インタビュー
デーブ・エヴァンス、FictivのCEO兼共同創設者 – インタビュー・シリーズ
デーブ・エヴァンス、 FictivのCEO兼共同創設者は、カスタム機械部品の調達と生産を簡素化することで、世界の創造的潜在力を解き放つ会社の使命をリードしています。ハードウェアエンジニアリングの背景とフォードのシリコンバレーイノベーションラボでの初期の経験を活かし、ハードウェア開発プロセスをストリームライン化するためにFictivを共同創設しました。彼のリーダーシップの下、Fictivはデジタル製造スペースの重要なプレーヤーに成長し、数百万の精密部品を生産し、業界全体でイノベーションを推進しています。
Fictiv は、グローバルな製造およびサプライチェーン会社で、統合されたグローバルパートナーネットワークを通じてカスタム機械部品の生産を簡素化しています。CNCマシニング、3Dプリンティング、射出成形などのサービスを提供し、インスタントクォート、AIパワードのフィードバック、エンドツーエンドのオーダー管理を組み合わせて、エンジニアや製造業者にとって複雑なサプライチェーンを簡素化しています。
2013年にFictivを創設したとき、製造におけるコア問題は何でしたか、それは過去10年間でどのように進化しましたか?
私と私の兄弟、ネイト・エヴァンスが2013年にFictivを創設したとき、私たちは製造のボトルネックを突破し、ソフトウェアのスピードでハードウェアを構築しようと考えました。フォード・モーターズのリードハードウェアエンジニアとして、私はカスタム部品の製造がどれほど遅くて痛みを伴うものであるかを実際に見てきました。プロトタイプの待ち時間は8～12週間、断片的なサプライヤー関係のナビゲーション、見積もりを得るためにメールやスプレッドシートのやり取りを行う必要がありました。ハードウェアのイノベーションを加速するには、ソフトウェア開発の敏捷性とスピードを反映したより良い、より現代的なアプローチが必要であることは明らかでした。
その問題は消えていません。実際、過去10年間で、それはより緊急性を増しています。企業は、より変動するグローバル市場でより迅速にイノベーションを起こし、より柔軟にスケールし、需要、規制、サプライの可用性の変化にリアルタイムで対応する必要があります。
そこで、グローバルなフォーチュン500クラスのサプライチェーンの真正の力が発揮されます。米国、中国、インド、メキシコ全土にわたる検証済みのグローバルネットワークとエンジニアやサプライチェーンチームを接続するデジタルインフラストラクチャを作成することで、企業は、以前は最大のプレーヤーだけが利用できたソーシング、スピード、実行の力を利用できるようになります。而且、それにアクセスするのは簡単です。1つのプラットフォーム、フルビジビリティ、迅速なDFMフィードバック、迅速なリードタイムです。
ミッションは、従来のソーシングと製造のボトルネックを突破することでイノベーターをエンパワーすることです。しかし、今日、私たちはそれを、最も複雑なプログラムも達成可能なようにスケールと精密さのレベルで実行しています。
Fictivは自身を「デジタル製造エコシステム」と表現しています。馴染みのない人にとって、それは何を意味しますか。また、それは従来の契約製造とはどう違いますか?
私がFictivを「デジタル製造エコシステム」と表現するとき、私は技術駆動のプラットフォームを構築したことを意味します。技術的な専門家がプログラムをガイドし、顧客と直接協力しながら、顧客を高度に検証されたグローバルな製造パートナー ネットワークに接続します。現代のデジタルツールのスピードと透明性を、フォーチュン500クラスのサプライチェーンのスケールと品質と組み合わせたものと考えてください。また、顧客を開始からスケールまで導く専門家チームもあります。
従来の契約製造には通常、サプライヤーを直接管理することが含まれます。メール、電話、長いリードタイムを通じて行われます。それは高度に手動的でシロ化されており、迅速にスケールアップしたり、迅速な決定を下すために必要なリアルタイムの洞察を得ることが困難です。
デジタル製造エコシステムはそのモデルを逆転します。私たちと一緒に、顧客はインスタントクォート、自動化されたDFMフィードバック、生産の各ステップへの可視性を取得します。さらに重要的是、品質、納期、コスト効率についての責任を負い、米国、中国、インド、メキシコにわたる分散型のグローバル製造センターを活用します。結果は、より迅速なプロトタイピング、スムーズな生産へのスケールアップ、および従来のサプライチェーンの管理と比較してリスクとオーバーヘッドの削減です。
しかし、Fictivのようなデジタル製造エコシステムは、顧客と開始から生産まで密接に協力するガイド付き専門家から独立して機能しません。
米国で10年ぶりに工場への投資が増加している中で、为什么あなたはタレント（人材）が、機械や資本ではなく、現在最も重要なボトルネックであると考えていますか?
米国は、数十年ぶりに工場への投資が増加しています。数十億ドルが新しい工場、自動化、先進技術に投資されています。しかし、それらはシステムを走らせ、最適化するために必要なタレントがなければ意味がありません。世界で最も高度なマシンを購入できますが、それらはそれらを効果的に使用することができるエンジニア、オペレーター、サプライチェーン専門家と同じだけの価値があります。
過去10年間で、製造業ではスキルギャップが拡大しています。最も経験豊富な専門家は退職し、若い世代は同じ割合で業界に入っていません。さらに、現代のデジタル製造には、新しいスキルセットが必要です。デジタルリテラシー、データ分析、AIおよび自動化への精通ですが、従来のトレーニングプログラムはそれらに追いついていません。
それが、現在タレントが最大のボトルネックである理由です。資本を投入し、マシンを購入できますが、スキルを持った労働力を構築し、維持するには時間、投資、好奇心とイノベーションを重視する文化が必要です。我々は、このタレントの課題を解決すること、つまりトレーニング、スキルアップ、テクノロジーと製造業の間のより良いコラボレーションを通じて、工場投資ブームの全潜在力を解き放つことが重要であると考えています。
あなたは2033年までに19万人の熟練した製造業労働者が不足することを警告しています。このギャップを生み出すシステム的な問題とは何ですか。また、民間部門は現在何を違うことをすべきですか?
2033年までに19万人の熟練した製造業労働者が不足するという予測は、全米製造業協会から来ています。我々は、製造業がアメリカで長い間、キャリアパスとして低く評価されてきたこと、および次の世代の熟練労働者を育成するための投資が不足していることが、そのギャップの原因であると考えています。同時に、業界自体は急速に進化し、先進技術、デジタル化、自動化に向かって変化しています。従来の教育およびトレーニングシステムは、必要な新しいスキルセットに対応できていません。
その理由には以下が含まれます。
- 高齢化労働力：熟練労働者の大部分が退職し、若い労働者が不足しています。
- 認識の問題：製造業はまだ旧式または魅力に欠けるものと見なされることがありますが、現代の製造業はソフトウェアと同じくらいイノベーションを起こしています。
- スキルギャップ：雇用者が必要とする高度な技術スキルと、学校や職業訓練プログラムで教えられているものとの間にはギャップがあります。
民間部門は、より積極的な役割を果たす必要があります。それには以下が含まれます。
- 見習いやスキルアップへの投資：企業は、従来の製造スキルとデジタル製造スキルを両方備えた労働者を育成するための強力なトレーニングプログラムを作成する必要があります。
- 学校や大学との提携：早期のアウトリーチと教育は、製造業に対する認識を再形成し、学生をハイテク、ハンドソンハンドのキャリアに準備するのに役立ちます。
- テクノロジーの活用：Fictivのようなデジタルプラットフォームは、チームがより迅速に、より賢く、数十年の実務経験を必要とせずに作業できるように、製造の専門知識へのアクセスを民主化します。
あなたは、実践的なSTEM教育と見習い制度を解決策として提唱しています。Fictivまたはあなたのパートナーでの実践例を共有できますか?
スタンフォード大学でのエンジニアリング学生として、私は実践的な教育（およびフォードでの私の時間）から利益を得たので、STEM教育と見習い制度に深くコミットしています。それらは、スキルギャップを埋めるために重要です。なぜなら、人々は実践的なプロジェクトで学び、理論だけでなく実際の機械で学ぶことができるからです。Fictivおよび私たちのパートナーで、私はその力を見てきました。
Fictivでは、実践的な学習をサポートするために大学やSTEM組織と提携することを目指しています。例えば、フォーミュラSASE学生チームと協力して、電気自動車のための精密部品を提供し、設計の製造可能性と迅速なプロトタイピングについて彼らに指導しました。それは学生たちがCADモデルが実際のコンポーネントにどのように変換されるかを理解し、さまざまな製造プロセスのトレードオフを理解し、業界リーダーが使用するのと同じデジタルワークフローに触れる機会を提供するものでした。
私は、製造業の将来はこのような取り組みに依存しているのです。それは、現実の世界の露出、メンターシップ、デジタルツールの組み合わせを学生や初期キャリアの専門家に与えることです。これは、次の世代のビルダーを準備し、すぐに地に足をつけさせるものです。
あなたは、Z世代の製造業との関係が、前世代とは根本的に異なることをどう見ていますか。また、Fictivはその文化的な断絶に対処するために何をしていますか?
Z世代の製造業との関係は、デジタルでオンデマンドの世界で育ったため、根本的に異なります。そこでは、スピード、透明性、目的が当たり前です。従来の製造業は、遅くて不透明で、手動が多いため、彼らの期待と一致しません。また、文化的な断絶もあります。以前の世代は製造業を安定した手作業の仕事と見なしているかもしれませんが、Z世代はそれを旧式の施設と関連付けているのではなく、高度な技術のイノベーションと関連付けているのです。
世代間の違いには以下が含まれます。
- デジタルファーストのマインドセット：Z世代はすべてのことに対してリアルタイムの可視性とデジタルツールを期待しています。パッケージの追跡や製品の構築に関係なくです。
- 目的への欲求：この世代は持続可能性、イノベーション、影響を優先します。彼らは自分の仕事がクリーンエネルギーの進歩やロボティクスのような何か意味のあるものに貢献していることを知りたいのです。
- 非効率への耐性の低さ：手動のプロセス、長いリードタイム、シロ化されたコミュニケーションシステムは彼らにとって異質です。
私たちは、Z世代が重視するデジタル体験のように製造業を再構想しています。私たちのプラットフォームは、インスタントクォート、自動化されたDFMフィードバック、リアルタイムの生産追跡を提供し、すべてクラウドベースの環境で行われます。また、持続可能性や影響力のメッセージにも重点を置いています。私たちの仕事がEV、クリーンテク、生命を支援する医療機器を可能にしていることを強調しています。Z世代の価値観と共鳴するためです。
文化的に、私たちは物語を架け橋にします。製造業は機械だけではなく、世界の大きな課題を解決することです。製造業をテクノロジー駆動型、ミッション指向型のキャリアパスとして構築することで、次の世代にとって魅力的なものにします。
自動化は、仕事の喪失への恐怖を呼び起こすことがあります。Fictivのテクノロジーは、労働者を置き換えるのではなく、どのようにして労働者を高めるのですか?
製造業における自動化は、仕事の喪失の脅威と見なされることがありますが、私はそれを別の方法で見ています。Fictivのテクノロジーは、労働者を置き換えるのではなく、労働者を高めるように設計されています。繰り返し、低価値のタスク、例えば見積もり、スケジューリング、またはパーツの追跡を自動化するのではなく、エンジニア、サプライチェーンチーム、オペレーターが専門知識を必要とする作業に集中できるようにします。複雑な問題を解決し、より優れた製品を設計し、イノベーションを推進することです。
労働者にリアルタイムの可視性、インスタントDFMフィードバック、グローバルに検証された製造業者ネットワークへのアクセスを提供することで、労働者を実質的に倍増させています。それは、チームがより賢く、より迅速に決定を下し、ボトルネックが少なくなることを可能にします。これは、生産性の向上のみならず、労働力のスキル向上にもなります。なぜなら、人々はより高度な意思決定、先進的なデジタルツール、データ駆動の問題解決に従事するからです。
Fictivは最近、ChatGPTパワードのアシスタントであるMaterials.AIを立ち上げました。それは実践でどのように機能し、エンジニアがより効果的に決定を下すのを助ける決定は何ですか?
Materials.AIは、24時間365日いつでも利用できる材料の専門家のように機能することを目的として設計されています。実践では、Fictivの10年以上の製造データ、プロセス知識、AIの機能性を組み合わせて、エンジニアが重要な材料と製造可能性に関する決定を下すのを支援します。
エンジニアは、Materials.AIに質問を投げかけることができます。例えば、「高温ストレスの下でこの部品に最適なアルミニウム合金は何ですか？」または「インジェクション成形のために、衝撃抵抗とコストのバランスが最も良いプラスチック樹脂は何ですか？」
サプライヤーのフィードバックを待つことや試行錯誤するのではなく、ツールは機械的特性と実際の製造結果に基づいて即時の提案を提供します。
より広い意味で、見積もり、DFM分析、生産管理、品質管理に至るまで、プラットフォーム全体でAIと機械学習をどのように使用していますか?
AIは、CADファイルを数秒で分析することでインスタントクォートを駆動し、部品の幾何学、材料、歴史的データを考慮して、正確なコストとリードタイムの見積もりを提供します。また、自動化されたDesign for Manufacturability (DFM) フィードバックを駆動し、薄い壁や複雑な機能などの潜在的な問題をリアルタイムでフラグ付けし、改善を提案します。
Fictivは、6種類の産業用3Dプリンティングをサポートしており、一部の場合は翌日の出荷も可能です。どのようにしてそのようなスピードとスケールのインフラストラクチャを構築しましたか。また、どの業界が最も利益を得ていますか?
私たちは、スピードとスケールを念頭に置いて、3Dプリンティングのインフラストラクチャを構築しました。デジタルオーケストレーションのプラットフォームと、グローバルパートナーネットワークを組み合わせました。各注文はクラウドベースのシステムを通過し、AIがCADファイルを分析して、最適な技術と材料を自動的に選択し、容量、場所、品質パフォーマンスに基づいてジョブを適切なパートナーにルーティングします。このオーケストレーションは、米国、中国、メキシコ、インドに地域化された生産ハブと組み合わせて、特定の部品の翌日の出荷を可能にし、厳格な品質基準を維持します。
最も恩恵を受ける業界は、迅速なイテレーションと精密さが重要な業界です。例えば、航空宇宙、EV、医療機器、ロボティクス、消費者向けエレクトロニクスなどです。これらのセクターは、迅速なプロトタイピングと生産パーツを必要とします。エンジニアは設計をテストし、市場投入の時間を短縮し、迅速に変化する顧客のニーズに応じる必要があります。
ソフトウェア開発とファクトリーオペレーションの両方で時間を過ごしたsomeoneとして、クラウドソフトウェアと物理製造の関係は、次の5年間でどのように進化すると思いますか?
私は、クラウドソフトウェアが製造の中心的な神経系になる根本的なシフトが起こっているのを信じています。デジタル設計と物理生産の間のギャップを、まだ見たことのない方法で埋めます。次の5年間で、3つの重要なトレンドがこの進化を定義すると思います。
デジタル製造プラットフォームは、設計から納品までのすべての生産ステージを、単一の透明なデータレイヤーに接続します。エンジニアやサプライチェーンチームは、パーツのステータス、品質メトリクス、ロジスティクスに関する即時の可視性を持ちます。ソフトウェアビルドやコードデプロイを追跡するのと同じようにです。
クラウドコンピューティングがソフトウェアのデプロイ方法を変えたように、デジタル製造は、会社が大きな資本投資なしに、需要に応じて「生産能力をスピンアップ」できるようにします。
デジタルプラットフォームは、材料、機械、プロセス全体のデータから継続的に学習する高度なAIモデルを統合します。これにより、材料の選択からコスト最適化までの重要な決定を自動化し、チームがより迅速に、より自信を持ってイテレーションを行えるようになります。
最後に、AI、ロボティクス、製造の交差点を見て、次の10年で最も興奮することは何ですか。また、次の大きな飛躍はどこから来ると考えていますか?
次の10年で最も私を興奮させることは、AIとロボティクスが製造をより適応性が高く、知的で、スケーラブルにするためにどのように融合するかです。私たちは、工場が基本的に「自分で考えられる」未来に向かって進んでいます。AIを使用してリアルタイムのデータを分析し、問題を予測し、人間の介入なしに生産ラインを最適化します。これは、人々を置き換えるのではなく、人間の創造性の役割を高めることになります。エンジニアやオペレーターは、問題の解決ではなく、イノベーションに集中できます。
私の見るところ、次の大きな飛躍は、最小限の再プログラミングまたはダウンタイムで製品の種類を切り替えることができる、完全に自律的なAI駆動の生産セルから来ます。ロボティクスと先進的な3Dプリンティングと組み合わせると、需要に応じて、グローバルスケールで、超个人化された製品と迅速な生産が可能になります。
AIとロボティクスの融合により、需要に応じて、グローバルスケールで、超個人化された製造が実現し、無駄を削減し、イノベーションを加速します。
AIとロボティクスの融合により、需要に応じて、グローバルスケールで、超個人化された製造が実現し、無駄を削減し、イノベーションを加速します。
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