三、基於物料约束(Material Constrain)
当生产计划想要计划一个需要某物料的工序时，它将仅仅计划库存水平足以满足当时或以后的工序。如果在计划时区不能满足条件，物料约束计划将首先查看是否有未分配的定单，产生库存需求。如果它找到这样的定单，它将首先计划定单，然后计划工序的库存需要。如定单产生库存需求另外的未有的库存，物料约束计划将象以前一样寻找定单来计划。这个过程将重复许多次。如果有不够，就需要库存补充。
静态物料约束规则(SMC)
先对每一个物料从ERP系统导入建立可用量清单，最早开始的订单和被分配的物料，随着物料业务，订单日期的延迟，或变化，系统会自动调整或显示订单的变化。
MO-3只有在MO-1，MO-2，PO-1完成后，才能开工。
因为MO-1的延迟，自动调整MO-3的开工日期
动态物料约束规则(DMC)
当计划建立时，动态分配物料，允许重新分配物料到另外的一个订单，它可以处理物料的有效期，变化的产出率，和减少在制品等实际问题。[next]
MO-3 只有在MO-1，MO-2，PO-1完成后，才能开工。
而MO-1延迟，导致调整MO-3只能用MO-2-1，PO-1，MO-1的物料，而原来的MO-2-2的物料可以重新分配到MO-2，PO-1的完成后就可以开工。
从库存取出约束(Take from stock kit)
定义在一工序需要的子项。 在我们做计划时，考虑子项物料从库存的可用量的约束来排计划。
放入库存约束(Put to stock kit)
定义从工序的父项产出结果。在我们做计划时，考虑产出的约束，必须考虑库位所能容纳的约束。
生产计划根据产品结构的相关性来分配物料的约束，查询约束可以按物料编码报告物料约束。也可以按订单号报告物料约束。工具约束：工具子项反映关键工具作为资源，也可以作为约束物料，如你可以定义工具产生约束，如工具维修，故障。
总之，制造业对客户需求的响应越来越强烈。 现在生产计划调度系统正开始将基于约束规则基因搜寻和模拟仿真模式结合起来，解决制造同步化问题和工厂的顺序冲突问题。
现在，约束计划已经成功应用到许多不同问题领域。它和分析DNA结构一样多样化。对医院的时间表和工业的排程。实践证明它能较好适应解决现实的问题。因为，许多应用领域自然的需要约束。分派问题也许是第一个工业应用约束解决工具。用甘特图来描述计划可能是最成功的应用领域如有限约束排程。
在现实中，约束计划可以广泛的运用，但是当前的工具也有可能没有涉及到的领域或局限和缺点。 无论是从理论上，还是实际的观点来看，约束的定义促使问题可追踪是非常重要的，约束计划的有效性仍然是不可预测的：何时，如何使用约束。通常直觉是决策的最重要的部分。有时，盲目的快速搜寻如按时间顺序后排比约束进化(基因算法)更有效。在许多约束模型里的特别问题是成本优化。有时，它是对改善起初的方案是非常困难的。且一个小的改善就会花去很多时间。
约束计划也在不断的进化，它们能动态的增加约束。大部分情况下，约束系统产生的计划是可执行的。除了机器故障，延迟的计划，在最坏的情况下，新订单的接受。这是需要快速的重排计划或提高当前的方案来解决未预料的事件。同时，在通常较紧计划优化的方案和可以解决较少差异的，稳定的，次优化的方案之间交替选择。
当前的约束满意系统的缺点标志着未来研究发展方向，在它们之间，建模看上去是最重要的之一。已经开始讨论使用全局约束，把主要的约束预先设置到软件包。(如所有不同的约束规则)。目前， 建模语言较多的使用ILOG公司的(ILOG Solver)来表示约束问题。(如名列前矛的商业管理软件供应商均采用此技术)
从较低层次的观点，可视化的技术越来越流行，他们帮助定义系统的瓶颈。 各种约束解决方法的交互研究是最具挑战的问题之一。混合算法结合各种约束技术是这个研究的结果。另外感兴趣的研究领域是解决协同和对应的结合的理论。约束满意技术和传统的OR(Operation Research)方法如整数规划是另外的挑战。研究平行和并行的约束已作为提高效率的方法，在这些系统里，多层代理技术是最有前景。 | 
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