MES制造执行系统广泛使用混合整数线性规划（MILP)或混合整数非线性规划。只有极少例子中，采用具有实际意义变量的纯线性规划或纯整数规划解决问题。

     MES制造执行系统能够成功的用来解决制造业生产计划问题的约束传播。但是在流程工业中约束规划的应用较少。当MES制造执行系统必须在计划中考虑大量约束时，约束规划非常适用。但是，这种方法仍然没有在流程工业计划问题中广泛使用。

     一般仿真方法是和数学模型、规则调度等相结合来解决问题，MES制造执行系统单纯采用仿真方法解决生产计划问题的文章不多。与数学规划采用全局的、简化的观点相比，MES制造执行系统仿真提供了一个局部的所有任务、排序和时间决策结果的观察，并能够以较低的计算成本对一个特定的计划问题进行详细的、快速的分析。仿真一般是对可供选择的方案进行对比分析，可以用来评估用户所提出的候选计划。
      由于MES制造执行生产系统的复杂性，很难用一个精确的解析模型来进行描述和分析，而通过运行仿真模型来收集数据，则能对实际系统进行性能和状态等方面的分析，从而能对系统采用合适的控制调度方法。系统仿真方法经常与其他方法结合起来使用，因为纯MES制造执行系统仿真方法有以下的局限性：（1)鉴于其实验性质，所以很难对生产调度的理论做出贡献；（2)应用系统仿真方法进行生产调度的费用很高，不仅在于产生调度的计算时间上，而且在于设计、建立和运行仿真模型上；（3)仿真的准确性受到人员判断和技巧的限制，甚至很高精度的仿真模型也无法保证通过实验总能找到最优或次优调度方案。

   人工智能技术被引人生产计划领域，是解决计划问题的有效途径。人工智能在大量科学领域复杂问题求解中得到显著成功。指出利用人工智能技术结合人类调度专家的经验，对生产调度问题进行建模并求解，取得了令人满意的成果。