一般来说，这一层应该能够处理本地（特定于站点）的规则。业务逻辑层还处理全局（企业范围）规则，例如公司的质量保证规则是否允许将正常物料放置在已保存环境监管物料的存储箱中。
业务逻辑层的一大挑战是业务逻辑规则（当然）非常不同，并且从一家公司到另一家公司，有时甚至在同一家公司的各个站点之间是非常不同的。因此，很难将许多功能从一个项目重用到另一个项目。从历史上看，该层及其块因此已针对每个项目进行了编程。
例子应用业务逻辑层的情况有很多种（错误场景）。下面描述了这些情况的一些示例。
示例 1：机器在生产线上发生故障。首先，必须决定是否应暂停或在另一台机器上处理生产或工作单元订单。如果要在另一台机器上加工，则必须确定替代路线和/或机器。然后，必须决定是否需要更改生产计划，例如将订单拆分为较小的批量或将订单合并为较大的批量。此示例中的某些特定功能可以（并且经常）由配方或路线建模软件直接涵盖，但如果不存在此类外部功能，则决策逻辑会自动涵盖，无需操作员干预此块。
示例 2：通常需要业务逻辑来管理连续加工设施（如动物饲料厂或面粉厂）中的存储位置。
例如：当 ERP 系统想要将物料装入特定的料仓时，许多经验丰富的 MOM 集成商都会犹豫究竟应该使用哪一种方案。
示例1：根据 ERP 系统，特定的料仓有足够的空间来装运物料，但实际上（由于物理测量不准确或物料粘在内部）料仓在所有物料全部装满之前实际上已满。 MOM 业务逻辑层需要自动决定剩余物料将被引导到哪个仓，并使用所有批次的实际数量和位置更新 ERP。此决策和逻辑取决于许多加权因素，例如，之前可用垃圾箱中的内容（以避免物料交叉污染或避免混合受环境监管的物料和正常物料）或基于对下一个容器的了解的最佳位置卸载物料。
示例2：将谷物接收到 100 吨仓中后，仓“高”容积传感器感应到仓已满，并将“100 吨”报告回 ERP 系统。一段时间后，物料会压缩成较小的体积。操作员实际检查料箱以观察现在有更多物料的空间，因此他手动将更多物料导向该料箱。然后，过程控制系统报告物料已移至（根据 ERP 系统）已经装满的料箱。同样，MOM 业务逻辑层需要使用所有批次的实际数量和位置自动更新 ERP。
示例 3：业务逻辑块处理的一个常见问题是当大量物料相互分层时的批次跟踪。场景是批次 2 被物理添加到已经包含批次 1 的垃圾箱中。实际上，包含分层批次的垃圾箱在排放过程中以锥形形式相互作用，其中两种物料发生了少量混合。这种类型的混合流变很难在任何类型的软件中建模和编程逻辑，因此通常选择其他两种模型之一。
“伪物料”（1+2）逻辑模型在两层之间使用“伪物料”层（data-wise）来覆盖两种物料的混合，需要当物料从料仓流出时放置。
后进先出 (LIFO) 模型表示物理装入料箱顶部的新物料在逻辑上（数据方面）始终放置在料箱底部. 实际上，这与实际发生的情况很接近，但物理混合流变学很难在物料可追溯性应用中建模和实施。
为了定义这些类型的站点或公司特定场景的规则，必须通过一系列工程来完成经验建模，以对物理过程的工作方式以及它们应该如何建模和编程进行彻底的分析应用。
需求分析当要对业务逻辑层进行编程时，一个挑战是让客户以可编程的形式实际定义他或她的业务和运营逻辑规则。如果它们不是 100% 定义的，则无法将它们编程到解决方案中。
根据项目的复杂性，有多种定义和指定规则的方法。在一些简单的情况下，客户直接快速地说明规则是什么。但大多数情况下，必须对业务、运营和物理流程进行彻底分析，以确定交互、依赖关系以及不同情况的处理方式。对于业务和运营流程，业务流程管理 (BPM) 方法将业务规则和流程描述为“公认地”。对于物理过程，必须通过一系列工程测试来完成经验数据的收集和建模。通常应用实验设计 (DOE) 方法。本文不涉及 DOE 方法和经验建模。