वैद्य राघवन, मुख्य उत्पाद एवं प्रौद्योगिकी अधिकारी, Xometry – साक्षात्कार श्रृंखला

वैद्य राघवन, मुख्य उत्पाद एवं प्रौद्योगिकी अधिकारी, Xometry, एक सिद्धहस्त वैश्विक प्रौद्योगिकी कार्यकारी और इंजीनियर हैं जो कंपनी की उत्पाद और प्रौद्योगिकी रणनीति का नेतृत्व करते हैं, जिसमें एआई-संचालित मार्केटप्लेस क्षमताओं को स्केल करने पर ध्यान केंद्रित है जो उद्यम खरीदारों को विनिर्माण आपूर्तिकर्ताओं से जोड़ती हैं। वे एआई, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, SaaS, और डेटा एनालिटिक्स में गहन विशेषज्ञता लाते हैं, जिन्होंने पहले Wayfair, Microsoft, और Groupon जैसी कंपनियों में वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाएँ निभाई हैं, जहाँ उन्होंने बड़े पैमाने के डिजिटल प्लेटफॉर्म और मार्केटप्लेस प्रौद्योगिकियाँ विकसित कीं। Xometry में, वे जटिल विनिर्माण वर्कफ़्लो को बुद्धिमान, डेटा-संचालित प्रणालियों में बदलने के लिए जिम्मेदार हैं जो दक्षता, लचीलापन और वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला कनेक्टिविटी में सुधार करती हैं।

Xometry एक एआई-संचालित डिजिटल मार्केटप्लेस है जो व्यवसायों को कस्टम-निर्मित पुर्जों को ऑन-डिमांड सोर्स करने में सक्षम बनाता है, खरीदारों को सीएनसी मशीनिंग, 3डी प्रिंटिंग और इंजेक्शन मोल्डिंग सहित कई उत्पादन विधियों में वैश्विक सत्यापित आपूर्तिकर्ताओं के नेटवर्क से जोड़कर। 2013 में स्थापित और नॉर्थ बेथेस्डा, मैरीलैंड में मुख्यालय वाली, यह कंपनी मशीन लर्निंग का लाभ उठाती है ताकि अपलोड किए गए डिज़ाइन फ़ाइलों के आधार पर तत्काल मूल्य निर्धारण, लीड-टाइम अनुमान और आपूर्तिकर्ता मिलान प्रदान कर सके, जिससे पारंपरिक रूप से जटिल खरीद प्रक्रिया सुव्यवस्थित होती है। दुनिया भर में हजारों आपूर्तिकर्ताओं और दसियों हज़ार खरीदारों के साथ, Xometry आपूर्ति श्रृंखलाओं को डिजिटाइज़ करके और बड़े पैमाने पर अधिक चुस्त, वितरित उत्पादन को सक्षम करके विनिर्माण के आधुनिकीकरण में केंद्रीय भूमिका निभाता है।

आपने Microsoft, Groupon, और Wayfair में एक अविश्वसनीय यात्रा तय की है। कौन से प्रारंभिक अनुभव—व्यक्तिगत या पेशेवर—ने प्रौद्योगिकी में आपकी रुचि को आकार दिया, और वह अंततः आपको Xometry और एआई-संचालित विनिर्माण की दुनिया में कैसे ले गए?

प्रौद्योगिकी में मेरी रुचि मेरे करियर की शुरुआत में ही शुरू हो गई थी। मैं हमेशा कठिन चुनौतियों और ऐसे समाधान बनाने के मौके से प्रेरित रहा हूँ जो वास्तविक दुनिया में सार्थक बदलाव लाते हैं।

तेजी से बदलते उद्योगों में जहाँ मैंने अपना करियर बिताया है, आपको एक विचार को जीवंत करने के लिए तेजी से आगे बढ़ने और साथ ही टिकाऊ एवं प्रभावी प्रणालियाँ बनाने के बीच संतुलन बनाना होता है। विनिर्माण इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण है। यह एक गहन रूप से भौतिक और गहन रूप से एनालॉग उद्योग है, लेकिन यह हमारी कुछ सबसे नवीन प्रणालियों को भी शक्ति प्रदान करता है।
Xometry इन सभी के प्रतिच्छेदन पर स्थित है जहाँ हम एक पारंपरिक रूप से एनालॉग उद्योग को कुछ आधुनिक में बदल रहे हैं, जहाँ हम आगे कहाँ जा रहे हैं इस पर वास्तविक अनुशासन और स्पष्टता है। मेरे लिए, यह समय और उद्देश्य का एक दुर्लभ अभिसरण है, और यह ठीक उस प्रकार की चुनौती है जिसकी ओर मैंने अपने पूरे करियर में निर्माण किया है।

आपने विनिर्माण को अंतिम “एनालॉग गढ़” के रूप में वर्णित किया है। एआई वर्तमान में विनिर्माण में कुछ सबसे बड़ी चुनौतियों का समाधान कैसे कर रहा है?

मैं विनिर्माण को अंतिम “एनालॉग गढ़” इसलिए बताता हूँ क्योंकि इसकी संरचनात्मक जटिलता है क्योंकि विनिर्माण जीवनचक्र लंबा है और इसमें कई हैंडऑफ़ होते हैं। उदाहरण के लिए, विनिर्माण के दौरान, डिज़ाइन और उत्पादन इंजीनियरिंग, खरीद, सोर्सिंग, गुणवत्ता, रसद, वितरण-उपरांत असेंबली, और आपूर्ति श्रृंखला में वित्तीय समाधान के साथ काम करते हैं, प्रत्येक चरण नए जोखिम और संभावित देरी पैदा करता है।

मूल चुनौती घर्षण है। विनिर्माण श्रृंखला के हर बिंदु पर, अलग-अलग प्रारूप, प्रणालियाँ और कभी-कभी माप की इकाइयाँ भी होती हैं। विचार हैंडऑफ़ के बाद हैंडऑफ़ से गुजरते हैं, जिसमें प्रत्येक एक संभावित विफलता बिंदु बन जाता है। ऐतिहासिक रूप से, उस जोखिम को प्रबंधित करने का एकमात्र तरीका मैनुअल मानवीय समीक्षा था।

एआई अभी उस घर्षण से लड़ने में सबसे अधिक मूल्य सृजित कर रहा है। यह उस खंडित प्रणाली में एक समन्वयक के रूप में कार्य करता है: विसंगतियों का पता लगाना, पुर्जों को सही आपूर्तिकर्ताओं से मिलाना, और यहाँ तक कि गतिशील रूप से लागत और लीड टाइम का मॉडलिंग करना। यह ऐतिहासिक उत्पादन डेटा का उपयोग यह भविष्यवाणी करने के लिए करता है कि समस्याएँ कहाँ उत्पन्न हो सकती हैं, और समय और सामग्री बर्बाद होने से पहले उन्हें जल्दी से चिह्नित करता है।

आपूर्तिकर्ताओं को स्पष्ट इरादा और कम आश्चर्य मिलता है, जिसका अर्थ है कि हम अपने नेटवर्क के साथ विश्वास बना सकते हैं और निर्माताओं को वे वस्तुएँ उत्पादित करने में मदद कर सकते हैं जिनकी हमें आवश्यकता है।

एआई-संचालित वर्कफ़्लो अपनाने के लिए Xometry ने आपूर्तिकर्ताओं और खरीदारों के साथ विश्वास किन तरीकों से बनाया है?

विनिर्माण में, विश्वास अर्जित करना कठिन है क्योंकि दांव ऊँचे हैं, परिणाम अपरिवर्तनीय हैं और बर्बाद सामग्री, चूकी हुई समयसीमा या गुणवत्ता विफलताएँ किसी कंपनी के लिए आर्थिक नुकसान में योगदान कर सकती हैं। इसीलिए Xometry में, हम विश्वसनीयता और स्पष्टता लगातार प्रदान करके विश्वास अर्जित करते हैं।

आपूर्तिकर्ता और खरीदार गति और पारदर्शिता के लिए Xometry पर भरोसा करते हैं। वे जानते हैं कि जब वे एक CAD फ़ाइल अपलोड करेंगे, तो हमारा एआई तेजी से पुर्जों का विश्लेषण करेगा और मूल्य निर्धारण और संभावित जोखिमों के बारे में अनुमान उत्पन्न करेगा। भविष्यवाणियाँ वास्तविक उत्पादन डेटा पर आधारित होती हैं, जो उस विश्वसनीयता और दृश्यता को और बढ़ाती हैं। मूल्य निर्धारण वास्तविक बाजार स्थितियों को दर्शाता है, और आपूर्तिकर्ताओं को प्रदर्शन में सुधार करने और प्लेटफॉर्म पर अपने व्यवसाय को बढ़ाने के तरीकों में निरंतर अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है। प्रणाली विसंगतियों को पकड़ने के लिए स्वतंत्र जाँच भी करती है। जब कुछ संरेखित नहीं होता है, तो हम इसे जल्दी सामने लाते हैं और टीमों को लगातार सूचित रखते हैं।

जेनरेटिव एआई वास्तव में उत्पाद विचारों को बनाने योग्य पुर्जों में कैसे अनुवादित करता है — और इसका विकास समयसीमा पर क्या प्रभाव पड़ता है?

विनिर्माण हमेशा इरादे और बनाने की क्षमता के बीच की खाई से जूझता रहा है। प्रारंभिक उत्पाद विचार अक्सर अधूरे होते हैं, और उन्हें विनिर्माण योग्य डिज़ाइनों में अनुवादित करने के लिए कई हैंडऑफ़ की आवश्यकता होती है। वह प्रक्रिया धीमी है और अक्सर पुनःकार्य के प्रति संवेदनशील होती है, जिससे देरी या कमी पैदा होती है।

जेनरेटिव एआई उस लूप को संपीड़ित करता है। व्यवहार में, यह आंशिक रूप से संरचित इनपुट को विनिर्माण योग्य विशेषताओं में अनुवादित करता है। यह संभावित जोखिमों को सामने ला सकता है, सामग्री और प्रक्रियाओं का सुझाव दे सकता है, और बाधाओं को जल्दी चिह्नित कर सकता है। एआई उस घर्षण को कम कर रहा है जो आमतौर पर उत्पादन को धीमा कर देता है, कम पुनरावृत्तियों और कम स्क्रैप पुर्जों या सामग्री के साथ विकास समयसीमा को काट रहा है।

जब प्रक्रियाएँ अधिक स्वायत्त हो जाती हैं, तो आप यह कैसे सुनिश्चित करते हैं कि गुणवत्ता और नियंत्रण उच्च बने रहें?

एक प्रमुख सिद्धांत है गुणवत्ता जाँच को उत्पादन प्रक्रिया के सबसे प्रारंभिक भाग में स्थानांतरित करना। एआई लाखों ज्यामितीय डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करके यह निर्धारित करने में मदद कर सकता है कि विनिर्माण की व्यवहार्यता, लागत और सर्वोत्तम आपूर्तिकर्ता मिलान क्या है। यह सटीकता और निरंतरता प्रदान करता है बिना केवल मानवीय परिश्रम पर निर्भर रहने की आवश्यकता के, जो लंबे समय से गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रिया के दौरान जोखिमों के लिए एकमात्र सुरक्षा रहा है।

यह कहने के बावजूद, इन संवर्धित प्रक्रियाओं के लिए मानव को लूप में रखना अभी भी आवश्यक है। हम एआई को आवश्यकतानुसार मुद्दों और विकल्पों की पहचान करने के लिए तैनात करते हैं, लेकिन हस्तक्षेप का अंतिम निर्णय मानव ऑपरेटरों के पास होता है जिनके पास उन निर्णयों को लेने का अनुभव होता है।

हम इसे विशेष रूप से एयरोस्पेस और रक्षा जैसे मिशन-क्रिटिकल क्षेत्रों में देखते हैं जहाँ मानव-इन-द-लूप होना गुणवत्ता नियंत्रण का त्याग किए बिना बड़े पैमाने पर स्वचालन की अनुमति देने का एकमात्र तरीका है।

परिवर्तनशील विनिर्माण लागत और आपूर्ति श्रृंखला जटिलताओं को देखते हुए, Xometry में एआई-संचालित गतिशील मूल्य निर्धार