كام مايرز، الرئيس التنفيذي ومؤسس CreateMe – سلسلة المقابلات

كام مايرز، الرئيس التنفيذي ومؤسس CreateMe، أسس الشركة في عام 2019 برؤية لتحديث صناعة الملابس من خلال التأتمة المتقدمة. ومقرها في منطقة خليج سان فرانسيسكو، ويأتي مع خلفية متنوعة تشمل الاستشارة الاستثمارية في ADM Investment Partnership، والقيادة في الفريق المؤسس لشركة Group Commerce، وأدوار التطوير التجاري في Downtown Music Holdings وPublicis Groupe (PU4.DE ). وهو أيضًا عضو في مجتمع المبتكرين العالمي في المنتدى الاقتصادي العالمي، مما يعكس التزامه الأوسع بالتحول الصناعي القائم على التكنولوجيا.

CreateMe هي شركة روبوتات ذكاء اصطناعي تقوم بتحويل طريقة تصنيع الملابس من خلال استبدال الخياطة التقليدية بالتجميع المتمكّن بواسطة الروبوتات والرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي. منصة التصنيع المملوكة ملكية خاصة تتيح إمكانية إنتاج ملابس أسرع وأكثر محلية وأكثر استدامة، مما يقلل من الهدر وي缩ّص سلاسل الإمداد مع وضع الشركة في طليعة تصنيع الجيل التالي من السلع الناعمة.

قبل تأسيس CreateMe، كنت جزءًا من فرق مؤسسة، عملت في أدوار استثمارية واستشارية، وشغلت مناصب في شركات مثل DoubleClick وGroup Commerce. كيف ساهم ذلك الخليط من التكنولوجيا والتمويل والخبرة التشغيلية في قرارك بإنشاء CreateMe ومواجهة شيء معقد مثل تصنيع الملابس الآلي؟

قبل CreateMe، كنت أتطور كمتخصص عام في التكنولوجيا، يعمل عبر البرمجيات والتجارة الإلكترونية والاستثمار والأدوار التشغيلية في مرحلة مبكرة. أن تكون جزءًا من فرق بدء التشغيل، بما في ذلك Group Commerce، كان بمثابة ماجستير في إدارة الأعمال في الوظيفة. عليك أن تفكر عبر التخصصات وترى كيف التكنولوجيا والاقتصاد والعمليات تعمل بشكل فعلي تحت القيود الحقيقية.

أدّى ذلك المنظور إلى استنتاج مختلف حول الملابس. من خلال الشركات الناشئة في التجارة الإلكترونية، كنت أرى نفس الأخطاء تكرر دائمًا: بيع منخفض، وتخفيض كبير، وكميات كبيرة من المخزون في النهاية مكتوبة أو مرسلة إلى مكب النفايات. لقد أطلاق الناس على هذه الأخطاء أنها مشاكل في بيع المنتجات أو التنبؤ. بالنظر إليها من خلال عدسة التكنولوجيا، كان من الواضح أنها أعراض لشيء أعمق – أنظمة تصنيع لا تستطيع الاستجابة للطلب الحقيقي.

جاءت الفكرة من ربط تلك النقاط عبر التخصصات. لم تكن الملابس مكسورة لأن أي جزء معين من النظام كان يعمل بشكل سيئ. لقد أدركنا أن هذا لم يكن شيئًا يمكن تعديله أو تحسينه؛ بل كان يتطلب إعادة التفكير في المواد والآلات والبرمجيات ك نظام واحد.

خروج CreateMe من ذلك القناع. كان هذا بشكل أساسي مشكلة تكنولوجية، ويتطلب حلًا تكنولوجيًا. كان كوننا متعدد التخصصات هو ما جعل ذلك مرئيًا في المقام الأول، وهو السبب في أن نهج CreateMe يبدو مختلفًا. لقد انتهجنا معالجة تصنيع الملابس كتحدي في الأنظمة والتأتمة، وبناء منصة قادرة على تغيير طريقة عمل الصناعة.

تمتلك CreateMe الآن حافظة كبيرة من البراءات عبر الروبوتات وعلوم المواد والتأتمة. ما هي الأفكار الفنية الأولى التي أقنعتك بأن هذا المشكلة قابلة للحل بالذكاء الاصطناعي المادي؟

عندما أسسنا CreateMe في عام 2019، كنا نعتقد أنه هناك أخيرًا طريق موثوق به لتأتمة تصنيع الملابس، ولكن فقط إذا تم إعادة التفكير في العملية نفسها. القماش هو مادة قابلة للتشوه واعتماد الحالة. يتمدد ويتغير سلوكه أثناء التعامل معه. التغيرات الصغيرة تتراكم بسرعة. في ظل هذه الظروف، ينهار التحكم المفتوح والحركة المبرمجة مسبقًا. لم تكن المشكلة دقة الروبوت. كانت فهم حالة المادة بشكل جيد بما يكفي للعمل عليها.

كان تقدمنا الحقيقي الأول يأتي من تغيير نموذج التجميع. من خلال استبدال الخياطة المستمرة بالترابط باللصق، يمكننا تجميع الملابس في حالة ثابتة وثابتة بدلاً من أن تكون في حركة. هذا أزال مصدرًا كبيرًا من التباين وسمح للتحكم المباشر في المحاذاة والانضمام. تم دمج ذلك مع الرؤية الحاسوبية التقليدية وذكاء الروبوتات، مما جعل التأتمة الموثوقة ممكنة لمجموعة محددة من العمليات. لقد أثبت شيئًا مهمًا في البداية: يمكن التعامل مع المواد القابلة للتشوه ميكانيكيًا إذا تم هيكلة العملية بشكل صحيح.

أظهرت تلك الأنظمة المبكرة أيضًا حدودها. تعمل قواعد الرؤية الحاسوبية التقليدية جيدًا عندما تكون الهندسة بسيطة والظروف مقيدة بشكل صارم. لا تتسع إلى أصعب المشاكل في الملابس، خاصةً الانضمام ثلاثي الأبعاد المعقد حيث تتطور شكل القماش والتوجه والاتصال بشكل مستمر في الفضاء. التأتمة الشاملة لهذه العمليات لم تكن قابلة للتحقيق بال أدوات الإدراك والنمذجة المتاحة في ذلك الوقت.

هنا يأتي الذكاء الاصطناعي المادي لبدء تغيير المعادلة. تقدم الإدراك والحس والذكاء الجسدي يجعل من الممكن فهم المواد القابلة للتشوه في ثلاثة أبعاد وإغلاق الحلقة بين الرؤية والقرار والعمل. نحن لا تزال في البداية المبكرة لتطبيق هذه النماذج على التجميع الفيزيائي، ولكن حتى التطبيقات المبكرة تمدد نطاق الملابس والأقمشة والعمليات الانضمام ثلاثية الأبعاد المعقدة التي يمكن تلقيمها. بدلاً من برمجة السلوك، يمكن للنظام بشكل متزايد التفكير في حالة المادة والتكيف في الوقت الفعلي والتنفيذ العمليات الانضمام من النهاية إلى النهاية. كل عملية ربط تولد بيانات حول كيفية استجابة النسيج للقوة والحرارة والهندسة، مما يسمح بالتحسين والتحسين من خلال الاستخدام.

باختصار، أدواتنا المبكرة أثبتت الجدوى. الذكاء الاصطناعي المادي هو ما يفتح النطاق والكفاءة. هذا التطور، من التأتمة المبرمجة إلى التجميع الذكي من النهاية إلى النهاية، هو ما أقنعنا بأن هذه المشكلة ليست فقط قابلة للحل، ولكن قابلة للتوسيع عبر الملابس والمواد. يظهر مدى حافظة البراءات هذا المسار. حل تجميع المواد القابلة للتشوه يتطلب اختراعًا عبر الروبوتات وعلوم المواد والتأتمة، مع فتح الذكاء الاصطناعي المادي لأشكال الانضمام الأكثر تعقيدًا.

مقاومت تصنيع الملابس لفترة طويلة التأتمة الكاملة بسبب تعقيد السلع الناعمة. ما هي الاختراقات التي سمحت لشركة CreateMe بالتفوق أخيرًا على هذا العتبة؟

لشركة CreateMe، كان التفوق على عتبة التأتمة مدفوعًا بتحولين متعلقين: كيف يتم تجميع الملابس بشكل مادي، وكيف تدرك الآلات وتتحرك على القماش أثناء ذلك التجميع.

كان الاختراق الأول معماريًا. من خلال الانتقال من الخياطة إلى الارتباط باللصق، أزالنا الحاجة إلى الوصول إلى كلا جانبي القماش أثناء التجميع. يمكن بناء الملابس باستخدام الوصول من جانب واحد، في حالة ثابتة وثابتة، بدلاً من طيها وقلبها وتوترها من خلال آلة خياطة. هذا قلل بشكل كبير من تعقيد المناولة وأزال مصدرًا كبيرًا من التباين. مع دعم القماش وسهولة الوصول إليه من جانب واحد، أصبحت المحاذاة والانضمام مشاكل يمكن التحكم فيها، ويمكن للرؤية الحاسوبية التقليدية والروبوتات تلقيم جزء значي من بناء الملابس بشكل موثوق.

هذا النهج أclarified أيضًا التحدي المتبقي. عندما انتقلنا إلى الانضمام ثلاثي الأبعاد الأكثر تعقيدًا – حيث تتقابل السطوح بزوايا متغيرة وسلوك المادة يتغير عند الاتصال – وصلت قواعد الرؤية الحاسوبية التقليدية إلى حدودها. التأتمة الشاملة عبر جميع متغيرات الملابس والنسيج تتطلب إدراكًا أكثر مرونة وسيطرة.

هنا يلعب الذكاء الاصطناعي المادي دورًا حاسمًا. تقدم الإدراك والحس والتحكم الجسدي يجعل من الممكن تفسير هندسة القماش وحالة المادة في ثلاثة أبعاد والاستجابة في الوقت الفعلي أثناء التجميع. في CreateMe، حتى التطبيقات المبكرة لتلك القدرات تمدد نطاق الملابس والأقمشة والعمليات الانضمام ثلاثية الأبعاد المعقدة التي يمكن تلقيمها بأداء بسيط.

باختصار، كان التصميم العملي هو ما جعل التأتمة ممكنة. الذكاء الاصطناعي المادي هو ما يسمح للتأتمة بالتحرك نحو التشغيل من النهاية إلى النهاية والتماسك عبر متغيرات العالم الحقيقي، مما يسمح لتصنيع الملابس بالتحرك بعيدًا عن التأتمة الضيقة والنهج نحو الأنظمة التي تتحسن مع زيادة التعقيد.

MeRA ™ تقدم نهجًا روبوتيًا موديولارًا لتجميع الملابس. كيف يختلف هذا النظام بشكل أساسي عن التأتمة التقليدية للمصنع؟

MeRA ™ يختلف بشكل أساسي عن التأتمة التقليدية للمصنع لأنه تم تصميمه حول القيود المحددة لتصنيع الملابس، وليس تعديلها من الصناعات المبنية على أجزاء صلبة وعمليات مستقرة.

التأتمة التقليدية تفترض هندسة ثابتة ومواد متوقعة وتباين محدود. يتم إدارة التغيير من خلال إعدادات ميكانيكية مقيدة وعمليات محددة. هذا النموذج يعمل عندما تقلل المنتجات من التغيير. انه ينهار في الملابس، حيث تكون المواد قابلة للتشوه، والأشكال تتغير بسرعة، والانتاج يجب أن يجرى بسرعة عالية ليكون اقتصاديًا قابلاً للتطبيق.

يبدأ MeRA ™ من افتراضات معاكسة. تصنيع الملابس يتطلب نظامًا يمكن التعامل مع المواد الناعمة، والتباين المستمر، والتغيير المتكرر دون توقف الإنتاج. لتحقيق ذلك، يستخدم MeRA ™ هيكلًا موديولارًا محددًا بالبرمجيات. كل وحدة تنفذ عملية منفصلة ويمكن إعادة تشكيلها أو تكرارها أو إعادة نشرها عند تغيير المنتجات أو الأقمشة أو الحجم. يتم التغيير الرقمي في البرمجيات، وليس من خلال إعادة-tooling الفيزيائية.

هيكليًا، تم تصميم MeRA ™ لتحقيق أقصى سرعة وسيطرة. يتم الاحتفاظ بالتجميع في بعدين càng طويلاً ممكنًا، حيث تكون الرؤية والمحاذاة والحركة أسرع وأكثر دقة، قبل الانتقال إلى عمليات ثلاثية الأبعاد فقط عندما يتطلب التكوين أو الانضمام ذلك. التأتمة التقليدية تدفع الأجزاء من خلال خلايا عمل ثلاثية الأبعاد ثابتة؛ MeRA ™ يقلل من تعقيد 3D بتصميم.

เมื่وPaired مع الارتباط باللصق الرقمي، ي替ّ MeRA ™ الارتباط الميكانيكي بالعملية البرنامجية ذات جانب واحد. لا يوجد حاجة لقلب الملابس أو إدارة التوتر المستمر أو الوصول إلى كلا الجانبين في منتصف العملية. هذا يقلل من وقت الدورة ويهبط معدل الأخطاء ويمكن التغيير الرقمي السريع عبر الملابس والأقمشة.

باختصار، التأتمة التقليدية ترمّز العملية في الأجهزة. MeRA ™ يحدد العملية في البرمجيات ويتكيف مع المواد. هذا التحول – من إعادة-tooling الفيزيائية إلى التغيير الرقمي، ومن سير العمل الثابت إلى التجميع الموديولار – هو ما يسمح ل MeRA ™ بالعمل بسرعة وتباين ملابس.

Pixel ™ يستبدل الخياطة بالترابط باللصق الدقيق. ما هي الإمكانيات الجديدة للتصميم أو الأداء التي تفتحها هذه التقنية لشركات الملابس؟

Pixel ™ يعيد تعريف بناء الملابس في المشبك. من خلال استبدال الخياطة بالترابط باللصق المسيطر رقميًا، تكتسب الشركات دقة وأستقرار أكبر، مما يؤدي إلى ملابس أكثر سلاسة وقوة وارتياحًا في الارتداء. لأن العملية محددة بالبرمجيات، يمكن جعل المشابك سطحًا للتصميم بدلاً من كونها عائقًا، مما يسمح بتصميم التمدد وإدارة الرطوبة والتنظيم الحراري وتقوية الخفيفة مباشرة في هيكل الملابس.

تمدد هذه الفوائد إلى ما وراء أداء الملابس على الجسم. نفس التحكم الرقمي الذي يسمح بالأداء يسمح أيضًا بتصميم الملابس لتنتهي من الحياة من البداية. مع صيغة اللصق Thermo(re)set ™، يمكن عكس الروابط، مما يسمح بالتفكيك الآلي والتدوير النسيجي على نطاق واسع.对于 الشركات، Pixel ™ يجعل التصميم والأداء والاستدامة نتائج متكاملة من البناء نفسه، وليس أولويات منافسة طبقت بعد ذلك.

هناك الكثير من الضجيج حول الذكاء الاصطناعي المادي في الوقت الحالي. من منظورك، أين يعمل الذكاء الاصطناعي المادي بشكل حقيقي اليوم، وأين لا يزال الواقع ي落 وراء التوقعات؟

يعمل الذكاء الاصطناعي المادي اليوم عندما تكون المشاكل هيكلية للذكاء بدلاً من القوة الغاشمة. نحن نرى تقدمًا حقيقيًا في البيئات التي يتم فيها نشر الإدراك والتعلم والسيطرة معًا داخل الأنظمة الهندسية – الأماكن التي تكون فيها المهام قابلة للتكرار ولكنها تتطلب التكيف، والأماكن التي يمكن للآلة فيها ملاحظة وتفكير في ما يهم.

أين تتجاوز التوقعات الواقع هو حول الذكاء الاصطناعي المادي العام. المواد الناعمة والقابلة للتشوه لا تزال واحدة من أصعب المشاكل في الروبوتات لأنها تطرح رؤية جزئية وسلوك غير خطي وتباين مستمر. الذكاء الاصطناعي المادي ليس بديلاً عن المرونة البشرية، ولا ينجح في البيئات الفوضوية أو التقليدية افتراضيًا.

في الممارسة، يأتي الفرق إلى التصميم. يعمل الذكاء الاصطناعي المادي عندما تم إعادة التفكير في العملية الفيزيائية لتقليل عدم اليقين – عندما يتم تبسيط الوصول، ويتم ملاحظة الحالات، ويتم إدارة التباين بواسطة الهندسة بدلاً من تجاهله. في هذه الظروف، يمكن للنظم التعلم التكيف والتحسين. بدون ذلك، غالبًا ما يكون الذكاء الاصطناعي المادي مجرد تعويض عن تصميم فيزيائي سيئ.

هذا هو المنظور الذي نطبقه في CreateMe. لا نعامل الذكاء الاصطناعي المادي كطريقة لتحايل على تعقيد التصنيع. نعاملها كطبقة للتوسع التي تعمل فقط بعد أن تم إعادة تصميم نظام التجميع من البداية. الدرس الذي تعلمناه هو بسيط: الذكاء الاصطناعي المادي يوسع عندما تم تصميم العالم الفيزيائي لتمكين الذكاء من القيام بعمل حقيقي.

مع التعريفات والخطر الجيوسياسي وهشاشة سلاسل الإمداد أصبحت قضايا هيكلية، كيف تتغير التكنولوجيات مثل MeRA ™ اقتصاديات جلب التصنيع обратًا إلى الولايات المتحدة؟

لمدة طويلة، كان التصدير يبدو منطقيًا من حيث التكلفة الضيقة للعمل. ومع ذلك، يأتي هذا النموذج أيضًا مع عيوب هيكلية: أوقات انتظار طويلة، وتناسب سيئ بين العرض والطلب، ومخزون زائد، وتعرض متزايد للتعريفات والخطر الجيوسياسي والاضطرابات اللوجستية. كانت هذه التكاليف غالبًا مخفية أو متسامح حتى أجبرت الصدمات الأخيرة على النظر إليها بعناية أكبر.

تغير التكنولوجيات مثل MeRA ™ الاقتصاديات من خلال جعل نموذج تشغيل مختلف قابلاً للتطبيق في الولايات المتحدة. MeRA ™ يقلل من الاعتماد على العمل اليدوي ويستبدله بالإنتاج الآلي عالي الإنتاجية الذي يمكن تشغيله في مساحة صغيرة قابلة لإعادة التشكيل. هذا يهم محليًا، حيث يكون العمل باهظًا والمرنة أكثر قيمة من الحجم الصافي.

من المهم أيضًا أن MeRA ™ يغير الإنتاج من الخياطة القائمة على المرونة إلى التجميع القائم على الارتباط. هذا يزيل الاعتماد على عمال الخياطة المهرة النادرة ويستبدلهم بالدور التي يمكن تدريبها بسرعة وتوسيعها في الولايات المتحدة. هذا يتحول من عائق هيكلي إلى مدخل قابل للإدارة، وهو أمر حاسم لأي استراتيجية إعادة التصدير واقعية.

النقطة الرئيسية ليست حول جلب كل شيء zurück. في الممارسة، حتى طبقة صغيرة من الإنتاج القريب من السوق – غالبًا ما تكون 5-10٪ من الحجم – يمكن أن يغير بشكل كبير اقتصاديات سلاسل الإمداد بأكملها. هذه القدرة المرنة تسمح للشركات بالاستجابة للطلب الحقيقي، ومطاردة الفائزين، وتجنب الإنتاج الزائد أشهر مقدماً. MeRA ™ يجعل هذه القدرة экономيًا قابلة للتطبيق من خلال دعم التغيير الرقمي السريع، وأحجام الدفعة الصغيرة، والإخراج المستمر دون الاعتماد على برامج عمل متخصصة.

في هذا السياق، يتوقف إعادة التصدير عن كونه قرارًا ثنائيًا أو سياسيًا. التكنولوجيات مثل MeRA ™ تجعله خيارًا محفظة. لا يزال التصنيع في الخارج يلعب دورًا للاستفادة من الحجم وتكلفة الإنتاج، ولكن القدرة الآلية القريبة من السوق تصبح ذراعًا استراتيجيًا للسرعة والاستجابة والكفاءة الرأسمالية. النتيجة هي سلسلة إمداد أكثر توازنًا، حيث يمكن حتى الإنتاج المحدود في الولايات المتحدة أن يقلل بشكل كبير من المخاطر ويحسن الاقتصاد بشكل عام.

كيف يجب على شركات الملابس التفكير بشكل مختلف في تصميم المنتج عندما لم يعد القيود التصنيعية هي نفسها كما كانت في بيئات القطع والخياطة التقليدية؟

التصميم التقليدي للملابس يعكس المنطق السائد لتصنيع القطع والخياطة: الوصول إلى الجانبين، اختراق الإبرة، مساحات الخياطة بحجم اليدين، وأساليب البناء المثلى لتعزيز الإنتاج اليدوي. هذه ليست متطلبات ملحة للملابس؛ إنها أشياء من كيفية تصنيع الملابس.

التجميع الآلي بالارتباط يطرح منطق تصميم مختلف. التصميم للآلة يعني افتراض الوصول إلى جانب واحد، والترابط المسيطر رقميًا، والتنفيذ القابل للتكرار. هذا يسمح بتسامحات داخلية صغيرة للمشابك، وخطوط لصق دقيقة، وتجميعات منخفضة المظهر التي تكون هيكليًا صلبة وأesthetically أنظف من مثيلاتها المخيطة.

لأن اللصق يتم رشها بدلاً من الخياطة، يمكن للمصممين العمل بثقة مع حواف معقدة ومتغيرة، وتنسيقات نسيجية أو تركيبات لامعة التي من الصعب أو من المستحيل إعادة إنتاجها بالخياطة. لا يحتاج التعقيد المرئي إلى دعمه بالحجم الفيزيائي. النتيجة هي لغة بناء أكثر انخراطًا وأكثر راقية، التي هي أصيلة في الآلة بدلاً من كونها محورة من العمل اليدوي.

هذا النهج يوسع أيضًا حريّة المواد. على عكس شريط الخياطة، الذي عادة ما يكون حرارة عالية ومحدودًا بشكل أساسي بالمواد الصناعية، يسمح اللصق الموزع بالتأتمة عبر مجموعة واسعة من الأقمشة، بما في ذلك العضوية والمواد الهشة مثل الكشمير والحرير والصوف والجلد. يتحول اختيار المواد من “ما يمكن خياطته بشكل موثوق” إلى “ما يخدم أفضل المنتج”.

في هذا السياق، التصميم للآلة ليس مقيدًا؛ إنه مولد. النية الإبداعية والتعبير الجمالي والمنطق التصنيعي هم جميعًا محاذاة من البداية. التصميم يصبح أكثر دقة وأكثر تعبيرًا، مع التعامل الآلي بالثبات والتنفيذ في حين يركز المصممون على الشكل والوظيفة والتمييز.

ما هو شكل الدور البشري داخل مصنع الملابس الآلي عالي التأتمة، وما هي المهارات الجديدة التي تصبح حاسمة مع تحول الروبوتات إلى المهام المتكررة؟

في مصنع الملابس الآلي عالي التأتمة، يتغير الدور البشري من التنفيذ اليدوي المتكرر إلى تشغيل ومراقبة وتحسين الأنظمة الآلية من البداية إلى النهاية. بدلاً من خطوط الخياطة الطويلة، يتم تنظيم فرق صغيرة حول الخلايا الروبوتية، مع تقنيي التصنيع ومشرفي الخلايا ومختصي العمليات مسؤولين عن الأداء والجودة ووقت التشغيل عبر تدفق الإنتاج بأكمله.

يعمل تقنيو التصنيع بشكل يدوي مع الروبوتات وأنظمة الرؤية ومعدات الارتباط باللصق. يراقبون الخلايا الروبوتية، ويعملون على مسارات الرش وبارامترات الارتباط، ويدخلون التفاعلات المادية عبر أقمشة مختلفة، ويتدخلون عند حدوث تباين أو حالات حافة. جودة الضمان مستمرة بدلاً من العينة: أنظمة الرؤية تفحص الموضع والمحاذاة وثبات الارتباط في الوقت الفعلي، في حين يراقب البشر العتبات ويفسرون الشذوذ ويتخذون القرار حول متى وكيف تعديل العملية.

هذا النموذج يُوفر جودة وثباتًا ماديًا أكثر من الإنتاج اليدوي. يقلل التجميع الآلي والتركيب من التباين، في حين يسمح الضمان الرقمي للتنفيذ الثابت عبر كل وحدة بدلاً من الاعتماد على التفتيش النهائي. يتم تطبيق الحكم البشري حيث يضيف أكثر قيمة – تقييم الاستثناءات، ورفع التolerances، وتحسين أداء النظام مع مرور الوقت.

تحقيق ذلك يتطلب نموذج تدريب وتحسين مدغمس مباشرة في عمليات التصنيع. يتم تدريب العمال على قراءة لوحات الإنتاج، وتفسير بيانات الرؤية والجهاز الحس، وفهم معايير جودة الارتباط، والتعاون الآمن مع الأنظمة الروبوتية. يتعلمون كيفية سلوك اللصق، والخصائص المادية للمواد، وبارامترات العملية، وكيف تظهر تلك المتغيرات في بيانات جودة الضمان.

مع مرور الوقت، يتقدم التحسين من تشغيل النظام الأساسي إلى ملكية العملية الأعمق. من خلال التدريب على الوظيفة، والوحدات المصادقة، والريادة، يطور التقنيون مهارات في تحليل السبب الجذري، والصيانة الوقائية، والتحسين المستمر. النتيجة هي قوة عاملة تقنية متقنة قادرة على دعم إنتاج عالي الجودة ومتكرر في المقاييس.

نظرًا إلى پنج إلى عشر سنوات قادمة، كيف ترى الذكاء الاصطناعي المادي يغير ليس فقط الملابس، ولكن التصنيع بشكل أوسع – وأين تريد CreateMe أن يكون له أكبر تأثير؟

من وجهة نظرنا، الفرصة الكبيرة للذكاء الاصطناعي المادي في التصنيع خلال الخمس إلى عشر سنوات القادمة تكمن في المهام التي تتميز بأعلى مستوى من التباين والتعقيد، وليس في المجالات التي تخدمها بالفعل التأتمة الصلبة. من بين أصعب المشاكل هي حيث تكون المواد ناعمة أو مرنة أو ثلاثية الأبعاد، وحيث يحد التباين الحقيقي من التأتمة تاريخيًا.

تكون هذه التحديات أكثر وضوحًا في تجميع المواد الناعمة. الملابس هي مثال واضح، ولكن نفس الديناميكية توجد في الإلكترونيات الاستهلاكية مع المكونات المرنة، وفي المنتجات الطبية، وفي الأثاث، وفي الداخل السيارات. عبر هذه الفئات، الخياطة وتجميع السلع الناعمة ي représente أعلى محتوى العمل وتبقى أقل جوانب العملية التصنيعية التأتمة.

من منظورنا، سيكون التقدم المبكر في الذكاء الاصطناعي المادي مدفوعًا بأنظمة رأسية. سيكون التصميم الميكانيكي وشكل الروبوتات مخصصين لتطبيقات ومواد محددة، بدلاً من التمثيل العام. ما يوسع عبر هذه الرأسيات ليس الأجهزة، ولكن الذكاء: الإدراك والسيطرة والتعلم التي تمكن الآلات من فهم المواد القابلة للتشوه، وتحديد الحواف المعقدة، والتكيف مع التباين، وتنفيذ التجميع المرتبط بشكل موثوق.

خلال العقد القادم وما بعده، نعتقد أن التمثيلات الأكثر عمومية والشبيهة بالبشر ستصبح أكثر انتشارًا مع نضج الذكاء المادي والتعجيل بالتوسيع. مع تحرك الروبوتات الشبيهة بالبشر من الاختبارات إلى ملايين، وربما عشرات الملايين، من الوحدات المثبتة خلال العقد التالي، ستصبح الأغشية الخارجية القائمة على النسيج والطبقات الخارجية الناعمة أنظمة واجهة هامة بين الإنسان والآلة. سيتطلب تلبية هذا الطلب على نطاق واسع التصنيع الآلي الأصلي باللصق، مما يفتح فئة صناعية جديدة في التصنيع الذكي للمواد الناعمة.

هذا هو السياق الذي يقع فيه رؤية CreateMe.

رؤية CreateMe هي قيادة تحويل تجميع المواد الناعمة. جعل تجميع النسيج والمواد المرنة بشكل برمجي ومتسلسل ومتكيف مثل البرمجيات. بينما سيتغير التنفيذ الميكانيكي والروبوتي حسب الرأسية في المدى القصير، يبقى التحدي الأساسي ثابتًا: تجميع المواد الناعمة والخياطة يهيمن على محتوى العمل ويقاوم التأتمة التقليدية.

ما يوحّد هذه الأسواق هو مجموعة القدرات المشتركة للذكاء الاصطناعي المادي – الأنظمة التي تحكم الإدراك والتعامل مع المواد القابلة للتشوه والتحديد الحافي والمنطق الارتباطي والتجميع التكيفي عبر الأقمشة والأشكال. من خلال إثبات هذه القدرة في الملابس، واحدة من بيئات التصنيع الأكثر صعوبة، تهدف CreateMe إلى فتح التأتمة عبر مجموعة أوسع من الصناعات وتحقيق الجيل التالي من تصنيع السلع الناعمة وواجهات ناعمة التي ستحيط بالآلات الذكية بشكل متزايد.

شكرًا على المقابلة الرائعة والإجابات المفصلة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا CreateMe.