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

वैद्य राघवन, मुख्य उत्पाद और प्रौद्योगिकी अधिकारी, Xometry, एक अनुभवी वैश्विक प्रौद्योगिकी कार्यकारी और इंजीनियर हैं जो कंपनी की उत्पाद और प्रौद्योगिकी रणनीति का नेतृत्व करते हैं, जिसमें एआई-संचालित बाजार क्षमताओं को स्केल करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है जो उद्यम खरीदारों को निर्माण आपूर्तिकर्ताओं से जोड़ता है। उन्होंने एआई, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, सास और डेटा विश्लेषण में गहरी विशेषज्ञता लाई है, जो पहले वेफेयर, माइक्रोसॉफ्ट और ग्रुपोन जैसी कंपनियों में वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाओं में रहे हैं, जहां उन्होंने बड़े पैमाने पर डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म और बाज़ार प्रौद्योगिकियों का विकास किया था। Xometry में, वह जटिल निर्माण कार्य प्रवाह को बुद्धिमान, डेटा-संचालित प्रणालियों में परिवर्तित करने के लिए जिम्मेदार हैं जो दक्षता, लचीलापन और वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला कनेक्टिविटी में सुधार करते हैं।

Xometry एक एआई-संचालित डिजिटल बाजार है जो व्यवसायों को कस्टम-निर्मित भागों को मांग पर सोर्स करने में सक्षम बनाता है जो खरीदारों को विभिन्न उत्पादन विधियों में से एक वैश्विक नेटवर्क के साथ जोड़ता है, जिसमें सीएनसी मशीनिंग, ३डी प्रिंटिंग और इंजेक्शन मोल्डिंग शामिल हैं। २०१३ में स्थापित और नॉर्थ बेथेस्डा, मैरीलैंड में मुख्यालय, कंपनी मशीन लर्निंग का लाभ उठाती है ताकि अपलोड किए गए डिज़ाइन फ़ाइलों के आधार पर तुरंत मूल्य निर्धारण, लीड-टाइम अनुमान और आपूर्तिकर्ता मिलान प्रदान किया जा सके, जो पारंपरिक रूप से जटिल खरीद प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करे। दुनिया भर में हजारों आपूर्तिकर्ताओं और दसियों हज़ारों खरीदारों के साथ, Xometry आधुनिक निर्माण में एक केंद्रीय भूमिका निभाता है जो आपूर्ति श्रृंखला को डिजिटल बनाने और अधिक लचीले, वितरित उत्पादन को स्केल पर सक्षम बनाता है।

आपके पास माइक्रोसॉफ्ट, ग्रुपोन और वेफेयर में एक अद्भुत यात्रा रही है। आपके शुरुआती अनुभवों – व्यक्तिगत या पेशेवर – ने प्रौद्योगिकी में आपकी रुचि को कैसे आकार दिया, और यह आपको Xometry और एआई-संचालित निर्माण की दुनिया में कैसे ले गया?

मेरी प्रौद्योगिकी में रुचि मेरे करियर की शुरुआत में ही शुरू हुई थी। मैं हमेशा कठिन चुनौतियों और वास्तविक दुनिया में वास्तविक परिवर्तन लाने वाले समाधान बनाने के अवसर से प्रेरित रहा हूं।

तेजी से बदलते उद्योगों में जहां मैंने अपना करियर बिताया है, आपको तेजी से आगे बढ़ने और एक विचार को जीवन में लाने के बीच संतुलन बनाना होता है, साथ ही साथ टिकाऊ और प्रभावी प्रणाली भी बनानी होती है। निर्माण इसे अच्छी तरह से प्रदर्शित करता है। यह एक गहरा भौतिक और गहरा विश्लेषणात्मक उद्योग है, लेकिन यह हमारी सबसे नवाचारी प्रणालियों को भी संचालित करता है।
Xometry सभी के बीच के संगम पर बैठता है जहां हम एक पारंपरिक रूप से विश्लेषणात्मक उद्योग को आधुनिक बना रहे हैं जिसमें वास्तविक अनुशासन और स्पष्टता है कि हम आगे क्या करने जा रहे हैं। मेरे लिए, यह समय और उद्देश्य का एक दुर्लभ संगम है, और यह ठीक वही चुनौती है जिसकी ओर मैं अपने पूरे करियर से निर्माण कर रहा था।

आप निर्माण को “अंतिम एनालॉग गढ़” के रूप में वर्णित करते हैं। निर्माण में एआई वर्तमान में कुछ सबसे बड़ी चुनौतियों का समाधान कर रहा है?

मैं निर्माण को “अंतिम एनालॉग गढ़” के रूप में वर्णित करता हूं क्योंकि इसकी संरचनात्मक जटिलता के कारण निर्माण जीवन चक्र लंबा है और कई हाथों में है। उदाहरण के लिए, निर्माण के दौरान, डिजाइन और उत्पादन इंजीनियरिंग खरीद, सोर्सिंग, गुणवत्ता, लॉजिस्टिक्स, वितरण के बाद असेंबली और वित्तीय समायोजन जैसे कार्यों के साथ काम करते हैं, प्रत्येक चरण में नए जोखिम और संभावित देरी का परिचय देते हैं।

मूल चुनौती घर्षण है। निर्माण श्रृंखला में प्रत्येक बिंदु पर, विभिन्न प्रारूप, प्रणाली और कभी-कभी यहां तक कि माप की इकाइयां होती हैं। विचार एक हाथ से दूसरे हाथ में गुजरते हैं, प्रत्येक एक संभावित विफलता बिंदु बन जाता है। ऐतिहासिक रूप से, जोखिम को प्रबंधित करने का एकमात्र तरीका मैनुअल मानव समीक्षा थी।

एआई वर्तमान में उस घर्षण के खिलाफ सबसे अधिक मूल्य बना रहा है। यह उस विभाजित प्रणाली में एक समन्वयक के रूप में कार्य करता है: असंगतियों का पता लगाना, भागों को सही आपूर्तिकर्ताओं से मिलाना, और यहां तक कि लागत और लीड समय को गतिशील रूप से मॉडलिंग करना। यह ऐतिहासिक उत्पादन डेटा का उपयोग करके भविष्यवाणी करता है कि कहां समस्याएं उत्पन्न हो सकती हैं, और उन्हें जल्दी से झंडे दिखाता है ताकि समय और सामग्री बर्बाद न हो।

आपूर्तिकर्ता स्पष्ट इरादे और कम आश्चर्य प्राप्त करते हैं, जिसका अर्थ है कि हम अपने नेटवर्क के साथ विश्वास बना सकते हैं और निर्माताओं को आवश्यक वस्तुओं का उत्पादन करने में मदद कर सकते हैं।

Xometry ने आपूर्तिकर्ताओं और खरीदारों के साथ एआई-संचालित कार्य प्रवाह को अपनाने के लिए विश्वास कैसे बनाया है?

निर्माण में, विश्वास अर्जित करना मुश्किल है क्योंकि दांव उच्च हैं, परिणाम अविवर्तनीय हैं और बर्बाद सामग्री, चूकी समय सीमा या गुणवत्ता विफलता एक कंपनी के लिए आर्थिक नुकसान का योगदान कर सकती है। यही कारण है कि Xometry में, हम विश्वसनीयता और स्पष्टता को लगातार वितरित करके विश्वास अर्जित करते हैं।

आपूर्तिकर्ता और खरीदार Xometry पर गति और पारदर्शिता के लिए भरोसा करते हैं। वे जानते हैं कि जब वे एक सीएडी फ़ाइल अपलोड करते हैं, तो हमारा एआई तुरंत भागों का विश्लेषण करेगा और मूल्य निर्धारण और संभावित जोखिमों के बारे में अनुमान लगाएगा। अनुमान वास्तविक उत्पादन डेटा में निहित हैं, जो आगे विश्वसनीयता और दृश्यता को बढ़ाता है। मूल्य निर्धारण वास्तविक बाजार की स्थितियों को प्रतिबिंबित करता है, और आपूर्तिकर्ता प्रदर्शन में सुधार और प्लेटफ़ॉर्म पर अपना व्यवसाय बढ़ाने के लिए निरंतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं। प्रणाली भी विसंगतियों को पकड़ने के लिए स्वतंत्र जांच करती है। जब कुछ संरेखित नहीं होता है, तो हम इसे जल्दी से उठाते हैं और टीमों को निरंतर सूचित रखते हैं।

उत्पाद विचारों को निर्माण योग्य भागों में कैसे अनुवादित करता है – और इसका विकास समयसीमा पर क्या प्रभाव पड़ता है?

निर्माण ने हमेशा इरादे और निर्माण योग्यता के बीच अंतर से संघर्ष किया है। शुरुआती उत्पाद विचार अक्सर अधूरे होते हैं, और उन्हें निर्माण योग्य डिज़ाइन में अनुवाद करने के लिए कई हाथों में होता है। यह प्रक्रिया धीमी और अक्सर पुनर्कार्य के लिए अतिसंवेदनशील है, जो देरी या कमी पैदा करती है।

जनरेटिव एआई उस लूप को संपीड़ित करता है। अभ्यास में, यह आंशिक रूप से संरचित इनपुट को निर्माण योग्य विशेषताओं में अनुवादित करता है। यह संभावित जोखिमों को उजागर कर सकता है, सामग्री और प्रक्रियाओं का सुझाव दे सकता है, और पहले से ही प्रतिबंधों को झंडे दिखा सकता है। एआई उत्पादन को धीमा करने वाले घर्षण को कम कर रहा है, जिससे विकास समयसीमा में कमी आ रही है और कम पुनरावृत्ति और कम बर्बाद भाग या सामग्री हो रही है।

प्रक्रियाएं अधिक स्वायत्त होने पर गुणवत्ता और नियंत्रण कैसे उच्च रहता है?

एक प्रमुख सिद्धांत गुणवत्ता जांच को उत्पादन प्रक्रिया के सबसे पहले भाग में स्थानांतरित करना है। एआई लाखों ज्यामितीय डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि निर्माण की व्यवहार्यता, लागत और सर्वोत्तम आपूर्तिकर्ता मिलान क्या है। यह मानव दृढ़ता पर निर्भर किए बिना सटीकता और संगति प्रदान करता है, जो गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रिया के दौरान जोखिम के लिए लंबे समय से एकमात्र रक्षा रही है।

हालांकि, संवर्धित प्रक्रियाओं में मानव को शामिल रखना अभी भी आवश्यक है। हम एआई को समस्याओं और विकल्पों की पहचान करने के लिए तैनात करते हैं जब आवश्यक हो, लेकिन हस्तक्षेप के लिए अंतिम निर्णय मानव ऑपरेटरों के साथ रहता है जिनके पास उन निर्णयों को लेने का अनुभव है।

हम इसे विशेष रूप से एयरोस्पेस और रक्षा जैसे मिशन-महत्वपूर्ण क्षेत्रों में देखते हैं जहां स्वचालन को स्केल पर गुणवत्ता नियंत्रण को त्यागने के बिना अनुमति देने के लिए मानव को लूप में रखना आवश्यक है।

Xometry में, एआई-संचालित गतिशील मूल्य निर्धारण कैसे काम करता है, जो परिवर्तनशील निर्माण लागत और आपूर्ति श्रृंखला जटिलताओं को देखते हुए?

निर्माण मूल्य निर्धारण स्वाभाविक रूप से परिवर्तनशील है क्योंकि प्रत्येक भाग अलग है, और लागत सामग्री, क्षमता, बाहरी कारकों जैसे टैरिफ और अन्य प्रतिबंधों के आधार पर लगातार बदलती रहती है। स्थिर मूल्य मॉडल उस वातावरण में खड़े नहीं होते हैं।

Xometry में, गतिशील मूल्य निर्धारण एक सीखने वाली प्रणाली है। हमारे मॉडल लाखों ऐतिहासिक उद्धरणों पर प्रशिक्षित हैं और वास्तविक उत्पादन परिणामों के साथ निरंतर अद्यतन किए जाते हैं। वह फीडबैक लूप मूल्य निर्धारण को वास्तविकता में रखता है।

जब इंजीनियर एक सीएडी फ़ाइल अपलोड करते हैं, तो हमारा इंस्टेंट कोटिंग इंजन तुरंत फ़ाइल का विश्लेषण करता है और इसे उन बाहरी कारकों और प्रतिबंधों के खिलाफ जांचता है जो मूल्य निर्धारण को प्रभावित करते हैं ताकि हमारे सहयोगी आपूर्तिकर्ताओं के नेटवर्क में से सर्वोत्तम निर्माता की पहचान की जा सके।

फिर, जैसे ही परिस्थितियां बदलती हैं, इंजन स्वचालित रूप से पुनः समायोजित करता है, मूल्य निर्धारण को वास्तविक समय में अद्यतन करता है ताकि सामग्री, क्षमता, टैरिफ और अन्य लागत चालकों में परिवर्तन को प्रतिबिंबित किया जा सके।

इंजीनियरों से लेकर आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधकों तक के ग्राहकों के साथ, Xometry एआई और डेटा विश्लेषण का उपयोग करके अनुभव को कैसे अनुकूलित करता है?

Xometry में, एआई उपयोगकर्ताओं के लिए एक बहुत ही अनुकूलित अनुभव बनाता है, उत्पादन प्रक्रिया को व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुसार स्ट्रीमलाइनिंग करता है। एक इंजीनियर के लिए, यह तेजी से प्रतिक्रिया हो सकती है सामग्री और डिज़ाइन जोखिमों पर, या एक आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधक के लिए, यह लॉजिस्टिक्स में रुकावटों पर तेजी से झंडे दिखा सकता है ताकि महंगी त्रुटियों को कम किया जा सके और विश्वास बनाया जा सके।

दशकों से, सीएडी एक बाधा रही है निर्माण के लिए प्रवेश। लेकिन प्रक्रिया में एआई के एकीकरण के साथ, हम उस अनुकूलित अनुभव को बना सकते हैं जहां इंजीनियर अपनी आवश्यकताओं का वर्णन प्राकृतिक भाषा में कर सकते हैं और प्रणाली बिना किसी घर्षण के निर्माण योग्य डिज़ाइन बना सकती है।

आगे देखते हुए, अगले ३-५ वर्षों में निर्माण पारिस्थितिकी तंत्र को फिर से परिभाषित करने के लिए आप एआई नवाचार में से एक पर विश्वास करते हैं?

मुझे विश्वास है कि एआई नवाचार जो निर्माण को फिर से परिभाषित करेगा वह पूरे उत्पादन चक्र में निरंतर तर्क होगा।

जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, निर्माण निर्णय अक्सर अभी भी विभाजित हैं। निर्माता डिजाइन, लागत, सोर्सिंग और निर्माण योग्यता का अलग-अलग मूल्यांकन करते हैं, जिसका अर्थ है कि मुद्दों का अक्सर बाद में पता चलता है और अधिक महंगा हो जाता है। मैं जिस बदलाव की भविष्यवाणी करता हूं वह उन आयामों में समानांतर एआई प्रणाली की ओर है जो एक एकल, एकीकृत कार्यक्रम में एक साथ आती हैं जो ऐतिहासिक उत्पादन परिणामों से सीखती हैं और वास्तविक समय में अनुकूलन करती हैं।

इस प्रकार की प्रारंभिक प्रणाली पहले से ही डीएफएम विश्लेषण, सोर्सिंग और यहां तक कि मूल्य निर्धारण जैसे क्षेत्रों में मौजूद हैं। लेकिन अगले कुछ वर्षों में, हम उन सीमाओं को और अधिक ढहने की उम्मीद करते हैं, जो एक तेज, अधिक अनुमानित और अधिक अनुकूलन योग्य निर्माण पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण करेगा।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें Xometry पर जाना चाहिए।