Кам Маєрс, генеральний директор і засновник CreateMe – Серія інтерв’ю

Кам Маєрс, генеральний директор і засновник CreateMe, запустив компанію у 2019 році з баченням модернізації виробництва одягу за допомогою передової автоматизації. Розташована в районі затоки Сан-Франциско, він має різноманітний досвід, який охоплює інвестиційну діяльність у партнерстві ADM Investment Partnership, керівництво на ранній стадії заснування групи Group Commerce, а також ролі бізнес-розвитку в Downtown Music Holdings і Publicis Groupe. Він також є членом глобальної спільноти інноваторів Світового економічного форуму, що відображає його ширшу приверженість технологічно обумовленій промисловій трансформації.

CreateMe – це компанія з робототехніки штучного інтелекту, яка революціонізує спосіб виробництва одягу, заміняючи традиційне шиття автоматизованою, адгезійною збіркою, керованою робототехнікою, комп’ютерним зором і машинним навчанням. Її власна виробнича платформа дозволяє швидше, більш локалізоване та більш сталий виробництво одягу, знижуючи відходи та скорочуючи ланцюги постачання, одночасно позиціонуючи компанію на передньому краї виробництва наступного покоління м’яких товарів.

До заснування CreateMe, ви були частиною засновницьких команд, працювали в інвестиційних та дорадчих ролях, а також займали посади в компаніях, таких як DoubleClick і Group Commerce. Як саме ця суміш технологій, фінансів та операційного досвіду сформувала ваше рішення створити CreateMe та впоратися з чимось таким складним, як автоматизоване виробництво одягу?

До CreateMe, я розвивався як технологічний універсал, працюючи у сфері програмного забезпечення, електронної комерції, інвестування та ранньої стадії операційної діяльності. Бути частиною стартап-команд, включаючи Group Commerce, було своєрідним МБА на робочому місці. Ви змушені думати через дисципліни та бачити, як технології, економіка та операції насправді взаємодіють під реальними обмеженнями.

Цей погляд привів мене до іншого висновку щодо одягу. Через стартапи електронної комерції я постійно бачив одні й ті самі невдачі: низький рівень реалізації, сильні знижки та великі об’єми запасів, які в кінцевому підсумку були списані або відправлені на смітник. Більшість людей розглядали це як проблему мерчандайзингу або прогнозування. Подивившись на це через призму технологій, стало зрозуміло, що це симптоми чогось глибшого – виробничих систем, які не можуть реагувати на реальний попит.

Ось чому CreateMe виникло з цієї переконаності. Це був фундаментально технологічна проблема, і їй потрібне технологічне рішення. Бути міжгалузевим було тим, що зробило це видимим спочатку, і це чому підхід CreateMe виглядає інакше. Ми поставили собі за мету розглядати виробництво одягу як завдання систем та автоматизації, і створити платформу, здатну змінити, як працює галузь.

CreateMe тепер володіє значним портфелем патентів у сфері робототехніки, матеріалознавства та автоматизації. Які були перші технічні ідеї, які переконали вас, що ця проблема вирішується за допомогою Фізичного ІІ?

Коли ми заснували CreateMe у 2019 році, ми вважали, що нарешті є достойний шлях до автоматизації виробництва одягу, але тільки якщо сам процес буде переосмислений. Тканина – це деформівний, залежний від стану матеріал. Він розтягується, зсувається та змінює поведінку під час обробки. Невеликі відхилення швидко накопичуються. При таких умовах відкритий цикл керування та попередньо запрограмована рухома дія руйнуються. Проблема не полягала в точності робота. Це було розуміння стану матеріалу досить добре, щоб діяти на нього.

Наш перший справжній прогрес прийшов від зміни моделі збірки. Замінивши безперервне шиття на адгезійне з’єднання, ми могли зібрати одяг у статичному, закріпленому стані, а не під час руху тканини. Це видало значне джерело варіативності та дозволило вирівнювання та з’єднання бути контрольованими безпосередньо. У поєднанні з традиційним комп’ютерним зором, МЛ-орієнтованим комп’ютерним зором, логікою, заснованою на правилах, та робототехнікою, це зробило надійну автоматизацію можливою для певного набору операцій. Це довело щось важливе на ранній стадії: деформівні матеріали можуть бути оброблені механічно, якщо процес структурований правильно.

Ці ранні системи також показали межі. Традиційні правила, засновані на комп’ютерному зорі, працюють добре, коли геометрія проста, а умови тісно обмежені. Вони не масштабуються до найскладніших проблем у одязі, особливо у складному трикутному з’єднанні, де форма тканини, орієнтація та контакт постійно змінюються в просторі. Кінцева автоматизація цих операцій просто не була досяжною з наявними на той час інструментами сприйняття та моделювання.

Це саме там, де Фізичний ІІ починає змінювати рівняння. Прогрес у сприйнятті, чутливості та втіленому інтелекті зараз робить можливим розуміння деформівних матеріалів у трьох вимірах та закриття циклу між баченням, прийняттям рішень та діями. Ми ще на ранній стадії застосування цих моделей до фізичної збірки, але навіть раннє впровадження вже розширює діапазон одягу, тканин та складних 3D-з’єднувальних операцій, які можуть бути автоматизовані. Замість того, щоб писати поведінку, система може все частіше міркувати про стан матеріалу, адаптуватися в режимі реального часу та виконувати операції з’єднання кінця в кінець. Кожна зварена операція генерує дані про те, як текстиль реагує на силу, тепло та геометрію, що дозволяє покращувати продуктивність та узагальнювати через використання.

У короткому, наші перші інструменти довели доцільність. Фізичний ІІ – це те, що розблоковує повноту та масштаб. Це прогрес, від скриптової автоматизації до кінцевої інтелектуальної збірки, це те, що переконало нас, що проблема не тільки розв’язна, але й розширена на одяг та матеріали. Широта нашого патентного портфеля відображає цей шлях. Рішення задачі деформівного матеріалу збірки вимагало винаходу в галузі робототехніки, матеріалознавства та автоматизації, з Фізичним ІІ, який відкриває найскладніші форми з’єднання.

Виробництво одягу давно опирається повній автоматизації через складність м’яких товарів. Які прориви дозволили CreateMe нарешті перетнути цей поріг?

Для CreateMe перетин автоматизаційного порога був спровокований двома пов’язаними зрушеннями: як одяг фізично збирається, і як машини сприймають та діють на тканину під час цієї збірки.

Перший прорив був архітектурним. Перейшовши від шиття до адгезійного з’єднання, ми ліквідували необхідність доступу до обох сторін тканини під час збірки. Одяг можна будувати за допомогою одностороннього доступу, у статичному, закріпленому стані, а не бути складеним, перевернутим та натягнутим через швейну машину. Це суттєво зменшило складність маніпулювання та видало велике джерело варіативності. З тканиною, підтримуваною та доступною з однієї сторони, вирівнювання та з’єднання стали контрольованими проблемами, а традиційний комп’ютерний зір та робототехніка могли надійно автоматизувати значну частину конструкції одягу.

Від першої засади це фундаментально більш автоматизоване, ніж роботизоване шиття. Шиття намагається відтворити людську спритність у безперервному русі, коли тканина активно деформується. Адгезійна збірка переформулює проблему навколо контрольованого позиціонування та дискретних з’єднань, що значно краще підходить для робототехніки.

Цей підхід також прояснив залишаючуся проблему. Коли ми перейшли до більш складного трикутного з’єднання – де поверхні зустрічаються під змінюваними кутами, а поведінка матеріалу змінюється при контакті – підходи, засновані на правилах та традиційному комп’ютерному зорі, досягли своїх меж. Кінцева автоматизація по всій варіативності одягу та текстилю вимагала більш адаптивного сприйняття та контролю.

Саме там, де Фізичний ІІ грає критичну роль. Прогрес у сприйнятті, чутливості та втіленому контролі робить можливим інтерпретування геометрії тканини та стану матеріалу у трьох вимірах та реагування в режимі реального часу під час збірки. У CreateMe навіть раннє застосування цих можливостей розширює діапазон одягу, тканин та складних 3D-з’єднувальних операцій, які можуть бути автоматизовані з мінімальною інтервенцією.

У короткому, переробка процесу зробила автоматизацію можливою. Фізичний ІІ – це те, що дозволяє цій автоматизації рухатися до кінцевої операції та масштабуватися по реальній варіативності, дозволяючи виробництву одягу рухатися за межі вузької автоматизації та до систем, які покращуються при зростанні складності.

MeRA представляє модульний, роботизований підхід до виробництва одягу. Як ця система фундаментально відрізняється від традиційної фабричної автоматизації?

MeRA фундаментально відрізняється від традиційної фабричної автоматизації, оскільки вона була розроблена навколо конкретних обмежень виробництва одягу, а не адаптована з галузей, побудованих на жорстких деталях та стабільних процесах.

Традиційна автоматизація припускає фіксовану геометрію, передбачувані матеріали та обмежену варіативність. Зміна конфігурації керується інструментально-інтенсивними, механічно обмеженими налаштуваннями та процесно-специфічними фіксаціями. Ця модель працює, коли продукти рідко змінюються. Вона ламається в одязі, де матеріали деформівні, стилі швидко змінюються, а виробництво повинно проходити з високою швидкістю, щоб бути економічно життєздатним.

MeRA починається з протилежних припущень. Виробництво одягу вимагає системи, яка може обробляти м’які матеріали, постійну варіативність та часту зміну без зупинки виробництва. Для цього MeRA використовує модульну, програмно-визначену архітектуру збірки. Кожний модуль виконує дискретну операцію та може бути перепрофільований, дублікований або перенаправлений, коли продукти, тканини чи об’єми змінюються. Зміна конфігурації відбувається цифровим шляхом, у програмному забезпеченні, а не через фізичну перепрофільованність.

Архітектурно MeRA розроблена для максимізації як швидкості, так і контролю. Збірка зберігається у двох вимірах якомога довше, де зір, вирівнювання та рух є найшвидшими та найточнішими, перш ніж переходити до щільно керованих трикутних операцій, тільки коли формування або з’єднання вимагає цього. Традиційна автоматизація штовхає деталі через фіксовані трикутні робочі комірки; MeRA мінімізує трикутну складність за допомогою конструкції.

У поєднанні з цифровим адгезійним з’єднанням MeRA замінює механічно обмежене з’єднання програмованим, одностороннім операціям. Не потрібно перевертати одяг, керувати безперервним натягом чи доступом до обох сторін процесу. Це знижує цикл часу, знижує рівень помилок та дозволяє швидку цифрову зміну конфігурації по одягу та текстилю.

У короткому, традиційна автоматизація кодує процес у апаратне забезпечення. MeRA визначає процес у програмному забезпеченні та адаптує його до матеріалу. Це зрушення – від фізичної перепрофільованості до цифрової зміни конфігурації, а також від фіксованих робочих процесів до модульної збірки – це те, що дозволяє MeRA працювати з швидкістю та варіативністю, яку вимагає одяг.

Pixel замінює шиття мікро-адгезійним з’єднанням. Окрім швидкості та ефективності, які нові можливості дизайну чи продуктивності відкривають для брендів одягу?

Pixel переозначає конструкцію одягу на шві. Замінивши шиття цифрово-контрольованим мікро-адгезійним з’єднанням, бренди отримують значно більшу точність та послідовність, внаслідок чого одяг стає гладшим, міцнішим та комфортнішим у носінні. Оскільки процес програмно-визначений, шви стають поверхнею дизайну, а не обмеженням, що дозволяє розтягуватися, керувати вологістю, термічною регуляцією та легкій підтримці бути інженерними безпосередньо в структуру одягу.

Ці переваги виходять за рамки того, як одяг працює на тілі. Та сама цифрова контроль, яка дозволяє продуктивність, також дозволяє одягу бути спроектованим для кінця життя з самого початку. З нашим термозмінним адгезивним складом, з’єднання можуть бути скасовані, що дозволяє автоматизовану розбирання та великомасштабну переробку текстилю. Для брендів Pixel робить дизайн, продуктивність та циклічність інтегрованими результатами конструкції, а не конкуруючими пріоритетами, накладеними після факту.

Є багато шуму навколо Фізичного ІІ зараз. З вашої точки зору, де Фізичний ІІ насправді працює сьогодні, і де реальність все ще відстає від очікувань?

Фізичний ІІ працює сьогодні, коли проблеми структуровані для інтелекту, а не для силої. Ми бачимо справжній прогрес у середовищах, де сприйняття, навчання та контроль розгортаються разом всередині інженерних систем – місцях, де завдання повторювані, але все ще вимагають адаптації, і де машина може насправді спостерігати та міркувати про те, що має значення.

Там, де очікування все ще випереджають реальність, – це загальна цілеспрямована втіленість. М’які, деформівні матеріали залишаються однією з найскладніших проблем у робототехніці, оскільки вони вводять часткову спостережуваність, нелінійну поведінку та постійну варіативність. Фізичний ІІ не є заміною людської спритності, і він не успішний у хаотичних чи спадкових середовищах за замовчуванням.

На практиці різниця полягає у конструкції. Фізичний ІІ працює, коли фізичний процес був свідомо переосмислений, щоб зменшити невизначеність – коли доступ спрощений, стани спостережувані, а варіативність керується архітектурою, а не ігнорується. У цих умовах системи навчання можуть адаптуватися та покращуватися. Без цього ІІ часто просто компенсує погану фізичну конструкцію.

Це лінза, яку ми застосовуємо в CreateMe. Ми не розглядаємо Фізичний ІІ як спосіб обійти складність виробництва. Ми розглядаємо його як шар масштабування, який працює лише після того, як базова система збірки була переосмислена з першої засади. Урок, який ми вивчили, простий: Фізичний ІІ масштабується, коли фізичний світ був спроектований, щоб дозволити інтелекту робити справжню роботу.

З тарифами, геополітичним ризиком та хрупкістю ланцюгів постачання, які стають структурними питаннями, як технології, такі як MeRA, змінюють економіку повернення виробництва до США?

Для тривалого часу аутсорсинг мав економічний сенс з вузької точки зору витрат на працю, і він все ще має сенс для певних продуктів та об’ємів. Випад є в тому, що ця модель також супроводжується структурними недоліками: тривалими термінами поставки, поганим узгодженням попиту та пропозиції, надмірними запасами та зростаючою вразливістю до тарифів, геополітичного ризику та логістичних порушень. Ці витрати часто були приховані або терпимі, доки недавні шоки не змусили глянути ближче.

Технології, такі як MeRA, змінюють економіку, роблячи іншу операційну модель життєздатною в США. MeRA знижує залежність від ручної праці та заміняє її високопродуктивною автоматизованою виробництвом, яке може проходити в компактному, перепрофільованому форматі. Це має значення внутрішньо, де праця дорога, а гнучкість більш цінна, ніж чиста масштабованість.

Не менш важливо, MeRA зрушує виробництво одягу від шиття, заснованого на спритності, до статичної, з’єднувальної збірки. Це видало залежність від рідкісної, високо кваліфікованої швейної праці та заміни її ролями, які швидше навчаються та легше масштабуються в США. Це перетворює працю з структурного瓶ка до керованого входу, що критично важливо для будь-якої реальної стратегії повернення виробництва.

Ключовий зруш є не про повернення всього. На практиці навіть невеликий шар gần-маркетної продукції – часто 5-10% об’єму – може суттєво змінити економіку всього ланцюга постачання. Ця гнучка потужність дозволяє брендам реагувати на реальний попит, переслідувати переможців та уникати надвиробництва місяцями наперед. MeRA робить цей шар економічно життєздатним, підтримуючи швидку цифрову зміну конфігурації, менші розміри партій та стабільний вивід без залежності від спеціалізованих пулів праці.

У цьому контексті повернення виробництва перестає бути бінарним або політичним рішенням. Технології, такі як MeRA, роблять його портфельним вибором. Аутсорсинг все ще грає роль для масштабу та ефективності витрат, але автоматизована, gần-маркетна потужність стає стратегічним важелем для швидкості, стійкості та ефективності капіталу. Результатом є більш збалансований ланцюг постачання, де навіть обмежене виробництво в США може суттєво зменшити ризик та покращити загальну економіку.

Як бренди одягу повинні думати інакше про дизайн продукту, коли виробничі обмеження більше не такі, якими вони були в традиційних умовах шиття та розрізання?

Традиційний дизайн одягу відображає панівну логіку виробництва шиття та розрізання: двосторонній доступ, проникнення голки, припуски шва, розміром для ручної повторюваності, і методи конструкції, оптимізовані для ручної повторюваності. Це не внутрішні вимоги одягу; це артефакти того, як одяг робився.

Автоматизована, з’єднувальна збірка вводить іншу логіку дизайну. Дизайн для автоматизації означає припущення одностороннього доступу, цифрово-контрольованого адгезійного нанесення та високої повторюваності виконання. Це дозволяє менші внутрішні шви, більш точні клеї та низькопрофільні збірки, які є як конструктивно міцними, так і естетически чистими порівняно зі шитими еквівалентами.

Оскільки клей наноситься, а не шиться, дизайнери можуть працювати впевнено з складними та нерівними краями, рідинними геометріями та тканинними конверсіями або ламінаціями, які були б важкими або неможливими для відтворення шиттям. Візуальна складність вже не повинна бути підтримана фізичною масою. Результатом є більш мінімалістична, рафінована мова конструкції, яка є рідною для автоматизації, а не адаптованою з ручної роботи.

Цей підхід також розширює свободу матеріалів. На відміну від шовної стрічки, яка зазвичай високотемпературна та в основному обмежена синтетикою, нанесений клей дозволяє автоматизацію по широкому діапазону тканин, включаючи органічні та деликатні матеріали, такі як кашемір, шовк, вовна та шкіра. Вибір матеріалу зсувається від “що можна шити надійно” до “що найкраще служить продукту”.

У цьому контексті дизайн для автоматизації не є обмежувальним; це генеративним. Креативна інтента, естетика та логіка виробництва вирівнюються з самого початку. Дизайн стає як більш точним, так і більш виразним, з автоматизацією, яка обробляє послідовність та виконання, тоді як дизайнери фокусуються на формі, функції та диференціації.

Як виглядає людська роль всередині високоавтоматизованого виробництва одягу, і які нові навички стають критичними, коли робототехніка бере на себе повторювані завдання?

У високоавтоматизованому виробництві одягу людська роль зсувається від повторюваного ручного виконання до операції, нагляду та покращення автоматизованих систем збірки кінця в кінець. Замість довгих швейних ліній менші команди організовані навколо роботизованих комірок, з виробничими техніками, наглядачами комірок та спеціалістами процесу, відповідальними за продуктивність, якість та час безперебійної роботи по всьому виробничому потоці.

Виробничі техніки працюють безпосередньо з робототехнікою, системами зору та адгезійним обладнанням для з’єднання. Вони контролюють роботизовані комірки, настрають траєкторії нанесення та параметри з’єднання, керують взаємодією матеріалів по різних тканинах та втручаються, коли виникають варіативність чи крайні випадки. Контроль якості є безперервним, а не вибірковим: системи зору контролюють розміщення, вирівнювання та консистенцію з’єднання в режимі реального часу, тоді як люди контролюють пороги, інтерпретують аномалії та вирішують, коли та як регулювати процес.

Ця модель забезпечує значно вищу якість та повторюваність, ніж ручне виробництво. Автоматичне нанесення та розміщення знижують варіативність, тоді як цифровий контроль якості дозволяє стабільне виконання по кожній одиниці, а не залежність від наступної інспекції. Людське судження застосовується там, де воно додає найбільшої цінності – оцінці винятків, уточненню допусків та покращенню продуктивності системи з часом.

Реалізація цього вимагає свідомої моделі навчання та перепідготовки, вбудованої безпосередньо у виробничі операції. Працівники навчаються читати виробничі панелі, інтерпретувати дані зору та датчиків, розуміти метрики якості з’єднання та безпечно співпрацювати з роботизованими системами. Вони вчаться, як поведінка адгезиву, властивості матеріалів та параметри процесу взаємодіють, і як ці змінні проявляються у даних контролю якості.

З часом перепідготовка прогресує від базової операції системи до глибшого володіння процесом. Через структуроване навчання на робочому місці, модулі сертифікації та наставництво техніки розвивають навички в аналізі кореневих причин, профілактичному обслуговуванні та безперервному покращенні. Результатом є технічно грамотна робоча сила, здатна підтримувати високу якість, повторювану виробництво у масштабах – там, де автоматизація підвищує як продуктивність, так і людську здатність, а не замінює її.

Оглядаючи вперед на п’ять-десять років, як ви бачите Фізичний ІІ, який змінює не тільки одяг, а й виробництво в цілому – і де ви хочете, щоб CreateMe мали найбільший вплив?

Наша точка зору полягає в тому, що найбільша можливість для Фізичного ІІ у виробництві за наступні п’ять-десять років лежить у завданнях з найбільшою варіативністю та складністю, а не в галузях, які вже добре обслуговуються жорсткою автоматизацією. Серед найскладніших проблем є ті, де матеріали м’які, гнучкі або трикутні, і де реальна варіативність історично обмежувала автоматизацію.

Ця проблема найбільш гостро позначається у сфері збірки м’яких матеріалів. Одяг – найочевидніший приклад, але така сама динаміка існує у споживчій електроніці з гнучкими компонентами, у медичних продуктах, у меблів та у внутрішніх автомобільних деталях. По цих категоріях шиття та збірка м’яких товарів становлять найвищий вміст праці та залишаються найменш автоматизованими частинами виробничого процесу.

З нашої точки зору, ранній прогрес у Фізичному ІІ буде спровокований високовертикальними системами. Механічна конструкція та роботизовані форми будуть налаштовані на конкретні застосування та матеріали, а не загальні втілення. Те, що масштабується по цих вертикалях, – це не апаратне забезпечення, а інтелект: сприйняття, контроль та системи навчання, які дозволяють машинам розуміти деформівні матеріали, вирівнювати складні краї, адаптуватися до варіативності та виконувати з’єднання надійно.

За наступні десять років і далі ми вважаємо, що більш загальні та гуманоїдні втілення стануть все більш поширеними, оскільки втіленість інтелекту дозріває та розгортання прискорюється. Коли гуманоїдні роботи переходять від пілотних проектів до мільйонів, а потенційно десятків мільйонів, розгорнутих одиниць за наступне десятиліття, текстильні екзоскелети та м’які зовнішні шари стануть критичними системами інтерфейсу людини та машини. Зустрінання цього попиту у масштабах вимагатиме адгезійної, автоматизованої збірки, що відкриє нову промислову категорію у виробництві інтелектуальних м’яких матеріалів.

Це контекст, в якому знаходиться бачення CreateMe.

Бачення CreateMe – це лідерство у трансформації збірки м’яких матеріалів. Зробити автоматизовану збірку текстилю та гнучких матеріалів такою ж програмною, масштабованою та адаптивною, як програмне забезпечення. Хоча механічні та роботизовані реалізації будуть варіюватися по вертикалях у ближчому майбутньому, основна проблема залишається сталою: обробка м’яких матеріалів та шиття домінують у вмісті праці та опираються традиційній автоматизації.

Те, що об’єднує ці ринки, – це спільний набір можливостей Фізичного ІІ – системи, які керують сприйняттям, деформівною обробкою матеріалів, вирівнюванням країв, логікою з’єднання та адаптивною збіркою по тканинам та форм-факторам. Розкривши цю здатність у сфері одягу, однієї з найбільш вимогливих виробничих середовищ, CreateMe ставить за мету розблокувати автоматизацію по набагато ширшому набору галузей та дозволити як наступне покоління виробництва м’яких товарів, так і м’які інтерфейси, які все частіше будуть оточувати інтелектуальні машини.

Дякуємо за велике інтерв’ю та ваші детальні відповіді, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати CreateMe.