Dave Evans, CEO i współzałożyciel Fictiv – seria wywiadów

Dave Evans, CEO i współzałożyciel Fictiv, kieruje misją firmy, aby odblokować światowy potencjał twórczy, upraszczając źródła i produkcję niestandardowych części mechanicznych. Z wykształceniem w dziedzinie inżynierii sprzętu i wczesnym doświadczeniem w laboratorium innowacji Doliny Krzemowej Forda, współzałożył Fictiv, aby usprawnić proces rozwoju sprzętu. Pod jego kierownictwem Fictiv rozwinął się w kluczowego gracza w cyfrowym przemyśle wytwórczym, produkując miliony precyzyjnych części i napędzając innowacje w różnych branżach.

Fictiv to globalna firma produkcyjna i logistyczna, która upraszcza produkcję niestandardowych części mechanicznych za pomocą zintegrowanej sieci globalnych partnerów. Oferując usługi takie jak obróbka CNC, druk 3D i odlewanie wstrząsowe, platforma łączy natychmiastowe cytaty, opinie oparte na sztucznej inteligencji i zarządzanie zamówieniami od początku do końca, aby uproszczyć złożone łańcuchy dostaw dla inżynierów i producentów.

Gdy założyliście Fictiv w 2013 roku, jaki był podstawowy problem w produkcji, który próbowaliście rozwiązać, i jak ten problem ewoluował w ciągu minionych dziesięciu lat?

Gdy mój brat, Nate Evans, i ja założyliśmy Fictiv w 2013 roku, chcieliśmy przełamać bariery w produkcji i zbudować sprzęt z prędkością oprogramowania. Jako inżynier sprzętu w firmie Ford Motors, zobaczyłem na własne oczy, jak wolno i boleśnie było uzyskać wytworzone niestandardowe części — często czekając 8 do 12 tygodni na prototypy, nawigując w relacjach z dostawcami i jugglując e-mailami i arkuszami kalkulacyjnymi, aby tylko uzyskać cytaty. Było dla mnie jasne, że jeśli chcemy przyspieszyć innowacje w sprzęcie, potrzebujemy lepszego, bardziej nowoczesnego podejścia — takiego, które odzwierciedla elastyczność i prędkość rozwoju oprogramowania.

Ten problem nie zniknął — wręcz przeciwnie, w ciągu minionych dziesięciu lat stał się jeszcze pilniejszy, gdy firmy z różnych branż próbują innowować szybciej na bardziej niestabilnym rynku globalnym. To, co się zmieniło, to oczekiwania: firmy muszą teraz wprowadzać produkty szybciej, skalować bardziej elastycznie i reagować w czasie rzeczywistym na zmiany popytu, regulacji i dostępności.

To właśnie tutaj tkwi prawdziwa moc globalnego, światowej klasy łańcucha dostaw. Tworząc cyfrową infrastrukturę, która łączy inżynierów i zespoły łańcucha dostaw z zatwierdzoną globalną siecią — w Stanach Zjednoczonych, Chinach, Indiach i Meksyku — dajemy firmom dostęp do rodzaju źródła, prędkości i wykonania, który wcześniej był dostępny tylko dla największych graczy. I uczyniliśmy to łatwym do uzyskania: jedna platforma, pełna widoczność, szybka informacja o produkcie i szybkie czasy realizacji.

Misja: wzmocnić innowatorów, aby tworzyć, przełamując bariery tradycyjnego źródła i produkcji. Ale dziś robimy to w skali i poziomie złożoności, który sprawia, że nawet najbardziej złożone programy wydają się osiągalne.

Fictiv opisuje siebie jako „cyfrowy ekosystem produkcyjny”. Dla tych, którzy nie są zaznajomieni, co dokładnie to oznacza — i jak różni się to od tradycyjnej produkcji na zamówienie?

Gdy opisuję Fictiv jako „cyfrowy ekosystem produkcyjny”, mam na myśli, że zbudowaliśmy platformę technologiczną, która łączy klientów z wysoko zatwierdzoną globalną siecią partnerów produkcyjnych — podczas gdy eksperci techniczni prowadzą programy i pracują bezpośrednio z klientami. Wyobraź sobie połączenie prędkości i przejrzystości nowoczesnych narzędzi cyfrowych z skalą i jakością łańcucha dostaw klasy Fortune 500, wraz z zespołem ekspertów, którzy prowadzą klientów od początku do skali.

Tradycyjna produkcja na zamówienie zazwyczaj obejmuje bezpośrednie zarządzanie dostawcami, często za pomocą e-maili, połączeń telefonicznych i długich czasów realizacji. Jest to bardzo ręczne i rozproszone, co utrudnia szybkie skalowanie lub uzyskanie informacji w czasie rzeczywistym, niezbędnych do podejmowania szybkich decyzji.

Cyfrowy ekosystem produkcyjny odwraca ten model. Z nami klienci otrzymują natychmiastowe cytaty, automatyczną informację o produkcie i widoczność na każdym etapie produkcji. Co więcej, bierzemy odpowiedzialność za jakość, dostawę i efektywność kosztową, wykorzystując rozproszone globalne centra produkcyjne w Stanach Zjednoczonych, Chinach, Indiach i Meksyku. Efektem jest szybsze prototypowanie, gładkie skalowanie do produkcji i znacznie mniej ryzyka i nakładów w porównaniu z zarządzaniem tradycyjnym łańcuchem dostaw.

Ale cyfrowy ekosystem produkcyjny Fictiv nie funkcjonuje niezależnie od naszych ekspertów, którzy ściśle współpracują z klientami od rozwoju produktu i projektu przez prototypowanie i pełną produkcję.

Dlaczego uważasz, że talent — a nie maszyny czy kapitał — jest teraz najbardziej palącą barierą?

Stany Zjednoczone doświadczają największego wzrostu inwestycji w fabryki w dziesięcioleciach — miliardy dolarów idą w nowe zakłady, automatykę i zaawansowane technologie. Ale nic z tego nie ma znaczenia bez odpowiedniego talentu, aby te systemy obsługiwać. Można kupić najbardziej zaawansowane maszyny na świecie, ale są one tylko tak dobre, jak inżynierowie, operatorzy i specjaliści łańcucha dostaw, którzy wiedzą, jak je skutecznie wykorzystać.

W ciągu minionych dziesięciu lat widzieliśmy rozszerzającą się lukę umiejętności w produkcji. Wielu najbardziej doświadczonych profesjonalistów przechodzi na emeryturę, a młodsze pokolenia nie wstępują do branży w tym samym tempie. Dodatkowo, nowoczesna, cyfrowa produkcja wymaga nowych zestawów umiejętności — umiejętności cyfrowych, analizy danych i znajomości sztucznej inteligencji i automatyki — których tradycyjne programy szkoleniowe nie dotrzymały.

Dlatego talent jest jedną z największych barier. Kapitał może być wdrożony, a maszyny mogą być kupione, ale budowanie i utrzymanie wykwalifikowanej siły roboczej wymaga czasu, inwestycji i kultury, która ceni ciekawość i innowacje. Uważam, że rozwiązanie tego wyzwania talentowego — poprzez szkolenia, podnoszenie kwalifikacji i lepszą współpracę między technologiaą a produkcją — jest kluczowe dla odblokowania pełnego potencjału tego boomu inwestycyjnego w fabryki.

Warniałeś o przewidywanym braku 1,9 miliona wykwalifikowanych miejsc pracy w produkcji do 2033 roku. Jakie systemowe problemy powodują tę lukę, i co powinno prywatne przedsiębiorstwo robić inaczej właśnie teraz?

Przewidywany brak 1,9 miliona wykwalifikowanych miejsc pracy w produkcji do 2033 roku pochodzi z National Association of Manufacturers. Uważam, że ta luka jest wynikiem głębokich, systemowych problemów, które budują się od dziesięcioleci. Zbyt długo produkcja była niedoceniana jako ścieżka kariery w Stanach Zjednoczonych, i nie zainwestowaliśmy w rozwój następnej generacji wykwalifikowanych pracowników. Tymczasem sama branża ewoluowała szybko — przesuwając się w kierunku zaawansowanych technologii, cyfryzacji i automatyki — tworząc popyt na nowe zestawy umiejętności, których tradycyjne systemy edukacji i szkolenia nie zostały zaprojektowane, aby rozwiązać.

Niektóre powody tego obejmują:

• Starzejący się personel: Duża część wykwalifikowanego personelu zbliża się do emerytury, a nie ma wystarczającej liczby młodszych pracowników, aby wypełnić te role.
• Problem percepcji: Produkcja jest często postrzegana jako przestarzała lub mniej pożądana w porównaniu z branżami napędzanymi przez technologie, chociaż nowoczesna produkcja jest tak innowacyjna, jak oprogramowanie.
• Luka umiejętności: Istnieje rozdźwięk między zaawansowanymi umiejętnościami technicznymi, których potrzebują pracodawcy — analizę danych, robotykę, integrację sztucznej inteligencji — a tym, co jest nauczane w szkołach i programach szkoleniowych.

Sektor prywatny musi odegrać bardziej aktywną rolę w naprawie tego. Oznacza to:

• Inwestowanie w staże i podnoszenie kwalifikacji: Firmy powinny tworzyć solidne programy szkoleniowe, które wyposażają pracowników w tradycyjne i cyfrowe umiejętności produkcyjne.
• Współpracę ze szkołami i uniwersytetami: Wczesne kontakty i edukacja mogą pomóc zmienić postrzeganie produkcji i przygotować studentów do wysokotechnologicznych, praktycznych karier.
• Wykorzystanie technologii: Platformy cyfrowe, takie jak Fictiv, demokratyzują dostęp do ekspertyzy produkcyjnej, umożliwiając zespołom pracę szybciej i sprytniej bez konieczności posiadania dekad doświadczenia.

W jaki sposób promujesz edukację STEM i staże jako rozwiązanie? Czy mógłbyś podzielić się przykładami, jak to wygląda w praktyce, szczególnie w Fictiv lub wśród Twoich partnerów?

Jako student inżynierii na Uniwersytecie Stanforda, skorzystałem z edukacji praktycznej (a także z mojego czasu w Fordzie), więc jestem głęboko zaangażowany w edukację STEM i staże. Uważam, że są one kluczowe dla zamykania luki umiejętności, ponieważ pozwalają ludziom uczyć się, robiąc — nie tylko w teorii, ale na prawdziwych maszynach i projektach. Widziałem, jak potężne jest to zarówno w Fictiv, jak i wśród naszych partnerów.

W Fictiv zrobiliśmy wszystko, aby współpracować z uniwersytetami i organizacjami STEM, aby wspierać edukację praktyczną. Na przykład, współpracowaliśmy z zespołami studenckimi Formula SAE, aby dostarczyć precyzyjne części do samochodu wyścigowego (który później rywalizował na arenie krajowej w wydarzeniu FSAE), a także mentorowali ich w zakresie projektowania pod kątem produkcyjności i szybkiego prototypowania. Jest to okazja dla studentów, aby zobaczyć, jak ich modele CAD tłumaczą się na prawdziwe komponenty, zrozumieć kompromisy różnych procesów produkcyjnych i uzyskać dostęp do tych samych cyfrowych workflow, których używają liderzy branży.

Uważam, że przyszłość produkcji zależy od tego rodzaju inicjatyw. Chodzi o dawanie studentom i młodym profesjonalistom realnego doświadczenia w nowoczesnych, technologicznie zaawansowanych środowiskach produkcyjnych. To połączenie doświadczenia praktycznego, mentorstwa i narzędzi cyfrowych jest tym, co inspiruje następną generację budowniczych i przygotowuje ich do rozpoczęcia pracy.

Jak widzisz relację między produkcją a pokoleniem Z — w jaki sposób różni się ona od poprzednich pokoleń — i jak Fictiv rozwiązuje ten problem kulturowy?

Relacja pokolenia Z z produkcją jest fundamentalnie inna, ponieważ dorastali w pełni cyfrowym, na żądanie świecie, gdzie prędkość, przejrzystość i cel są normą. Tradycyjna produkcja — często postrzegana jako powolna, nieprzejrzysta i silnie ręczna — czuje się niezgodna z ich oczekiwaniami dotyczącymi informacji w czasie rzeczywistym i cyfrowych doświadczeń. Istnieje również rozdźwięk kulturowy: podczas gdy starsze pokolenia mogą postrzegać produkcję jako stabilną i ręczną pracę, pokolenie Z często kojarzy ją z przestarzałymi obiektami, a nie z innowacjami technologicznymi.

Niektóre różnice pokoleniowe obejmują:

• Myślenie cyfrowe: Pokolenie Z oczekuje informacji w czasie rzeczywistym i narzędzi cyfrowych dla wszystkiego, co robi — czy to śledzenie przesyłki, czy budowanie produktu.
• Żądanie celu: To pokolenie priorytetowo traktuje zrównoważony rozwój, innowacje i wpływ. Chcą wiedzieć, że ich praca przyczynia się do czegoś znaczącego, takiego jak rozwój energii czystej, robotyki lub urządzeń medycznych.
• Niski poziom tolerancji dla nieefektywności: Procesy ręczne, długie czasy realizacji i systemy komunikacji w izolacji czują się im obco.

Przebudowujemy produkcję, aby wyglądała i czuła się bardziej jak doświadczenia cyfrowe, które pokolenie Z ceni. Nasza platforma zapewnia natychmiastowe cytaty, automatyczną informację o produkcie i śledzenie produkcji w czasie rzeczywistym, wszystko w chmurze. Podkreślamy również komunikację na temat zrównoważonego rozwoju i wpływu — podkreślając, w jaki sposób nasza praca umożliwia pojazdy elektryczne, technologie klimatyczne i urządzenia medyczne ratujące życie — aby dotrzeć do wartości pokolenia Z.

Kulturowo, staramy się pomóc w mostkowaniu narracji: produkcja nie jest tylko o maszynach; jest o rozwiązywaniu jednych z największych wyzwań świata. Przedstawiając produkcję jako ścieżkę kariery napędzaną technologicznie i misją, robimy ją bardziej atrakcyjną dla następnej generacji.

Automatyzacja często wywołuje obawy o utratę miejsc pracy. Jak technologia Fictiv naprawdę pomaga podnosić pracowników, a nie zastępować ich?

Automatyzacja w produkcji często ma złą reputację, ponieważ jest postrzegana jako zagrożenie dla miejsc pracy, ale ja widzę to inaczej. W Fictiv nasza technologia jest zaprojektowana, aby podnieść pracowników, a nie zastąpić ich. Zamiast automatyzować ludzi, automatyzujemy powtarzalne, niskowartościowe zadania — takie jak cytaty, planowanie lub śledzenie części — aby inżynierowie, zespoły łańcucha dostaw i operatorzy mogli skupić się na pracy, która wymaga ich ekspertyzy: rozwiązywaniu złożonych problemów, projektowaniu lepszych produktów i napędzaniu innowacji.

Dając pracownikom widoczność w czasie rzeczywistym, natychmiastową informację o produkcie i dostęp do zatwierdzonej globalnej sieci producentów, skutecznie działamy jako mnożnik siły. Jest to jak wręczenie zespołom cyfrowego centrum dowodzenia, w którym mogą podejmować szybsze i mądrzejsze decyzje z mniejszą liczbą barier. To nie tylko poprawia produktywność, ale także podnosi kwalifikacje siły roboczej — ponieważ ludzie mogą angażować się w podejmowanie decyzji na wyższym poziomie, korzystać z zaawansowanych narzędzi cyfrowych i rozwiązywać problemy oparte na danych, zamiast śledzić papiery lub połączenia z dostawcami.

Fictiv niedawno uruchomił Materials.AI, asystenta napędzanego przez ChatGPT. Jak działa to w praktyce, i jakie decyzje pomaga inżynierom podejmować skuteczniej?

Materials.AI jest zaprojektowany, aby działać jak ekspert od materiałów, jakiego każdy zespół inżynierów życzyłby sobie mieć na wywołanie 24/7. W praktyce używa połączenia 10-letnich danych produkcyjnych Fictiv, wiedzy o procesach i możliwościach sztucznej inteligencji — napędzanych przez ChatGPT — aby prowadzić inżynierów przez kluczowe decyzje dotyczące materiałów i produkcyjności.

Inżynierowie mogą pytać Materials.AI o pytania, takie jak „Jaki jest najlepszy stop aluminium do tej części pod wysokim stresem cieplnym?” lub „Który żywica polimerowa oferuje najlepszy balans oporu udarowego i kosztów dla odlewania wstrząsowego?”

Zamiast polegać na próbach i błędach lub czekać dni na informację od dostawcy, narzędzie zapewnia natychmiastowe sugestie oparte na właściwościach mechanicznych i wynikach produkcyjnych w świecie rzeczywistym.

Jak szerzej używasz sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w całej swojej platformie — od cytowania i analizy DfM do nadzoru produkcji i kontroli jakości?

Sztuczna inteligencja napędza natychmiastowe cytowanie, analizując pliki CAD w ciągu kilku sekund, biorąc pod uwagę geometrię części, materiały i dane historyczne, aby dostarczyć dokładne szacunki kosztów i czasów realizacji. Napędza również automatyczną informację o produkcie, flagując potencjalne problemy, takie jak cienkie ściany lub złożone funkcje, i sugerując ulepszenia w czasie rzeczywistym.

Fictiv obsługuje sześć różnych typów przemysłowego drukowania 3D, z możliwością dostawy następnego dnia w niektórych przypadkach. Jak zbudowaliście infrastrukturę, aby umożliwić taką prędkość i skalę, i które branże korzystają z tego najbardziej?

Zbudowaliśmy naszą infrastrukturę drukowania 3D z myślą o prędkości i skali, łącząc cyfrowo zaprojektowaną platformę z wysoko zatwierdzoną globalną siecią partnerów. Każde zamówienie przechodzi przez nasz system oparty na chmurze, który używa sztucznej inteligencji do analizy plików CAD, automatycznego wyboru najlepszej technologii i materiałów, a także kierowania zleceń do odpowiedniego partnera na podstawie pojemności, lokalizacji i wyników jakościowych. To zaprojektowanie — w połączeniu z regionalizowanymi centrami produkcyjnymi w Stanach Zjednoczonych, Chinach, Meksyku i Indiach — umożliwia dostawę następnego dnia dla niektórych części, przy jednoczesnym utrzymaniu surowych standardów jakości.

Branże, które najbardziej korzystają na tym, to te, w których szybka iteracja i precyzja są kluczowe, takie jak lotnictwo, pojazdy elektryczne, urządzenia medyczne, robotyka i elektronika konsumencka. Te sektory polegają na naszej zdolności do dostarczania funkcjonalnych prototypów i części produkcyjnych szybko, aby ich inżynierowie mogli testować projekty, skracać czas wprowadzania na rynek i reagować na dynamiczne zapotrzebowanie klientów.

Jako osoba, która spędziła czas zarówno w rozwoju oprogramowania, jak i w operacjach fabrycznych, jak myślisz, że relacja między oprogramowaniem w chmurze a fizyczną produkcją będzie ewoluowała w ciągu najbliższych pięciu lat?

Uważam, że jesteśmy na progu fundamentalnej zmiany, w której oprogramowanie w chmurze stanie się centralnym systemem nerwowym produkcji, łącząc lukę między cyfrowym projektem a fizyczną produkcją w sposób, który dopiero zaczynamy widzieć. W ciągu najbliższych pięciu lat oczekuję, że trzy kluczowe trendy zdefiniują tę ewolucję:

Cyfrowe platformy produkcyjne połączą każdy etap produkcji — od projektu do dostawy — w jedną, przejrzystą warstwę danych. Inżynierowie i zespoły łańcucha dostaw będą mieli natychmiastową widoczność stanu części, metryk jakości i logistyki, podobnie jak w przypadku śledzenia kompilacji oprogramowania lub wdrożenia kodu.

Podobnie jak obliczenia w chmurze przekształciły sposób, w jaki firmy wdrażają oprogramowanie, cyfrowa produkcja umożliwi „uruchomienie” pojemności produkcyjnej na żądanie. To da firmom niezwykłą elastyczność, aby skalować operacje na całym świecie bez dużych inwestycji kapitałowych.

Platformy cyfrowe będą integrować zaawansowane modele sztucznej inteligencji, które ciągle uczą się z danych na temat materiałów, maszyn i procesów. To automatyzuje kluczowe decyzje — od wyboru materiałów do optymalizacji kosztów — umożliwiając zespołom iterację szybciej i z większą pewnością.

Wreszcie, gdy spoglądasz na następną dekadę, co najbardziej cieszy Cię w związku z przecięciem sztucznej inteligencji, robotyki i produkcji — i skąd, Twoim zdaniem, nastąpi największy skok?

Jednym z rzeczy, które najbardziej cieszą mnie w odniesieniu do następnej dekady, jest to, jak sztuczna inteligencja i robotyka konwergują, aby uczynić produkcję bardziej adaptacyjną, inteligentną i skalowalną niż kiedykolwiek wcześniej. Poruszamy się w kierunku przyszłości, w której fabryki mogą „myśleć samodzielnie” — używając sztucznej inteligencji do analizy danych w czasie rzeczywistym, przewidywania problemów, zanim wystąpią, i ciągłego optymalizowania linii produkcyjnych bez interwencji człowieka. To nie zastąpi ludzi, ale raczej podniesie rolę ludzkiej inwencji — uwalniając inżynierów i operatorów od konieczności skupienia się na innowacjach, a nie na gaszeniu pożarów.

Moim zdaniem następny wielki skok nastąpi z pełnie autonomicznych, napędzanych przez sztuczną inteligencję komórek produkcyjnych, które mogą przełączać się między typami produktów z minimalnym ponownym programowaniem lub przestojem. Połącz to z robotyką i zaawansowaną technologią dodrukowania, a zobaczysz hiperpersonalizowane produkty i szybką, na żądanie produkcję na skalę globalną.

Konwergencja sztucznej inteligencji i robotyki odblokuję na żądanie, hiperpersonalizowaną produkcję na skalę globalną, zmniejszając odpadki i przyspieszając innowacje jak nigdy wcześniej.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Fictiv.