Vaidy Raghavan, Chief Product & Technology Officer, Xometry – Interview-Serie

Vaidy Raghavan, Chief Product & Technology Officer, Xometry, ist ein erfahrener globaler Technologie-Executive und Ingenieur, der die Produkt- und Technologie-Strategie des Unternehmens leitet, mit Fokus auf die Skalierung von AI-getriebenen Marktplatz-Fähigkeiten, die Unternehmen mit Herstellern verbinden. Er bringt umfassende Expertise in den Bereichen KI, Supply-Chain-Management, SaaS und Datenanalyse mit, nachdem er zuvor Führungspositionen bei Unternehmen wie Wayfair, Microsoft (MSFT ) und Groupon innehatte, wo er große digitale Plattformen und Marktplatz-Technologien entwickelte. Bei Xometry ist er für die Umwandlung komplexer Fertigungsprozesse in intelligente, datengetriebene Systeme verantwortlich, die Effizienz, Widerstandsfähigkeit und globale Lieferketten-Verbindungen verbessern.

Xometry ist ein AI-getriebener digitaler Marktplatz, der es Unternehmen ermöglicht, auf Bestellung hergestellte Teile zu beschaffen, indem er Käufer mit einem globalen Netzwerk von geprüften Lieferanten über verschiedene Fertigungsmethoden wie CNC-Bearbeitung, 3D-Druck und Spritzguss verbindet. Gegründet im Jahr 2013 und mit Hauptsitz in North Bethesda, Maryland, nutzt das Unternehmen maschinelles Lernen, um sofortige Preisangebote, Lieferzeiten und Lieferantenauswahl basierend auf hochgeladenen Design-Dateien bereitzustellen und damit den traditionell komplexen Beschaffungsprozess zu rationalisieren. Mit Tausenden von Lieferanten und Zehntausenden von Käufern weltweit spielt Xometry eine zentrale Rolle bei der Modernisierung der Fertigung, indem es Lieferketten digitalisiert und agile, dezentrale Produktion im großen Maßstab ermöglicht.

Sie haben eine unglaubliche Reise bei Microsoft, Groupon und Wayfair hinter sich. Welche frühen Erfahrungen – persönlich oder beruflich – haben Ihr Interesse an Technologie geweckt, und wie haben Sie schließlich Xometry und die Welt der AI-getriebenen Fertigung erreicht?

Mein Interesse an Technologie begann früh in meiner Karriere. Ich bin immer von schwierigen Herausforderungen und der Chance motiviert gewesen, Lösungen zu entwickeln, die tatsächlich einen Unterschied in der realen Welt machen.

In den schnelllebigen Branchen, in denen ich meine Karriere verbracht habe, muss man das Gleichgewicht zwischen schnellem Handeln, um eine Idee zum Leben zu erwecken, und dem Aufbau dauerhafter und effektiver Systeme finden. Die Fertigung verkörpert dies gut. Es ist eine tiefgreifend physische und tiefgreifend analoge Branche, aber sie treibt auch einige unserer innovativsten Systeme an.
Xometry befindet sich an der Schnittstelle all dessen, wo wir eine traditionell analoge Branche in etwas Modernes mit echter Disziplin und Klarheit darüber verwandeln, wohin wir als Nächstes gehen. Für mich ist es eine seltene Übereinstimmung von Timing und Zweck, und es ist genau die Art von Herausforderung, auf die ich meine gesamte Karriere hingearbeitet habe.

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

Ich bezeichne die Fertigung als die letzte “analoge Bastion” wegen ihrer strukturellen Komplexität, da der Fertigungslebenszyklus lang und voller vieler Übergaben ist. Beispielsweise arbeiten bei der Fertigung Konstruktion und Produktionsingenieurwesen Seite an Seite mit Beschaffung, Sourcing, Qualität, Logistik, Nachlieferungs-Montage und finanzieller Abstimmung entlang der Lieferkette, wobei jede Phase neue Risiken und potenzielle Verzögerungen mit sich bringt.

Die Kernherausforderung ist Reibung. An jedem Punkt in der Fertigungskette gibt es unterschiedliche Formate, Systeme und manchmal sogar Einheiten der Messung. Ideen werden von einer Übergabe zur nächsten übergeben, wobei jede zu einem potenziellen Fehlerpunkt werden kann. Historisch gesehen war die einzige Möglichkeit, dieses Risiko zu bewältigen, die manuelle Überprüfung durch Menschen.

KI schafft derzeit den größten Wert, indem sie diese Reibung bekämpft. Sie fungiert als Koordinator in diesem fragmentierten System: Sie erkennt Ungereimtheiten, passt Teile zu den richtigen Lieferanten an und modelliert sogar dynamisch Kosten und Lieferzeiten. Sie verwendet historische Produktionsdaten, um vorherzusagen, wo Probleme auftreten können, und kennzeichnet sie schnell, bevor Zeit und Material verschwendet werden.

Lieferanten erhalten klarere Absichten und weniger Überraschungen, was bedeutet, dass wir Vertrauen mit unserem Netzwerk aufbauen und Herstellern helfen können, die benötigten Artikel herzustellen.

Wie hat Xometry Vertrauen bei Lieferanten und Käufern aufgebaut, um AI-getriebene Workflows zu übernehmen?

Bei der Fertigung ist Vertrauen schwer zu gewinnen, da die Einsätze hoch sind, die Ergebnisse irreversible sind und verschwendete Materialien, verpasste Fristen oder Qualitätsmängel zu wirtschaftlichen Verlusten für ein Unternehmen beitragen können. Deshalb baut Xometry Vertrauen auf, indem wir kontinuierlich Zuverlässigkeit und Klarheit liefern.

Lieferanten und Käufer verlassen sich auf Xometry für Geschwindigkeit und Transparenz. Sie wissen, dass wenn sie eine CAD-Datei hochladen, unsere KI die Teile schnell analysiert und Schätzungen zu Preisen und potenziellen Risiken erstellt. Vorhersagen basieren auf realen Produktionsdaten, was die Zuverlässigkeit und Sichtbarkeit weiter erhöht. Preise spiegeln reale Marktzustände wider, und Lieferanten erhalten laufende Einblicke in die Verbesserung ihrer Leistung und das Wachstum ihres Geschäfts auf der Plattform. Das System führt auch unabhängige Überprüfungen durch, um Ungereimtheiten zu erkennen. Wenn etwas nicht übereinstimmt, machen wir es frühzeitig deutlich und halten die Teams ständig informiert.

Wie genau übersetzt generative KI Produktideen in herstellbare Teile – und welche Auswirkungen hat dies auf die Entwicklungszeiträume?

Die Fertigung hat immer mit der Lücke zwischen Absicht und Herstellbarkeit zu kämpfen. Frühe Produktideen sind oft unvollständig, und die Übersetzung in herstellbare Designs erfordert mehrere Übergaben. Dieser Prozess ist langsam und oft fehleranfällig, was zu Verzögerungen oder Engpässen führt.

Generative KI komprimiert diese Schleife. In der Praxis übersetzt sie teilweise strukturierte Eingaben in herstellbare Merkmale. Sie kann potenzielle Risiken erkennen, Materialien und Prozesse vorschlagen und Einschränkungen frühzeitig kennzeichnen. KI reduziert die Reibung, die normalerweise die Produktion verlangsamt, und verkürzt die Entwicklungszeiträume durch weniger Iterationen und weniger Ausschuss-Teile oder -Materialien.

Wie stellen Sie sicher, dass Qualität und Kontrolle hoch bleiben, wenn Prozesse autonomer werden?

Ein wichtiger Grundsatz ist die Verlagerung von Qualitätskontrollen an den frühesten Punkt des Produktionsprozesses. KI kann Millionen von geometrischen Datenpunkten analysieren, um die Machbarkeit der Fertigung, die Kosten und die beste Lieferantenauswahl zu bestimmen. Dies liefert Präzision und Konsistenz, ohne sich allein auf menschliche Sorgfalt verlassen zu müssen, die seit langem die einzige Verteidigung gegen Risiken während des Qualitätskontrollprozesses war.

Es ist jedoch immer noch notwendig, einen Menschen in die Schleife einzubinden. Wir setzen KI ein, um Probleme und Alternativen zu erkennen, wenn erforderlich, aber das letzte Wort für Eingriffe liegt bei menschlichen Operatoren, die die Erfahrung haben, um diese Entscheidungen zu treffen.

Wir sehen dies insbesondere in mission-kritischen Branchen wie Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, wo die Einbindung eines Menschen in die Schleife die einzige Möglichkeit ist, um Automation im großen Maßstab ohne Opferung der Qualitätskontrolle zu ermöglichen.

Wie funktioniert die AI-getriebene dynamische Preisgestaltung bei Xometry, angesichts variabler Fertigungskosten und Lieferketten-Komplexität?

Fertigungspreise sind von Natur aus variabel, da jedes Teil unterschiedlich ist und die Kosten ständig aufgrund von Materialien, Kapazitäten, externen Faktoren wie Zöllen und anderen Einschränkungen schwanken. Statische Preismodelle halten in dieser Umgebung nicht stand.

Bei Xometry ist die dynamische Preisgestaltung ein Lernsystem. Unsere Modelle werden mit Millionen von historischen Angeboten trainiert und kontinuierlich mit realen Produktionsergebnissen aktualisiert. Diese Rückkopplungsschleife hält die Preisgestaltung in der Realität verankert.

Wenn Ingenieure eine CAD-Datei hochladen, analysiert unser Instant Quoting Engine die Datei sofort und überprüft sie anhand der externen Faktoren und Einschränkungen, die die Preisgestaltung beeinflussen, um den besten Hersteller aus unserem Netzwerk von Tausenden von Partnern zu identifizieren.