Cam Myers, CreateMe’nin CEO’su ve Kurucusu – Röportaj Serisi

Cam Myers, CreateMe’nin CEO’su ve kurucusu, 2019 yılında şirketi, advanced otomasyon yoluyla giyim üretimi modernleştirmeyi hedefleyerek kurdu. San Francisco Körfez Bölgesi’nde bulunan Myers, ADM Yatırım Ortaklığı’nda yatırım danışmanlığı, Group Commerce’in kurucu ekibinde erken aşama liderliği ve Downtown Music Holdings ve Publicis Groupe’de iş geliştirme rolleri gibi çeşitli geçmişe sahiptir. Ayrıca, teknoloji odaklı endüstriyel dönüşümüne olan daha geniş bağlılığı yansıtan Dünya Ekonomik Forumu’nun Küresel İnovatörler Topluluğu’nun bir üyesidir.

CreateMe bir AI robotiği şirketi olup, geleneksel dikiş yerine robotik, bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi tarafından güçlendirilen otomatik, yapışkan tabanlı montaj ile giyim nasıl yapılır bunu yeniden keşfediyor. Şirkete ait özel üretim platformu, daha hızlı, daha yerel ve daha sürdürülebilir giyim üretimi sağlar, atık azaltır ve tedarik zincirlerini kısaltır ve şirketi bir sonraki nesil yumuşak malzeme üretiminin ön saflarına yerleştirir.

CreateMe’yi kurmadan önce, kurucu ekiplerin bir parçası, yatırım ve danışmanlık rollerinde çalıştınız ve DoubleClick ve Group Commerce gibi şirketlerde pozisyonlara sahip oldunuz. Bu teknoloji, finans ve işletme deneyimlerinin karışımı, CreateMe’yi kurma ve otomatikleştirilmiş giyim üretimi gibi karmaşık bir şeyi ele alma kararınızı nasıl etkiledi?

CreateMe’den önce, bir teknoloji generalisti olarak yetiştim, yazılım, e-ticaret, yatırım ve erken aşama işletme rolleri gibi çeşitli disiplinlerde çalıştım. Startup ekiplerinin bir parçası olmak, özellikle Group Commerce, bir işletme okulu gibi oldu. Gerçek kısıtlamalar altında teknoloji, ekonomi ve operasyonların nasıl etkileşime girdiğini görmek zorundasınız.

Bu bakış açısı, giysiye farklı bir sonuç getirdi. E-ticaret startup’larından, aynı hataların tekrarlanmasını gördüm: düşük satış, ağır iskontolar ve büyük miktarda envanterin sonunda yazıldığı veya çöpe atıldığı. Çoğu insan bunları satış veya tahmin sorunları olarak görüyordu. Teknoloji merceğinden bakıldığında, bunların daha derin bir şeyin semptomları olduğu açıktı – gerçek talebe cevap verebilecek üretim sistemleri.

İlham, bu disiplinler arasındaki noktaları bağlamaktan geldi. Giysi, herhangi bir sistemin kötü yönetildiğinden değil, bir bütün olarak çalışmadığı için bozulmuş değildi. Bu, bir şeyi ayarlamak veya optimize etmek değil, malzemeler, makineler ve yazılımların bir sistem olarak yeniden düşünülmesi gereken bir şeydi.

CreateMe, bu ikna ile ortaya çıktı. Bu, temel olarak bir teknoloji problemiydi ve bir teknoloji çözümü gerektiriyordu. Disiplinler arası olmak, bunu ilk olarak görünür kıldı ve CreateMe’nin yaklaşımının neden farklı göründüğünü açıkladı. Giyim üretimi, bir sistem ve otomasyon sorunu olarak ele almak ve endüstrinin gerçekten nasıl çalıştığını değiştirebilecek bir platform oluşturmak için yola çıktık.

CreateMe şimdi robotik, malzeme bilimi ve otomasyon alanında önemli bir patent portföyüne sahiptir. Bu problemi Fiziksel AI ile çözülebileceğine sizi inandıran ilk teknik içgörüler nelerdi?

CreateMe’yi 2019 yılında kurduğumuzda, giyim üretiminin otomatikleştirilebileceğine, ancak yalnızca süreç itself yeniden düşünülürse inanıyorduk. Kumaş, bir deformasyonlu, durum bağımlı malzemedir. Gerilir, kayar ve işlenirken davranışı değişir. Küçük varyasyonlar hızla birikir. Bu koşullarda, açık döngü kontrolü ve önceden programlanmış hareket bozulur. Problemin robot precisyonu değil, malzeme durumunu yeterince iyi anlamak ve buna göre davranmak olduğunu anladık.

İlk gerçek ilerlememiz, montaj modelini değiştirmekti. Sürekli dikiş yerine yapışkan bağlantıyı kullanarak, giysileri statik, sabit bir durumda, kumaş hareket halindeyken değil, toplayabildik. Bu, birincil bir varyasyon kaynağını entferdi ve hizalama ve birleştirmeyi doğrudan kontrol etmeyi sağladı. Geleneksel makine görüşü, ML tabanlı bilgisayar görüşü, kurallara dayalı mantık ve robotikle birleştirildiğinde, bu, güvenilir otomasyonun mümkün olmasını sağladı.

Bu erken sistemler, sınırları da netleştirdi. Geleneksel kurallara dayalı makine görüşü, basit geometri ve sıkı koşullar altında iyi çalışır. Ancak, özellikle karmaşık üç boyutlu birleştirmede, yüzeylerin değişen açılarda buluştuğu ve malzeme davranışı sürekli olarak değiştiği durumlarda, bu yaklaşım sınırlarına ulaşır. Bu operasyonların uçtan uca otomasyonu, o sırada mevcut olan algılama ve modelleme araçlarıyla elde edilemezdi.

Fiziksel AI, bu denklemin değişmesini sağlar. Algılama, duyusal ve gömülü zeka alanındaki ilerlemeler, deformasyonlu malzemeleri üç boyutlu olarak anlamak ve montaj sırasında gerçek zamanlı olarak tepki vermek mümkün kılar. CreateMe’de, bu yeteneklerin erken uygulamaları bile, otomatikleştirilebilen giysiler, kumaşlar ve karmaşık 3D birleştirme operasyonlarının kapsamını genişletmektedir.

Kısacası, ilk araçlarımız, feasibility kanıtladı. Fiziksel AI, tamamlık ve ölçek sağlayarak, bu problemi yalnızca çözülebilecek değil, aynı zamanda genişletilebilecek bir problem haline getirmektedir. Bu ilerleme, betimlenmiş otomasyondan uçtan uca akıllı montaja geçiştir ve bu, giysiler ve malzemeler boyunca genişletilebilecek bir şeydir. Patent portföyümüzün genişliği, bu yolu yansıtır. Deformasyonlu malzeme birleştirmesini çözmek, robotik, malzeme bilimi ve otomasyon alanında icatlar gerektirir ve Fiziksel AI, en karmaşık birleştirme formlarını açığa çıkarmaktadır.

Giyim üretimi uzun süredir tam otomasyondan kaçındı çünkü yumuşak malların karmaşıklığı. CreateMe’nin bu eşiği nihayet geçmesini sağlayan ilerlemeler nelerdi?

CreateMe için, otomasyon eşiğinin geçilmesi, giysilerin fiziksel olarak birleştirilmesinde ve makinelerin bu birleştirmede kumaşa nasıl tepki verdiğinde iki ilgili değişiklikten kaynaklanmaktadır.

İlk ilerleme, mimariydi. Dikiş yerine yapışkan bağlantıyı kullanarak, kumaşın her iki tarafına erişim ihtiyacını ortadan kaldırdık. Giysiler, bir dikiş makinesi aracılığıyla katlanmadan,.flip edilmeden ve gerilmeden, tek taraflı erişimle, statik, sabit bir durumda inşa edilebilir. Bu, maniplasyon karmaşıklığını önemli ölçüde azalttı ve varyasyonun önemli bir kaynağını ortadan kaldırdı. Kumaş, bir taraftan desteklenip erişilebilir olduğunda, hizalama ve birleştirme, kontrol edilebilecek sorunlar haline geldi ve geleneksel makine görüşü ve robotik, giysi inşasının önemli bir bölümünü güvenilir bir şekilde otomatikleştirebildi.

Bu yaklaşım, geleneksel otomasyondan farklıdır. Geleneksel otomasyon, insan elinin dikkatini sürekli hareket halindeyken taklit etmeye çalışır. Yapışkan tabanlı birleştirme, sorunu, kontrol edilebilecek bir sorun haline getiren, robotiğe daha uygun bir sorun olarak yeniden tanımlar.

Bu yaklaşım, kalan zorluğu da netleştirdi. Karmaşık üç boyutlu birleştirmeye geçişimizde – yüzeyler değişen açılarda buluşur ve malzeme davranışı temas edildiğinde değişir – kurallara dayalı geleneksel makine görüşü yaklaşımı sınırlarına ulaştı. Giysiler ve tekstillerin tüm varyasyonları boyunca uçtan uca otomasyon, daha adapte edilebilir algılama ve kontrol gerektirir.

Fiziksel AI, bu noktada kritik bir rol oynar. Algılama, duyusal ve gömülü kontrol alanındaki ilerlemeler, kumaş geometrisini ve malzeme durumunu üç boyutlu olarak yorumlamak ve birleştirmede gerçek zamanlı olarak tepki vermek mümkün kılar. CreateMe’de, bu yeteneklerin erken uygulamaları bile, otomatikleştirilebilen giysiler, kumaşlar ve karmaşık 3D birleştirme operasyonlarının kapsamını genişletmektedir.

Kısacası, süreç tasarımı – yapışkan bağlantısı, tek taraflı erişim ve statik birleştirme – otomasyonu mümkün kıldı. Fiziksel AI, bu otomasyonun, gerçek dünya varyasyonları boyunca ölçeklenebilecek ve endüstriyi daha verimli hale getirebilecek bir şekilde çalışmasını sağlar.

MeRA™, giysi üretimi için modüler, robotik bir montaj yaklaşımı sunar. Bu sistem, geleneksel fabrika otomasyonundan nasıl farklıdır?

MeRA™, geleneksel fabrika otomasyonundan farklıdır çünkü giysi üretiminin özel kısıtlamalarına göre tasarlanmış, diğer endüstrilerden uyarlanmamıştır.

Geleneksel otomasyon, sabit geometri, öngörülebilir malzemeler ve sınırlı varyasyon varsayar. Değişim, araç yoğunluklu, mekanik olarak sınırlı kurulumlar ve işlem özgü özel takviyeler aracılığıyla yönetilir. Bu model, ürünler nadiren değiştiğinde çalışır. Giysilerde ise malzemeler deformasyonlu, stiller hızlı bir şekilde değişir ve üretim, ekonomik olarak uygulanabilir olmak için yüksek hızda çalışmalıdır.

MeRA™, farklı varsayımlardan yola çıkar. Giysiler, yumuşak malzemeler, sürekli varyasyon ve sık değişim gerektirir. Bunu yapmak için, MeRA™, modüler, yazılım tanımlı bir montaj mimarisi kullanır. Her modül, ayrı bir işlemi gerçekleştirir ve ürünler, kumaşlar veya hacimler değiştiğinde yeniden yapılandırılabilir, kopyalanabilir veya yeniden dağıtılabilir. Değişim, fiziksel yeniden düzenleme yerine, yazılımda gerçekleşir.

Mimari olarak, MeRA™, hızı ve kontrolü en üst düzeye çıkarmak üzere tasarlanmıştır. Montaj, mümkün olduğunca iki boyutlu olarak tutulur, burada görüş, hizalama ve hareket en hızlı ve en precisa olur, daha sonra yalnızca şekillendirme veya birleştirme üç boyutlu operasyonları gerektiğinde geçiş yapılır. Geleneksel otomasyon, parçaları sabit 3D iş hücrelerinden geçirir; MeRA™, 3D karmaşıklığını tasarımda minimize eder.

MeRA™, mekanik olarak sınırlı birleştirmeyi, programlanabilir, tek taraflı bir işlemle değiştirir. Giysileri flip etmek, sürekli gerilim yönetmek veya işlemin ortasında her iki tarafına erişim sağlamak gerekmez. Bu, döngü süresini azaltır, hata oranlarını düşürür ve hızlı dijital değişimi ermöglicht.

Kısacası, geleneksel otomasyon, süreci donanıma kodlar. MeRA™, süreci yazılımda tanımlar ve malzemeye adapte eder. Bu, fiziksel yeniden düzenlemeden dijital değişime ve sabit iş akışlarından modüler montaja geçişi sağlar.

Pixel™, dikişi mikro-yapışkan bağlantısı ile değiştirir. Hız ve verimlilikten öte, bu, giyim markaları için yeni tasarım veya performans olanakları sunar mı?

Pixel™, giysi inşasını birleştirme düzeyinde yeniden tanımlar. Dijital olarak kontrol edilen mikro-yapışkan bağlantısı ile dikişin yerini alan Pixel™, markalara daha büyük bir precisyon ve tutarlılık sağlar, giysilerin daha pürüzsüz, daha güçlü ve giyildiğinde daha konforlu olmasını sağlar. Süreç, yazılım tanımlı olduğu için, dikişler, bir tasarım yüzeyi olarak değil, bir kısıtlama olarak görülür ve esneme, nem yönetimi, termal düzenleme ve hafif güçlendirme, giysi yapısına doğrudan mühendislik yapılır.

Bu faydalar, giysinin performansının ötesine geçer. Aynı dijital kontrol, giysilerin tasarımından başlayarak son kullanımına kadar tasarlanmasını sağlar. Thermo(re)set™ yapışkan formülasyonu ile, bağlar tersine çevrilebilir, otomatik olarak tekstil geri dönüşümü ermöglichtir. Markalar için Pixel™, tasarımı, performansı ve sürdürülebilirliği, construction itselfin entegre sonuçları haline getirir, bu daCompeting priorities olarak görülmez.

Şu anda Fiziksel AI hakkında çok fazla hype var. Gerçekler beklentilerin gerisinde kalıyor. Fiziksel AI gerçekten nerede çalışıyor ve nerede gerçeklik beklentilerin gerisinde kalıyor?

Fiziksel AI, sorunlar zeka için yapılandırıldığında, değil de brute force için çalışır. İnsanlar, algılama, öğrenme ve kontrolün birlikte kullanıldığı ortamlarda gerçek ilerleme görüyor – görevler tekrarlanabilir, ancak adaptasyon gerektirir ve makine gerçekten önemli olan şeyi gözlemleyip akıl yürütebilir.

Beklentilerin gerisinde kalan gerçeklik, genel amaçlı gömülü zekaya ilişkindir. Yumuşak, deformasyonlu malzemeler, kısmi gözlemlenebilirlik,非 doğrusal davranış ve sürekli varyasyon nedeniyle, robotikte en zor sorunlardan biridir. Fiziksel AI, insan elinin yerini alamaz ve kaotik veya miras ortamlarda varsayılan olarak başarılı olmaz.

Uygulamada, fark, tasarımda yatıyor. Fiziksel AI, fiziksel sürecin, belirsizliği azaltmak için kasıtlı olarak yeniden düşünüldüğü zaman çalışır – erişim basitleştirilir, durumlar gözlemlenebilir ve varyasyon, mimari tarafından yönetilir, değil de ihmal edilir. Bu koşullarda, öğrenme sistemleri adapte olabilir ve gelişebilir. Değilse, AI, genellikle kötü fiziksel tasarım için telafi ediyor.

Bu, CreateMe’nin uyguladığı lens. Fiziksel AI’yi, üretim karmaşıklığı etrafında bir kısaltma olarak görmüyoruz. Fiziksel AI’yi, ölçeklenebilirlik sağlayan bir katman olarak görüyoruz, ancak yalnızca temeldeki montaj sistemi, ilkelerden itibaren yeniden tasarlandığında. Öğrendiğimiz ders basit: Fiziksel AI, fiziksel dünyanın, zekanın gerçek iş yapmasına izin vermesi için tasarlandığında ölçeklenir.

Gümrük vergileri, jeopolitik risk ve tedarik zinciri kırılganlığı yapısal sorunlar haline geldikçe, MeRA™ gibi teknolojiler, üretimin Amerika’ya geri getirilmesinin ekonomisini nasıl değiştiriyor?

Uzun süredir, offshore üretim, dar bir işgücü maliyeti temelinde ekonomik anlamda mantıklıydı ve belirli ürünler ve hacimler için hala öyle. Ancak, bu model, uzun teslimat süreleri, kötü talep- arz uyumu, fazla envanter ve artan gümrük vergileri, jeopolitik risk ve lojistik kesintilerine maruz kalma gibi yapısal dezavantajlar da getirir. Bu maliyetler, genellikle gizli veya tolere edildi, ancak recent şoklar, daha yakından bir bakışa zorladı.

MeRA™ gibi teknolojiler, Amerika’da farklı bir işletme modelinin mümkün olmasını sağlar. MeRA™, manuel işgücü bağımlılığını azaltır ve yüksek hacimli, otomatik üretimi, kompakt, yeniden yapılandırılabilir bir ayak izi içinde çalıştırabilir. Bu, işgücü pahalı ve esneklik, ölçekten daha değerli olan domestik piyasada önemlidir.

MeRA™, giysi üretimini, dikişe dayalı üretimden, statik, bağlantılı birleştirme yöntemine kaydırır. Bu, nadir ve yüksek eğitimli dikiş işgücü bağımlılığını ortadan kaldırır ve yerini, daha hızlı eğitim verilen ve Amerika’da daha kolay ölçeklenebilen rollere bırakır. Bu, işgücü bağımlılığını, bir yapısal tıkanıklıktan, yönetilebilir bir girdiye dönüştürür, bu da gerçekçi bir yeniden üretim stratejisi için kritiktir.

Anahtar değişim, her şeyi geri getirmek değildir. Uygulamada, nawet bir miktar yakın pazar üretimi – genellikle %5-10 hacim – tüm tedarik zincirinin ekonomisini önemli ölçüde değiştirebilir. Bu esnek kapasite, markaların gerçek talebe cevap vermesini, kazananları kovalamasını ve aylar öncesinden fazla üretim yapmasını sağlar. MeRA™, hızlı dijital değişimi, küçük parti boyutlarını ve tutarlı çıktıyı, uzman işgücü havuzlarına bağlı olmadan sağlar.

Bu bağlamda, yeniden üretim, ikili veya siyasi bir karar değildir. MeRA™ gibi teknolojiler, bunu bir portföy seçimi haline getirir. Offshore üretim, ölçek ve maliyet verimliliği için hala bir rol oynar, ancak otomatikleştirilmiş, yakın pazar kapasitesi, hız, esneklik ve sermaye verimliliği için stratejik bir kaldıraç haline gelir. Sonuç, riski azaltan ve genel ekonomiyi iyileştiren daha dengeli bir tedarik zinciridir.

Giyim markaları, geleneksel kesme ve dikme ortamlarındaki üretim kısıtlamaları aynı değilse, ürün tasarımı hakkında farklı düşünmelidir. Nasıl?

Geleneksel giysi tasarımı, iki taraflı erişim, iğne penetrasyonu, insan eli için boyutlandırılmış dikiş payları ve insan tekrarlanabilirliği için optimize edilmiş inşaat yöntemleri gibi, geleneksel kesme ve dikme üretim mantığını yansıtır.

Otomatikleştirilmiş, bağlantılı birleştirme, farklı bir tasarım mantığı sunar. Tasarım, tek taraflı erişim, dijital olarak kontrol edilen yapışkan uygulaması ve yüksek tekrarlanabilirlik varsayar. Bu, daha küçük iç dikiş payları, daha precisa yapışkan çizgileri ve dikilmiş eşdeğerlerinden daha yapısal olarak sağlam ve estetik olarak daha temiz olan daha düşük profil montajlara olanak tanır.

Görünür karmaşıklık, artık fiziksel bulk tarafından desteklenmek zorunda değildir. Yapışkan, dikilen yerine uygulandığı için, tasarımcılar, karmaşık ve düzensiz kenarlar, akışkan geometriler ve dikilmesi zor veya imkansız olan kumaş dönüşümleri veya laminelemeleri ile çalışabilir. Malzeme seçimi, “ne dikişe güvenilir” yerine “ürün için en iyisi”ne kayar.

Bu yaklaşım, malzeme özgürlüğü de genişletir. Dikiş bandı, genellikle yüksek sıcaklıkta ve çoğunlukla sentetiklere özgüken, uygulanan yapışkan, otomatikleştirilmiş üretim için daha geniş bir kumaş yelpazesi sağlar. Tasarım, daha precisa ve daha ifade edici hale gelir ve otomasyon, tutarlılık ve yürütme ile ilgilenirken, tasarımcılar, form, fonksiyon ve farklılaşma üzerinde odaklanabilir.

Yüksek otomasyonlu bir giysi fabrikasında, insan rolü nasıl görünür ve tekrarlayan görevleri robotiklerin devraldığı medida yeni beceriler kritik hale gelir?

Yüksek otomasyonlu bir giysi fabrikasında, insan rolü, tekrarlayan manuel uygulamadan, operasyon, denetim ve otomasyon sistemlerinin geliştirilmesine kayar. Büyük dikiş hatları yerine, daha küçük ekipler, robotik hücreler etrafında organize edilir ve üretim teknisyenleri, hücre denetleyicileri ve işlem uzmanları, üretim akışının tamamı boyunca performans, kalite ve çalışma süresinden sorumludur.

Üretim teknisyenleri, robotik, görüş sistemleri ve yapışkan tabanlı birleştirme ekipmanıyla çalışır. Robotik hücreleri izler, dispensasyon yollarını ve birleştirme parametrelerini ayarlar, farklı kumaşlar arasındaki malzeme etkileşimlerini yönetir ve varyasyon veya kenar durumları ortaya çıktığında müdahale eder. Kalite güvence, sürekli olarak yapılır ve insan, eşiği değerlendirir, anormallikleri yorumlar ve işlemin nasıl ayarlanacağını kararlaştırır.

Bu model, manuel üretimden daha yüksek kalite ve tekrarlanabilirlik sağlar. Otomatik aplikasyon ve yerleştirme, varyasyonu azaltır, dijital QA ise her biriminin tutarlı uygulanmasını sağlar. İnsan yargısı, istisnaları değerlendirmek, toleransları iyileştirmek ve sistem performansını geliştirmek için kullanılır.

Bunu gerçekleştirmek, işletme içine gömülü bir eğitim ve yetkinlik modeli gerektirir. İşçiler, üretim panellerini okumak, görüş ve sensör verilerini yorumlamak, bağ kalitesi metriklerini anlamak ve robotik sistemlerle güvenli bir şekilde işbirliği yapmak için eğitilir. Malzeme özelliklerinin, işlem parametrelerinin ve QA verilerinin nasıl etkileşime girdiğini öğrenirler.

Zamanla, yetkinlik, temel sistem operasyonundan daha derin işlem sahipliğine ilerler. Yapılandırılmış iş başı eğitimleri, sertifika modülleri ve mentorluk aracılığıyla, teknisyenler, kök neden analizi, önleyici bakım ve sürekli iyileştirme becerileri geliştirir. Sonuç, yüksek kaliteli, tekrarlanabilir üretimi sürdürmek için teknik olarak yetkin bir işgücüdür.

İleriye bakıldığında, beş ila on yıl içinde, Fiziksel AI’nin, yalnızca giysi değil, üretimi daha geniş olarak nasıl şekillendireceğini öngörüyorsunuz ve CreateMe’nin en büyük etkiyi nerede yapmasını istiyorsunuz?

Bizim görüşümüze göre, Fiziksel AI’nin üretimde en büyük fırsatı, en yüksek varyasyon ve karmaşıklık gerektiren görevlerde yatıyor – yumuşak, esnek veya üç boyutlu malzemelerin birleştirilmesi gibi. Giysi, en açık örnek, ancak aynı dinamikler, tüketici elektroniğinde esnek bileşenler, tıbbi ürünler, mobilya ve otomotiv iç mekanlarında da bulunur.

Fiziksel AI’nin erken ilerlemesi, dikey olarak entegre sistemlerle olacaktır. Mekanik tasarım ve robotik form faktörleri, belirli uygulamalara ve malzemelere uyarlanacaktır. Ölçeklenebilirlik, donanım değil, zeka – algılama, kontrol ve öğrenme sistemleri – olacaktır.

On yıl içinde ve ötesinde, daha genel ve insan benzeri gömülü zeka uygulamaları daha yaygın hale gelecektir. İnsan benzeri robotlar, pilotlardan milyonlara, belki de on milyonlarca birime ulaşacak ve tekstil tabanlı dış katmanlar, kritik insan-makine arayüzü sistemleri haline gelecektir. Bu talebi karşılamak için, otomasyon yerli birleştirme gerekli olacaktır.

Bu, CreateMe’nin vizyonunun bulunduğu bağlamdır.

CreateMe’nin vizyonu, yumuşak malzeme birleştirmesini dönüştürmektir. Giysiler ve esnek malzemelerin otomatik birleştirilmesini, yazılım gibi programlanabilir, ölçeklenebilir ve adapte edilebilir hale getirmektir. Mekanik ve robotik uygulamalar, kısa vadede dikey olarak farklılaşabilir, ancak temel zorluk aynı kalır: yumuşak malzeme işleme ve dikiş, üretimin en büyük işgücü içeriğini oluşturur ve geleneksel otomasyondan kaçınır.

Bu pazarları birleştiren, Fiziksel AI yetenek setidir – algılama, deformasyonlu malzeme manipülasyonu, kenar hizalama, bağ mantığı ve adapte edilebilir birleştirme. Giysi üretiminde, en zor üretim ortamlarından birinde, bu yeteneği kanıtlamak, CreateMe’yi, daha geniş bir endüstri yelpazesinde otomasyonu açığa çıkarmak ve bir sonraki nesil yumuşak malzeme üretimi ile zeki makinelerin etrafındaki yumuşak arayüzleri ermöglichtir.

Harika röportaj için teşekkür ederiz ve okuyucuların daha fazla bilgi edinmek istiyorsa, CreateMe ziyaret etmelerini öneririz.