Xometry Ürün ve Teknoloji Direktörü Vaidy Raghavan ile Röportaj Serisi

Vaidy RaghavanXometry'nin Ürün ve Teknoloji Direktörü olan Dr. , kurumsal alıcıları üretim tedarikçileriyle buluşturan yapay zeka destekli pazar yeri yeteneklerini ölçeklendirmeye odaklanan şirketin ürün ve teknoloji stratejisine liderlik eden, başarılı bir küresel teknoloji yöneticisi ve mühendisidir. Yapay zeka, tedarik zinciri yönetimi, SaaS ve veri analitiği alanlarında derin uzmanlığa sahip olan Dr. , daha önce Wayfair, Microsoft ve Groupon gibi şirketlerde üst düzey liderlik rollerinde bulunmuş ve büyük ölçekli dijital platformlar ve pazar yeri teknolojileri geliştirmiştir. Xometry'de, karmaşık üretim iş akışlarını verimliliği, dayanıklılığı ve küresel tedarik zinciri bağlantısını iyileştiren akıllı, veri odaklı sistemlere dönüştürmekten sorumludur.

Xometri Xometry, işletmelerin CNC işleme, 3D baskı ve enjeksiyon kalıplama dahil olmak üzere birden fazla üretim yönteminde, onaylanmış tedarikçilerden oluşan küresel bir ağ ile alıcıları bir araya getirerek, talep üzerine özel olarak üretilmiş parçaları tedarik etmelerini sağlayan yapay zeka destekli bir dijital pazar yeridir. 2013 yılında kurulan ve merkezi North Bethesda, Maryland'da bulunan şirket, yüklenen tasarım dosyalarına dayalı olarak anında fiyatlandırma, teslim süresi tahminleri ve tedarikçi eşleştirmesi sağlamak için makine öğreniminden yararlanarak, geleneksel olarak karmaşık olan tedarik sürecini basitleştiriyor. Dünya çapında binlerce tedarikçi ve on binlerce alıcıya sahip olan Xometry, tedarik zincirlerini dijitalleştirerek ve daha çevik, dağıtılmış ve büyük ölçekli üretime olanak sağlayarak imalatın modernleşmesinde merkezi bir rol oynamaktadır.

Microsoft, Groupon ve Wayfair'de inanılmaz bir yolculuk geçirdiniz. Kişisel veya profesyonel hangi erken deneyimleriniz teknolojiye olan ilginizi şekillendirdi ve bu sizi sonunda Xometry'ye ve yapay zeka destekli üretim dünyasına nasıl yönlendirdi?

Teknolojiye olan ilgim kariyerimin başlarında başladı. Zorlu meydan okumalardan ve gerçek dünyada fark yaratacak çözümler geliştirme fırsatından her zaman motive oldum.

Kariyerimin büyük bir bölümünü geçirdiğim hızlı gelişen sektörlerde, bir fikri hayata geçirmek için hızlı hareket etmekle, aynı zamanda dayanıklı ve etkili sistemler kurmak arasında denge kurmak zorundasınız. Üretim sektörü buna iyi bir örnektir. Derinlemesine fiziksel ve analog bir sektördür, ancak aynı zamanda en yenilikçi sistemlerimizin bazılarına da güç sağlar.
Xometry, geleneksel olarak analog bir sektörü, nereye gideceğimiz konusunda gerçek bir disiplin ve netlikle modern bir şeye dönüştürdüğümüz, tüm bunların kesişme noktasında yer alıyor. Benim için bu, zamanlama ve amacın nadir bir birleşimi ve tam da tüm kariyerim boyunca hedeflediğim türden bir meydan okuma.

Üretimi son "analog kalesi" olarak tanımladınız. Yapay zekanın şu anda üretimde çözdüğü en büyük zorluklardan bazıları nelerdir?

Üretimi, uzun ve birçok aşamayı kapsayan üretim yaşam döngüsü nedeniyle yapısal karmaşıklığı göz önüne alındığında, son "analog kale" olarak tanımlıyorum. Örneğin, üretim sırasında tasarım ve üretim mühendisliği, tedarik, kaynak bulma, kalite, lojistik, teslimat sonrası montaj ve tedarik zinciri genelinde finansal mutabakat ile birlikte çalışır; her aşama yeni riskler ve potansiyel gecikmeler getirir.

Asıl zorluk sürtünmedir. Üretim zincirinin her noktasında farklı formatlar, sistemler ve hatta bazen ölçü birimleri bulunur. Fikirler elden ele aktarılır ve her biri potansiyel bir hata noktası haline gelir. Tarihsel olarak, bu riski yönetmenin tek yolu manuel insan incelemesiydi.

Yapay zekâ şu anda bu sürtüşmeyi ortadan kaldırmada en büyük değeri yaratıyor. Parçalanmış sistemde bir koordinatör görevi görüyor: tutarsızlıkları tespit ediyor, parçaları doğru tedarikçilerle eşleştiriyor ve hatta maliyetleri ve teslim sürelerini dinamik olarak modelliyor. Sorunların nerede ortaya çıkabileceğini tahmin etmek için geçmiş üretim verilerini kullanıyor ve zaman ve malzeme israf edilmeden önce bunları hızla işaretliyor.

Tedarikçiler daha net bir niyet ve daha az sürprizle karşılaşıyor, bu da ağımızla güven inşa etmemizi ve üreticilerin ihtiyaç duyduğumuz ürünleri üretmelerine yardımcı olmamızı sağlıyor.

Xometry, tedarikçiler ve alıcılarla yapay zeka destekli iş akışlarını benimsemeleri için hangi yollarla güven ilişkisi kurdu?

Üretim sektöründe, riskler yüksek, sonuçlar geri döndürülemez ve hurdaya ayrılan malzemeler, kaçırılan teslim tarihleri ​​veya kalite sorunları bir şirket için ekonomik kayıplara yol açabileceğinden, güven kazanmak zordur. Bu nedenle Xometry'de, sürekli olarak güvenilirlik ve şeffaflık sunarak güven kazanıyoruz.

Tedarikçiler ve alıcılar, hız ve şeffaflık için Xometry'ye güveniyor. Bir CAD dosyası yüklediklerinde, yapay zekamızın parçaları hızla analiz edip fiyatlandırma ve potansiyel riskler hakkında tahminler üreteceğini biliyorlar. Tahminler, gerçek üretim verilerine dayanıyor ve bu da güvenilirliği ve görünürlüğü daha da artırıyor. Fiyatlandırma, gerçek piyasa koşullarını yansıtıyor ve tedarikçiler, platformda performanslarını nasıl iyileştirecekleri ve işlerini nasıl büyütecekleri konusunda sürekli olarak bilgi ediniyorlar. Sistem ayrıca, tutarsızlıkları yakalamak için bağımsız kontroller de gerçekleştiriyor. Bir şey uyuşmadığında, bunu erken aşamada ortaya çıkarıyor ve ekipleri sürekli olarak bilgilendiriyoruz.

Üretken yapay zeka, ürün fikirlerini tam olarak nasıl üretilebilir parçalara dönüştürüyor ve bunun geliştirme süreleri üzerindeki etkisi ne oluyor?

Üretim sektörü her zaman niyet ile üretilebilirlik arasındaki uçurumla mücadele etmiştir. İlk ürün fikirleri genellikle eksiktir ve bunların üretilebilir tasarımlara dönüştürülmesi birden fazla aşama gerektirir. Bu süreç yavaş ve sıklıkla yeniden işlemeye yatkındır, bu da gecikmelere veya kıtlıklara yol açar.

Üretken yapay zeka bu döngüyü kısaltır. Pratikte, kısmen yapılandırılmış girdileri üretilebilir özelliklere dönüştürür. Potansiyel riskleri ortaya çıkarabilir, malzeme ve süreçler önerebilir ve kısıtlamaları erken aşamada belirleyebilir. Yapay zeka, üretimi yavaşlatan sürtünmeyi azaltarak, daha az yineleme ve daha az hurda parça veya malzeme ile geliştirme sürelerini kısaltır.

Süreçler daha otonom hale geldiğinde kalite ve kontrolün yüksek seviyede kalmasını nasıl sağlarsınız?

Temel prensiplerden biri, kalite kontrollerini üretim sürecinin en erken aşamasına kaydırmaktır. Yapay zeka, üretim fizibilitesini, maliyeti ve en uygun tedarikçi eşleşmesini belirlemeye yardımcı olmak için milyonlarca geometrik veri noktasını analiz edebilir. Bu, uzun zamandır kalite kontrol sürecindeki risklere karşı tek savunma yöntemi olan insan titizliğine güvenmek zorunda kalmadan hassasiyet ve tutarlılık sağlar.

Bununla birlikte, bu artırılmış gerçeklik süreçlerinde insan faktörünün de yer alması hâlâ gereklidir. Gerektiğinde sorunları ve alternatifleri belirlemek için yapay zekayı kullanıyoruz, ancak müdahale konusunda son söz, bu kararları verebilecek deneyime sahip insan operatörlere aittir.

Bunu özellikle havacılık ve savunma gibi kritik öneme sahip sektörlerde görüyoruz; burada insan müdahalesi gerektiren süreçler, kalite kontrolünden ödün vermeden otomasyonun büyük ölçekte gerçekleştirilebilmesinin tek yoludur.

Xometry'de, değişken üretim maliyetleri ve tedarik zinciri karmaşıklıkları göz önüne alındığında, yapay zeka destekli dinamik fiyatlandırma nasıl işliyor?

Üretim fiyatlandırması doğası gereği değişkendir çünkü her parça farklıdır ve maliyetler malzeme, kapasite, gümrük vergileri gibi dış faktörler ve diğer kısıtlamalara bağlı olarak sürekli değişir. Statik fiyatlandırma modelleri bu ortamda geçerli değildir.

Xometry'de dinamik fiyatlandırma, öğrenen bir sistemdir. Modellerimiz milyonlarca geçmiş fiyat teklifi üzerinde eğitilir ve gerçek üretim sonuçlarıyla sürekli olarak güncellenir. Bu geri bildirim döngüsü, fiyatlandırmanın gerçekliğe dayanmasını sağlar.

Mühendisler bir CAD dosyasını yüklediğinde, Anlık Fiyatlandırma Motorumuz dosyayı hemen analiz eder ve fiyatlandırmayı etkileyen dış faktörler ve kısıtlamalarla karşılaştırarak, binlerce iş ortağımızdan oluşan ağımızdaki en iyi üreticiyi belirler.