Thorsten Wuest在转换数字供应网络上

杰夫卡万扬：2020年7月，美国国会通过了弹性制造工作队，以确定美国制造业的关键漏洞和供应链风险，并制定减轻他们的计划。Whorsten Wuest博士，在您的新书中，数字供应网络：转换供应链，并以颠覆性技术和再长化流程获得竞争优势，讨论复杂需求供应系统的恢复数字化。你能分享一个特别引人注目的例子吗？

Thorsten Wuest：绝对地。祝杰夫很高兴。谢谢你今天让我。虽然数字供应网络是一个相对较新的概念，但我相信，这是一家在我看来，这是一家在我看来，这是一个很好的榜样，亚马逊。他们真的重新定义了客户以中心，并且是真正的数字第一。如此多，所以今天我们想到客户对下一天的送达和伟大客户服务的期望时通常被称为“亚马逊效应”。他们通过真正拥有数字核心利用技术来实现的，但愿景如何提供客户服务。

杰夫卡万扬：并对数字供应网络的感觉是我们在今天的谈话中探索的。欢迎来到知识研究所播客，我们与商业趋势的专家讨论，解构的主要思想和分享他们的见解。我是杰夫卡万掌，主管Infosys知识研究所。raybet雷竞app下载今天，我们在西弗吉尼亚大学智能制造助理教授博士博士。被认为是由制造工程师协会的智能工程中最有影响力的教授之一，Thor是一个全球权威，从一开始就形成和定义了智能制造。他的研究强调了跨学科和整体分析方法。他发表了三本书，写过130多个同行评审条款和近2000名引文。他的工作被福布斯，未来主义和世界经济论坛得到了特色。他于2014年德国不来梅大学的生产工程中获得了他的博士学位，以及我们不会达到这一点的许多其他accolades。托尔，非常感谢加入我们。

杰夫卡万扬：智能工程和智能制造是一种很酷的探测术语。我认为它逐渐变得在白话中。您是如何在这一领域获得专业知识的，以及这种方式，而不是只有广泛的制造或广泛的材料？

Thorsten Wuest：首先，我在德国南部长大，然后学习工业工程，制造业是无所不在的。我当时没有意识到这一点，但德国南部拥有丰富的制造遗产。我们都知道梅赛德斯，保时捷，博世等等等。所以它真的在那里的文化中，德国以高科技制造国家为主。我想在不知道它的情况下，总是有暴露在该领域。然而，直到我的博士学位，我有机会在现在与制造相关的分析方面深入了解，这是“聪明”的分析方面。当我进行所有研究时，我博士的时间几乎与我们今天所谓的行业4.0和智能制造开始时保持一致。

Thorsten Wuest：我猜的另一件事在这里帮助塑造了我的兴趣是我永远，仍然是对更广泛的画面感兴趣。正如您在我的简历中所见，我实际上在新西兰的奥克兰理工大学拥有硕士学位，我也遇到了我的妻子，实际上除了我的工程学位。因此，随着智能制造和行业4.0是一个固有的跨学科纪律，心态对于这种多种和复杂的领域至关重要。我猜这是我对这个简短的问题的答案。

杰夫卡万扬：没关系。2003年的时间肯定非常令人兴奋。我认为我们所在行业的开始4.0，很多供应链已经达到了聪明。很多传感器都只是在现场爆裂。当然，我们就在智能手机的尖端上，开始民主化数据。你在制造中看到的是什么，从它的情况消失，这不是“愚蠢”的制造，而是在那时制造业可能智能制造？你看过改变的一件或两个最大的东西是什么？

Thorsten Wuest：我觉得你做了一个很棒的观点。首先，它不是愚蠢的制造。情报完全只是在运营商的头部。我认为最大的变化是我们在一方面收集，存储和管理数据的能力，然后在规模上处理它，如云和分布式网络，我们可以在那里收集一堆数据，然后理解它们。这是不可能的。从这种意义上讲，我们现在能够扩展以前与商店地板上的专家相关联的智能，难以扩大。现在我们可以扩展到位置和时间。

杰夫卡万扬：你一直在西弗吉尼亚州几年。您现在在德国的开始，您在新西兰的学业之间有机会，在亚洲和您在美国的时间来获得漂亮的制造业的全球视角。你注意到的一些事情是什么？这些地区之间的一些方面是不同的，特别是今天对这方面的意义是什么？

Thorsten Wuest：这是一个非常哲学的问题，我猜。让我从各国内开始，制造业的感知或途径在地区之间的不同之处不同。但是我认为是相当有趣的一件事我想分享，例如，当我们比较美国和德国，在德国，许多领先的制造公司仍然是家庭拥有的，他们是非常高的技术。我的个人信仰是有关的，因为这种心态是家庭拥有的，并且没有四年或下一季度来提供大量的人，但嘿，我们在接下来的20个，我们想做什么？年份为您的人民投资技术，投资技术，投资您想要的位置和发展这些能力的重要性是至关重要的。

Thorsten Wuest：我认为这也越来越纳入美国心态。我很高兴看到这一点，特别是在制造美国机构。他们在带来了很大的工作，嘿，你必须投资，你必须建立这些能力。你必须建立这些技能。我的意思是，你是知识学院，所以你必须在最宝贵的资源内建立知识能力，这是你的人。

杰夫卡万扬：你说的是，即使在寒冷中，我们也想过的，或者刻板印象是每季度的遗传，仍然存在一些类似的长期思维等相似之处，如家族拥有，在德国的长期业务？

Thorsten Wuest：是的。有些公司不欣赏，并拥有股东价值类型的心态，这并不是糟糕的。我不是说那个。我只是在某些情况下说，它导致损害长期的短期决定。但有例子。我们在Morgantown拥有一个伟大的公司，为国防部和特种部队提供特殊项目。他们实际上，当它与他们的愿景不一致时，他们会拒绝项目和他们的工程师的方法。所以他们有那么长期的视角，他们会很好地对待他们的人。他们留下来，所以他们不必更换它们，重新训练它们。他们可以不断与他们合作。 And that's a big competitive advantage because you build your market leadership through that.

杰夫卡万扬：我们将参考您的新书，该书被称为2012年8月下旬发布的数字供应网络，沿途的几个实例。其中一个是您在先进的制造和智能制造之间做出了区别。你能突出差异吗？

Thorsten Wuest：是的。我猜这是我试图硬币的东西，因为我总是被两种术语的可交换用途混淆。在我的脑海里，它都是联系的，但是一个人更多的是人工智能，机器学习等的数据方面等等，这是聪明的制造。另一边更多地在处理侧，如物理侧，如高级工艺，如添加剂制造，激光切割等，当然也是数据驱动的，并且数据在控制这些高级过程中发挥着重要作用。但主要焦点是数据和您的物理处理。这将是我的差异化的方法。

杰夫卡万扬：带有信息技术和运营技术的IT / OT的一点。

Thorsten Wuest：这使得它更复杂，因为智能制造被定义为OT和它的融合，右图？所以，是的，术语仍然必须弄明白，我猜。

杰夫卡万扬：它正在不断发展。这一切都听起来非常机械。它的制造，它是您的产品，它是数据。智能制造系统中的人类元素是什么？

Thorsten Wuest：好吧，这很容易回答。钥匙。这是关键。这是拼图中最重要的作品。我相信我不能强调这一点。当我们回顾智能制造的第一个定义之一时，人类的聪明才智是三个关键点之一。我是一个很大的支持者。我们可以自动化越来越多的认知和物理任务。但我相信我们不能取代这种人类的聪明才智，这种人类问题的能力解决，发明，创造。因此，我相信，我相信AI和机器人不会在未来几年内完成所有工作。 Tasks may change, but jobs will remain, and the jobs will be more fulfilling and more humane when we are able to automate the dangerous, repetitive and boring tasks.

Thorsten Wuest：我不确定你是否有这种经历，而是在高中，我在一个装配线工作，在夜班八个小时内持续了送货洗发水瓶。这是我决定的那一刻，也许我不想这么做。这是一个机器人能够卓越的工作。

杰夫卡万扬：好吧，你提到它很有趣，因为我几乎遍布了世界各地的数百和数百家制造厂。不是南极洲，而是在每个其他大陆。从早期开始，我特别兴奋，从早期开始，从一个场景来看，你可以从现实上闻到暗淡的海绵体制造业设施中的油脂闻到......我不会给日期或者我“LL约会自己在这里...一直到几乎就像一个特斯拉，伊隆麝香干净的房间作为机器人或唤起终结者参考或隐喻。你看到了什么，因为你提到了人类的元素，与今天的人民一样不同，制造工人与可能15甚至10年前相比？

Thorsten Wuest：同样，现在我在这个意义上对美国说话。我想，我希望在他们努力的同时，作为职业生涯的对制造的看法发生了变化，它被认为是一个充实的职业，您可以在那里使用您在高科技环境中基本上工作的技术。这需要技能，即支付良好，提供安全性，并且大多数都为社会增加了价值，因为您基本上在您的工作中增加了价值。你拿一个原料，你生产有人想要购买的东西。我认为这是你能做的最满足的事情之一。我不想击败我们的医疗工作者和其他服务提供商。

杰夫卡万扬：即便如此，您将供应链添加到您对智能制造的定义的那一刻，那么您正在启用，它们也能够实现医疗供应链和健康和第一响应者。

Thorsten Wuest：您可以在那里申请的方法和工具。很多我们的毕业生，他们最终在医疗保健系统中优化流量，调度，资源的使用更好。资源总是我们不想浪费的东西，对吗？我的意思是，这是关键的精益原则之一。减少浪费。浪费和流程不仅仅是制造和供应链问题。到处都发生了。

杰夫卡万扬：令人兴奋的是，看到精益和卡班和拉动系统应用于医院和调度。我不会把我们带到另一条道路上，但我在过去的一部分。你说得对。太奇妙了。由于您提到了医疗和响应者，当下一个黑色或灰色天鹅后方，我们如何避免我们在Covid-19之后所经历的全球供应链冲击？

Thorsten Wuest：我相信批判性地看着我们今天如何做事将是一个重要的部分。我们看到，我们的供应链并不像我们希望成为关键产品，如PPE，制药等所希望的那样的弹性和敏捷。当我们在未来思考时，我们必须看到，好的，我们如何减少风险？

Thorsten Wuest：我相信，我猜这也是我们书的信息，即使它在Covid之前写的，它现在可能更及时。我们如何提高供应网络的透明度，可见性，包括双方。一个是它允许我们预测中断的透明度和可见性。明显地，黑天鹅事件本质上很难预测。因此，在这种感觉中，允许我们使用不同节点，本地供应商和Retool供应商使用其他来源重新排列供应网络的透明度。但我们需要知道这些能力在哪里。我们需要知道如何到达它们，我们需要在实时或附近做到这一点。在那里，数字核心成为我们能够交换数据并理解基于语义和正确格式交换的数据的重要核心。

杰夫卡万扬：我记得当我们在IoT会议上遇到时，我认为它在圣地亚哥，你提到了从这些本地，而不是愚蠢，智能工厂到行业的过渡。今天人们在做什么，他们只是没有正确的地方？你看到的是制造或供应链领导人可以做的两件或三件事来克服它们？

Thorsten Wuest：有一件事是从技术推侧接近它。说，哦，我们想把机器人放在商店地板上，因为将机器人放在车间。这不是一个好理由。当首席执行官说，嘿，我想要在车间的机器人，因为他想要一张很好的媒体照片，那么让营销部门为该机器人支付。我们必须从不同的角度接近。我们必须从一边看看，好的，有什么问题？我们的愿景是什么？我们想去哪里？技术如何为我们可能需要适应的流程增加价值？然后我相信的第二件事将有助于超越......它叫什么？ The prototype valley, there's a term for that I've forgotten.

杰夫卡万扬：原型纯化。

Thorsten Wuest：炼狱。确切地。在我的经验中，它不仅仅关注长期。这可能是你的总体目标，嘿，五年，我们想在那里。提前计划并拥有简短的中间胜利。这可能是小事，如哦，我们通过添加仪表板来改善我们的可见性，以便您始终知道XYZ所在的位置。这对底线来说并不是最大的影响，或者价值不是那种变革，但它将让人们放在船上，它将保持CFO写作检查，以确保长期的愿景不受危害的，嘿，您在这个项目上工作了两年，我们看到的只是这个数据模型。那个怎么样？所以记住这一点。我们必须逼真。实现这些复杂的新系统需要时间，但我们也必须考虑到商业环境，并确保我们与我们希望努力实现短期目标的政治和人类的人体。 So aligning these two is critical. It's not trivial.

杰夫卡万扬：绝对地。我们再一次与博士博士博士，智能工程和数字供应网络专家。托尔，你能举个一个制造商的一个例子，你最近曾经努力从飞行员炼狱中采取的尺度采用吗？

Thorsten Wuest：这是个好问题。那里有一些公司这样做。西门子和罗克韦尔当然，特殊公司是因为他们都做了两者。它们生成自己，但它们还提供了在车间允许这种互连和数据驱动的智能制造的技术。所以我认为他们有点像前沿，但我会把它们带走一点，因为它们是这种双重作用。

Thorsten Wuest：当我们看看Tesla时，它总是一个有趣的例子，因为它的方法是如此争议，如此独特。在过去的几年里，我总是用我的制造课程讨论，我不知道，我觉得一两年或两年的时间，伊隆麝香总是试图提出黑暗工厂，喜欢哦，我们自动化一切，我们减少车间的人类元素。

Thorsten Wuest：这没什么好的。在90年代，在90年代初中尝试了很多东西。当我们现在看看汽车车间的地板时，你会看到很多人。有一个原因。因为有最佳的自动化程度。并非一切都需要自动化。那没有意义。他们意识到，相当迅速和枢转。所以现在特斯拉采取了这种理解，实现了对自动化的这种限制，仍然以惊人的速度向前发展并植入新技术。我猜我真的让他们如此敏捷，能够如此迅速适应，是它们是数字的核心。 It's a digital company that manufactures cars, but it's a digital-first company compared to a lot of the traditional companies that try to venture into the digital space. But they inherited a large history, which is a great advantage obviously, but it's also a disadvantage in this transitional period.

杰夫卡万扬：既然你提到了特斯拉，Elon Musk说，供应链的东西是“真的很棘手”。非常科学的陈述。关于数字供应网络的独特是什么，这恰好是您新书的标题，以及如何帮助人们？

Thorsten Wuest：好吧，艾隆完全正确。这极其棘手。如果我不得不打破那个，我可能会在两个关键点崩溃。数字电源网络描述了从该线性供应链模型转换到由数据和技术推动的客户中心功能网络的过渡。因此，它使它变得更加灵活，更有弹性，因为当我们抓住链子的型号时，总是说，嘿，最薄弱的联系是打破链的那个。在网络中，我们有节点。只需此抽象再次，您将拍摄一个节点，您仍然具有网络，网络可以适应。

Thorsten Wuest：当我们考虑一下，数字供应网络具有类似的原则。您拥有数字连接的这些不同的节点，更换数据，因此有更好的能力和透明度。

Thorsten Wuest：我想成为的第二个点是，我们的书是在提供决策者需要做出明智的决定以及提供框架的比赛书中的基础知识之间的仔细平衡，如何为自己的独特情况接近这种转变，特别是对齐您的策略和战略目标。

Thorsten Wuest：我以前提到过。我想确保，这很清楚。数字供应网络不推动技术，但我们了解技术是实现满足这些客户中心功能的能力所必需的。

杰夫卡万扬：您认为供应链是否在零到100的范围内，或者可能为零10，一到10，您将在哪里放置供应网络的数字化或数字化？如果是所有纸张或烟雾信号，10都完全数字化。你把全球供应链放在哪里？

Thorsten Wuest：在零和10之间的任何地方，因为我猜的供应链中有一个巨大的多样性。你看到从工业到行业。当我们与汽车供应商合作时，它们都连接了ERP系统。它们具有相同的CAD系统及其OEM。因为他们是大型OEM，基本上要求他们的供应链遵循他们的铅。在另一边，正如你所说，当你说，卡车司机得到一张纸张签名的烟雾信号类型的供应链，他们扫描它，他们将其送到全球的一半，以便在字面上在数据库中键入它......这发生了去年，而不是20年，20年前......然后把它寄回。每个人都知道媒体的这种变化正在引入错误，甚至不会谈论速度，如何收集数据并可以分析。所以我想我无法真正地向这个号码汇总。它真的取决于。 But unfortunately in average, I guess it's around a six.

杰夫卡万扬：所以你所说的是，对于那里的统计数据来说，它是一个很多标准的偏差，即使它朝着正确的方向。

Thorsten Wuest：确切地。

杰夫卡万扬：如此，随着六西格玛的Aficionados将知道，CPK，可变性可以尽可能地让您尽可能多地获得缺陷。

Thorsten Wuest：这是真的。

杰夫卡万扬：数字供应网络的经济案例是什么？

Thorsten Wuest：发展或灭绝是坦率的。

杰夫卡万扬：所以它不仅仅是增量。它是存在的。

Thorsten Wuest：是的。在我脑海里。是的。

杰夫卡万扬：您能分享一些硬币或有趣的基准或拇指规则，您可以在智能制造中遇到吗？

Thorsten Wuest：硬度量总是很难分享。我们书的两本同志来自Deloitte Consulting，他们与无数财富500强公司和小型公司合作过渡到数字供应网络。所以商业案例在那里，我相信。

Thorsten Wuest：第二，当我们拿走当前的Covid-19黑色天鹅赛事时，我们可以看到那些更紧密地相似的公司，这是一个重点强调数字核心......再次，亚马逊和特斯拉是一个很棒的例子......他们比在那里的敏捷者较少，较少的弹性竞争对手比较好。同样，亚马逊处于特殊情况，因为当然是锁定，人们像疯了一样命令。所以行业，我们必须计算出来，但是当我们考虑如何使用AI视觉系统来跟踪他们的运营商并确保他们在社交距离和跟踪它们的连接时，该公司可以这样做，因为他们构建了回声。他们有AWS。他们有能力，这些能力会让机会做出反应，然后在市场上留下来，而其他人则在其他人斗争中变得更强大。

杰夫卡万扬：能力创造机会。好的。C-Suite应该是什么，商业领袖应该如何推动到数字供应网络的过渡？

Thorsten Wuest：首先，不要陷入陷阱，只需推动某种技术，因为您在Forbes中阅读，您在MIT技术评论中阅读并思考，嘿，我们需要AI，因为其他人正在这样做。再次，强调首席执行官的图片摇动机器人手。与您的店铺运营商交谈。与您的生产规划师交谈。与您的供应链管理人员谈谈他们的斗争。他们观察到，然后建立那个愿景。考虑两种战术，就像短期目标和斗争和价值和可衡量目标方面的战略愿景。

Thorsten Wuest：我猜它必须说，这是非常常识，但我们不能经常重复它，不要指望一切都从一开始就按100％进行了100％。这是一个组织学习经历。事情会出错。这是复杂的东西。您无法指望该项目始终坚持时间表，即一切从一开始就业。摔倒，站起来，再次做到，从中学习。不要害羞地得到帮助。与初创公司合作。初创公司正在寻找合作伙伴，他们可以获得第一个收入并获得数据并显示他们的能力。与学术界合作。 We always like to help and then get practical examples and data sets to test our theories. And consultants. I mean, they have experience from different industries and that, and they can help to at least facilitate the vision and change. Remember, I think for the C-suite that's key, remember we are running out of excuses like “we didn't know” extremely fast.

杰夫卡万扬：截至此播客的时间，在此之前几个月，美国国会通过了弹性制造工作组，以确定供应链中的关键漏洞。这将如何帮助未来提供链风险，并计划减轻这些风险？

Thorsten Wuest：首先，我非常高兴看到这种物质化。制造能力对于该国家的幸福，长期稳定和安全性至关重要。因此，这是从参议院和房子双方的领导人被认可的重要一步。那太棒了。致力于制造，这包括显然供应链。

Thorsten Wuest：这是我相信的第一步。我很高兴看到这一广泛的支持。它将解决内部Covid危机暴露的一些问题，但他们徘徊了一段时间。covid只是暴露在外。所以这不是一切都是金色的。它刚刚过多工作。在另一边，在文件中有一些伟大的工作，例如，国防供应链，因为当然，国防部可能会更加对潜在威胁捍卫我们国家的能力的潜在威胁。这场目前的危机只是对更广泛的公众来说更明显。这是人们在谈论它的好处，并且可能会欣赏工厂比过去所做的一点点更接近。

杰夫卡万扬：从政策和商店地板到超级英雄，如果智能制造和数字供应网络提供超级大国......而且你知道我必须用你的名字来这样做......你考虑到数字供应的超级大国是什么网络或智能制造提供业务？

Thorsten Wuest：也许超人的X射线愿景，因为他可以通过雾看到，然后看到一堆数据并从中获取正确的结论。

杰夫卡万扬：得到它，得到它。仍然试图设想你在托尔衣服......

Thorsten Wuest：......锤子可能不是在该点固定供应链问题的正确工具。

杰夫卡万扬：那是你对供应链的沮丧的时候。

Thorsten Wuest：是啊，没错。

杰夫卡万扬：你是乐观主义者还是悲观主义者？

Thorsten Wuest：试图成为一个现实主义者，但有时冒险冒歌者和悲观区。我想我，如果我选择，我相信我整体上的乐观主义者。并且显然是一个谈话者。我猜我无法用一个单词回答这个问题。

杰夫卡万扬：这是正确的。什么是书籍或人们突出的影响？

Thorsten Wuest：显然我在我的网络中有很多人在个人和专业地影响着我。但是当谈到书籍时，我说海内琳，特别是星舰士兵，陌生人在一个陌生的土地上。而且曾荫权的勇敢的新世界，特别是勇敢的新世界重新讨论，这仍然会影响我的心态。

杰夫卡万扬：您建议进一步学习的在线资源是什么？

Thorsten Wuest：我个人是一个巨大的维基百科书呆子，尽管我的账户被锁定在作为学生作为学生的联邦界网站上添加朋友报价。我实际上可以从页面到页面丢失阅读，就像在亚马逊的一侧到桃红色海豚的中世纪战斗到着名的新西兰橄榄球运动员。我可以在那里度过一段时间，我注意到那不是打开它。

Thorsten Wuest：在专业方面，我认为像SME或ISE这样的播客或专业的社会，他们猜他们提供了非常好的和高质量的资源，我想，因为它们是小块。所以我总是推荐他们在看电视。除此之外，如果您真正想要开发深度技能，而无需订阅大学，EDX或Coursera有很好的程序或演戏表，用于机器学习和您可以通过自己的步伐学习的AI。

杰夫卡万扬：是的。它肯定是令人惊讶的资源。感谢您分享。人们如何在线找到你？

Thorsten Wuest：好吧，您可以查看我的个人网站，这只是我的名字和姓氏，但我们的论文，视频，文章等有许多资源和链接。然后是LinkedIn或我的Twitter Feed等社交媒体@thorstenwuest。

杰夫卡万扬：每个人都可以找到我们在我们的播客部分中的Infosys.com/iki上提到的所有项目的详细信息。托尔，为你的时间感谢你。和一个非常有趣的讨论。

Thorsten Wuest：Gotcha。非常感谢，杰夫。我真的很高兴再次与你交谈。

杰夫卡万扬：大家，你一直在倾听知识学院，我们与商业趋势的专家讨论，解构主要想法并分享他们的见解。感谢我们的生产者，凯瑟琳伯特，凯瑞泰勒和整个知识学院团队。直到下一次，继续学习并保持分享。