Vaidy Raghavan, Directeur principal des produits et de la technologie, Xometry – Série d’entretiens

Vaidy Raghavan, Directeur principal des produits et de la technologie, Xometry, est un dirigeant technologique mondial accompli et un ingénieur qui dirige la stratégie produit et technologie de l’entreprise, avec un accent sur le développement de capacités de marché alimentées par l’IA qui relient les acheteurs d’entreprise aux fournisseurs de fabrication. Il apporte une expertise approfondie dans les domaines de l’IA, de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, du SaaS et de l’analyse de données, ayant occupé des postes de direction chez des entreprises comme Wayfair, Microsoft et Groupon, où il a développé de grandes plateformes numériques et des technologies de marché. Chez Xometry, il est responsable de la transformation de flux de fabrication complexes en systèmes intelligents et axés sur les données qui améliorent l’efficacité, la résilience et la connectivité de la chaîne d’approvisionnement mondiale.

Xometry est un marché numérique alimenté par l’IA qui permet aux entreprises de trouver des pièces fabriquées sur mesure à la demande en connectant les acheteurs à un réseau mondial de fournisseurs vérifiés sur plusieurs méthodes de production, notamment l’usinage CNC, l’impression 3D et le moulage par injection. Fondée en 2013 et dont le siège social est situé à North Bethesda, dans le Maryland, l’entreprise utilise l’apprentissage automatique pour fournir des prix instantanés, des estimations de délai de livraison et un jumelage de fournisseurs en fonction des fichiers de conception téléchargés, rationalisant ainsi le processus d’approvisionnement traditionnellement complexe. Avec des milliers de fournisseurs et des dizaines de milliers d’acheteurs dans le monde, Xometry joue un rôle central dans la modernisation de la fabrication en numérisant les chaînes d’approvisionnement et en permettant une production plus agile et plus distribuée à grande échelle.

Vous avez eu un parcours incroyable à travers Microsoft, Groupon et Wayfair. Quelles expériences précoces – personnelles ou professionnelles – ont façonné votre intérêt pour la technologie, et comment cela vous a-t-il finalement conduit à Xometry et au monde de la fabrication alimentée par l’IA ?

Mon intérêt pour la technologie a commencé tôt dans ma carrière. J’ai toujours été motivé par les défis difficiles et la chance de construire des solutions qui ont vraiment un impact sur le monde réel.

Dans les industries en constante évolution où j’ai passé ma carrière, il faut trouver un équilibre entre la rapidité pour donner vie à une idée et la construction de systèmes durables et efficaces. La fabrication illustre bien cela. C’est une industrie profondément physique et profondément analogique, mais elle alimente également certains de nos systèmes les plus innovants.
Xometry se situe à l’intersection de tout cela, où nous transformons une industrie traditionnellement analogique en quelque chose de moderne avec une discipline et une clarté réelles sur la direction que nous prenons. Pour moi, c’est une convergence rare de timing et de sens, et c’est exactement le type de défi que j’ai construit toute ma carrière.

Vous avez décrit la fabrication comme le dernier « bastion analogique ». Quels sont les plus grands défis que l’IA résout actuellement dans la fabrication ?

Je décris la fabrication comme le dernier « bastion analogique » en raison de sa complexité structurelle étant donné que le cycle de vie de la fabrication est long et rempli de nombreux handoffs. Par exemple, lors de la fabrication, la conception et l’ingénierie de production travaillent aux côtés de l’approvisionnement, de la passation des marchés, de la qualité, de la logistique, de l’assemblage après livraison et de la réconciliation financière le long de la chaîne d’approvisionnement, chaque étape introduisant de nouveaux risques et des retards potentiels.

Le défi principal est la friction. À chaque point de la chaîne de fabrication, il y a différents formats, systèmes et parfois même des unités de mesure. Les idées passent d’un handoff à l’autre, chaque handoff devenant un point de défaillance potentiel. Historiquement, la seule façon de gérer ce risque était la révision manuelle humaine.

L’IA crée la plus grande valeur actuellement en luttant contre cette friction. Elle agit comme un coordinateur dans ce système fragmenté : elle détecte les discordances, jumelle les pièces avec les fournisseurs appropriés et modélise même dynamiquement les coûts et les délais de livraison. Elle utilise les données de production historiques pour prédire les problèmes potentiels et les signale rapidement avant que le temps et les matériaux ne soient gaspillés.

Les fournisseurs reçoivent des intentions plus claires et moins de surprises, ce qui signifie que nous pouvons établir la confiance avec notre réseau et aider les fabricants à produire les articles dont nous avons besoin.

De quelle manière Xometry a-t-il établi la confiance avec les fournisseurs et les acheteurs pour adopter des flux de travail alimentés par l’IA ?

Dans la fabrication, la confiance est difficile à gagner étant donné que les enjeux sont élevés, les résultats sont irréversibles et les matériaux gaspillés, les délais manqués ou les défaillances de qualité peuvent entraîner des pertes économiques pour une entreprise. C’est pourquoi, chez Xometry, nous gagnons la confiance en délivrant constamment de la fiabilité et de la clarté.

Les fournisseurs et les acheteurs s’appuient sur Xometry pour la rapidité et la transparence. Ils savent que lorsqu’ils téléchargent un fichier CAD, notre IA analysera rapidement les pièces et générera des estimations sur les prix et les risques potentiels. Les prédictions sont ancrées dans des données de production réelles, ce qui renforce encore la fiabilité et la visibilité. Les prix reflètent les conditions du marché réel, et les fournisseurs reçoivent des informations continues sur la façon d’améliorer leur performance et de développer leur entreprise sur la plateforme. Le système effectue également des vérifications indépendantes pour détecter les discordances. Lorsque quelque chose ne correspond pas, nous le signalons tôt et tenons les équipes constamment informées.

Comment l’IA générative traduit-elle exactement les idées de produit en pièces constructibles — et quel impact cela a-t-il sur les délais de développement ?

La fabrication a toujours lutté contre le fossé entre l’intention et la constructibilité. Les idées de produit précoces sont souvent incomplètes, et la traduction de celles-ci en conceptions fabriquables nécessite de multiples handoffs. Ce processus est lent et souvent sujet à des révisions, ce qui crée des retards ou des pénuries.

L’IA générative comprime cette boucle. Dans la pratique, elle traduit les entrées partiellement structurées en fonctionnalités fabriquables. Elle peut signaler des risques potentiels, suggérer des matériaux et des processus, et signaler les contraintes tôt. L’IA réduit la friction qui ralentit généralement la production, réduisant les délais de développement avec moins d’itérations et moins de pièces ou de matériaux gaspillés.

Comment assurez-vous que la qualité et le contrôle restent élevés lorsque les processus deviennent plus autonomes ?

Un principe clé est de déplacer les contrôles de qualité vers la partie la plus précoce du processus de production. L’IA peut analyser des millions de points de données géométriques pour l’aider à déterminer la faisabilité de la fabrication, le coût et le meilleur jumelage de fournisseurs. Cela fournit de la précision et de la cohérence sans avoir à compter uniquement sur la diligence humaine, qui a longtemps été la seule défense contre les risques lors du processus de contrôle de la qualité.

Cela étant dit, garder un humain dans la boucle est toujours nécessaire pour ces processus augmentés. Nous déployons l’IA pour identifier les problèmes et les alternatives lorsqu’il est nécessaire, mais le dernier mot pour l’intervention revient aux opérateurs humains qui ont l’expérience pour prendre ces décisions.

Nous voyons cela particulièrement dans les secteurs critiques comme l’aérospatiale et la défense, où avoir un humain dans la boucle est la seule façon de permettre l’automatisation à grande échelle sans sacrifier le contrôle de la qualité.

Comment fonctionne le prix dynamique alimenté par l’IA chez Xometry, compte tenu des coûts de fabrication variables et des complexités de la chaîne d’approvisionnement ?

Le prix de fabrication est inhérentement variable car chaque pièce est différente, et les coûts changent constamment en fonction des matériaux, de la capacité, des facteurs externes comme les tarifs douaniers et d’autres contraintes. Les modèles de prix statiques ne tiennent pas dans cet environnement.

Chez Xometry, le prix dynamique est un système d’apprentissage. Nos modèles sont formés sur des millions de devis historiques et mis à jour en continu avec les résultats de production réels. Cette boucle de rétroaction maintient les prix ancrés dans la réalité.

Lorsque les ingénieurs téléchargent un fichier CAD, notre Moteur de devis instantané analyse immédiatement le fichier et le vérifie par rapport aux facteurs et contraintes externes qui impactent le prix pour identifier le meilleur fabricant parmi notre réseau de milliers de partenaires.