，原料质量也变了，但约束还留在配方里。每条约束单独看可能都不大。合在一起，它们可能让配方远离最低成本。
找到它们最简单的方法是看影子价格。每条起作用的约束，也就是求解结果正好碰到的约束，都有一个影子价格。它表示约束放宽一个单位时配方能便宜多少。影子价格高的约束是配方中代价最高的决定，每一条存在的原因都需要弄清楚。
这并不是说所有代价高的约束都应取消。有些约束是必要的，例如与颗粒质量、动物健康或法规限值有关的约束。但对于没人知道原因的约束，要么给出理由，要么取消。每年把每个配方的约束连同影子价格一起审查一次，是让这些隐性成本显现出来的好习惯。
混淆饲喂基础与干物质基础
实际工作中另一个常见错误，是原料数值和动物需要量按不同基础录入。化验结果按干物质基础出具，却原样写进矩阵，而它本应按饲喂基础录入。或者反刍动物的需要量按干物质定义，而原料数值按饲喂基础，中间没有换算。
举个例子，数字仅作示例。干物质为 88% 的大麦，化验结果按干物质基础显示粗蛋白为 12.5%。如果这个数值未换算成饲喂基础就进入矩阵，大麦的蛋白质就显示为 12.5%，而不是实际的 11%。日粮中大麦占 40% 时，日粮粗蛋白在纸面上会比实际高 0.6 个百分点。这类错误往往要等到动物生产性能下降才被发现。
防止这类错误的方法，是在矩阵中清楚记录每个化验值的基础，并让系统而不是人来做换算。把与上次化验结果出乎意料地不同的数值视为警示，也是一个好习惯。
单位混淆是类似的错误来源。能量在一处用 kcal，在另一处用 MJ。某种矿物质在一次化验中以百分比给出，下一次却以 mg/kg 给出。一种原料的价格按吨录入，另一种按千克录入。其中一些错误会立刻被发现，因为它们使配方结果明显荒谬。更危险的是那些只让结果略有偏移、不引人注意的错误。
用可消化值代替总量
按总氨基酸设计配方，如今对许多畜种来说已是过时的做法，但在一些配方中仍然存在。总氨基酸看不到原料之间消化率的差异。消化率低的副产品按总赖氨酸看似乎能与豆粕竞争，实际提供给动物的赖氨酸却少得多。改用可消化氨基酸能揭示这些原料的真实价值，并常常同时改善生产性能和成本。
当配方无解时
有时找不到同时满足全部约束的配方。最常见的原因是约束之间相互矛盾。例如，为某种原料设定的最低值可能迫使另一种营养素超过其最高值。在这种情况下，看清哪些约束发生冲突是解决问题的第一步。
但并非每个无解结果都是真正的矛盾。有时约束的范围定得非常窄，例如某营养素的最低值和最高值几乎相同，计算中细小的舍入差异就会让程序认为限值被突破。这时应把约束放宽到有意义的范围，或检查程序的容差设置。为了让看似无解的配方出结果而随意放宽约束，可能会造成新的、更隐蔽的问题。
记录与原因
所有这些错误都有一个共同根源：决策的原因没有被记录下来。设定一条约束、修改一个化验值或从矩阵中删除一种原料时，把原因写成备注，下一位营养师就不必从头再问同样的问题。配方版本历史显示什么时候做了哪项修改。备注则说明为什么。
在 OptiFormula 中，影子价格和参数分析报告会显示每个配方中代价最高的约束和原料价格区间。配方版本历史和成本档案可以用来追溯过去的决策及其结果。借助这些工具，在大多数饲料厂，每年一次的配方审查都会发现比预期大得多的节约空间。
配方中代价最高的错误通常是不引人注意的错误。配方求解了，饲料生产了，动物在生长，一切看起来都很好。找到隐性成本的唯一方法，是定期质疑那些多年来无人质疑的约束和数值。
