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

Vaidy Raghavan, Chief Product & Technology Officer, Xometry, is een ervaren wereldwijd technisch directeur en ingenieur die de product- en technologie-strategie van het bedrijf leidt, met een focus op het schalen van AI-gedreven marktplaatsmogelijkheden die ondernemingskopers verbinden met leveranciers van fabricage. Hij brengt diepgaande expertise mee uit AI, supply chain management, SaaS en data-analyse, aangezien hij eerder senior leiderschapsrollen had bij bedrijven als Wayfair, Microsoft (MSFT ) en Groupon, waar hij grote digitale platforms en marktplaats technologieën ontwikkelde. Bij Xometry is hij verantwoordelijk voor het transformeren van complexe fabricage workflows in intelligente, gegevens-gedreven systemen die efficiëntie, veerkracht en wereldwijde supply chain connectiviteit verbeteren.

Xometry is een AI-gepowered digitale marktplaats die bedrijven in staat stelt om op maat gemaakte onderdelen op aanvraag te bronnen door kopers te verbinden met een wereldwijd netwerk van gecontroleerde leveranciers over meerdere productiemethoden, waaronder CNC-bewerking, 3D-printen en injectiemolden. Opgericht in 2013 en gevestigd in North Bethesda, Maryland, maakt het bedrijf gebruik van machine learning om instantane prijzen, levertijden en leveranciersmatching te bieden op basis van geüploade ontwerpbestanden, waardoor het traditioneel complexe inkoopproces wordt gestroomlijnd. Met duizenden leveranciers en tienduizenden kopers wereldwijd speelt Xometry een centrale rol bij het moderniseren van de fabricage door supply chains te digitaliseren en meer agile, gedistribueerde productie op grote schaal mogelijk te maken.

U hebt een geweldige reis gehad bij Microsoft, Groupon en Wayfair. Wat waren de vroege ervaringen – persoonlijk of professioneel – die uw interesse in technologie vormden, en hoe leidde dat uiteindelijk tot Xometry en de wereld van AI-gedreven fabricage?

Mijn interesse in technologie begon vroeg in mijn carrière. Ik ben altijd gemotiveerd door moeilijke uitdagingen en de kans om oplossingen te bouwen die echt een verschil maken in de echte wereld.

In de snel bewegende industrieën waarin ik mijn carrière heb doorgebracht, moet je een balans vinden tussen snelheid en het bouwen van duurzame en effectieve systemen. Fabricage is een goed voorbeeld hiervan. Het is een diep fysieke en diep analoge industrie, maar het drijft ook enkele van onze meest innovatieve systemen aan. Xometry zit op het snijvlak van al deze factoren, waar we een traditioneel analoge industrie transformeren in iets moderns met echte discipline en duidelijkheid over waar we naartoe gaan. Voor mij is het een zeldzame convergentie van timing en doel, en het is precies de soort uitdaging waarvoor ik mijn hele carrière heb gebouwd.

U hebt fabricage omschreven als de laatste “analoge vesting”. Wat zijn enkele van de grootste uitdagingen die AI oplost in fabricage op dit moment?

Ik beschrijf fabricage als de laatste “analoge vesting” vanwege de structurele complexiteit, aangezien de fabricage-levenscyclus lang is en vol veel overdrachten. Tijdens fabricage werken ontwerp- en productie-engineering samen met inkoop, sourcing, kwaliteit, logistiek, post-levensduur-assemblage en financiële afstemming over de supply chain, waarbij elke fase nieuwe risico’s en potentiële vertragingen introduceert.

De kernuitdaging is wrijving. Op elk punt in de fabricageketen zijn er verschillende formaten, systemen en soms zelfs eenheden van meting. Ideeën gaan door overdracht na overdracht, waarbij elke overdracht een potentieel falenpunt kan zijn. Historisch gezien was de enige manier om dat risico te beheersen handmatige menselijke controle.

AI creëert op dit moment de meeste waarde in de strijd tegen die wrijving. Het fungeert als coördinator in dat gefragmenteerde systeem: het detecteert ongerechtigheden, matcht onderdelen met de juiste leveranciers en modelleert zelfs dynamisch kosten en levertijden. Het gebruikt historische productiegegevens om te voorspellen waar problemen kunnen ontstaan en markeert ze snel voordat tijd en materiaal verloren gaan.

Leveranciers krijgen duidelijker intentie en minder verrassingen, waardoor we vertrouwen kunnen opbouwen met ons netwerk en helpen bij het produceren van de benodigde artikelen.

Op welke manieren heeft Xometry vertrouwen opgebouwd met leveranciers en kopers om AI-gedreven workflows te adopteren?

In fabricage is vertrouwen moeilijk te verdienen, aangezien de inzet hoog is, de resultaten onomkeerbaar zijn en verspilde materialen, gemiste deadlines of kwaliteitsfouten kunnen leiden tot economische verliezen voor een bedrijf. Daarom verdient Xometry vertrouwen door voortdurend betrouwbaarheid en duidelijkheid te bieden.

Leveranciers en kopers vertrouwen op Xometry voor snelheid en transparantie. Ze weten dat wanneer ze een CAD-bestand uploaden, onze AI snel de onderdelen analyseert en schattingen maakt over prijzen en potentiële risico’s. Voorspellingen zijn gebaseerd op echte productiegegevens, wat de betrouwbaarheid en zichtbaarheid verder verhoogt. Prijzen weerspiegelen echte marktomstandigheden, en leveranciers ontvangen voortdurende inzichten in hoe ze hun prestaties kunnen verbeteren en hun bedrijf op het platform kunnen uitbreiden. Het systeem voert ook onafhankelijke controles uit om ongerechtigheden te detecteren. Wanneer iets niet overeenkomt, brengen we het vroeg naar voren en houden we teams constant op de hoogte.

Hoe vertaalt generatieve AI precies productideeën in bouwbare onderdelen – en wat is het effect op ontwikkelingstijden?

Fabricage heeft altijd moeite gehad met de kloof tussen intentie en bouwbaarheid. Vroege productideeën zijn vaak onvolledig, en het vertalen ervan in fabriceerbare ontwerpen vereist meerdere overdrachten. Dat proces is langzaam en vaak vatbaar voor herwerking, wat vertragingen of tekorten kan veroorzaken.

Generatieve AI comprimeert die lus. In de praktijk vertaalt het gedeeltelijk gestructureerde invoer in fabriceerbare kenmerken. Het kan potentiële risico’s naar voren brengen, materialen en processen suggereren en beperkingen vroeg signaleren. AI vermindert de wrijving die productie typisch vertraagt, ontwikkelingstijden inkort met minder iteraties en minder verspilde onderdelen of materialen.

Hoe waarborgt u kwaliteit en controle als processen meer autonoom worden?

Een van de belangrijkste principes is het verplaatsen van kwaliteitscontroles naar het vroegste deel van het productieproces. AI kan miljoenen geometrische gegevenspunten analyseren om te helpen bij het bepalen van de haalbaarheid van fabricage, kosten en de beste leveranciersmatch. Dit levert precisie en consistentie zonder te moeten vertrouwen op menselijke ijver alleen, die lange tijd de enige verdediging was tegen risico’s tijdens het kwaliteitscontroleproces.

Er moet echter nog steeds een mens in de lus worden gehouden voor deze versterkte processen. We gebruiken AI om problemen en alternatieven te identificeren wanneer nodig, maar het laatste woord voor interventie ligt bij menselijke operators die de ervaring hebben om die beslissingen te nemen.

We zien dit vooral in missie-kritische sectoren zoals luchtvaart en defensie, waarbij het hebben van een mens in de lus de enige manier is om automatisering op grote schaal toe te staan zonder kwaliteitscontrole op te offeren.

Hoe werkt AI-gedreven dynamische prijzen bij Xometry, gezien de variabele fabricagekosten en supply chain complexiteiten?

Fabricageprijzen zijn van nature variabel, omdat elk onderdeel anders is en kosten constant veranderen op basis van materialen, capaciteit, externe factoren zoals tarieven en andere beperkingen. Statische prijsmodellen houden geen stand in die omgeving.

Bij Xometry is dynamische prijzen een lerend systeem. Onze modellen zijn getraind op miljoenen historische offertes en worden voortdurend bijgewerkt met echte productieresultaten. Die feedbacklus houdt prijzen verankerd in de realiteit.

Wanneer ingenieurs een CAD-bestand uploaden, analyseert onze Instant Quoting Engine onmiddellijk het bestand en controleert het tegen externe factoren en beperkingen die de prijzen beïnvloeden om de beste fabrikant te identificeren uit ons netwerk van duizenden partners.