Математическое программирование (линейное и нелинейное) исторически фокусировалось на алгебраических неравенствах и движении по градиентам целевых функций. Однако многие задачи операционного менеджмента — составление графиков дежурств врачей, расписания школьных занятий или конфигурация сложных продуктов — полны жестких логических, а не алгебраических условий. Например: «если сотрудник работает в ночную смену, он не может выйти утром», или «эти две задачи нельзя выполнять на одном станке». Попытка закодировать такие условия бинарными переменными в линейном программировании приводит к гигантским неэффективным матрицам. Для решения этой концептуальной проблемы искусственный интеллект и исследование операций породили Программирование в ограничениях (Constraint Programming, CP) — парадигму, основанную на логическом выводе и фильтрации доменов.

Классическая формула экономического размера заказа (EOQ) и стохастические модели идеальны для розничной торговли, где спрос на каждый товар абсолютно независим и формируется случайными покупателями. Однако на промышленном сборочном заводе логика совершенно иная. Спрос на автомобильные рули, колеса и двигатели не является случайным; он строго и математически детерминирован спросом на готовые автомобили. Использование стохастических моделей для таких деталей приводит к формированию гигантских неликвидных запасов. Для управления зависимым спросом в 1960-х годах Джозеф Орлики разработал алгоритмическую парадигму Планирования потребности в материалах (Material Requirements Planning, MRP), ставшую базисом всех современных ERP-систем.

В классической задаче маршрутизации транспорта с ограниченной вместимостью (CVRP) действует непоколебимое математическое правило: каждый клиент должен быть посещен строго одним грузовиком ровно один раз. Это правило радикально упрощает алгебраическую формулировку задачи, однако в реальном бизнесе оно часто приводит к катастрофической неэффективности. Если клиент заказал 6 тонн груза, а вместимость грузовика составляет 5 тонн, классическая модель либо потребует использовать более крупную машину, либо вообще выдаст статус недопустимого решения. Отказ от этого жесткого ограничения породил Задачу маршрутизации с разделенной доставкой (Split Delivery Vehicle Routing Problem, SDVRP), позволившую логистическим гигантам экономить миллионы на оптимальной утилизации автопарка.