Vaidy Raghavan, Chief Product & Technology Officer, Xometry – Interviewreihe

Vaidy RaghavanDer Chief Product & Technology Officer von Xometry ist ein erfahrener globaler Technologieexperte und Ingenieur, der die Produkt- und Technologiestrategie des Unternehmens leitet. Sein Fokus liegt dabei auf der Skalierung KI-gestützter Marktplatzfunktionen, die Unternehmenskunden mit Fertigungslieferanten verbinden. Er verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen KI, Supply-Chain-Management, SaaS und Datenanalyse und bekleidete zuvor leitende Positionen bei Unternehmen wie Wayfair, Microsoft und Groupon, wo er groß angelegte digitale Plattformen und Marktplatztechnologien entwickelte. Bei Xometry ist er für die Transformation komplexer Fertigungsprozesse in intelligente, datengesteuerte Systeme verantwortlich, die Effizienz, Resilienz und die Vernetzung globaler Lieferketten verbessern.

Xometrie Xometry ist ein KI-gestützter digitaler Marktplatz, der es Unternehmen ermöglicht, kundenspezifisch gefertigte Teile bedarfsgerecht zu beziehen. Käufer werden mit einem globalen Netzwerk geprüfter Lieferanten verschiedener Produktionsmethoden verbunden, darunter CNC-Bearbeitung, 3D-Druck und Spritzguss. Das 2013 gegründete und in North Bethesda, Maryland, ansässige Unternehmen nutzt maschinelles Lernen, um anhand hochgeladener Konstruktionsdateien sofortige Preise, Lieferzeitprognosen und passende Lieferanten bereitzustellen und so den traditionell komplexen Beschaffungsprozess zu optimieren. Mit Tausenden von Lieferanten und Zehntausenden von Käufern weltweit spielt Xometry eine zentrale Rolle bei der Modernisierung der Fertigung, indem es Lieferketten digitalisiert und eine agilere, dezentrale Produktion in großem Umfang ermöglicht.

Sie haben eine beeindruckende Karriere bei Microsoft, Groupon und Wayfair hingelegt. Welche frühen Erfahrungen – ob privat oder beruflich – haben Ihr Interesse an Technologie geprägt, und wie hat Sie das schließlich zu Xometry und in die Welt der KI-gestützten Fertigung geführt?

Mein Interesse an Technologie begann früh in meiner Karriere. Mich haben schon immer schwierige Herausforderungen und die Möglichkeit, Lösungen zu entwickeln, die in der realen Welt tatsächlich etwas bewegen, motiviert.

In den schnelllebigen Branchen, in denen ich meine Karriere verbracht habe, gilt es, die Balance zu finden zwischen der schnellen Umsetzung von Ideen und dem Aufbau robuster und effektiver Systeme. Die Fertigungsindustrie ist hierfür ein gutes Beispiel. Sie ist eine zutiefst physische und analoge Branche, die aber gleichzeitig einige unserer innovativsten Systeme antreibt.
Xometry befindet sich an der Schnittstelle all dessen, wo wir eine traditionell analoge Branche in etwas Modernes verwandeln – mit echter Disziplin und Klarheit darüber, wohin die Reise geht. Für mich ist es ein seltenes Zusammentreffen von Zeitpunkt und Zielsetzung, und genau die Art von Herausforderung, auf die ich meine gesamte Karriere hingearbeitet habe.

Sie haben die Fertigungsindustrie als die letzte „analoge Bastion“ bezeichnet. Was sind einige der größten Herausforderungen, die KI derzeit in der Fertigung löst?

Ich bezeichne die Fertigung als die letzte „analoge Bastion“ aufgrund ihrer komplexen Struktur, die sich aus dem langen Fertigungslebenszyklus mit seinen vielen Schnittstellen ergibt. So arbeiten beispielsweise während der Fertigung Konstruktion und Produktionsplanung eng mit Beschaffung, Einkauf, Qualitätssicherung, Logistik, Montage nach der Auslieferung und Finanzabstimmung entlang der Lieferkette zusammen, wobei jede Phase neue Risiken und potenzielle Verzögerungen mit sich bringt.

Die zentrale Herausforderung liegt in den Reibungsverlusten. An jedem Punkt der Produktionskette gibt es unterschiedliche Formate, Systeme und mitunter sogar Maßeinheiten. Ideen durchlaufen unzählige Übergaben, wobei jede einzelne ein potenzielles Fehlerrisiko darstellt. Bisher war die manuelle Überprüfung durch Menschen die einzige Möglichkeit, dieses Risiko zu minimieren.

Künstliche Intelligenz (KI) schafft derzeit den größten Mehrwert bei der Beseitigung dieser Reibungsverluste. Sie fungiert als Koordinator in diesem fragmentierten System: Sie erkennt Abweichungen, ordnet Teile den richtigen Lieferanten zu und modelliert sogar dynamisch Kosten und Lieferzeiten. Mithilfe historischer Produktionsdaten prognostiziert sie potenzielle Probleme und meldet diese frühzeitig, bevor Zeit und Material verschwendet werden.

Die Lieferanten erhalten klarere Informationen und weniger Überraschungen, was bedeutet, dass wir Vertrauen in unserem Netzwerk aufbauen und den Herstellern helfen können, die benötigten Artikel zu produzieren.

Auf welche Weise hat Xometry das Vertrauen von Lieferanten und Käufern gewonnen, KI-gestützte Arbeitsabläufe einzuführen?

In der Fertigungsindustrie ist Vertrauen schwer zu gewinnen, da viel auf dem Spiel steht, die Folgen irreversibel sind und Ausschuss, verpasste Liefertermine oder Qualitätsmängel zu wirtschaftlichen Verlusten für ein Unternehmen führen können. Deshalb verdienen wir uns bei Xometry Vertrauen durch kontinuierliche Zuverlässigkeit und Transparenz.

Lieferanten und Käufer vertrauen auf Xometry wegen der Schnelligkeit und Transparenz. Sie wissen, dass unsere KI nach dem Hochladen einer CAD-Datei die Teile schnell analysiert und Schätzungen zu Preisen und potenziellen Risiken erstellt. Die Prognosen basieren auf realen Produktionsdaten, was die Zuverlässigkeit und Transparenz zusätzlich erhöht. Die Preise spiegeln die aktuellen Marktbedingungen wider, und Lieferanten erhalten fortlaufend Einblicke, wie sie ihre Leistung verbessern und ihr Geschäft auf der Plattform ausbauen können. Das System führt zudem unabhängige Prüfungen durch, um Unstimmigkeiten aufzudecken. Sobald etwas nicht stimmt, melden wir dies frühzeitig und informieren die beteiligten Teams kontinuierlich.

Wie genau übersetzt generative KI Produktideen in baubare Teile – und welche Auswirkungen hat das auf die Entwicklungszeiten?

Die Fertigungsindustrie kämpft seit jeher mit der Diskrepanz zwischen Produktidee und Umsetzbarkeit. Frühe Produktansätze sind oft unvollständig, und ihre Umsetzung in fertigungsgerechte Konstruktionen erfordert mehrere Abstimmungsrunden. Dieser Prozess ist langsam und häufig nacharbeitsbedürftig, was zu Verzögerungen oder Engpässen führt.

Generative KI verkürzt diesen Prozess. In der Praxis übersetzt sie teilweise strukturierte Eingaben in herstellbare Merkmale. Sie kann potenzielle Risiken aufdecken, Materialien und Prozesse vorschlagen und frühzeitig auf Einschränkungen hinweisen. KI reduziert die Reibungsverluste, die die Produktion üblicherweise verlangsamen, und verkürzt Entwicklungszeiten durch weniger Iterationen und weniger Ausschuss.

Wie lässt sich sicherstellen, dass Qualität und Kontrolle auf hohem Niveau bleiben, wenn Prozesse zunehmend autonomer werden?

Ein zentrales Prinzip ist die Verlagerung der Qualitätskontrollen in den frühesten Produktionsschritt. Künstliche Intelligenz kann Millionen geometrischer Datenpunkte analysieren, um die Machbarkeit der Fertigung, die Kosten und den optimalen Lieferanten zu ermitteln. Dies gewährleistet Präzision und Konsistenz, ohne allein auf die Sorgfalt des Menschen angewiesen zu sein, die lange Zeit die einzige Risikominimierung im Qualitätskontrollprozess darstellte.

Dennoch ist die Einbindung eines Menschen in diese erweiterten Prozesse weiterhin unerlässlich. Wir setzen KI ein, um bei Bedarf Probleme und Alternativen zu identifizieren, die endgültige Entscheidung über Eingriffe liegt jedoch bei den menschlichen Bedienern, die über die nötige Erfahrung verfügen, um diese Entscheidungen zu treffen.

Dies sehen wir insbesondere in missionskritischen Sektoren wie der Luft- und Raumfahrt sowie der Verteidigung, wo die Einbindung des Menschen die einzige Möglichkeit ist, eine Automatisierung in großem Umfang zu ermöglichen, ohne die Qualitätskontrolle zu beeinträchtigen.

Wie funktioniert die KI-gestützte dynamische Preisgestaltung bei Xometry angesichts variabler Herstellungskosten und komplexer Lieferketten?

Die Preisgestaltung in der Fertigung ist naturgemäß variabel, da jedes Teil anders ist und die Kosten sich ständig aufgrund von Material, Kapazität, externen Faktoren wie Zöllen und anderen Einschränkungen ändern. Statische Preismodelle sind in diesem Umfeld nicht praktikabel.

Bei Xometry ist die dynamische Preisgestaltung ein lernendes System. Unsere Modelle werden anhand von Millionen historischer Angebote trainiert und kontinuierlich mit realen Produktionsergebnissen aktualisiert. Dieser Feedback-Kreislauf sorgt dafür, dass die Preisgestaltung stets realitätsnah ist.

Wenn Ingenieure eine CAD-Datei hochladen, analysiert unsere Instant Quoting Engine die Datei sofort und prüft sie anhand externer Faktoren und Einschränkungen, die sich auf die Preisgestaltung auswirken, um den besten Hersteller aus unserem Netzwerk von Tausenden von Partnern zu ermitteln.