工作流系统设计-面临新的问题,需要新的思路

SWIFT PLM 介绍|工作流功能基础篇 SWIFT工作流功能基础篇一、工作流介绍需求介绍 Ø 物料的每一版数据都是需要变更,而绝大数变更都需要一套流程审批的过程,待通过以后才可以生效,因此SWIFT迫切需要工作流流程 Ø 可以为每一个变更创建删除相应的工作流功能介绍 1. 每一个变更都可以创建工作流 2. 工作流有pending,submit,review,release, complete,cancel,hold等七种关卡类型 3. 可以手动排序 4. 待工作流生效之前需要符合相应的排序才可以被变更引用 5. 每一种关卡类型都可以添加进入退出. 阅读详情
  工作流系统-面临新的问题,需要新的思路

  新一代的工作流系统大概需要解决下面四个问题之后才能够形成新的体系

  动态流程数据结构           大规模流程拓扑数据结构                新的流程自动运行控制器                嵌入式公式和异步动态数据驱动    

  每一个新的设计都具有很大的难度   都需要比较高的数学水平啊    而其中哪个设计是最关键的部分呢?  这些设计的背后有什么共性的东西呢?  这些设计需要使用什么样的数学工具和理论知识呢?   

   哎。。真是复杂啊。。。。光是想起都觉得复杂,不过,做这种事情,不能够着急,要一步一步的走稳,这可不是老板做小项目,三个月就可以收钱

  旧的流程管理系统的问题还是挺多的,首先是底层的数据结构是很初级的-链表结构,无法处理动态的流程拓扑结构,另外如果使用这种链表结构对程序识别流程拓扑结构中出现的对称拓扑和非对称拓扑的图形并不是很方便,肯定不如流程矩阵数据结构那么方便,但是流程矩阵数据结构中的元素表示的是节点间的连接线,并不是节点本身,这就给采用节点状态来做流程运行控制的模型带来了一定的难度。。用链表结构和矩阵结构来表示流程,各有各的优点和缺点,好像并不能够简单的采用哪一个单一的方式来设计新的流程数据结构,

  也就是说,要设计新的流程数据结构,必须综合考虑各种情况,对于矩阵和链表的优缺点进行充分的分析之后,创造性的采用新的思路来设计一种既能够简洁的表达流程的底层数据结构,又能够避免链表结构和矩阵结构的缺点,这样一种新的流程数据结构,必须强调的是,新的流程数据结构必须简洁,明了 

  因为如果采用的数学模型比较复杂,对于后面进行代码编写的程序员来讲,难度就大大增加了,这就给从设计到开发的过程带来了比较大的障碍,因为前面的理论如果比较复杂,后面实现起来就更加困难,毕竟对于中国目前的程序员的水平来讲,大部分的技术人员在数学和理论上面并不是特别在行,高中和大专的一线程序员,特别是只有2-5年左右开发经验的程序员是比较多的,具有本科和研究生以上学历的从事一线编程工作的人比例也不是很高,大部分一线技术人员的理论水平都比较有限,如果研究人员提出一套比较复杂的数学模型,让一线开发人员来实现的话,估计会有比较大的难度,这是国情,短期内无法改变的国情,这个情况不仅仅在软件行业存在而且存在在很多行业和领域,即一线技术人员和后面的研究人员之间的关系并不是很密切,技术人员和研究人员互相之间的交流也远远不够,即使有高水平的研究成果,也不一定会实现出来,而一线技术人员要往高端领域前进,又没有后面的研究人员的支持,光凭自身的力量是无法从中低端走向高端的,这是一个在短期内比较难以克服的问题,所以我们在设计新的流程数据结构的时候,不能够仅仅考虑理论上的先进性,更要考虑在实际开发中的难易程度以及开发人员自身对新理论和新思想的消化吸收能力以及将这些新思想实现为具体编码的基本功底

 所以我们在设计一个软件系统的时候,必须要考虑一线的开发人员对于这种设计的理解能力和接受能力,以及他们实现这些设计的水平,要不然,设计人员设计的新的数据结构和模型,在进行编码的时候,有可能遇到技术难关,很久都无法突破,这就让我们的老板非常非常着急啦。。。如果一个国家可以无限的印刷钞票,可以无限的使用自然资源,那一切经济学问题都不是问题了,可惜,任何国家都不能够无限印刷钞票和开采自然资源,这个玩笑的意思是,从理论上来讲,我们可以设计出无限复杂的系统,但是却不一定能够实现它。。。因为人和人制造出的工具的能力始终是非常有限的

 








利用django实现工作流 (采纳思路) 参考链接:http://loonapp.com/blog/27/ 因工作需要,做了个工作流系统,用于本部门对其他部门提供服务的接口。做之前在网上找了些资料,也研究了django的一个工作流框架:django-workflow。但感觉很不好用,不是很灵活。于是按照自己的理解自己做了。思路如下: 术语定义如下: 工单:具体的待处理事项,用户新建的是工单,工单按照工作流的设计来实现不同状态... 阅读详情

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