XPlanner Core于2019年問世，結合多年項目落地經驗，獨立迭代發展的算法引擎，具備豐富的排產算法模型，依據業務需求建立需求分解模型、能力分解模型、隊列排序模型、全息約束模型等4種生產模型。前3種生產模型可以進一步映射到作業車間調度問題、流水車間調度問題、二次分配問題、旅行商問題、裝箱問題等經典的運籌學模型，內置了SPT、ECT、WSPT、LPT、ERD、EDD等啟發式規則，線性規劃、整數規劃、分支定界等精確求解算法，遺傳算法、蟻群算法、局部\禁忌搜索等元啟發式框架。全息約束模型中實現了對模擬推演過程的深度分解，提供了一系列模擬推演原子操作，支持對模擬過程的深度定制，模擬推演與優化算法深度集成可實現面向多維復雜約束的仿真優化過程。在具體的業務場景中，4套模型優化求解并關聯影響最終形成了一套約束網絡，實現自底向上的綜合模型與算法資源集成