制造運營管理 供應鏈計劃DELMIA QUINTIQ優化器的核心是五項供應鏈優化技術：

• 坤帝科智能邏輯語言 (Quill)

作為專有配置語言，Quill 是制造運營管理 供應鏈計劃DELMIA QUINTIQ優化器的核心。它允許使用局部搜索法等方式 - 并與計劃員從頭開始建立解決方案或者局部改善解決方案的流程緊密匹配。Quill是把所有優化技術整合在一起的粘合劑，從而使它們成為一個有效且高效的整體。

• 數學規劃

數學規劃以數十年的研究為基礎，是解決可由線性方程式表示或估算的問題時所遵循的實際標準。例如，它在 Delmia Quintiq 勞動力計劃中用于確定分配給員工的一系列任務，以確保更大化利用每個人的技能并實現可以達到的更佳服務水平。

• 約束規劃

約束規劃在處理具有挑戰性的優化問題時非常有效。它允許各種約束類型，不斷地根據約束條件排除備選的解決方案。它能夠有效解決有大量約束條件限制的排程問題。

• 路徑優化算法

路徑優化算法是一種專有的大規模鄰域搜索 (LNS) 技術。LNS 探索的范圍遠遠大于本地搜索，不會受限于局部范圍內的優化方案，因此能更好地獲得一個優化解決方案。它主要用于車輛路線計劃和生產制造排程。例如，它在 Delmia Quintiq 物流計劃中用于確定更佳站點順序及其在路線上的分布，從而確保更短距離、較低成本和較高服務水平。

• 圖形規劃

許多實際難題都包含了圖形，因此，我們也利用圖形規劃尋求解決方案圖形規劃用于處理有資源限制的更短路徑難題，例如，人員計劃表和車輛優化。

Delmia Quintiq 在各種優化挑戰中擁有多項世界紀錄：

• 有時間限制的車輛路線難題 (VRPTW)

有時間限制的車輛路線難題 (VRPTW) 是組合優化領域內被研究較多的問題。它是車輛路徑問題 (VRP) 的一個變體，最初由 Dantzig & Ramser 于 1959 年定義。解決有時間限制的車輛路線難題的方案，由一系列拜訪客戶的路線組成。其中，每輛車只能行駛一條路線，并且需要在規定的時間內訪問所有客戶。每條路線的送貨量不能超過車輛的更大運載能力。這一難題的挑戰是制定一個使用較少的車輛并最小化行駛路程的解決方案。

• 有時間限制的提貨和送貨難題 (PDPTW)

有時間限制的提貨和送貨難題 (PDPTW) 是組合優化領域的一個難題，并且是有時間限制的車輛路線難題 (VRPTW) 的擴展。不同之處在于，客戶的要求不僅包含特定的送貨地點，還有特定的提貨地點，與通常的倉庫所在地不同。有時間限制的提貨和送貨問題的解決方案是一組用于車隊的路線。它由一系列的提貨和送貨任務組成，所有的地點都需要在規定時間內上門。對于每項運輸請求，必須由同一車輛上門完成提貨和送貨工作，且提貨發生在送貨之前。

• 柔性作業車間調度難題 (FJSSP)

柔性作業車間調度難題 (FJSSP) 從傳統的車間作業調度難題 (JSSP) 發展而來。傳統的車間作業調度難題基于一臺機器僅能進行一道特定工序的設定。而柔性作業車間調度難題，顧名思義，則設定了更靈活的設置。它反映了一道工序可在多臺機器上進行的生產環境。挑戰在于按順序為所有工序分配機器（即每個作業的工序順序）以最小化總完工時間。