Cam Myers, CEO und Gründer von CreateMe – Interview-Serie

Cam Myers, CEO und Gründer von CreateMe, startete das Unternehmen 2019 mit der Vision, die Bekleidungsproduktion durch fortschrittliche Automatisierung zu modernisieren. Mit Sitz im San Francisco Bay Area bringt er eine vielfältige Erfahrung aus Investment-Beratung bei ADM Investment Partnership, früherer Führungsteam bei Group Commerce und Geschäftsentwicklungsrollen bei Downtown Music Holdings und Publicis Groupe. Er ist auch Mitglied der Global Innovators Community des Weltwirtschaftsforums, was seine umfassendere Verpflichtung zur technologiegetriebenen industriellen Transformation widerspiegelt.

CreateMe ist ein Unternehmen für künstliche Intelligenz und Robotik, das die Art und Weise, wie Kleidung hergestellt wird, neu erfindet, indem es traditionelles Nähen durch automatisierte, adhäsive Montage ersetzt, die von Robotik, Computer-Vision und maschinellem Lernen angetrieben wird. Die eigene Fertigungsplattform ermöglicht schnellere, lokalere und nachhaltigere Bekleidungsproduktion, reduziert Abfall und verkürzt Lieferketten, während das Unternehmen an der Spitze der nächsten Generation von Weichgut-Herstellung steht.

Bevor Sie CreateMe gründeten, waren Sie Teil von Gründungsteams, arbeiteten in Investitions- und Beratungsrollen und hatten Positionen bei Unternehmen wie DoubleClick und Group Commerce. Wie hat diese Mischung aus Technologie, Finanzen und Betriebserfahrung Ihre Entscheidung beeinflusst, CreateMe zu starten und sich mit etwas so Komplexem wie automatisierter Bekleidungsproduktion auseinanderzusetzen?

Bevor CreateMe, kam ich als Technologie-Allrounder auf, der in Software, E-Commerce, Investitionen und frühen Betriebsrollen arbeitete. Teil von Start-up-Teams zu sein, einschließlich Group Commerce, war eine Art “on-the-job-MBA”. Man muss über Disziplinen hinweg denken und sehen, wie Technologie, Wirtschaft und Betrieb unter realen Einschränkungen miteinander interagieren.

Diese Perspektive führte mich zu einer anderen Schlussfolgerung über Bekleidung. Durch E-Commerce-Start-ups sah ich immer wieder die gleichen Fehler: geringe Umsätze, starke Rabatte und große Mengen an Inventar, die letztendlich abgeschrieben oder auf Deponien landeten. Die meisten Menschen betrachteten diese als Merchandising- oder Prognoseprobleme. Wenn man es aus technischer Sicht betrachtet, war klar, dass es sich um Symptome von etwas Tieferem handelte – um Fertigungssysteme, die nicht auf reale Nachfrage reagieren konnten.

Die Erkenntnis kam aus dem Zusammenfügen dieser Punkte über Disziplinen hinweg. Bekleidung war nicht deshalb fehlerhaft, weil ein Teil des Systems schlecht geführt wurde. Wir erkannten, dass dies nicht etwas war, das man justieren oder optimieren konnte; es erforderte eine grundlegende, erste Prinzipien-basierte Neukonzeption von Materialien, Maschinen und Software als ein System.

CreateMe entstand aus dieser Überzeugung. Dies war im Grunde ein technisches Problem, und es benötigte eine technische Lösung. Die Interdisziplinarität war es, die dies sichtbar machte, und es ist der Grund, warum CreateMe’s Ansatz anders aussieht. Wir machten uns daran, die Bekleidungsproduktion als ein System- und Automatisierungsproblem zu behandeln und eine Plattform aufzubauen, die in der Lage war, die Art und Weise zu ändern, wie die Branche tatsächlich funktioniert.

CreateMe hält nun ein bedeutendes Patent-Portfolio in den Bereichen Robotik, Materialwissenschaft und Automatisierung. Was waren die frühesten technischen Erkenntnisse, die Sie davon überzeugten, dass dieses Problem mit Physical AI lösbar war?

Als wir CreateMe 2019 gründeten, glaubten wir, dass es schließlich einen glaubwürdigen Weg zur Automatisierung der Bekleidungsproduktion gab, aber nur, wenn der Prozess selbst neu konzipiert wurde. Stoff ist ein deformierbares, zustandsabhängiges Material. Es dehnt sich, verschiebt und ändert sein Verhalten, wenn es gehandhabt wird. Kleine Variationen summieren sich schnell. Unter diesen Bedingungen brechen offene Regelungen und vorgeprogrammierte Bewegungen zusammen. Das Problem war nicht die Präzision der Roboter. Es war das Verständnis des Materialzustands gut genug, um darauf zu reagieren.

Unser erster echter Fortschritt kam aus der Änderung des Montagemodells. Indem wir kontinuierliches Nähen durch adhäsive Bindung ersetzten, konnten wir Kleidung in einem statischen, fixierten Zustand und nicht währenddessen, wenn der Stoff in Bewegung war, zusammenbauen. Das entfernte eine große Quelle der Variabilität und ermöglichte es, Ausrichtung und Verbindung direkt zu kontrollieren. In Kombination mit traditioneller Maschinen-Vision, ML-basierter Computer-Vision, regelbasierter Logik und Robotik wurde zuverlässige Automatisierung für eine definierte Reihe von Operationen möglich.

Diese frühen Systeme machten auch die Grenzen deutlich. Traditionelle regelbasierte Maschinen-Vision funktionieren gut, wenn die Geometrie einfach und die Bedingungen eng begrenzt sind. Sie skalieren nicht auf die schwierigsten Probleme in der Bekleidung, insbesondere komplexe dreidimensionale Verbindungen, bei denen die Form, Orientierung und Kontakt des Stoffes kontinuierlich im Raum evolvieren. Eine End-to-End-Automatisierung dieser Operationen war mit den verfügbaren Wahrnehmungs- und Modellierungstools nicht erreichbar.

Dort beginnt Physical AI, das Spiel zu ändern. Fortschritte in Wahrnehmung, Sensing und eingebetteter Intelligenz machen es möglich, deformierbare Materialien in drei Dimensionen zu verstehen und die Schleife zwischen Sehen, Entscheiden und Handeln zu schließen. Wir sind noch in den frühen Phasen der Anwendung dieser Modelle auf physische Montage, aber bereits frühe Implementierungen erweitern den Bereich von Kleidung, Stoffen und komplexen 3D-Verbindungsoperationen, die automatisiert werden können. Anstatt Verhalten zu skripten, kann das System zunehmend über den Materialzustand nachdenken, in Echtzeit anpassen und Verbindungsoperationen von Ende zu Ende ausführen. Jede gebundene Operation generiert Daten darüber, wie ein Textil auf Kraft, Wärme und Geometrie reagiert, was es ermöglicht, die Leistung zu verbessern und durch Nutzung zu verallgemeinern.

In Kürze, unsere frühen Werkzeuge bewiesen die Machbarkeit. Physical AI ist es, was Vollständigkeit und Skalierbarkeit ermöglicht. Diese Entwicklung, von skriptierter Automatisierung zu intelligentem Zusammenbau, ist es, was uns davon überzeugt hat, dass dieses Problem nicht nur lösbar, sondern auch erweiterbar über Kleidung und Materialien ist. Die Breite unseres Patent-Portfolios spiegelt diesen Weg wider. Die Lösung des Problems der deformierbaren Material-Montage erforderte Erfindungen in Robotik, Materialwissenschaft und Automatisierung, wobei Physical AI den Zugang zu den komplexesten Formen der Verbindung ermöglicht.

Die Bekleidungsproduktion hat sich lange der vollständigen Automatisierung widersetzt aufgrund der Komplexität von Weichgütern. Welche Durchbrüche ermöglichten es CreateMe, diese Schwelle endlich zu überwinden?

Für CreateMe wurde die Überwindung der Automatisierungsschwelle durch zwei miteinander verbundene Verschiebungen angetrieben: wie Kleidung physisch montiert wird und wie Maschinen auf Stoff während dieser Montage reagieren.

Der erste Durchbruch war architektonischer Natur. Indem wir von Nähen zu adhäsiver Bindung wechselten, eliminierten wir die Notwendigkeit, beide Seiten des Stoffes während der Montage zu erreichen. Kleidung kann mit Single-Side-Zugang in einem statischen, fixierten Zustand und nicht, indem sie gefaltet, gewendet und gespannt wird, wie bei einer Nähmaschine, gebaut werden. Das reduzierte die Komplexität der Handhabung und entfernte eine große Quelle der Variabilität. Mit Stoff, der unterstützt und von einer Seite zugänglich ist, wurden Ausrichtung und Verbindung kontrollierbare Probleme, und traditionelle Maschinen-Vision und Robotik konnten eine bedeutende Menge an Kleidungsproduktion zuverlässig automatisieren.

Das ist grundlegend anders als traditionelle Automatisierung. Nähen versucht, menschliche Geschicklichkeit in kontinuierlicher Bewegung nachzuahmen, während der Stoff aktiv deformiert wird. Adhäsive Montage definiert das Problem um als kontrollierte Positionierung und diskrete Verbindungen, was für Robotik besser geeignet ist.

Dieser Ansatz klärte auch die verbleibende Herausforderung. Als wir uns auf komplexere dreidimensionale Verbindungen einließen, bei denen Oberflächen unter veränderlichen Winkeln treffen und das Materialverhalten sich ändert, wenn Kontakt hergestellt wird, erreichten regelbasierte Ansätze und traditionelle Maschinen-Vision ihre Grenzen. Eine End-to-End-Automatisierung über die gesamte Variabilität von Kleidung und Textilien erforderte adaptivere Wahrnehmung und Steuerung.

Dort spielt Physical AI eine entscheidende Rolle. Fortschritte in Wahrnehmung, Sensing und eingebetteter Steuerung ermöglichen es, die Geometrie und den Materialzustand des Stoffes in drei Dimensionen zu interpretieren und in Echtzeit während der Montage zu reagieren. Bei CreateMe erweitern bereits frühe Anwendungen dieser Fähigkeiten den Bereich von Kleidung, Stoffen und komplexen 3D-Verbindungsoperationen, die mit minimaler Intervention automatisiert werden können.

In Kürze, Prozess-Neukonzeption – Binden, Single-Side-Zugang und statische Montage – machten Automatisierung möglich. Physical AI ermöglicht es, dass diese Automatisierung auf End-to-End-Betrieb und Skalierbarkeit über reale Variabilität zugeht, was es der Bekleidungsproduktion ermöglicht, über enge Automatisierung hinauszugehen und Systeme zu entwickeln, die mit zunehmender Komplexität verbessern.

MeRA™ stellt einen modularen, robotischen Ansatz für die Kleidungsproduktion vor. Wie unterscheidet sich dieses System grundlegend von traditioneller Fabrikautomatisierung?

MeRA™ unterscheidet sich grundlegend von traditioneller Fabrikautomatisierung, da es speziell für die Einschränkungen der Bekleidungsproduktion konzipiert wurde und nicht aus Branchen, die auf starre Teile und stabile Prozesse basieren, adaptiert wurde.

Herkömmliche Automatisierung geht von fester Geometrie, vorhersehbaren Materialien und begrenzter Variabilität aus. Umstellung wird durch werkzeugintensive, mechanisch eingeschränkte Einrichtungen und prozessspezifische Fixierungen verwaltet. Dieses Modell funktioniert, wenn Produkte selten geändert werden. Es bricht zusammen, wenn es um Bekleidung geht, bei der Materialien deformierbar sind, Stile schnell wechseln und Produktion mit hoher Geschwindigkeit laufen muss, um wirtschaftlich tragfähig zu sein.

MeRA™ basiert auf gegensätzlichen Annahmen. Bekleidung erfordert ein System, das weiche Materialien, ständige Variation und häufige Umstellung ohne Produktionsunterbrechung bewältigen kann. Dazu verwendet MeRA™ eine modulare, softwaredefinierte Montage-Architektur. Jedes Modul führt eine diskrete Operation aus und kann umkonfiguriert, dupliziert oder neu eingesetzt werden, wenn Produkte, Stoffe oder Volumina ändern. Umstellung erfolgt digital, in Software, und nicht durch physische Umrüstung.

Architektonisch ist MeRA™ darauf ausgelegt, sowohl Geschwindigkeit als auch Kontrolle zu maximieren. Montage wird so lange wie möglich in zwei Dimensionen gehalten, wo Vision, Ausrichtung und Bewegung am schnellsten und präzisesten sind, bevor sie in eng gesteuerte dreidimensionale Operationen übergeht, wenn Formen oder Verbinden dies erfordern. Traditionelle Automatisierung drängt Teile durch feste 3D-Arbeitszellen; MeRA™ minimiert 3D-Komplexität durch Design, um Durchsatz zu erhalten.

In Kombination mit digitaler adhäsiver Bindung ersetzt MeRA™ mechanisch eingeschränkte Verbinden durch eine programmierbare, einseitige Operation. Es gibt keinen Bedarf, Kleidung zu drehen, Spannung zu verwalten oder während des Prozesses auf beide Seiten zuzugreifen. Das reduziert die Zykluszeit, senkt die Fehlerquote und ermöglicht schnelle digitale Umstellung über Kleidung und Stoffe hinweg.

In Kürze, traditionelle Automatisierung kodiert Prozesse in Hardware. MeRA™ definiert Prozesse in Software und passt sie an das Material an. Dieser Wechsel – von physischer Umrüstung zu digitaler Umstellung und von festen Workflows zu modularem Zusammenbau – ermöglicht es MeRA™, mit der Geschwindigkeit und Variabilität zu arbeiten, die die Bekleidungsproduktion erfordert.

Pixel™ ersetzt Nähen durch Mikro-Adhäsiv-Bindung. Was für neue Design- oder Leistungsmöglichkeiten ermöglicht dies für Bekleidungsmarken?

Pixel™ definiert die Kleidungsproduktion am Naht neu. Durch Ersetzen von Nähen durch digital gesteuerte Mikro-Adhäsiv-Bindung gewinnen Marken eine viel größere Präzision und Konsistenz, was zu Kleidung führt, die glatter, stärker und komfortabler zu tragen ist. Da der Prozess softwaredefiniert ist, werden Nähte zu einer Design-Oberfläche und nicht zu einer Einschränkung, was es ermöglicht, Dehnung, Feuchtigkeitsmanagement, Wärmeisolierung und leichte Verstärkung direkt in die Kleidungsstruktur zu integrieren.

Diese Vorteile gehen über die Leistung von Kleidung auf dem Körper hinaus. Die gleiche digitale Steuerung, die Leistung ermöglicht, ermöglicht es auch, Kleidung für das Ende ihres Lebenszyklus zu entwerfen. Mit unserer Thermo(re)set™-Adhäsiv-Formulierung können Bindungen rückgängig gemacht werden, was automatisierte Demontage und groß angelegte Textil-Recycling ermöglicht. Für Marken macht Pixel™ Design, Leistung und Kreislaufwirtschaft integrierte Ergebnisse der Konstruktion selbst und nicht konkurrierende Prioritäten, die nachträglich hinzugefügt werden.

Gibt es derzeit viel Hype um Physical AI. Wo funktioniert Physical AI tatsächlich heute, und wo liegt die Realität noch hinter den Erwartungen zurück?

Physical AI funktioniert heute, wenn Probleme für Intelligenz und nicht für rohe Kraft strukturiert sind. Wir sehen echten Fortschritt in Umgebungen, in denen Wahrnehmung, Lernen und Steuerung zusammen in ingenieurstechnischen Systemen eingesetzt werden – Orten, an denen Aufgaben wiederholbar sind, aber dennoch Anpassung erfordern, und an denen die Maschine tatsächlich beobachten und über das Wesentliche nachdenken kann.

Wo Erwartungen noch hinter der Realität zurückliegen, ist die allgemeine, eingebettete Intelligenz. Weiche, deformierbare Materialien bleiben eines der schwierigsten Probleme in der Robotik, da sie partielle Beobachtbarkeit, nichtlineares Verhalten und ständige Variation einführen. Physical AI ist kein Ersatz für menschliche Geschicklichkeit, und es funktioniert nicht standardmäßig in chaotischen oder veralteten Umgebungen.

In der Praxis kommt der Unterschied auf die Gestaltung an. Physical AI funktioniert, wenn der physische Prozess absichtlich neu konzipiert wurde, um Unsicherheit zu reduzieren – wenn Zugang vereinfacht, Zustände beobachtbar und Variabilität durch Architektur und nicht durch Ignorieren gesteuert wird. In diesen Bedingungen können Lernsysteme sich anpassen und verbessern. Ohne dies kompensiert AI oft nur für schlechte physische Konstruktion.

Das ist die Perspektive, die wir bei CreateMe anwenden. Wir behandeln Physical AI nicht als Abkürzung um die Komplexität der Fertigung herum. Wir behandeln es als Skalierungsebene, die nur funktioniert, wenn das zugrunde liegende Montagesystem von Grund auf neu konzipiert wurde. Die Lektion, die wir gelernt haben, ist einfach: Physical AI skaliert, wenn die physische Welt so gestaltet wurde, dass Intelligenz echte Arbeit leisten kann.

Wie ändern Technologien wie MeRA™ die Ökonomie der Rückverlagerung der Produktion in die USA, angesichts von Zöllen, geopolitischen Risiken und fragilen Lieferketten?

Für eine lange Zeit ergab es sich aus wirtschaftlicher Sicht, die Produktion auszulagern, basierend auf den niedrigen Arbeitskosten, und es tut dies immer noch für bestimmte Produkte und Volumina. Die Herausforderung ist, dass das Modell auch mit strukturellen Nachteilen verbunden ist: lange Lieferzeiten, schlechte Angebots-Nachfrage-Abstimmung, übermäßige Inventarisierung und zunehmende Exposition gegenüber Zöllen, geopolitischen Risiken und Logistik-Unterbrechungen. Diese Kosten wurden oft versteckt oder toleriert, bis jüngste Schocks eine genauere Betrachtung erzwangen.

Technologien wie MeRA™ ändern die Ökonomie, indem sie ein anderes Betriebsmodell in den USA ermöglichen. MeRA™ reduziert die Abhängigkeit von manueller Arbeit und ersetzt sie durch hochleistungsfähige, automatisierte Produktion, die in einem kompakten, umkonfigurierbaren Fußabdruck laufen kann. Das ist wichtig im Inland, wo Arbeit teuer und Flexibilität wertvoller ist als reine Skalierbarkeit.

Just so wichtig ist, dass MeRA™ die Bekleidungsproduktion von Nähen hin zu statischer, gebundener Montage verschiebt. Das entfernt die Abhängigkeit von seltenen, hoch ausgebildeten Näherinnen und ersetzt sie durch Rollen, die schneller zu trainieren und in den USA einfacher zu skalieren sind. Dies wandelt Arbeit von einem strukturellen Flaschenhals in einen handhabbaren Input um, was für jede realistische Rückverlagerungsstrategie entscheidend ist.

Der Schlüssel liegt nicht darin, alles zurückzuverlagern. In der Praxis kann bereits eine moderate Schicht naher Marktproduktion – oft 5-10% des Volumens – die Ökonomie der gesamten Lieferkette wesentlich ändern. Diese flexible Kapazität ermöglicht es Marken, auf reale Nachfrage zu reagieren, Gewinner zu verfolgen und Überproduktion Monate im Voraus zu vermeiden. MeRA™ macht diese Kapazität wirtschaftlich tragfähig, indem es schnelle digitale Umstellung, kleinere Losgrößen und konsistente Ausgabe ohne Abhängigkeit von spezialisierten Arbeitskräften ermöglicht.

In diesem Kontext hört die Rückverlagerung auf, eine binäre oder politische Entscheidung zu sein. Technologien wie MeRA™ machen sie zu einer Portfolio-Entscheidung. Auslagerung spielt immer noch eine Rolle für Skalierbarkeit und Kosteneffizienz, aber automatisierte, nahe gelegene Kapazität wird zu einem strategischen Hebel für Geschwindigkeit, Widerstandsfähigkeit und Kapitaleffizienz. Das Ergebnis ist eine ausgewogenere Lieferkette, bei der sogar begrenzte US-Produktion erheblich Risiken reduzieren und die allgemeine Ökonomie verbessern kann.

Wie sollten Bekleidungsmarken anders über Produkt-Design nachdenken, wenn die Fertigungsbeschränkungen nicht mehr dieselben sind wie in traditionellen Schneid- und Nähtechniken?

Traditionelles Bekleidungs-Design spiegelt die vorherrschende Logik der Schneid- und Nähtechnik wider: Zugang von beiden Seiten, Nadelpenetration, Nahtzugaben, die für menschliche Hände dimensioniert sind, und Konstruktionsmethoden, die für manuelle Wiederholbarkeit optimiert sind. Diese sind keine inhärenten Anforderungen von Kleidung; sie sind Artefakte davon, wie Kleidung hergestellt wurde.

Automatisierte, gebundene Montage führt eine andere Design-Logik ein. Designen für Automatisierung bedeutet, von Single-Side-Zugang, digital gesteuerter Adhäsiv-Deposition und hoch wiederholbarer Ausführung auszugehen. Das ermöglicht kleinere interne Nahttoleranzen, präzisere Klebestreifen und niedrigere Profile, die sowohl strukturell solide als auch ästhetisch sauberer sind als genähte Äquivalente.

Weil Adhäsiv aufgetragen und nicht genäht wird, können Designer mit komplexen und unregelmäßigen Kanten, fließenden Geometrien und Stoffumwandlungen oder Laminierungen arbeiten, die mit Nähen schwer oder unmöglich zu reproduzieren wären. Visuelle Komplexität muss nicht mehr durch physische Masse unterstützt werden. Das Ergebnis ist eine minimalistischere, raffinierte Konstruktions-Sprache, die der Automatisierung native ist und nicht von Handarbeit abgeleitet.

Dieser Ansatz erweitert auch die Materialfreiheit. Im Gegensatz zu Nahtband, das typischerweise hochtemperaturbeständig und hauptsächlich auf Synthetik beschränkt ist, ermöglicht aufgetragene Adhäsivität die Automatisierung über eine breite Palette von Stoffen, einschließlich Organika und empfindlicher Materialien wie Kaschmir, Seide, Wolle und Leder. Materialauswahl verschiebt sich von “Was kann zuverlässig genäht werden?” zu “Was dient dem Produkt am besten?”

In diesem Kontext ist Designen für Automatisierung nicht einschränkend; es ist generativ. Kreative Absicht, ästhetischer Ausdruck und Fertigungslogik sind von Anfang an ausgerichtet. Design wird präziser und ausdrucksstärker, während Automatisierung Konsistenz und Ausführung übernimmt und Designer sich auf Form, Funktion und Differenzierung konzentrieren können.

Wie sieht die Rolle des Menschen in einer hochautomatisierten Bekleidungsfabrik aus, und welche neuen Fähigkeiten werden kritisch, wenn Roboter repetitive Aufgaben übernehmen?

In einer hochautomatisierten Bekleidungsfabrik verschiebt sich die Rolle des Menschen von wiederholter manueller Ausführung zu Betreiben, Überwachen und Verbessern automatisierter Montagesysteme von Ende zu Ende. Anstatt lange Nählínien gibt es kleinere Teams, die um robotische Zellen organisiert sind, wobei Fertigungstechniker, Zellenleiter und Prozessspezialisten für Leistung, Qualität und Auslastung über den gesamten Produktionsfluss verantwortlich sind.

Fertigungstechniker arbeiten hands-on mit Robotik, Vision-Systemen und adhäsivbasierter Bindungsausrüstung. Sie überwachen robotische Zellen, justieren Dispense-Wege und Bindungsparameter, verwalten Materialinteraktionen über verschiedene Stoffe hinweg und greifen ein, wenn Variabilität oder Randfälle auftreten. Qualitätssicherung ist kontinuierlich und nicht stichprobenartig: Vision-Systeme überprüfen Platzierung, Ausrichtung und Bindungskonsistenz in Echtzeit, während Menschen Schwellenwerte interpretieren, Anomalien bewerten und entscheiden, wann und wie den Prozess anzupassen ist.

Dieses Modell liefert wesentlich höhere Qualität und Wiederholbarkeit als manuelle Produktion. Automatisierte Auftragung und Platzierung reduzieren Variabilität, während digitale Qualitätssicherung konsistente Ausführung über jede Einheit ermöglicht, anstatt auf nachgelagerte Inspektion zu vertrauen. Menschliches Urteilsvermögen wird dort eingesetzt, wo es am meisten Wert hat – bei der Bewertung von Ausnahmen, der Verfeinerung von Toleranzen und der Verbesserung der Systemleistung im Laufe der Zeit.

Dies erfordert ein absichtliches Schulungs- und Weiterbildungskonzept, das direkt in die Fertigung integriert ist. Arbeiter werden geschult, Produktions-Dashboards zu lesen, Vision- und Sensor-Daten zu interpretieren, Bindungsqualitätsmetriken zu verstehen und sicher mit robotischen Systemen zusammenzuarbeiten. Sie lernen, wie Adhäsiv-Verhalten, Materialeigenschaften und Prozessparameter interagieren und wie diese Variablen in QA-Daten erscheinen.

Im Laufe der Zeit schreitet die Weiterbildung von grundlegender Systemoperation zu tieferer Prozess-Eigentümerschaft voran. Durch strukturierte On-the-Job-Schulung, Zertifizierungs-Module und Mentoring entwickeln Techniker Fähigkeiten in Wurzelursachen-Analyse, präventiver Wartung und kontinuierlicher Verbesserung. Das Ergebnis ist eine technisch kompetente Belegschaft, die in der Lage ist, hochwertige, wiederholbare Produktion im großen Maßstab aufrechtzuerhalten – eine, bei der Automatisierung sowohl Produktkonsistenz als auch menschliche Fähigkeit erhöht, anstatt sie zu ersetzen.

Blicken Sie fünf bis zehn Jahre voraus, wie sehen Sie Physical AI die Bekleidungsproduktion und die Fertigung im Allgemeinen verändern – und wo möchten Sie, dass CreateMe den größten Einfluss hat?

Unsere Sicht ist, dass die größte Chance für Physical AI in der Fertigung in den nächsten fünf bis zehn Jahren in Aufgaben mit der höchsten Variabilität und Komplexität liegt, nicht in Bereichen, die bereits gut von starren Automatisierung profitieren. Zu den schwierigsten Herausforderungen gehören solche, bei denen Materialien weich, flexibel oder dreidimensional sind und bei denen reale Variabilität historisch die Automatisierung begrenzt hat.

Die Herausforderung ist am größten bei der Montage von Weichmaterialien. Bekleidung ist das deutlichste Beispiel, aber die gleiche Dynamik existiert in Verbraucherelektronik mit flexiblen Komponenten, in medizinischen Produkten, in Möbeln und in Automotive-Innenräumen. Über diese Kategorien hinweg sind Nähen und Weichgut-Montage der höchste Arbeitsaufwand und bleiben der am wenigsten automatisierte Teil des Fertigungsprozesses.

Aus unserer Sicht wird der frühe Fortschritt in Physical AI durch hoch vertikale Systeme angetrieben. Mechanisches Design und robotische Formfaktoren werden auf spezifische Anwendungen und Materialien abgestimmt, anstatt verallgemeinert. Was über diese Vertikalen hinweg skaliert, ist nicht die Hardware, sondern die Intelligenz: Wahrnehmung, Steuerung und Lernsysteme, die es Maschinen ermöglichen, deformierbare Materialien zu verstehen, komplexe Kanten auszurichten, sich an Variabilität anzupassen und gebundene Montage zuverlässig auszuführen.

Über die nächsten 10 Jahre und darüber hinaus glauben wir, dass allgemeinere und humanoidere Inkarnationen zunehmend verbreitet werden, wenn eingebettete Intelligenz heranreift und die Bereitstellung beschleunigt. Wenn humanoider Roboter von Piloten zu Millionen, und potenziell Zehnmillionen, von eingesetzten Einheiten über das nächste Jahrzehnt hinweg übergehen, werden textile Exo-Häute und weiche Außenhüllen kritische Mensch-Maschine-Schnittstellen-Systeme. Die Deckung dieses Bedarfs im großen Maßstab wird eine neue industrielle Kategorie in intelligenter Weichmaterial-Fertigung erfordern.

Dies ist der Kontext, in dem CreateMe’s Vision steht.

CreateMe’s Vision ist es, die Transformation der Weichmaterial-Montage anzuführen. Die automatisierte Montage von Textilien und flexiblen Materialien so programmierbar, skalierbar und anpassungsfähig zu machen wie Software. Während mechanische und robotische Implementierungen in naher Zukunft branchenspezifisch variieren werden, bleibt die grundlegende Herausforderung konstant: Weichmaterial-Handhabung und Nähen dominieren den Arbeitsaufwand und widerstehen traditioneller Automatisierung.

Was diese Märkte vereint, ist ein gemeinsames Set an Physical AI-Fähigkeiten – die Systeme, die Wahrnehmung, deformierbares Material-Handling, Kanten-Ausrichtung, Bindungslogik und adaptive Montage über Stoffe und Formfaktoren hinweg regieren. Indem CreateMe diese Fähigkeit in der Bekleidung, einem der anspruchsvollsten Fertigungsumgebungen, beweist, zielt es darauf ab, die Automatisierung über ein viel breiteres Spektrum von Branchen zu ermöglichen und sowohl die nächste Generation von Weichgut-Herstellung als auch die weichen Schnittstellen zu ermöglichen, die intelligente Maschinen zunehmend umgeben werden.

Vielen Dank für das großartige Interview und Ihre detaillierten Antworten. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten CreateMe besuchen.