Vaidy Raghavan, Giám đốc Sản phẩm & Công nghệ, Xometry – Loạt bài Phỏng vấn

Vaidy Raghavan, Giám đốc Sản phẩm & Công nghệ tại Xometry, là một chuyên gia công nghệ và kỹ sư toàn cầu thành công, người dẫn dắt chiến lược sản phẩm và công nghệ của công ty, với trọng tâm là mở rộng khả năng thị trường được dẫn dắt bởi AI kết nối người mua doanh nghiệp với các nhà cung cấp sản xuất. Ông mang đến chuyên môn sâu rộng về AI, quản lý chuỗi cung ứng, SaaS và phân tích dữ liệu, từng đảm nhiệm các vai trò lãnh đạo cấp cao tại các công ty như Wayfair, Microsoft và Groupon, nơi ông phát triển các nền tảng kỹ thuật số và công nghệ thị trường quy mô lớn. Tại Xometry, ông chịu trách nhiệm chuyển đổi các quy trình sản xuất phức tạp thành các hệ thống thông minh, dựa trên dữ liệu nhằm cải thiện hiệu quả, khả năng phục hồi và kết nối chuỗi cung ứng toàn cầu. Xometry là một thị trường kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI, cho phép các doanh nghiệp tìm nguồn cung ứng các bộ phận sản xuất tùy chỉnh theo yêu cầu bằng cách kết nối người mua với mạng lưới toàn cầu các nhà cung cấp đã được thẩm định qua nhiều phương pháp sản xuất, bao gồm gia công CNC, in 3D và ép phun. Được thành lập vào năm 2013 và có trụ sở chính tại North Bethesda, Maryland, công ty tận dụng học máy để cung cấp ngay lập tức báo giá, ước tính thời gian giao hàng và kết hợp nhà cung cấp dựa trên các tệp thiết kế được tải lên, hợp lý hóa quy trình mua sắm vốn phức tạp truyền thống. Với hàng nghìn nhà cung cấp và hàng chục nghìn người mua trên toàn thế giới, Xometry đóng vai trò trung tâm trong việc hiện đại hóa sản xuất bằng cách số hóa chuỗi cung ứng và cho phép sản xuất phân tán, linh hoạt hơn trên quy mô lớn. Anh đã có một hành trình đáng kinh ngạc qua Microsoft, Groupon và Wayfair. Những trải nghiệm ban đầu nào—cá nhân hoặc chuyên môn—đã định hình sự quan tâm của anh đến công nghệ, và điều đó cuối cùng đã dẫn anh đến Xometry và thế giới sản xuất được hỗ trợ bởi AI như thế nào? Sự quan tâm của tôi đến công nghệ bắt đầu từ sớm trong sự nghiệp. Tôi luôn được thúc đẩy bởi những thách thức khó khăn và cơ hội xây dựng các giải pháp thực sự tạo ra sự khác biệt trong thế giới thực. Trong các ngành công nghiệp phát triển nhanh nơi tôi đã dành sự nghiệp của mình, bạn phải cân bằng giữa việc di chuyển nhanh chóng để hiện thực hóa một ý tưởng trong khi cũng xây dựng các hệ thống bền vững và hiệu quả. Ngành sản xuất là minh chứng rõ ràng cho điều này. Đó là một ngành công nghiệp mang tính vật lý và tương tự sâu sắc, nhưng nó cũng cung cấp năng lượng cho một số hệ thống sáng tạo nhất của chúng ta. Xometry nằm ở giao điểm của tất cả những điều đó, nơi chúng tôi đang chuyển đổi một ngành công nghiệp truyền thống tương tự thành một thứ gì đó hiện đại với kỷ luật và sự rõ ràng thực sự về nơi chúng tôi sẽ đi tiếp. Đối với tôi, đó là sự hội tụ hiếm có về thời điểm và mục đích, và đó chính xác là loại thách thức mà tôi đã hướng tới xây dựng trong toàn bộ sự nghiệp của mình. Anh đã mô tả sản xuất là “pháo đài tương tự” cuối cùng. Một số thách thức lớn nhất mà AI đang giải quyết trong sản xuất hiện nay là gì? Tôi mô tả sản xuất là “pháo đài tương tự” cuối cùng vì sự phức tạp về cấu trúc của nó, do vòng đời sản xuất dài và đầy rẫy nhiều bước chuyển giao. Ví dụ, trong quá trình sản xuất, thiết kế và kỹ thuật sản xuất làm việc song song với mua sắm, tìm nguồn cung ứng, chất lượng, hậu cần, lắp ráp sau giao hàng và đối chiếu tài chính xuyên suốt chuỗi cung ứng, mỗi giai đoạn đều mang lại những rủi ro mới và khả năng chậm trễ tiềm ẩn. Thách thức cốt lõi là ma sát. Tại mọi điểm trong chuỗi sản xuất, đều có các định dạng, hệ thống và đôi khi thậm chí là các đơn vị đo lường khác nhau. Ý tưởng đi qua hết lần chuyển giao này đến lần chuyển giao khác, với mỗi lần trở thành một điểm thất bại tiềm ẩn. Trước đây, cách duy nhất để quản lý rủi ro đó là đánh giá thủ công bởi con người. AI hiện đang tạo ra giá trị lớn nhất trong việc chống lại ma sát đó. Nó hoạt động như một điều phối viên trong hệ thống phân mảnh đó: phát hiện sự khác biệt, kết hợp các bộ phận với đúng nhà cung cấp và thậm chí mô hình hóa chi phí và thời gian giao hàng một cách linh hoạt. Nó sử dụng dữ liệu sản xuất trong quá khứ để dự đoán nơi các vấn đề có thể phát sinh và cảnh báo chúng nhanh chóng trước khi thời gian và nguyên vật liệu bị lãng phí. Các nhà cung cấp nhận được ý định rõ ràng hơn và ít bất ngờ hơn, có nghĩa là chúng tôi có thể xây dựng niềm tin với mạng lưới của mình và giúp các nhà sản xuất tạo ra các mặt hàng chúng ta cần. Xometry đã xây dựng niềm tin với các nhà cung cấp và người mua để áp dụng các quy trình làm việc được dẫn dắt bởi AI bằng những cách nào? Trong sản xuất, rất khó để giành được niềm tin vì mức độ rủi ro cao, kết quả là không thể đảo ngược và nguyên vật liệu bị loại bỏ, thời hạn bị bỏ lỡ hoặc thất bại về chất lượng có thể góp phần gây tổn thất kinh tế cho một công ty. Đó là lý do tại sao tại Xometry, chúng tôi giành được niềm tin bằng cách liên tục mang lại sự đáng tin cậy và rõ ràng. Các nhà cung cấp và người mua dựa vào Xometry vì tốc độ và tính minh bạch. Họ biết rằng khi họ tải lên một tệp CAD, AI của chúng tôi sẽ nhanh chóng phân tích các bộ phận và đưa ra ước tính về giá cả và rủi ro tiềm ẩn. Các dự đoán được dựa trên dữ liệu sản xuất thực tế, điều này tiếp tục xây dựng sự đáng tin cậy và khả năng hiển thị đó. Giá cả phản ánh điều kiện thị trường thực tế, và các nhà cung cấp nhận được thông tin chi tiết liên tục về cách cải thiện hiệu suất và phát triển doanh nghiệp của họ trên nền tảng. Hệ thống cũng thực hiện các kiểm tra độc lập để phát hiện sự khác biệt. Khi có điều gì đó không phù hợp, chúng tôi đưa nó ra sớm và liên tục thông báo cho các nhóm. Chính xác thì AI tạo sinh dịch các ý tưởng sản phẩm thành các bộ phận có thể chế tạo như thế nào — và điều đó có tác động gì đến thời gian phát triển? Sản xuất luôn phải vật lộn với khoảng cách giữa ý định và khả năng chế tạo. Các ý tưởng sản phẩm ban đầu thường không đầy đủ, và việc dịch chúng thành các thiết kế có thể sản xuất được đòi hỏi nhiều lần chuyển giao. Quá trình đó chậm và thường dễ bị làm lại, điều này tạo ra sự chậm trễ hoặc thiếu hụt. AI tạo sinh nén vòng lặp đó lại. Trong thực tế, nó dịch các đầu vào có cấu trúc một phần thành các tính năng có thể sản xuất được. Nó có thể đưa ra các rủi ro tiềm ẩn, đề xuất vật liệu và quy trình, và cảnh báo các ràng buộc sớm. AI đang giảm ma sát thường làm chậm quá trình sản xuất, cắt giảm thời gian phát triển với ít lần lặp lại hơn và ít phế phẩm hoặc nguyên vật liệu hơn. Làm thế nào để anh đảm bảo chất lượng và kiểm soát vẫn ở mức cao khi các quy trình trở nên tự chủ hơn? Một nguyên tắc chính là chuyển các kiểm tra chất lượng sang phần sớm nhất của quy trình sản xuất. AI có thể phân tích hàng triệu điểm dữ liệu hình học để giúp nó xác định tính khả thi của sản xuất, chi phí và sự kết hợp nhà cung cấp tốt nhất. Điều này mang lại độ chính xác và tính nhất quán mà không phải chỉ dựa vào sự cần mẫn của con người, vốn từ lâu là biện pháp phòng ngừa duy nhất cho các rủi ro trong quá trình kiểm soát chất lượng. Tuy nhiên, việc giữ con người trong vòng lặp vẫn là cần thiết cho các quy trình được tăng cường này. Chúng tôi triển khai AI để xác định các vấn đề và các giải pháp thay thế khi cần, nhưng quyết định cuối cùng để can thiệp thuộc về các nhà điều hành con người, những người có kinh nghiệm để đưa ra những quyết định đó. Chúng tôi thấy điều này đặc biệt trong các lĩnh vực quan trọng như hàng không vũ trụ và quốc phòng, nơi có con người trong vòng lặp là cách duy nhất để cho phép tự động hóa trên quy mô lớn mà không hy sinh kiểm soát chất lượng. Định giá động được dẫn dắt bởi AI hoạt động như thế nào tại Xometry, với chi phí sản xuất biến đổi và sự phức tạp của chuỗi cung ứng? Định giá sản xuất vốn dĩ đã biến đổi vì mỗi bộ phận đều khác nhau, và chi phí liên tục thay đổi dựa trên nguyên vật liệu, công suất, các yếu tố bên ngoài như thuế quan và các ràng buộc khác. Các mô hình định giá tĩnh không phù hợp trong môi trường đó. Tại Xometry, định giá động là một hệ thống học hỏi. Các mô hình của chúng tôi được đào tạo dựa trên hàng triệu báo giá lịch sử và liên tục được cập nhật với kết quả sản xuất thực tế. Vòng lặp phản hồi đó giữ cho giá cả bám sát thực tế. Khi các kỹ sư tải lên một tệp CAD, Công cụ Báo giá Tức thời của chúng tôi ngay lập tức phân tích tệp và kiểm tra nó với các yếu tố bên ngoài và ràng buộc ảnh hưởng đến giá cả để xác định nhà sản xuất tốt nhất từ mạng lưới hàng nghìn đối tác của chúng tôi.