(продолжение. начало 👆)

При работе над масштабной целью в одиночку зачастую нет грани между исследованием и изобретением, между физикой и химией, биологией и математикой, программной и аппаратной частью установки, постройкой прибора и его эксплуатацией, выводом формулы и ее применением, обучением и действием, теорией и практикой, логикой и интуицией и т.п. Эти разделения жизненно важны на более поздних этапах, когда идею начинают развивать коллективы с присущими им разделением труда и опосредованной мотивацией.

Но номенклатура присутствующих на рынке материалов, оборудования и компонентов, технологии и приёмы работы, механизмы взаимодействия и финансирования, сама система образования и воспитания в современных государствах нацелены, конечно, на работу с чужими идеями, их изучение и тиражирование в каком-нибудь узком специальном аспекте а отнюдь не на генерацию и апробирование идей собственных. Это затрудняет и хаотизирует работу творца, создаёт всесторонний дискомфорт. Но в интересах осуществления научно-технической стратегии важно поддерживать именно создателей нового.

Научно-техническая стратегия уделяет большое внимание генерации большого числа компетентных разработчиков с мотивацией, видением перспектив развития науки и техники, большим опытом изобретательства (полученным в ходе образования и участия в различных проектах), и прямым доступам к технологическим возможностям платформ. Благодаря этому в единицу времени генерируется больше идей, и сами они имеют более практичный и интересный характер. А главное — учитывают технологические возможности платформы и могут быть немедленно проверены с ее помощью на прототипе. Таким образом, творческая личность сможет посвятить свои силы самому делу, а не попыткам убедить общество, бизнес или власти в его перспективности.

Риск и трудность превращения прототипа в продукт таким образом уменьшаются на несколько порядков, а вероятность успеха — растёт с каждой новой итерацией прототипа с исправленными ошибками. Многократная быстрая экономичная верификация может существенно компенсировать недостаток знаний, характерный для начинающих изобретателей. На прототипирование и эксперименты может уходить существенный процент производственных мощностей платформы. Переход от прототипа к продукту на базе платформы осуществляется мгновенно, ведь вложения для масштабирования производства не требуются.

Единая технологическая база инноваторов облегчает кооперацию между ними и масштабирование проекта, позволяет привлечь на любой стадии опытные кадры для расширения удачной разработки. В то же время, огромное число активных лабораторий, ведущих собственные разработки по разнообразным направлениям не позволяет автору инновации долго «почивать на лаврах», так как многократно обостряет конкуренцию в инновационной сфере.

Таким образом, происходит преодоление барьеров, сегодня мешающих разработке инноваций: психологический (неверие, нежелание, инерция, конформизм…), образовательный (невежество научное, техническое, методическое...) , технологический (недостаток оборудования и материалов), экономический ( недостаток денег/времени).

Технологический и экономический барьеры преодолеваются созданием копии ядра актуальной платформы (или доступом к ней если она достаточно громоздка для частного владения) Психологический и образовательный — получением большого практического опыта решения изобретательских и научных задач (и просто труда) в процессе образования.

Эти явления в совокупности призваны увеличить активность частных инновационных разработчиков продуктов на несколько порядков.

Системная отладка платформ

Каждый системный компонент платформы появляется сначала как прототип, работающий на испытательном стенде в узком диапазоне параметров сырья и окружения. В ходе отладки диапазон параметрво сырья и окружения постепенно растет. Для тестирования компонента нужно предусмотреть ресурсы чтобы подготовить достаточное количество тестов и тестировочного оборудования. Чтобы стать частью платформы, объект должен поддерживать точно определённые интерфейсы и обрабатывать идущие через них потоки. Он должен иметь определены объем, вес и другие характеристики, важные с точки зрения его интеграции в систему.

Каждый системный компонент необходимо протестировать вместе со смежными системными компонентами во всех сочетаниях, которые могут встретиться. Это тестирование может оказаться большим по объёму, поскольку количество тестируемых случаев растёт экспоненциально. Оно также занимает много времени, так как скрытые ошибки выявляются при неожиданных взаимодействиях отлаживаемых компонентов.

Системная отладка (в отличие от отладки компонентов) занимает больше времени, чем ожидается. Трудность системной отладки оправдывает тщательную систематичность и плановость. Системную отладку нужно начинать, только убедившись в работоспособности компонентов, (в противоположность подходу «свинти и попробуй» и началу системной отладки при известных, но не устраненных ошибках в компонентах). Во время системного тестирования компоненты добавляют по одному. Рекомендуется создать большое окружение и много проверочного оборудования, кода и «лесов» для отладки, возможно, больше, чем сам отлаживаемый продукт. Должны быть подготовлены контрольные испытания: с допустимыми входными параметрами, допустимыми на грани возможностей, и с явно недопустимыми.

Важно понимать и принимать тот факт, что в результате отладочных действий иногда приходится неоднократно возвращаться назад и начинать разработку компонента заново с самого начала.

Документирование платформ

Готовые компоненты платформ на каждом уровне должны быть задокументированы. Так как платформа готовится для широкого использования, хорошая документация способна сэкономить огромное количество народного времени. Более того, важная пользовательская документация должна быть вчерне написана до разработки платформы, поскольку в ней содержатся основные плановые решения.

Разным аудиториям предназначены разные части документации. Важно определит, что интересует различные группы пользователей, разработчиков, менеджеров и другие группы заинтересованных сторон. Определение аудитории показывает, какие типы документации необходимы, и какое количество деталей и объёма информации их устроят. В документации, которой будут пользоваться при модификации компонента, объясняйте не только «как», но и «почему» - назначение является решающим для понимания.

Каждый компонент должен иметь свою страницу или раздел в документации. Документация на компонент системы может начинаться с описания основной функциональности, а затем переходит к деталям каждого компонента, его функциональности, входных и выходных данных, процессов, алгоритмов и методов его работы и т. д. Документация часто страдает отсутствием общего обзора. Посмотрите сначала издалека, а потом медленно приближайтесь.

Важная часть документации - инструкции пользователей. Нужно добавить инструкции пользователя для каждого компонента системы. Они включают в себя функции и особенности, которые пользователям нужно знать, чтобы использовать систему. Это может включать в себя рекомендации по подключению, доступным действиям, особенностям различных элементов управления и т.д.

Также документация должна содержать общие руководства по эксплуатации и решению проблем. Они должны включать общую информацию о конфигурации, функциях безопасности, процессах развёртывания и свертывания, часто возникающих проблемах и способах их решения, и т. д. Эскизная документация подлежит тестированию и дополнительной корректуре, чтобы убедиться, что она содержит все необходимые детали и ясно и понятно излагает принципы работы системы.

Документация к платформе должна быть доступна пользователям и поддерживаться в актуальном состоянии. Рекомендуются регулярные обновления документации. При этом могут быть использованы методы самодокументирования для генерации документации по каждому компоненту в компьютерной модели государства при его разработке.

(параграф из первой части, написанный позже)

Статический подход к науке и технике как индикатор коррупции

Статический подход к науке и технике не является безобидным заблуждением, как может показаться. Он тесно связан с уровнем коррупции в обществе, и в истории наиболее коррумпированные периоды характеризовались наиболее активным отрицанием возможности и необходимости целенаправленного технологического развития.

Таковы, например, периоды заката Российской империи в XIX - начале XX века, застоя в СССР во второй половине XX века и весь период существования постсоветской РФ. Отсутствие целенаправленной научно-технической политики сочеталось в эти периоды с пропагандой бессмысленности и бесперспективности развития науки и техники (и, соответственно, нужного для их развития качественного образования), и превращением соответствующих министерств в систему «кормления» чиновников и их свиты.

Напротив, несколько десятилетий после большевистской революции дали пример яркого динамического подхода к науке и технике: уже в 1918 году в голодной и ведущей войну за выживание с сомнительным исходом РСФСР по личным указам Ленина создаются институты и организации для разработки вопросов атомной энергетики, электрификации, освоения месторождений, авиации, аэрофотосъемки, радиотехники, и т. д. во главе которых оказываются талантливейшие люди своего времени: Жуковский, Вернадский, Ферсман и т.д. Последовавшие в середине века победа в Великой Отечественной войне, успехи механизации сельского хозяйства, гражданского строительства, атомной и космической отрасли были прямым следствием такого подхода.

Достижения СССР сходили на нет по мере выстраивания заново разрушенной революцией коррупционной системы. В противоположность этому, государственный переворот 1991 года не разрушил коррупционной системы - и не привёл к научно-техническому подъёму.

Существует целый ряд причин, по которым коррупционеры могут противиться инновациям (системным, а не декоративным). Существует страх утраты власти и контроля, поскольку новые технологии могут перенести власть и контроль на другие уровни и структуры. Изменения экономики и общества могут разрушить сложившиеся годами коррупционные связи и сети, привести к кадровым перестановкам и организационным изменениям в госаппарате в ходе которых придётся заново выстраивать коррупционные отношения с новым окружением, в том числе и состоящим из непонятных и невыносимых (а главное - невыгодных) для коррупционеров людей, зарабатывающих честным путём.

Фундаментальные технологические сдвиги могут запросто стать и причиной социальных революций, именно тем с большей вероятностью, чем больше злоупотреблений имеет место в государстве.

(продолжение 👇)

(продолжение. начало 👆)


Сказывается и привычка работы в традиционных, иногда неэффективных, но привычных и понятных условиях, которые коррупционеры «чувствуют» и могут использовать к своей выгоде. При необычных и непредсказуемых изменениях ситуации, система лжи, которой коррупционеры покрывают свои дела, рискует быть неожиданно нарушенной.

Новые процессы могут требовать совершенно иных компетенций и менталитета. Этот фактор, являющийся для добросовестного чиновника рядовым вызовом, может подвигнуть коррупционера, ставящего личные интересы превыше государственных, к действиям саботажного характера, наносящим государству и обществу ущерб на многие порядки больше получаемой коррупционером выгоды.

Осознавая свою неспособность к созданию сложных высокотехнологичных систем, коррупционные сообщества всячески избегают того, чтобы «сверху» или «снизу» такие работы инициировались, чтобы избежать ответственности за проекты с чёткими критериями успеха и провала. Вместо этого, коррупционеры стараются направить государственные ресурсы на старые проекты с максимально расплывчатыми критериями успеха (в идеале — абсолютно бессмысленные), по которым наработан как механизм их выполнения, так и механизм «откатов».

Получив «сверху» конкретную инновационную задачу коррупционер оказывается перед дилеммой — потратить больше ресурсов по назначению (и проиграть в конкуренции с себе подобными) или больше украсть (создав одну лишь видимость работы).

При этом, коррупционерам невыгодно и поручение государством инновационных разработок сторонним организациям (и даже их волонтерская работа за свой счет) — деньги при этом проходят мимо них, а эффективность добросовестных исполнителей создаёт яркий контраст с их скромными результатами.

Сама перспектива достижения государством высокого технологического уровня, особенно по сравнению с конкурентами является невыгодной и опасной для коррупционера — подобно тому как биологические паразиты обычно заводятся в ослабленных организмах. Это особенно справедливо для тех случаев когда коррупция заключается в оказании предпочтения закупкам иностранных товаров и услуг для нужд государства, или содействии иностранным спецслужбам в выполнении их задач. Ведь сильное самостоятельное государство постарается пресечь и расследовать деятельность коррупционеров сразу или в будущем.

Это же касается и сферы образования: для создания инноваций нужны активные волевые принципиальные люди с творческим, критическим мышлением. Трудно представить себе заинтересованность в подготовке таких людей со стороны коррупционеров.

Таким образом, коррупционное сообщество в широком смысле этого слова — от высокопоставленных казнокрадов и изменников, до мелких преступников и бездельников, занявших «хлебные места» - и всех, кто питается «с их руки» - имеет коллективный интерес в научно-технической стагнации общества и непрерывно принимает на этот счёт меры различной степени активности вне зависимости от степени осознания этого. А так как в руках коррупционного сообщества сосредотачиваются значительные ресурсы, это не может не влиять на культуру, образование и информационную повестку общества.

Именно здесь берет своё начало нескончаемый поток пропаганды статического подхода к науке и технике, в корне противоречащий интересам общества и государства.

Упорядочение научно-технических задач при помощи причинно-следственных сетей

До того как начнётся процесс решения научно-технической задачи, она должна быть сформулирована на основе (как правило) расплывчатой изобретательской ситуации. Мощным инструментом выявления и структурирования недостатков, достоинств и причинно-следственных связей в технической системе является причинно-следственный анализ (ПСА).

Построение причинно-следственной сети формализует известную информацию, вызывает дополнительные уточняющие вопросы и служит базой для декомпозиции сложной проблемной ситуации на «простые» изобретательские задачи. ПСА позволяет корректно разбивать множество всех мыслимых направлений решения задачи на осмысленные подмножества. Кроме того, ПСА позволяет упротстить и автоматизировать документирование, а главное - включать в документацию информацию, отвечающую не только на вопрос «как?», но и «почему?», объясняя мотивацию принимаемых решений.

ПСА со времени своего создания претерпел значительную эволюцию. Изначально строились линейные цепочки причинно-следственных связей (на каждом шаге выбиралась самая важная или самая доступная для воздействия причина). Затем выяснилось, что цепочки можно разветвлять (по принципу И/ИЛИ), что расширило возможности для сознательного выбора «слабого звена» в проблемной ситуации. Также появилась потребность указывать ценность звеньев, дифференциация блоков на вредные, полезные и нейтральные. Это сделало ПСА более целенаправленным и позволило выявлять разнообразные причинно-следственные сети и циклы.

Практической работе с ПСА предшествует глубокое ознакомление с ситуацией и «настройка» на неё. Рассмотрение ее с разных, зачастую фантастических сторон, переформулирование разными способами и приёмами. Выявление доступных изобретательских ресурсов. Немаловажная цель этого состоит, в формировании «доминанты Ухтомского», загрузки ситуации в «оперативную память» где знания о ней актуальны для человека и он способен их быстро творчески обрабатывать.

Решение элементарных изобретательских задач всегда связано с «изобретательскими ресурсами». Задействуя ресурс, можно создать какой-то полезный эффект, устранить вредный. Есть и обратная операция - отъем, вычитание ресурса из системы: «задеваем за железяку — отпилим ее, чтобы не задевать». Таким образом, решение задач сводится к применению, «деприменению» или замене некоторого ресурса.

Решение противоречия требуется когда на причинно-следственной диаграмме некоторый узел вызывает и пользу и вред. Процесс решения противоречий можно свести к углублению причинно-следственной модели и работе с ресурсами на открывшемся при этом более низком системном уровне. Причина эффективности данного подхода в том, что он вынуждает сменить язык и системный уровень, на котором описана проблема. Раскрывать механизмы следует в одной и той же модели, так как при этом открываются не указанные изначально связи с блоками, на первый взгляд, казалось бы, к делу не относящимися.

Попытки внедрения, опыты, озарения, уточняющая информация о системе ведет к уточнению ее причинно-следственной модели. Модель системы меняется в результате решения, на основе новых данных, попыток внедрения каких-то решений. Поэтому имеет смысл работать не с одной, а с группой моделей: одна или несколько моделей «больных» (при наличии разных гипотез возникновения проблемы) и соответствующие каждой наборы моделей «здоровых», т.е. решений. Это создаёт предпосылки для автоматизации и обеспечения прозрачности процесса решения.

Автоматизация работы с причинно-следственными сетями

Решение реальной задачи идет одновременно во многие стороны по многочисленным ветвям (решение вторичных, третичных и т.д. задач, связанных со слабыми местами решений первичных подзадач). При ручной работе легко забыть и потерять многие из них, растеряться «где» находишься и что сейчас решаешь. А часто бывает полезно на время оставить ветку решения в покое и вернуться к ней позже. Далеко не все из "веток решения", идущих из исходной ситуации (число которых лавинообразно растёт по ходу решения) стоит одинаково усердно исследовать.

Поиск решения предполагает выбор минимального набора узлов или связей причинно-следственной диаграммы, решение задач, относящихся к которым, позволит обеспечить требуемый конечный результат. Стратегия выбора минимальных наборов подзадач (и автоматическое ранжирование их при наличии нескольких вариантов) оправдана при работе с большим количеством разнородных «многоходовых» задач.

ПСА позволяет алгоритмически построить рейтинг направлений решения. Например, если одна причина вызывает кучу нежелательных эффектов, то ее устранение имеет выше рейтинг, чем устранение каждой из группы причин, независимо вызывающих один и тот же нежелательный эффект. Разумно сильно "вкладываться" на ветках имеющих высокий рейтинг, а низкие - пробежать взглядом или вообще игнорировать.

В рейтинге "ростков решения" одновременно находятся все точки от которых можно продолжить направленное решение, разного уровня вложенности. В том числе и ростки решения вторичных задач, со своими диаграммами, иногда вовсе не связанными с исходной ("дырочка диаметром 10 мкм решит основную проблему, но как ее просверлить?"). Если процесс решения задачи ведется на сервере то несколько решателей могут подключаться к разным веткам и развивать их.

Так формируется дерево концепций решения. Точки - ветвления - места возможного объединения идей, списки задач в ветке - места обязательного объединения идей. Одним из критериев сортировки (определения наиболее перспективной ветки для решения задачи) может быть минимум «висящих» в конце ветки задач.

Если в ходе решения помечать, хотя бы кликом мыши в элементы диаграммы, какая идея решает какие проблемы, то можно динамически менять рейтинг "веток" решения, пододвигая вверх ветки, рост которых ускорит формирование решения всей проблемы в целом. Тут важно различать идею дающую сильное решение по конкретной ветке (указать) или же просто творческую мысль "для затравки" направлений будущих поисков. Этот прием можно каскадно применять сколько угодно раз и разными вариантами, порождая новые ветвления процесса решения.

Е. Гильбо в книге "Постиндустриальный переход и мировая война" даёт интересный политэкономический анализ нынешних событий (и прогноз), приходя во многом к тем же выводам, что и мы.

Архитектура и реализация

Ввиду сложности реальных ТС и ограниченности человеческого внимания и памяти, охватить их структуру сразу в целом и осмысленно с ней работать бывает трудно а то и невозможно. Поэтому важнейшим требованием к представлению структуры ТС является поддержка декомпозиции, то есть возможность разбивать сложную систему на простые, доступные для понимания и работы части — в каждой из которых были бы, желательно, единицы-десятки разнородных элементов.

Таких частей получается очень много, поэтому, чтобы не потеряться среди них, их приходится упорядочивать в иерархическую структуру.

Декомпозицию и иерархию хорошо поддерживает отображение ТС в виде модулей и интерфейсов между ними. Модули могут быть объединены в систему если они поддерживают один и тот же интерфейс, например ноутбук и карта флеш-памяти поддерживают USB интерфейс и поэтому можно их объединить в систему.

Когда число уровней иерархии тоже становится большим, становятся более привлекательными подходы к описанию структуры систем, позволяющие описывать все уровни иерархии, а также разнородные структуры на одном уровне более-менее одинаковым способом.

С программной точки зрения архитектура может быть представлена в виде базы данных «модуль-компонент». То что выглядит как «И/ИЛИ» соответствует развилкам «компоненты модуля» или «модули компонента», так как например двигатель на базе электричества или бензина — это разные двигатели. Но его может использовать один и тот же или разные автомобили в зависимости от их архитектуры.

Архитектура должна стремиться быть такой, чтобы «развилка» затрагивала как можно меньшую её часть (принцип инкапсуляции). Разработка каждого объекта идёт двумя путями - снизу и сверху — чтобы стараться создать и исключить проблемные компоненты одновременно.

Достигается это также при помощи идентификации и решения технических противоречий (разработка разъёмов, интерфейсов, крепежей, стыковочных узлов с высокими характеристиками и надёжностью)

Существует структурное, функциональное и пространственное описание систем. А также требования и возникающие в связи с невозможностью той или иной версии продукта удовлетворить всем предъявляемым к ней требованиям противоречия. Эти противоречия оформляются как сети причинно-следственных связей и описывают логику переходов между версиями систем.

Сам процесс перехода (решения противоречия) нуждается в автоматизации для отслеживания многочисленных направлений решения задачи порождающих новые системы, для навигации среди них в поисках кратчайшего пути к решению.

Отделение разработки архитектуры от реализации является эффективным способом достижения концептуальной целостности, особенно при работе над крупными проектами. Дисциплина полезна искусству. Получение архитектуры извне стимулирует, а не подавляет творческую активность исполнителей.

Правильно осуществляемое нисходящее проектирование позволяет избегать ошибок. При этом на каждом шаге используются как можно более абстрактные формулировки, чтобы выделить понятия и скрыть детали, пока не станет необходимым дальнейшее уточнение (например, не «шаговый двигатель», а «двигатель»).

Детальная и старательная проработка архитектуры не только упрощает использование продукта, но также облегчает его разработку и делает менее подверженным ошибкам. Очень многие неудачи связаны именно с теми аспектами, которые были не вполне специфицированы. Особенно важно явно определить те части архитектуры, которые не прописаны столь же тщательно, как остальные — вероятно, за ними кроются неразрешенные вопросы, порой глубокие.

Необходимо иметь как формальное описание продукта — для точности, так и текстовое — для понимания. Одно из них выбирается в качестве стандарта, а второе является производным. Важно, чтобы архитектор отвечал исполнителям на их вопросы. Нужно регистрировать эти разговоры в журнале и доводить их до общего сведения. Даже в большой команде проектировщиков оформление результатов нужно поручить одному или двум людям, чтобы обеспечить согласованность мини-решений.

(продолжение 👇)

(продолжение. начало ☝️)

Концептуальная целостность является наиболее важным соображением при проектировании систем. Для ее достижения проект должен создаваться одним человеком или группой единомышленников. Если вы хотите, чтобы система обладала концептуальной целостностью, кто-то один должен взять руководство концепциями. Концептуально целостные системы быстрее разрабатываются и тестируются.

Задолго до всякого конструирования спецификация должна быть передана сторонней группе тестирования для тщательного рассмотрения полноты и ясности. Сами разработчики сделать это не могут. Лучший друг руководителя проекта — и его постоянный противник - независимая организация, тестирующая продукт.

Архитектору важно помнить, что ответственность за творчество, проявляемое при реализации, несет строитель, поэтому архитектор только предлагает. Он должен быть всегда готов предложить некоторый способ реализации своих замыслов и быть готовым согласиться с любым другим способом, который не хуже. Выдвигая такие предложения, следует действовать тихо и частным образом чтобы не бросать тень на компетентность исполнителя в глазах других. Коммуникации, выстроенные на ранних этапах разработки проекта и продолжающаяся непрерывно, может дать архитектору верную оценку стоимости, а разработчику — уверенность в проекте, не снимая при этом чёткого разграничения сфер ответственности.

Большой опасностью для крупных проектов является склонность отдельных исполнителей и целых подразделений производить оптимизацию в своих узких интересах, не думая о конечном эффекте. На всем протяжении реализации системные архитекторы должны постоянно проявлять бдительность с целью непрерывного обеспечения целостности системы. Воспитание общесистемного (и ориентированного на пользователя) подхода является главной задачей управления разработкой.

Стремление к полной автоматизации платформ

Кроме способности к воспроизводству, необходимо стараться придать платформе как можно большую степень автоматизма, в идеале — полного вытеснения человека. Ведь именно из затрат человеческого труда складывается стоимость любой продукции, а значит полная автоматизация позволяет неограниченно воспроизводить ядра и периферию платформ без каких-либо затрат вообще, подобно тому как живые организмы — например, бактерии, растения или животные заполняют доступное им пространство без всякой помощи человека.

Собственно, автоматическая способность к воспроизводству является существенным признаком живого и таким образом мы стоим на пороге создания искусственной природы, подчиненной нуждам человека. Сам факт существования громадных объемов живого вещества на нашей планете (2.4 триллионов тонн) с производительностью около 150 млрд. тонн сухого вещества в год (вдвое больше всей мировой промышленности) без каких-либо кредитов, инвестиций, инфляций, да и самих денег, является прямым укором модным экономическим теориям.

Способность живых организмов работать в суровых условиях десятилетиями, а иногда и столетиями без особенных сбоев, восстанавливаться и адаптироваться, а также расширять свое присутствие ообусловлена ни чем иным, как способностью к автоматическому воспроизводству на разных уровнях: молекул, клеток, тканей, организмов.

Применительно же к технике полная автоматизация означает целый ряд преимуществ, ведущих к сокращению сроков, энерго- и материалоемкости и стоимости производства:

• Уменьшение ошибок и повышение качества изготовления за счет точности и стабильности производственных операций, строгого соблюдения технических норм и стандартов, вместе с улачшиением контроля качества и возможностью отслеживать индивидуальную историю каждого изделия.
• Высокая производительность и эффективность, работа в непрерывном режиме, 24/7, уменьшение вероятности возникновения простоев, круглосуточная доступность сырья и продукции.
• Возможность высокой степени синхронизации и планирования работ, ведущей к уменьшению объема заасов промежуточной продукции, обычно используемых для компенсации неравномерной и непредсказуемой работы различных стадий переработки.
• Повышение безопасности труда за счет отсутствия человека в агрессивной среде — и, благодаря этому, дальнейшая интенсификация производства за счет перехода к предельно агрессивным средам: сильные окислители, крайне высокие и низкие температуры, агрессивные биологичесике среды, громадные давления и плотности радиации и т.д. - не сдерживаемого и не удорожаемого необходимостью защиты от этих факторов человека. Возможномть широкого использования процессов выходящих за рамки допустимых для человека по дргуим параметрам: масштаб, скорость, сложность, точность, параллелизм и т.д.
• Простота переналадки на другие технологические операции или выпуск другой продукции, внедрения новых технологий, без проблем связанных со специализацией и обучаемостью персонала и его готовностью переобучаться. Возможность частой и мгновенной перестройки на выпуск различных видов изделий.
• Отсутствие рисков, связанных с человеческим фактором: саботаж, шпионаж, коррупция, лень, ложь, недобросовестная конкуренция, конфликты, нездоровые отношения, интриги и пр. Отсутствие завимости от персонала обладающего специфическим опытом или уникальными компетенциями.

(продолжение 👇)

(продолжение. начало 👆)

В свою очередь, сами станки и оборудование для безлюдной производственной среды являются более компактными, простыми и дешевыми ввиду исключения из них рабочего места, органов управления и контроля, систем жизнеобеспечения и защиты оператора, а также обеспечивающих их работу вторичных систем.

В XX веке попытки создания безлюдных производств не были полными именно в силу того, что производить, устанавливать, ремонтировать, заменять, утилизировать вышедших из строя роботов должны были люди. Это приходилость делать по причине неспобности производств того времени к воспроизводству себе подобных. Подход же, основанный на самовоспроизводящихся технологичнеских платформах, привносит в концепцию автоматизации недостающее звено: способность производственного комплекса воспроизводить вышедшие из строя компоненты, или создавать новый подобный себе. Такова роль самовоспроизводства для достижения полной автоматизации.

Важным аспектом полной автоматизации производства для стран с низким уровнем научной и технической компетенции и культуры населения является возможность развязать достижимые темпы роста производства от темпов образования и переподготовки населения. Это особенно актуально в странах, находящихся в ситуации наподобие современной России, когда военная ситуация требует многопланового наращивания производства в короткий период времени, а переобучение и перевоспитание значительных масс населения, как и подготовка нового поколения кадров может затянуться на несколько десятилетий.

Планирование и управление реализацией научно-технической стратегии

Наиболее современным методом планирования и управления проектами и программами можно назвать метод критической цепи (англ. critical chain project management, CCPM), базирующийся на теории ограничений Э. Голдратта.

Особенностью методологии является то, что делая усилия над управлением очень малым количеством аспектов системы, можно достичь эффекта, нелинейно превышающего результат одновременного воздействия на все или большинство проблемных областей системы сразу или поочерёдно. Подход теории ограничений основан на том, чтобы выявлять это ограничение (при помощи причинно-следственного анализа) и управлять им для достижения поставленной цели. Подходы Голдратта имеют много общего с ТРИЗ и согласуются с ней.

Метод критической цепи обычно противопоставляется своему предшественнику — методу критического пути. Он так же использует сетевые диаграммы вроде PERT, однако учитывает не только логические связи между задачами («крышу можно строить после стен»), но и ресурсные («электрик не может оборудовать щит А и щит Б одновременно»). Это делает переход от сетевой диаграммы к таблице распределения ресурсов и календартному плану менее тривиальным и однозначным, но в итоге приводит к более реалистичным и адекватным планам, имеющим гораздо больше шансов быть выполненными в срок.

Сущностью метода явлется достоверный учет ресурсных ограничений и их оптимальное распределение. При планировании ведется поиск задач, которые идут параллельно для одного ресурса, для таких задач производится создание дополнительных «ресурсных связей». Может использоваться перебор разных вариантов установки ресурсных связей и определение наиболее короткого расписания среди вариантов. Идентифицируется «критическая цепь», то есть критический путь с учётом ресурсных связей - последовательность задач, которые не имеют запаса по времени выполнения и срыв их срока срывает срок всего проекта. Как правило, критическая цепь оказывается существенно длиннее критического пути. Первая диаграмма критической цепи всегда ужасна, и для создания второй приходится проявить много изобретательности (которую при традиционном методе критического пути приходится применять уже посдле срыва сроков проекта).

Для сокращения длительности проекта применяется «первый закон Паркинсона в управлении проектами»: всякая задача занимает всё отведённое ей время. Предлагается считать, что длительности задач по оценке исполнителей имеют внутри себя «буферы подстраховки» на 50 % их длительности, что соответственно примерно 50 % вероятности завершения задачи в срок если из неё изъять «резерв». Для того, чтобы исполнитель с учетом этой практики не завышал неадекватно оценки сроков исполнения задач, требуется определенная высокая культура поведения руководителя и персонала, активное использование коммуникаций и обратной связи. Получить правдивую картину состояния дел в любом проекте нелегко, поскольку у подчиненных бывают основания не делиться своими данными. Неправильными действиями начальник может обеспечить утаивание всей картины состояния дел; напротив, тщательное рассмотрение отчетов без паники и вмешательства поощряет честный доклад.

(продолжение 👇)

(продолжение. начало 👆)

Исполнитель должен быть уверен, что срыв номинального срока задачи (установленного как 50% от добросовестно оцененного им) не бросает на него тень. Сотрудник, который усердно использует рабочее время на 100% по назначению, сразу же берется за задачу, как только она стала доступна для выполнения и немедленно передает результаты на следующий этап, предлагается считать добросовестным вне зависимости от фактического срока выполнения задачи. Особенно это актуально в сфере НИОКР, где фактические сроки выполнения предсказать невозможно.

Изъятые из задач резервы Голдратт предложил организовать следующим образом: резервы задач на критической цепи собрать в «буфер проекта», помещаемый перед крайним сроком завершения проекта, а буферы задач, находящихся не на критической цепи собрать около неё. Так обеспечивается защита сроков выполнения задач на критической цепи и крайнего срока завершения проекта. Срабатывание рисков визуализируется диаграммой «трендов проникновения в буферы», что позволяет заранее понять, где именно срабатывают риски и оперативно реагировать на истощение буферов. Методология критической цепи указывает на недостатки популярного управления по контрольным датам и рекомендует управление по ключевым событиям.

Объем связанных с этим данных и вычислений подразумевает использование программного обеспечения, хотя может при необходимости вестись и вручную на бумаге. Однако программные средства позволяют автоматически генерировать многобразную полезную информацию о доступных задачах по времени и исполнителеям и т.д.

Задание 3.1. Ознакомьтесь с книгой Л.Лича «Вовремя и в рамках бюджета», представляющей собой учебник по освоению и применению методологии критической цепи в управлении проектами.

Управление научно-технической информацией

Для эффективного участия граждан в реализации научно-технической стратегии государства должен быть разработан способ хранения и изучения научных знаний, обеспечивающий эффективный охват каждым человеком всего накопленного наукой багажа по мере возможности и необходимости, без каких-либо искусственных препятствий и ограничений.

Высочайшие характеристики биологических организмов как машин обусловлены отчасти и тем, что в каждой клетке организма хранится полная копия молекулы ДНК, описывающей весь организм целиком. Это позволяет клеткам воспроизводиться, работать, реагировать на внешние воздействия без немыслимой сети коммуникаций, которая понадобилась бы в противном случае для «доставки конструкторской и технологической документации из централизованных хранилищ». И конечно же, живой организм долго бы не протянул, если, как в нынешней цивилизации клетки имели бы платный доступ к каждому кусочку информации, а получали питание не за качественный а за количественный информационный вклад в общую базу данных.

Конечно, каждый экземпляр ядра технологической платформы должен содержать полный набор всех научно-технических знаний, накопленных человечеством. Это позволяет ему автономно развиваться, обеспечивает лёгкое восстановление знаний после уничтожения даже большей части ядер во время войны а также быстрый и устойчивый доступ к этой информации.

Система управления научно-технической информацией может быть создана в следующем порядке:

1. Определить виды информации, которые необходимо хранить.

2. Разработать систему классификации для каждого вида информации, чтобы легко найти нужный документ в будущем. Основания класификации задаются целями использования документов и тем, какие пользователи будут использовать систему классификации и как они будут искать информацию. Система классификации должна допускать дальнейшую модификацию и развитие.

3. Создать электронный архив для каждой категории информации. Это может быть база данных или файловая система, которая позволяет быстро и легко искать и находить нужную информацию.

4. Установить правила и процедуры для добавления новой информации в архив, включая мониторинг, сбор, проверку на достоверность и качество, реинжениринг и взаимоувязку. Сюда относятся протоколы приема и распространения информации, получаемой от многочисленных ядер платформы, а также конкурентная научно-техническая информация (о научно-технических стратегиях других государства и прогрессе в их выполнении), формируемая на основе данных разведки.

5. Создать механизм обеспечения доступа к информации всех заинтересованных лиц путем ее копирования в каждую новую копию ядра. Каждая платформа содержит в составе ядра вычислительные машины, используемые в том числе и для разработки новых продуктов. В соответстви с архитектурой производимых вычислительных машин, для них должны быть разработаны операционные системы и прикладное программное обеспечение. К нему относятся не только системы цикла CAD/CAM/CNC/CAX/CAE, но и коммуникационные инструменты, позволяющие связывать заказчиков и исполнителей НИОКР, формировать профессиональные сообщества и коллективы единомышленников. Механизм доступа к информации включает и генерацию ее человеко- и машиночитаемых представлений. Для ускоренного и глубокого, инструментального восприятия людьми, научно-техническая информация можеть интегрироваться в интерактивнй онлайн-курс. Для машин можно предположить специальные типы информации и связи между ними, например:

(продолжение 👇)

(продолжение. начало 👆)

6. Разработать процедуры безопасного и достоверного распространения обновлений архивов между ядрами в реальном времени.

7. Осуществить первичное наполнение архива. Объем накопленной сегодня человечеством научно-технической информации можно оценить порядка 100 Тб. Эта цифра не включает в себя массивы т. н. «больших данных» а только базу данных Sci-hub, патентную базу за всю историю, технические стандарты и некоторые другие данные. После отсеивания дублирующей и бессмысленной информации объем может сократиться до 1 Тб. При переводе информации из графического формата в текст, объем может сократиться примерно ещё в сто раз до примерно 10 Гб. С учётом размером файлов FreeCAD, ядро платформы может занимать около 1 Гб. Периферия платформы из 10000 продуктов средней сложности может занимать порядка 1 Тб. Вся эта информация должна храниться в каждом ядре, наряду с информацией о новых разрабатываемых платформах.

8. Регулярно обновлять и проверять архив, чтобы сохранять актуальность информации и избежать дублирования документов.

Автоматизация прикладной науки

Достаточно гибкое и производительное ядро платформы можно использовать в качестве «научно-инженерного ИИ». Технические решения, которые нельзя автоматически принять путём моделирования, может помочь принять экспериментальное изготовление и тестирование различных версий объекта.

Возможно использование ядра в режиме «мгновенного изготовления» - при проектировании изделия человеком, оно с некоторой частотой постоянно автоматически производятся по «сырому» ещё чертежу (подобно тому как браузеры подгружают страницы, на которые пользователь может перейти). В результате, в любой момент пользователь может видеть результаты различных (в том числе массовых, статистических) испытаний ещё только проектируемого узла, а одним нажатием кнопки сразу получить некоторое количество его экземпляров «в металле».

Так же могут быть реализованы другие полезные операции вроде «мгновенного копирования» (когда из заранее заготовленных скрытых системных резервные копии объекта переводятся в пользовательские). Вообще, для опытно-конструкторских работ, не связанных с сильной перегрузкой мощностей ядра, наличие скрытых копий очень удобно, потому что позволяет делать отмену последних операций (хотя бы это была и операция, скажем, переплавки или краш-тест) путём скрытия последней версии и открытия предпоследней. Здесь применим весь опыт человечества, связанный с системами управления версиями объектов.

Поскольку критерии совершенства технических систем довольно объективны и типичны, платформа сама может сравнивать различные (в том числе автоматически сгенерированные) версии систем. Например, берётся модель какого-нибудь клапана, модифицируется различным образом (случайно или осмысленно) и все варианты изготавливаются. Затем проводятся тесты, просто на выполнение этим клапаном своей функции - пропускать вещество в одну сторону и не пропускать в другую. Если стандартный клапан выдерживает 1000 циклов срабатывания, а какая-то мутация выдерживает 100000 циклов - то ее стоит рассмотреть как перспективную модель и снова помодифицировать. Так параллельный натурный эксперимент позволяет сравнивать версии изделия без всякого интеллекта. Кроме долговечности, конечно, можно измерять и другие параметры - КПД, пропускную способность, устойчивость к температурам и их перепадам, терпимость к неточностям изготовления, к повреждениям и т.п. Это основа, так сказать, тактической автоэволюции или прикладных НИОКР.

Получается, производство научной информации на основе технологической платформы возможно путём проведения экспериментов, то есть создания объектов, основным назначением которых является прохождение тестов и измерений для получения информации о технических решениях. После чего объекты могут утилизироваться. Так может осуществляться автоэволюция технических решений через массовые сравнительные испытания вариаций конструкции. В интересах этого следует разработать язык обобщённого описания конструкций, удобный для эволюционных операций (то есть, позволяющий генерировать потенциально ценные конструкции путём модификации параметров, скрещивания, изменчивости, отбора... ).

Современные описания CAD для этого не подходят. Однако в живой природе это реализовано. Вероятно, речь идёт об описании техники на основах вроде предложенных А. Тьюрингом в работе «химические основы морфогенеза». Изготовление объекта по управляющей программе соответствует прямому морфогенезу в биологии. А составление технологии (управляющей робофабрикой программы) под конструкцию можно назвать «обратным морфогенезом», вероятно не имеющим в природе аналогов. Генерация вариантов объекта для эволюционного отбора уместна путём модификации не только самой конструкции, но управляющей программы по изготовлению - с последующим закреплением удачных изменений уже в виде конструкции.

Автоматизация фундаментальной науки

Производство объектов может иметь целью их испытания для получения информации уже не о технических решениях, а о самих законах природы. Например, строится модель некоторого явления, скажем, свободного падения. Конструируется устройство для проверки этой модели. Модель корректируется в соответствии с результатами работы устройства в различных условиях.

Экспериментальные установки развиваются в сторону «воздействуем на объект всеми комбинациями всех способов (в максимально точном соответствии с теоретически заданными воздействиями) и при этом измеряем все что можно измерить с максимально возможной точностью». В обычной, человеческой науке, к наиболее выдающимся открытиям обычно приводили новые более точные средства наблюдения и измерения.

Путем ранее описанной прикладной науки можно автоматически совершенствовать средства измерения и средства влияния на объект (чтоб открыть или уточнить закон Ома недостаточно сверхточно мерить ток и сопротивление, надо ещё и сверхточно задавать напряжение (Ом и был первым, кто смог это осуществить)).

Таким образом, автоматика платформы может делать и научные открытия, уточняя свою модель реальности, которая в свою очередь может быт основой автоматического поиска или синтеза новых физически эффектов для разработки новых необыкновенных машин по заданиям пользователей.

При этом необязательно измерять и изучать все подряд. Есть довольно объективные законы развития техники и науки, описанные, скажем, в работах Г. Альтшуллера, П. Кузнецова, Р. Бартини, Б. Злотина, А.Зусман и других. Автоматическая наука может идти к дальним целям, попутно достигая множества мелких.

Методика создания методик

Некоторые действия в области науки и техники неочевидны или выполняются интуитивно. Для структурирования работы или распространения компетенции бывает необходимо составить методики по тем или иным видам работ.

Методика - документ, описывающий порядок выбора и выполнения действий для решения задачи. Например, «методика проектирования двигателей внутреннего сгорания». Или «методика выбора способоа синтеза вещества.»

Процесс разработки методики итеративен. Сначала создают быструю, простую методику для частного случая. Если есть шаблон - используют его. Разработка методики включает в себя следующие шаги:

1. Уяснение способа решения задачи.

1.1 Осознание задачи. Сформулировать и записать задачу, которую оператор будет решать по данной методике. Определить, используеются существующие шаблоны или методика создается с нуля. Уяснить требования к методике (перечислены на шаге 3).

1.2. Составление представления о предметной области и методах работы в ней. Проверить, ясны ли нам в этой деятельности следующие пункты: область знаний, к которой она относится, предмет, объект, субъект, формы, особенности, принципы, условия, нормы, результат, методы, средства (инструменты), способы (применения инструментов), приемы.

1.3. Составление списка источников знаний (книги, специалисты, опыт, эксперименты, примеры)

1.4. Изучение источников и предметной области. Записать неформальное (словесное) описание задачи оператора, ее общие характеристики, предположительный вид решения и требования к нему, подзадачи и промежуточные результаты, списки входных, выходных и инструментальных объектов (данных). Указать ключевые понятия (объекты), их характеристики и отношения, диаграммы, виды взаимосвязей между объектами проблемной области,типы используемых отношений (иерархия, причина/следствие, часть/целое и т. п.), типичные противоречия и методы их разрешения. Осуществить анализ хода решения задачи: какие действия и рассуждения лежат в основе решения, с какими препятствиями может столкнуться оператор при решении задачи, и как их можно преодолеть, типы ограничений, накладываемых на действия, используемые в ходе решения, состав знаний, используемых для решения задачи и для объяснения решения. Разобрать примеры решения задачи. Детальный протокол действий и рассуждений в процессе решения хотя бы одной конкретной задачи обеспечивает нас словарем терминов (объектов) и некоторым приблизительным представлением о испольуемых стратегиях и гипотезах. Составить функциональную и структурную схемы, а также схемы развертывания этой деятельности в пространстве и времени и связи между ними.

(продолжение 👇)

(продолжение. начало 👆)

1.5. Описание способа решения задачи списком правил. Правила бывают стратегические («что делать и в каком порядке?»), тактические (правила выбора из вариантов, «как делать?») и ограничительные. Условие каждого правила определяет образец ситуации, при соблюдении которой правило может быть выполнено. Поиск решения состоит в выполнении тех правил, образцы которых сопоставляются с текущей ситуацией. Громоздкое правило может отражать несколько фактов из проблемной области, его стоит попытаться разбить на несколько более мелких. Если при этом в проблемной области выявится понятие, явно не указанное, а возможно, и не имеющее имени, его необходимо ввести в явном виде, присвоить ему специальное имя и, используя это понятие, уточнить правила.

2. Создание упорядоченного ациклического графа действий и продуктов

2.1. Выбор подхода к работе и степени формализации. Принять решение, какой подход к работе наиболее адекватен данной задаче («водопад», V-модель, спираль или что-то другое). Определить целесообразный уровень формализации методики на спектре от общих напутственных фраз, до алгоритмов, опирающихся на модели, и (возможно) реализовнных в исполняемом коде.

2.2 Составление списка продуктов и действий. Определить список (промежуточных) продуктов и действий над ними. Построить ориентированный граф подзадач, рассматривая как прямой путь - от сырья к результату, так и обратный, воображая продукты-«заготовки» каждого шага и способы их получения. Выяснить, какие еще входные ресурсы необходимы для каждого действия, какие могут получаться побочные результаты. Определить классы продуктов с точки зрения их обработки: варианты одного класса обрабатываются действиями одинаково, варианты разных классов - по разному. Описать каждое действие по формуле «делаем продукт А на основании сырья Б по методике В». Задаться к каждому вопросом: почему именно так? Что именно берется из сырья и как и во что именно оно переходит в продукте? Удобно ли это? Не порождаются ли здесь ошибки? Описать содержание действий с нужной степенью подробности, их внутреннюю структуру, применяемые приемы и инструменты. Описать продукты, привести шаблоны, образцы.

2.3. Приведение графа к упорядоченному ациклическому виду. Нужен не идеальный порядок, а работоспособный. Провести разрушение циклов: введением повторных проходов с допущениями (обоснованно выбираем, куда идти, а что допускать), разбиением действий до уровня, позволяющего «размотать» цикл, объединением всего цикла в одно действие (не злоупотреблять этим, оператору может оказаться трудно распутать цикл). Затем осуществляется сортировка операций в следующем порядке:
• Сперва размещаем рабочие операции, потом обслуживающие их, потом - обслуживающие их и т.д.
• Сперва размещаем на графе операции с «открытыми зонами», потом - еще как-то привязанные к местам, потом - свободные, наконец - россыпь.
• В начало идут операции, которые сделают выполнение оставшихся менее вариативным и сложным
• От грубых операций - к точным. Чем точнее нужен результат, тем ближе операция к концу. Чем большие вносит изменения - тем к началу.
• Операции на которых возможно выявление критических проблем - в начало
• Контрольные операции ставим после рискованных, перед трудными, там где есть итерации, и в самом конце.
• Из двух операций, очередность которых не важна, ставить в начало ту, результаты которой хотя бы косвенно могут посодействовать выполнению другой
• Если результат одной из операций мешает выполнению другой, то поставить ее после той.

(окончание 👇)