Анатолий Левенчук
Методология 2025
Хорошие нотации тут как иероглифические системы, они не соответствуют текстам на естественном языке – японец и испанец прочтут 2+2=4 абсолютно по-разному, а выполнят – одинаково. Но особенность хороших нотаций не в том, что они именно «иероглифичны». Иероглифы могут быть использованы или как знаки для описания чего-то другого, или они сами могут быть объектами, с которыми ведутся манипуляции по известному уже алгоритму, без шага стратегирования (придумывания алгоритма) и планирования (уточнения того, когда что с чем надо сделать, чтобы получить результат эффективно) – нас интересует «непосредственное манипулирование». В методологии всё то же самое, но нотации будут не только для абстрактных понятий, как в математике, но и для предметов метода. Скажем, нотация чеклистов с контрольными вопросами оказывается удобной для контроля достижения состояний предмета метода: это не просто какое-то длинное текстовое описание, но буквально чеклист, в нём есть место, куда поставить птичку «выполнено». Это тоже нотация.
Дальше по этой линии идёт DDD (domain driven design, где объекты реального мира сопоставляются объектам программы, как минимум – моделируются структурами данных), и дальше вычислитель с этими данными сам по себе становится объектом реального мира, а не просто работает с описанием объекта – это линия как «станка с ЧПУ», так и линия реестров и регистров. Если что-то поменялось в регистре, то это означает изменение в реальном мире, например, будет или не будет работать турникет допуска в помещение. Это всё важно для обсуждения тех методов, которые описываются в том числе и теорией речевых актов67, то есть методы, включающие высказывание каких-то утверждений, которые по сути являются действиями (перформативы68 – поручения, обещания, акцепты и прочие коммуникационные акты, которые меняют ситуацию, то есть являются поступками, а не «просто словами»). Например, работы по инженерии предприятия69 Jan Dietz с коллегами как раз основаны на теории речевых актов.
В любом случае, как и в алгоритмике, где важно не только получить правильный результат, но и получить его с минимальными затратами на ресурсы (объём вычислений – «компьют», память), дело не ограничивается методологией, обращающейся к алгоритмам как описаниям того, что будет делать роль, задействующая метод. Важно не только то, «каковы алгоритмы преобразований», «что происходит с объектами при задействовании метода», но и эффективность в использовании ресурсов – необходимо обращение к операционному менеджменту как набору методов управления работами, базирующихся на исследовании операций и служащих для оптимизации использования ресурсов, в том числе минимизации времени выполнения работ. Тут тоже есть над чем подумать, ибо в случае обобщённых «алгоритмов созидания» (преобразований общего вида, а не только преобразований информации) можно говорить и о реализация принципа наименьшего действия из физики, достижения многоуровневой оптимизации. Есть над чем подумать – ибо в общем виде проблема эффективного планирования (в том числе «на лету») работ не имеет теоретического строгого решения, его надо находить специально в каждом частном случае.
Но в любом варианте глубокое погружение в методологию связано с глубоким погружением в алгоритмику: глубокое погружение в предметную область обычно связано с формализацией этой предметной области, а алгоритмика естественным образом может служить примером первого шага к такой формализации, ибо речь идёт о методах работы с математическими объектами, реализованными компьютерным инструментарием. Надо лишь обобщить это до общих преобразований (например, задействуя формализм constructor theory).
Но уже сейчас для практических целей записи алгоритмов для методов можно использовать идеи, например, функционального программирования, ибо метод и функция по факту синонимы, и эта парадигма программирования хорошо приспособлена для записи таких программ с «ленивыми вычислениями» (то есть никакие методы не используются, пока для них не появится подходящих условий их задействования). В жизни это будет «планирование на лету» (скажем, описание лечения пациента, которого привезли в больницу. В каждом кабинете ему могут выполнить какую-то процедуру – сделать укол, взять анализ, провести физиотерапию, провести хирургическую операцию, покормить, но последовательность этих процедур заранее неизвестна – дело не только в том, что первичный диагноз будет уточняться, но и состояние больного будет меняться, часто непредсказуемо. Поэтому никакого up front алгоритма нельзя составить, всё будет планироваться «на лету», «гибко», «в рабочем порядке»).
Но можно применять и идеи автоматного программирования70 (задействование «автомата» как машины состояний), использовав понимание, что предмет метода проводится через какие-то состояния в графе его состояний. Основная мысль тут: при любой попытке поднять формальность описания способа работы вы упрётесь в хорошее понимание программирования, хорошее понимание алгоритмики в плане парадигм программирования (выражение алгоритмов) и определение сложности «созидательных программ» (обобщение компьютерных программ на программы для создателей), чтобы оценить потребные ресурсы и оценить время выполнения работ по методу.
Кроме алгоритмики для методологических рассуждений нужно привлекать и много других методов мышления, расположенных ниже по интеллект-стеку. Например, рациональность как способ выбора из множества вариантов методов. Об этом в нашем курсе будет позже, когда мы будем обсуждать стратегирование.
А пока подчеркнём, что при попытках записи каких-то методов надо бы обращать внимание на алгоритмику и её опыт.
Автор этих строк в качестве первого рабочего задания после университета (1980 год) получил задание создать язык для описания строительства здания – и не знал, что он попал в отдел, который как раз занимается проблемами AI на базе класса систем, известных как «фреймовые»71 (кодирование методов в структурах данных для «стереотипных ситуаций»). Постановка проблемы была примерно такой: «давай опишем алгоритм строительства дома на каком-то языке. Но мы знаем продолжительность каждой операции и требуемые ресурсы – для этого у нас есть СНиПы, строительные нормы и правила. Затем мы просто посчитаем длительность стройки в компьютере. Так что дай нам соответствующий язык описания». Конечно, в головах у всех в 1980 году был именно императивный подход к таким описаниям – который доблестно провалился, поэтому и обратились к фреймовому подходу в AI. Но как описывать эти «фреймы» и как находить их в жизни? Попытки сначала сделать язык для чего-то маленького (конечно, автор через пару недель попытки описания стройки понял, что проблема пока никому не по зубам, хотя за неё брались многие – но был молод и не отчаивался, поэтому просто решил пойти через решение более простых проблем), например, сделать язык формального описания для книг кулинарных рецептов, тоже ни к чему не привели. И только после многих лет автору стало понятным, почему всё было так плохо и почему идеи методологии трудно показать в их формализме на уровне, достаточном для автоматической/машинной реализации метода (а ведь вся цифровая трансформация – она про это!):
• Начальная путаница с методами происходит от типовых онтологических ошибок. Скажем, метод завязывания шнурков – это метод работы по завязыванию шнурков агентом, причём это само завязывание шнурков (паттерн действий в реальном мире) в его содержательной части. А описание метода – это алгоритм, оно же теория, оно же объяснение. Ввиду массовой путаницы между описаниями и реальной жизнью у методологов-аналитиков, а также часто у программистов (они работают с «данными», а не с «жизнью») обсуждения реальности не происходит, рабочий процесс вдруг оказывается «описанием», а не тем, что происходит в жизни, алгоритм путается с мастерством (программой на каком-то компьютере, то есть путаница с вычислителем, выполняющим алгоритм), статус алгоритма как описания/объяснения/теории исчезает.
• Метод описывается алгоритмом, а алгоритм – это одновременно и теория, для объяснения надо разбираться в конструктивной математике, соответствии Curry-Howard и прочих основаниях математики и computer science.
• Более того, это не просто алгоритм действий с данными, а алгоритм действий в реальном мире, и это тоже трудно понимается. Речь идёт об идее 4E (extended, embedded, embodied, enactive) cognition72, и это алгоритмы роботов с датчиками и актуаторами (станка с ЧПУ в простейшем случае), а не алгоритмы классического компьютера. Иногда это алгоритмы, реализуемые вычислителями на мокрой нейронной сетке (у людей) и задействующие сложные инструменты (станки), и ещё и многоуровневые (скажем, ваш заказ пиццы по каким-то методам в пиццерии обрабатывает довольно много людей и компьютеров, а также довольно много разного кухонного оборудования). Об этом трудно думать как-то в общем виде. Но именно такие размышления «в общем виде» позволяют переносить найденные в одних предметных областях методологические решения в другие предметные области. В частности, в ходе цифровой трансформации надо как-то сдвигать выполнение работ с физических двойников на цифровые двойники (например, подстройку режимов работы), а с людей на роботов. Это требует единообразного описания методов работы софта, людей, станков и даже AI-агентов.
• Трудность ещё и в том, что разложение алгоритма представляется как код – и понимание разных парадигм этого разложения алгоритма трудно, с мультипарадигмальным программированием с трудом справляются и профессиональные программисты. Автор этих строк знает огромное число программистов, которые в начале своей работы буквально страдали, пытаясь писать объект-ориентированно, но выдавая императивный код, а когда речь шла о переходе на функциональное программирование, например программирование на Haskell, имели вообще непреодолимые трудности. Даже если прорваться через типизацию объектов (что тоже проблема для многих людей – поэтому-то и нужно использовать трюки типа «онтологического дребезга» и всякие другие альтернативные интерфейсы к мокрой нейросетке новоявленного методолога), то прорваться через функциональную парадигму будет очень трудно. Та же печальная судьба трудностей в изучении постигла средства логического программирования (прежде всего Prolog, но дальше и Agda73, и Coq74 – они считаются ещё более трудными в изучении, чем средства функционального программирования, ибо могут рассматриваться и как функциональные языки, и как логические языки с зависимыми типами75). Радикальное решение тут – сразу учить конструктивизму, конструктивной математике, теории категорий, гомотопической теории типов. Но это оказывается ещё труднее, чем учить распространённым функциональным и логическим языкам программирования. В любом случае, пошаговые представления метода хорошо применимы в мизерном количестве случаев, сама методологическая/функциональная действительность требует функциональных/декларативных представлений, а не императивных/процедурных. Рабочий процесс какого-то завода нельзя разложить на более мелкие рабочие процессы – и так довести это разложение до рабочих процессов, выполняемых отдельными людьми, если использовать идею «пошагового выполнения процесса», ничего не получится.
Дополнительная трудность как для фундаментальной методологии (у неё тоже есть свои методы!), так и для прикладной методологии самых разных предметных областей – это сверхразнообразие уже предложенных в ходе техноэволюции методов работы. Сегодня часто непонятно, что лучше: взять готовый метод, или создать новый. Когда-то это было обнаружено химиками ещё в эпоху бумажных публикаций: найти в реферативном журнале рецепт синтеза какого-то вещества, чтобы синтезировать его в лаборатории занимало столько же времени, сколько придумать этот метод синтеза! Сейчас ситуация с поиском вроде бы наладилась и найти описание метода можно быстро – но проблема обратная, вы найдёте слишком много методов разной степени сомнительности, и велика вероятность, что вы вместо затрат времени на проверку этих методов попросту разработаете свой собственный метод, времени на это может уйти столько же, сколько на проверку уже известных методов.
Например, по данным Американской ассоциации психологии с 1993 года было опубликовано около 39000 новых конструктов и 43000 новых методов76. Более половины этих методов никогда не использовались за пределами своей первоначальной статьи, в которой они были представлены. Можно поглядеть, как выглядит картинка «методов в психологии» – интерактивная карта со ссылками на оригинальные описания предложенных методов психологической работы77.
Это дополнительная сложность для прикладных методологов: если вы хотите как-то связно рассуждать про «методы в психологии», то вам надо понять, как вообще этому многообразию методов учить, как понять, что там важно, а что не очень. Распространённость методов тут не очень поможет. Так, теория флогистона и теория эфира когда-то были в физике тоже чрезвычайно распространены вместе с базирующимися на них методами описаний мира, а термодинамика едва-едва появилась, и была крайне контринтуитивна в понимании. Впрочем, и сейчас можно утверждать, что термодинамика контринтуитивна, идеи флогистона и эфира много легче в понимании, но термодинамические расчёты работают, а расчёты по теориям флогистона и эфира – нет. В случае теорий менеджмента или теорий психологии так однозначно сказать о работающих или не работающих методах – нельзя.
То же самое разнообразие методов наблюдается сегодня во всех предметных областях, например, методах создания систем AI, и даже в самих методах физики, и даже в методах самой методологии, да и в кулинарии – число рецептов как методов готовки конкретных блюд огромно, различать их трудно. Похоже, с таким многообразием должны работать не люди, а какие-то системы AI – и даже в случае AI нет впечатления, что можно эффективно участвовать в этой эволюции методов, ведь каждый день надо будет отслеживать появление сотен новых методов, придуманных как людьми, так и AI – и тут же запатентованных как smart mutations по отношению к предыдущему методу. Патенты ведь – это тоже описание методов работы, «как работает» (и сложность их текста показывает, что методы крайне сложно описывать формально). Но как определить, каким патентом стоит воспользоваться, а какие патенты уже устарели?
В этом месте любой человек, разбирающийся с методологией вообще и методологией прикладной предметной области говорит «Ааааа!» и хватается за голову. Много легче жить, когда просто не знаешь о всех этих трудностях. Как обычному человеку совладать с таким объёмом знаний в каждой предметной области, как стать методологом какой-то прикладной предметной области? Этот вопрос остаётся открытым.
Как минимум, надо разобраться с фундаментальной методологией, чтобы потом размышлять о методах работы в какой-то предметной области.
Задание: разложение метода вашей работы
Поставьте отметку о выполнении:
1. Написан пост о представлениях метода работы по материалу первого раздела. Что так и осталось непонятным? Что оказалось контринтуитивным? Что вам удалось уже применить в рабочих проектах?
2. Написан пост о методе вашей собственной работы. Для этого определите, какая работа занимала у вас основное время на прошлой неделе. Опишите метод/способ, которым вы делали эту работу – и используйте для этого какие-то представления из пройденного раздела нашего курса.
2. Создание и развитие: не жизненный, не цикл
Биологический жизненный цикл, нулевая версия
Поскольку системный подход поначалу развивался на примерах относительно простых физических, а затем (фон Берталанфи был биологом) сложных биологических систем, то часть его терминологии осталась с времён зарождения общей теории систем. Вот сборник работ фон Берталанфи, 1940—1968, это как раз про первое поколение системного подхода:
Так, биологи хотели найти подходы к обсуждению таких сложных объектов, как заливной луг со всеми его взаимосвязанными сотнями видов растений, животных и сменой времён года – а слов для этого обсуждения не было. Они эти слова придумали, например «жизненный цикл». Вот жизненный цикл печёночного сосальщика78:
Этот паразитический плоский червь проводит свою жизнь в разных состояниях (яйца, личинки, цисты, взрослого червя), проходя метаморфозы (полную перестройку своей внутренней структуры) за время своей жизни. При этом никто не замысливает и не проектирует систему червя, нет таких стадии в жизненном цикле биологического объекта, нет «замысливания» и «проектирования». «Проект/design червя» делала дарвиновская эволюция, она безлична и бесцельна. Никто также не изготавливает систему червя, полностью документированную в его ДНК в форме генома (геном очень условно можно считать «проектом/design» биологического организма): все эти стадии изготовления происходят без вмешательства человека, это и есть жизнь. А ещё всё повторяется, начиная с яиц червя. И там ещё в «изготовлении» участвуют и другие существа (крупный рогатый скот, прудовик), а не человек.
В инженерии/деятельности/практике как создании систем самого разного масштаба всё не так (если игнорировать время эволюции/развития систем как вида):
• целевые системы сами не растут и не проходят метаморфозы, их придумывают, проектируют, изготавливают, эксплуатируют, модернизируют, выводят из эксплуатации системы-создатели, то есть люди с их инструментами (средствами производства). Это означает, что в самих системах никакой жизни нет, жизненный цикл оказывается не жизненным, системы создания ведут целевую систему по её циклу, а не она сама продвигается по своим состояниям.
• Целевые системы не несут яиц, не живородят, не размножаются вегетативно. Даже роботы не живородят, не формируют личинок и куколок, не проходят метаморфозов! Это означает, что жизненный цикл не замыкается, не повторяется. То есть это не цикл.
Жизненный цикл оказался для неживых систем не жизненным и не циклом, но сам термин остался, причём он постепенно менял своё значение. Проблема в том, что многие из этих «исторических» значений используются до сих пор, наряду с современными значениями, и это создаёт путаницу при обсуждении проектов по созданию и модернизации самых разных систем.
Более того, даже для живых систем (бактерии в биореакторе, стадо коров на ферме, поле генно-модифицированной пшеницы, гектар леса) также применяется мышление про создателя (биоинженера, фермера, агронома, лесника) и его целевую систему, и то, как создатель создаёт свою целевую систему. Никто сегодня не предполагает, что есть жизненный цикл коровы, который она проходит самостоятельно без фермера, поколение за поколением живя в лесу. И лес – за ним присматривает лесник, если мы изменяем лес к лучшему.
Жизненный цикл по факту означает происходящее с одним организмом, то есть не включает обсуждение мутаций. Если включить в рассмотрение другой масштаб времени, эволюции, на котором обезьяны превратились в людей, а динозавры в птиц, то это уже не будут называть «жизненным циклом», а назовут эволюцией/развитием. Техно-эволюция/техно-развитие носит другую природу, нежели дарвиновская эволюция: основные знания об устройстве как целевой системы, так и создателя находятся не в самих этих системах (геном: совокупность наследственного материала), а в системах-создателях (мемом: совокупность материала с «проектной документацией», хотя тут тоже можно делить дальше на меметическую эволюцию человеческой культуры, где мемом хранится в книгах, мозгах и материальной культуре в форме «шаблонов вещей», и техническую эволюцию, где мемом именно в проектной документации, текстах технических стандартов, учебников инженерии). Мы редко будем рассматривать развитие живых систем в ходе дарвиновской эволюции, но часто будем рассматривать развитие систем в ходе техно-эволюции. Поэтому мы будем сокращать: не говорить «техно-развитие», а говорить просто «развитие», но в случае эволюции мы всё-таки будем частный случай техно-эволюции на основе проектируемого мемома называть именно техно-эволюцией, чтобы не путать её с дарвиновской биологической эволюцией на основе мутирующего генома.
Жизненный цикл системы 1.0:
работы, меняющие состояния целевой системы
Поначалу жизненный цикл (life cycle) просто обозначал отрезок времени, во время которого происходили проводимые системами создания работы с целевой системой, при этом по аналогии с биологическим циклом последовательно проходящие работы относили к разным стадиям (stages), иногда называемым фазами (phases) жизненного цикла – отрезкам времени, в которых система была в каком-то состоянии. Никакой эволюции, никаких гипотез об успешности, только выполнение требований, что и было «успехом». Хотя прототипы могли рассматриваться, но это были «последовательные приближения к окончательному варианту», никакого «бесконечного развития», «непрерывного всего», а «достижение цели»: результата работ как системы, соответствовавшей «утверждённым требованиям».
Жизненным циклом чайника называли отрезок времени, в течение которого с ним проводились работы (чайник ведь сам себя не сделает, это не биология – все работы с ним должны провести какие-то внешние по отношению к нему системы создания). Эти системы создания должны решить сделать чайник (а не кофейник), задокументировать требования, затем (последовательность важна! Сначала требования, потом проектирование – это будут «стадии») запроектировать чайник (выбрать внешний вид и материалы), сделать чайник (согласно проекту закупить материалы и изготовить), затем использовать для заварки чая (эксплуатировать), затем разбить и выкинуть. Вот всё это время прохождения работ создателя с чайником как целевой системой и называли «жизненным циклом»:: «отрезок времени», а сами работы в их самом верхнеуровневом разбиении: принятие решения о чайнике, проектирование чайника, изготовление чайника, эксплуатацию чайника, ликвидацию чайника называли «стадиями/фазами жизненного цикла»:: работы. Обратите внимание на разницу в типах объектов: жизненный цикл – это отрезок времени (измеряется в часах), а стадии – это работы, когда кто-то что-то с чем-то делает, меняет мир. Работы – это динамический объект/изменение/поведение, а не отрезок времени существования этого объекта, то есть отрезок времени, пока идут изменения. Жизненный цикл был «двадцать лет», делился на «сформулировать требования к забору», «спроектировать забор», «построить забор» (и вот уже прошло два года), «следить, чтобы забор был в рабочем состоянии» (восемнадцать лет), «разобрать забор и выкинуть строительный мусор» (последние две недели из двадцати лет жизненного цикла).
Назовём это понимание «жизненным циклом v1.0»79, оно разрабатывалось где-то в 70-х годах прошлого века, и не только в системной инженерии, но и в менеджменте, который в те времена считался более-менее «психологической» особой дисциплиной, а не просто изводом системной инженерии для организационных систем. В системном подходе уже тогда признавали непосредственно выходящими из него не только системную инженерию, но и operations research/исследование операций80 – исследование работ/operations с целью принятия лучших решений по ускорению их прохождения. Исследование операций скоро перестало быть «аналитикой», то есть только исследованиями, и в его синтетической/управленческой ипостаси стало operations management (операционное управление, акцент не только на понимании и отчётах, но и на действиях на основе этих исследований – собственно управлении, изменении ситуации в части ускорения прохождения потока работ через производящие эти работы ресурсы).
Дальше это направление управления работами/операционное управление/операционный менеджмент на базе каких-то представлений тогдашнего системного подхода развилось в классическое проектное управление/project management, как его понимают сегодня в менеджменте (хотя к нему кроме собственно управления операциями добавилась сегодня ещё и организация команды проекта, это подробней объясняется в курсе системного менеджмента81). Мы же считаем операционный менеджмент эксплуатационной (то есть происходящей с уже созданной системой) инженерией организационной системы.
Одна из самых популярных книжек по проектному управлению, вышедшая первым изданием ещё в июне 1979 года, это Harold Kerzner «Project Management: A Systems Approach to Planning, Scheduling, and Controlling». То есть управление проектами в момент его появления было применением системного подхода к планированию, построению графика работ и контролю выполнения работ. Это похоже на то, как понималась в те времена и классическая «железная» системная инженерия: применение системного подхода к инженерной работе.
Конечно, использование системного подхода в менеджменте не ограничивается сегодня только операционным управлением. По сути, весь менеджмент как специализация системной инженерии для создания и развития организаций строится на базе системного подхода. И это уже был системный подход второго поколения, которое ассоциируется главным образом не с работами фон Берталанфи, а с более поздними работами по «мягким системам» (soft systems), под которыми понимались прежде всего системы-создатели из людей с их инструментами. К таким системам из людей (организациям) оказались неприменимы жёсткие требования «как к железным системам», которые были характерны для системного подхода первого поколения, рассматривавшего главным образом какие-то не слишком живые целевые системы, но не граф создания из людей и их коллективов. Графы создания (хотя и в чуть другой терминологии) с их коллективами и менеджментом как «инженерией организаций» – это уже предмет второго поколения, наиболее характерны там работы Питера Чекланда. Вот его сборник работ в соавторстве с Jim Scholes, 1972—1981:
Понятие жизненного цикла 1.0 как времени производства работ создателя с создаваемой целевой системой (о цепочках создания речь не заходила) активно разрабатывалось и в системной инженерии, и в менеджменте, а именно – в классическом проектном управлении (project management) для принятия решений о планировании и составлении графика работ в инженерных проектах.
Работы – это экземпляры поведения создателей (в проектном управлении – это были всегда люди, хотя по факту это могут быть и менее интеллектуальные агенты, например, роботы или даже станки), описываемые как взаимодействие ресурсов (экземпляров создателей, выполняющих какие-то действия по методу работ, и экземпляров предметов этих методов работ). В проектном управлении особенно подчёркивают, что это «экземпляры». Например, в программах проектного управления вы не можете ввести работу «забить гвозди» без даты. Нет, вы обязаны привязать её к определённому времени, без времени ввести эту работу не получится: программа так отслеживает, чтобы вы не перепутали метод работы (шаблон/паттерн/образец!) и задействование метода самой работой.
Так что работа – это Анастасия забивает гвозди молотком в доски 16 мартобря 2028. Забивание гвоздей 16 мартобря – это и есть работа, которую она выполняет, а Анастасия, молоток, гвозди, доски – это всё ресурсы, которые должны провзаимодействовать в момент работы и поэтому должны наличествовать. Нет ресурсов – нет работы. Так что управление работами (work/operations management, операционное управление) сводится к тому, чтобы оптимально распорядиться ресурсами: выполнить максимальное количество работ с минимальными ресурсами. Как? Например, вы можете пригласить Анастасию забивать гвозди на один день – 16 мартобря 2028, заплатить за один день. А можете пригласить на месяц и договориться платить зарплату месяц, а задействовать только один день – 16 мартобря 2028. Можете закупить гвозди и доски за два года до планируемой работы, а можете закупить так, что они прибудут сразу 16 мартобря 2028 и даже не успеют попасть на склад, а будут выданы сразу «в монтаж» Анастасии. Операционное управление, цепочки поставок (supply chains), логистика, исследование операций – всё это методы максимизирования прохода/throughput работ и предметов метода по какому-то графу создания за счёт снятия логистических (ресурсных, в том числе транспортных, то есть наличия ресурсов для работ вовремя) ограничений.
Работы чаще всего называются не по их цели (сигнатуре метода), а по их текущему содержанию, подразумевающему уже выбранный метод – не «скрепление досок», что может предполагать и клеевое соединение, и гвоздевое, а именно «забивание гвоздей», хотя тут есть множество и других вариантов. Выбор методов работы включает предложение многих альтернатив, затем выбор для реализации работой одной из этих альтернатив. И вот при планировании работ работа называется обычно по выбранному методу (разложение метода до какого-то уровня известно), а не сигнатуре – отражается то, что решение по выбору метода уже принято. Варианты, конечно, могут быть. Если вы вызвали сервис-провайдера для оказания какой-то услуги (то есть для выполнения работ по методу/сервису), то разложение метода может быть известно только провайдеру, и он сам примет решение, что там с методом работы – а вам нужна от него будет только сигнатура метода плюс указание на работу (дата, к которой вы будете давать предмет метода работы, а провайдер обеспечит наличие создателя, который выполнит операции метода/сервиса над этим предметом работы).
В любом случае, работы оказывались оказанием сервисов систем-создателей как провайдеров этих сервисов (помним онтологию сервиса из курса системного мышления). Сеансы сервиса, рассматриваемые как работы, совсем уже теряли специфику паттернирования: это просто было поведение каких-то ресурсов, участвующих/participate в работе::поведение/изменение.
Анастасия с её молотком как оргзвено::конструктив плотника::роль, материальные и наличные гвозди, молоток и доски – ресурсы, без доступности которых выполнение работы плотника (в части ресурсов «плотник» – это оргзвено Анастасии с молотком как инструментом и гвоздями как расходным материалом) невозможно. Работы выполняют создатели в момент эксплуатации, метод работы важен, но рассматривается отдельно – и один раз, а работ по методу может быть множество. Анастасия может бить гвозди молотком, может использовать электрический гвоздезабиватель – это будет учитываться инженерами, но для операционных менеджеров важно только одно: чтобы 16 мартобря 2028 года встретились все необходимые ресурсы: Анастасия, гвозди, доски, и стал доступен для следующих операций ресурс «скреплённые гвоздями доски». Зачем нужен этот ресурс «скреплённые гвоздями доски»? Это пусть решают инженеры, обсуждающие методы работы с их разложением. Менеджеры обеспечат всё «в срок, в бюджет» и чтобы общий проход всех ресурсов по предприятию был максимален (включая проход чужих ресурсов, которые принесли для обслуживания), для этого каждый экземпляр предмета метода должен быть откуда-то получен, обработан и передан на следующую операцию.
