本文系统回答了用Python做整数规划的路径：选库与求解器（OR-Tools、PuLP、Pyomo、Gurobi/CPLEX），按“变量—约束—目标”建模并调参求解。核心建议是先用OR-Tools或PuLP+CBC做可行性验证，再依据规模与SLA迁移到工业级求解器；通过线性化、紧界、对称性破坏与并行配置提升性能，并以日志与版本管理保障可维护性。文章给出OR-Tools与PuLP代码示例、工具选型表及调优策略，并在排程与供应链等场景中说明如何与协作系统（如PingCode）对接实现落地。

选取工作点应在满足目标与约束的前提下，使性能、效率、稳定与寿命达到平衡。可按流程执行：明确目标与边界、获取设备与系统特性曲线、求解交点、校核稳定性与安全裕度、评估效率与全生命周期成本，并以仿真与试验验证后上线监测闭环优化。针对泵/风机、电子偏置点与控制系统等不同场景，均以特性曲线交汇与稳定性校核为核心，并通过数据治理与多目标优化确定稳健运行点；结合项目化协作与在线KPI，形成从计算到运营的可执行方法，最终在动态工况下实现自适应、高效与可靠的工作点选择。