Вайді Рагхаван, Головний директор з продукції та технологій, Xometry – Серія інтерв’ю

Вайді Рагхаван, Головний директор з продукції та технологій, Xometry, є досвідченим глобальним технологічним виконавцем і інженером, який очолює стратегію продукції та технологій компанії, з фокусом на масштабуванні можливостей ринку, керованих штучним інтелектом, які поєднують покупців підприємств з постачальниками виробництва. Він має глибокий досвід у сфері штучного інтелекту, управління ланцюгами постачання, SaaS та даних аналітики, раніше обіймаючи керівні посади в компаніях Wayfair, Microsoft (MSFT ) та Groupon, де розробляв великомасштабні цифрові платформи та технології ринку. В Xometry він відповідає за перетворення складних виробничих процесів у розумні, керовані даними системи, які покращують ефективність, стійкість та глобальну підключення ланцюгів постачання.

Xometry – це ринок, керований штучним інтелектом, який дозволяє підприємствам замовляти виробництво частин на вимогу, підключаючи покупців до глобальної мережі перевірених постачальників за допомогою різних методів виробництва, включаючи обробку на станках з ЧПУ, 3D-друк та лиття під тиском. Заснована у 2013 році та розташована в Норт-Бетесді, штат Меріленд, компанія використовує машинне навчання для надання миттєвих оцінок ціни, оцінок терміну поставки та підбору постачальників на основі завантажених файлів дизайну, спрощуючи традиційно складний процес закупівель. З тисячами постачальників та десятками тисяч покупців по всьому світу Xometry відіграє центральну роль у модернізації виробництва, оцифровуючи ланцюги постачання та дозволяючи більш гнучке, розподілене виробництво у великому масштабі.

Ви мали неймовірну кар’єру в Microsoft, Groupon та Wayfair. Які ранні досвіди – особисті чи професійні – сформували ваш інтерес до технологій, і як це в кінцевому підсумку привело вас до Xometry та світу виробництва, керованого штучним інтелектом?

Мій інтерес до технологій розпочався на початку моєї кар’єри. Я завжди був мотивований складними завданнями та можливістю створювати рішення, які дійсно рухають справи у реальному світі.

У швидкозмінних галузях, де я провів свою кар’єру, потрібно знайти баланс між швидким впровадженням ідей та створенням стійких та ефективних систем. Виробництво є прикладом цього. Це глибоко фізична та глибоко аналогова галузь, але вона також забезпечує деякі з наших найбільш інноваційних систем.
Xometry знаходиться на перетині всього цього, де ми перетворюємо традиційно аналогову галузь у щось сучасне з реальною дисципліною та ясністю щодо того, куди ми рухаємось далі. Для мене це рідкісна конвергенція часу та мети, і це саме той вид завдання, до якого я будував свою кар’єру.

Ви описали виробництво як останню “аналогову фортецю”. Які найбільші завдання штучний інтелект зараз вирішує у виробництві?

Я називаю виробництво останньою “аналоговою фортецею” через його структурну складність, оскільки життєвий цикл виробництва довгий і повний багатьох передач. Наприклад, під час виробництва дизайн та виробнича інженерія працюють поряд з закупівлями, постачанням, якістю, логістикою, післяпоставочною збіркою та фінансовим узгодженням по ланцюгу постачання, кожна стадія вводить нові ризики та потенційні затримки.

Основне завдання – тертя. На кожному етапі виробничої ланцюга існують різні формати, системи та іноді навіть одиниці вимірювання. Ідеї передаються з однієї передачі до іншої, і кожна з них стає потенційною точкою відмови. Історично єдиним способом управління цим ризиком був ручний огляд людини.

Штучний інтелект зараз створює найбільшу цінність, борючись з цим тертям. Він діє як координатор у цій фрагментованій системі: виявляє розбіжності, підбирає деталі до правильних постачальників та навіть динамічно моделює витрати та терміни поставки. Він використовує історичні дані виробництва для прогнозування, де можуть виникнути проблеми, та швидко сигналізує про них, перш ніж будуть витрачені час та матеріали.

Постачальники отримують чіткіший намір та менше сюрпризів, що означає, що ми можемо будувати довіру з нашою мережею та допомогти виробникам виробляти товари, які нам потрібні.

Як Xometry побудував довіру з постачальниками та покупцями для впровадження потоків виробництва, керованих штучним інтелектом?

У виробництві довіра важко здобути, оскільки ставки високі, результати невідворотні, а витрати матеріалів, пропущені строки або порушення якості можуть призвести до економічних втрат для компанії. Тому в Xometry ми здобуваємо довіру, постійно забезпечуючи надійність та ясність.

Постачальники та покупці покладаються на Xometry щодо швидкості та прозорості. Вони знають, що коли вони завантажують файл дизайну, наш штучний інтелект швидко проаналізує деталі та згенерує оцінки ціни та потенційних ризиків. Прогнози ґрунтуються на реальних даних виробництва, що ще більше підвищує надійність та прозорість. Ціни відображають реальні ринкові умови, а постачальники отримують постійні відомості про те, як покращити свою діяльність на платформі. Система також виконує незалежні перевірки для виявлення розбіжностей. Коли щось не збігається, ми висвітлюємо це на ранній стадії та підтримуємо команди постійно інформованими.

Як саме генераційний штучний інтелект перекладає ідеї продукції у деталі, придатні для виробництва – і який вплив це має на терміни розробки?

Виробництво завжди боролось із розривом між наміром та можливістю виробництва. Ранні ідеї продукції часто незавершені, а переклад їх у виробничі дизайни вимагає кількох передач. Цей процес повільний та часто схильний до переробок, що створює затримки або нестачу.

Генераційний штучний інтелект стискає цей цикл. На практиці він перекладає частково структуровані входи у виробничі особливості. Він може виявити потенційні ризики, пропонувати матеріали та процеси та сигналізувати про обмеження на ранній стадії. Штучний інтелект знижує тертя, яке зазвичай сповільнює виробництво, скорочуючи терміни розробки за рахунок менше ітерацій та менше відходів чи матеріалів.

Як ви забезпечуєте якість та контроль залишаються високими, коли процеси стають більш автономними?

Одним із ключових принципів є зміна перевірок якості на найранішній стадії виробничого процесу. Штучний інтелект може аналізувати мільйони геометричних даних для визначення можливості виробництва, ціни та найкращого підбору постачальника. Це забезпечує точність та послідовність без необхідності покладатися лише на людську старанність, яка протягом довгого часу була єдиною захистом від ризиків під час процесу контролю якості.

Тим не менш, збереження людини у циклі все ще необхідно для цих посилених процесів. Ми розгортаємо штучний інтелект для виявлення проблем та альтернатив, коли це потрібно, але остаточне рішення про втручання лежить у людей, які мають досвід для прийняття цих рішень.

Ми бачимо це особливо у критичних секторах, таких як аерокосмічна та оборонна промисловість, де наявність людини у циклі є єдиною можливістю для автоматизації у великому масштабі без жертвування контролем якості.

Як працює динамічне ціноутворення, кероване штучним інтелектом, у Xometry, враховуючи змінні витрати виробництва та складності ланцюгів постачання?

Ціни на виробництво по суті змінні, оскільки кожна деталь унікальна, а витрати постійно змінюються залежно від матеріалів, потужності, зовнішніх факторів, таких як тарифи, та інших обмежень. Статичні моделі ціноутворення не витримують у такій середовищі.

У Xometry динамічне ціноутворення є системою навчання. Наші моделі тренуються на мільйонах історичних оцінок та постійно оновлюються реальними результатами виробництва. Цей зворотний зв’язок тримає ціни на землі.

Коли інженери завантажують файл дизайну, наш інженерний двигун миттєво аналізує файл та перевіряє його проти зовнішніх факторів та обмежень, які впливають на ціноутворення, для визначення найкращого виробника з нашої мережі тисяч партнерів.