Вычислительный центр
Когда глаза говорят одно, а язык другое, опытный человек больше верит первым.
Моя работа в спортшколе неожиданно закончилась. Руководство «Локомотива» закрыло горнолыжное отделение: мол, на склонах Всеволожска настоящих горнолыжников не вырастишь, да и слишком это затратно. Воспитанников приходится возить в горы за тридевять земель. Лучше развивать горнолыжный спорт в Кировске или на Кавказе. А мне без горных лыж в спортшколе делать было нечего. Я оказался без работы, правда, ненадолго.
Помог случай. В электричке разговорился с попутчиком о реальной экономике, использовании математических методов в управлении производством. В конце разговора он предложил мне работу на заводе подъемно-транспортного оборудования имени Кирова. Договорились встретиться. Зная, что хорошего специалиста всегда пытаются переманить, а оставшийся без работы воспринимается как потенциальный бездельник, я, даже еще не оформившись, «взял быка за рога» — выяснил, какие у них проблемы. Оказалось, что хотят внедрить автоматизированную разработку технологических процессов в отделе главного металлурга, но не знают, как подступиться.
Эти техпроцессы были типовыми: отливки, ковка валов и иных деталей простой формы. Имелся набор стандартных программ для каждой группы. Настроить, привязать их к месту потребовало дня два. Пока мои документы проходили проверку в Первом отделе, я распечатал первые техпроцессы. Эффект был ожидаемый. Мне тут же пересмотрели условия найма, повысили оклад. А тут еще через месяц, пока я возился с отладкой программ и воевал с технологами по базам данных, уволился начальник заводского вычислительного центра.
Директор завода Карпухин, не допускавшим возражения тоном, предложил принять на себя его обязанности. Это было рискованно. Я проверил: разработки, которые несколько лет велись в вычислительном центре, шансов на успех не имели. А от начальника центра ждали результатов. После двух дней колебаний я согласился, но потребовал свободы действий. Понимал, что оптимизации в классическом смысле не получится — помешают личные интересы директора и министра. Но есть задачи, такие, как календарное планирование, обеспечение комплектности деталей на сборке — узкие места производства. Такие задачи обычно решаются с помощью эвристических алгоритмов. Просто машина считает быстрее. А мне это направление позволяло уйти от проблемы локального критерия оптимизации в плановом хозяйстве. Я доложил свои соображения директору и получил карт-бланш.