Хотя проблема тайм-менеджмента и стара, как само время, наука о планировании родилась в механических цехах индустриальной революции. В 1874 году Фредерик Тейлор, сын зажиточного юриста, отказался от учебы в Гарварде, чтобы стать помощником инженера на заводе гидрооборудования в Филадельфии. Четыре года спустя он закончил обучение и начал работать на Мидвэльском сталелитейном заводе – сначала токарем, затем бригадиром механического цеха и в конце концов стал главным инженером. За это время он пришел к выводу, что время работы техники (и людей) использовалось не очень-то эффективно. Этот вывод и лег в основу разработанной им дисциплины, которую он назвал «научный менеджмент».

Тейлор создал производственно-диспетчерский отдел, ключевым элементом которого стал информационный стенд, на который вывешивалось расписание работы в цехе. В расписании было указано, какую задачу в данный момент выполняет каждая из машин и какие задачи стоят на очереди. Такая практика также ляжет в основу работ коллеги Тейлора Генри Ганта. Во втором десятилетии ХХ века он создаст свою знаменитую диаграмму, которая впоследствии поможет реализовать несколько наиболее амбициозных проектов столетия в сфере строительства – от дамбы Гувера до системы межштатных магистралей США. Век спустя диаграммы Ганта все еще украшают стены кабинетов и экраны ноутбуков руководителей проектов в таких компаниях, как Amazon, Ikea и SpaceX.

Тейлор и Гант сделали планирование объектом своих исследований и дали ему визуальную и концептуальную форму. Однако они не разрешили фундаментальный вопрос: какая же система планирования лучше? Первый намек на то, что на этот вопрос в принципе можно ответить, появился только спустя несколько десятилетий – в 1954 году в научной работе, опубликованной математиком-исследователем Селмером Джонсоном из корпорации RAND.

Джонсон исследовал сценарий переплетного дела: сначала книгу нужно напечатать на одном станке, а потом переплести, используя другой. Но наиболее распространенным примером спаренной работы двух устройств из нашей жизни служит прачечная. Когда вы стираете вещи, в первую очередь они проходят через стиральную машину, а потом отправляются в сушилку. Количество времени, которое займет каждый процесс, напрямую зависит от того, что вы загружаете. Если одежда сильно запачкана, то времени на стирку потребуется больше, при этом время на сушку не будет отличаться от обычного. Большее количество вещей будет дольше сушиться, но стирка займет то же время, что и в случае меньшей загрузки. И здесь Джонсон задал вопрос: «Если за один подход вам необходимо постирать и посушить несколько условных комплектов вещей, как это лучше организовать?»

Его ответ был таков: вам необходимо определить, какой процесс займет у вас меньше всего времени, то есть выбрать тот комплект, стирка или сушка которого займет минимальное время. Если комплект быстро постирается, начните именно с него. Если же минимальное количество времени требуется для сушки, займитесь этим комплектом в последнюю очередь. Повторите те же действия в отношении остальных комплектов вещей, двигаясь от начала и конца расписания к середине.

Интуитивно понятно: алгоритм Джонсона работает потому, что вне зависимости от выбранной последовательности загрузки белья в самом начале будет работать только стиральная машина, при этом сушилка будет простаивать (а в самом конце, когда останется только посушить выстиранные вещи, – наоборот). Если в самом начале стирать вещи на коротких программах, а в конце сушить наименьшее количество вещей, то мы увеличим период, когда и стиральная машина, и сушильная работают одновременно. Таким образом, у нас получится свести к минимуму время, проведенное в прачечной. Анализ Джонсона лег в основу первого оптимального алгоритма планирования: начните с недолгой стирки и закончите полупустой сушилкой.

Помимо непосредственных сфер применения алгоритма работа Джонсона выявила два более глубоких факта: во-первых, планирование можно выразить с помощью алгоритма, во-вторых, решения для оптимального планирования существуют. Это позволило убрать из рассмотрения ставшие популярными книги, которые описывали стратегии для целых паноптикумов гипотетических заводов со всевозможными видами и количествами станков.

Далее мы рассмотрим только один крошечный класс такой литературы, где в отличие от переплетного дела или прачечной необходимо планировать работу одного устройства. Существенная для нас проблема планирования действительно касается только одного устройства – нас самих.