Delmia Quintiq 优化器的核心是五项供应链优化技术：
作为专有配置语言，Quill 是 Delmia Quintiq 优化器的核心。它允许使用局部搜索法等方式 - 并与计划员从头开始建立解决方案或者局部改善解决方案的流程紧密匹配。Quill是把所有优化技术整合在一起的粘合剂，从而使它们成为一个有效且高效的整体。
数学规划以数十年的研究为基础，是解决可由线性方程式表示或估算的问题时所遵循的实际标准。例如，它在 Delmia Quintiq 劳动力计划中用于确定分配给员工的一系列任务，以确保更大化利用每个人的技能并实现可以达到的更佳服务水平。
约束规划在处理极具挑战性的优化问题时非常有效。它允许各种约束类型，不断地根据约束条件排除备选的解决方案。它能够有效解决有大量约束条件限制的排程问题。
路径优化算法是一种专有的大规模邻域搜索 (LNS) 技术。LNS 探索的范围远远大于本地搜索，不会受限于局部范围内的优化方案，因此能更好地获得一个全球优化解决方案。它主要用于车辆路线计划和生产制造排程。例如，它在 Delmia Quintiq 物流计划中用于确定更佳站点顺序及其在路线上的分布，从而确保更短距离、最低成本和最高服务水平。
许多实际难题都包含了图形，因此，我们也利用图形规划寻求解决方案图形规划用于处理有资源限制的更短路径难题，例如，人员计划表和车辆优化。
Delmia Quintiq 在各种优化挑战中拥有多项世界纪录：
有时间限制的车辆路线难题 (VRPTW) 是组合优化领域内被研究较多的问题。它是车辆路径问题 (VRP) 的一个变体，最初由 Dantzig & Ramser 于 1959 年定义。解决有时间限制的车辆路线难题的方案，由一系列拜访客户的路线组成。其中，每辆车只能行驶一条路线，并且需要在规定的时间内访问所有客户。每条路线的送货量不能超过车辆的更大运载能力。这一难题的挑战是制定一个使用较少的车辆并最小化行驶路程的解决方案。
有时间限制的提货和送货难题 (PDPTW) 是组合优化领域的一个难题，并且是有时间限制的车辆路线难题 (VRPTW) 的扩展。不同之处在于，客户的要求不仅包含特定的送货地点，还有特定的提货地点，与通常的仓库所在地不同。有时间限制的提货和送货问题的解决方案是一组用于车队的路线。它由一系列的提货和送货任务组成，所有的地点都需要在规定时间内上门。对于每项运输请求，必须由同一车辆上门完成提货和送货工作，且提货发生在送货之前。
柔性作业车间调度难题 (FJSSP) 从传统的车间作业调度难题 (JSSP) 发展而来。传统的车间作业调度难题基于一台机器仅能进行一道特定工序的设定。而柔性作业车间调度难题，顾名思义，则设定了更灵活的设置。它反映了一道工序可在多台机器上进行的生产环境。挑战在于按顺序为所有工序分配机器（即每个作业的工序顺序）以最小化总完工时间。
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