Конечно же, я обычно забываю про какой-нибудь инструмент. Операциональное мышление может чувствовать, будто бы оно совершенно безукоризненно (этот важный недостаток мы обсудим позднее), но, оглядываясь назад, мы нередко можем видеть, как мы порой забывали сделать что-то важное или же приходили к неправильному выводу. Но тем не менее операциональное мышление обладает чрезвычайно большими возможностями, и когда мы даем его нашему крану-сортировщику, это оказывается гигантским скачком в его эволюционном восхождении.
Мы запрограммируем компьютер крана-сортировщика для совершения действий, свойственных операциональному мышлению, в свободное от основной работы время, когда он не занят транспортировкой ящиков и его датчики не обнаруживают поступления нового ящика.
Перепроверка старого знания
Один из видов операционального мышления, который мы будем программировать у нашего компьютера, – это способность проверять адекватность накопленных знаний. Раньше мы уже вводили в него внешнюю информацию о зависимости скорости износа подшипников от температуры. Мы также вводили в программу внешнюю систему ценностей с целью максимально продлить срок службы крана с минимальными потерями производительности.
По мере того как такой кран работает в течение многих лет, у него будет много случаев «опыта» поломки подшипников, и он будет должным образом регистрировать эти события и время, когда они происходили. Кроме того, в памяти компьютера накопится большой объем данных о температурном режиме подшипников. В свободное от работы время компьютер может «размышлять» обо всех этих фактах путем вычисления действительной взаимосвязи между различными аспектами температурного режима (такими как средняя температура, максимальная температура или длительность циклов нагревания и охлаждения) и промежутками времени между случаями отказа подшипников. Что является самым ЛУЧШИМ показателем для предсказания поломки подшипников? Позволяет ли определенная комбинация названных параметров точнее предсказывать возможность поломки, чем какой-то один из них? Как эти вычисленные взаимосвязи согласуются с ранее заложенными в компьютер внешними знаниями и правилами поведения относительно зависимости износа от температуры? Будут ли расхождения достаточно большими для того, чтобы изменить первоначальные внешние знания или вовсе от них отказаться? Даст ли все это заметное улучшение производительности? В результате такого операционального мышления рабочий цикл всей системы может несколько измениться – например, могут быть предусмотрены более длительные перерывы для охлаждения подшипников, если они ломались слишком часто, или же, наоборот, более короткие остановки в работе (и, соответственно, большая производительность), если окажется, что износ подшипников происходит не так быстро, как это первоначально предполагалось.
