Vaidy Raghavan, Chief Product & Technology Officer, Xometry – Interview Series

Vaidy Raghavan, Chief Product & Technology Officer, Xometry, là một nhà điều hành công nghệ toàn cầu và kỹ sư thành đạt, người lãnh đạo chiến lược sản phẩm và công nghệ của công ty, với trọng tâm là mở rộng khả năng của thị trường được thúc đẩy bởi AI, kết nối người mua doanh nghiệp với nhà cung cấp sản xuất. Ông mang đến chuyên môn sâu rộng trong các lĩnh vực AI, quản lý chuỗi cung ứng, SaaS và phân tích dữ liệu, sau khi từng giữ các vị trí lãnh đạo cấp cao tại các công ty như Wayfair, Microsoft và Groupon, nơi ông đã phát triển các nền tảng và công nghệ thị trường số 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, giúp cải thiện hiệu quả, khả năng chống chịu và kết nối chuỗi cung ứng toàn cầu.

Xometry là một thị trường số được thúc đẩy bởi AI, cho phép các doanh nghiệp tìm nguồn cung cấp các bộ phận sản xuất tùy chỉnh theo yêu cầu bằng cách kết nối người mua với mạng lưới các nhà cung cấp được kiểm định trên toàn cầu, bao gồm các phương pháp sản xuất khác nhau, bao gồm gia công CNC, in 3D và ép nhựa. Được thành lập vào năm 2013 và có trụ sở tại North Bethesda, Maryland, công ty tận dụng học máy để cung cấp giá tức thời, ước tính thời gian dẫn và kết hợp nhà cung cấp dựa trên tệp thiết kế được tải lên, giúp đơn giản hóa quá trình mua sắm truyền thống phức tạp. 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 ở quy mô lớn.

Bạn đã có một hành trình đáng kinh ngạc qua Microsoft, Groupon và Wayfair. Những trải nghiệm sớm – cá nhân hay chuyên nghiệp – nào đã định hình sự quan tâm của bạn đến công nghệ, và làm thế nào điều đó cuối cùng dẫn bạn đến Xometry và thế giới của sản xuất được thúc đẩy bởi AI?

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 năng động mà tôi đã dành sự nghiệp, bạn phải tìm được sự cân bằng giữa việc di chuyển nhanh chóng để đưa một ý tưởng đến cuộc sống và xây dựng các hệ thống bền vững và hiệu quả. Sản xuất thể hiện điều này rõ ràng. Đó là một ngành công nghiệp 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 điểm giao nhau của tất cả những điều đó, nơi chúng tôi đang chuyển đổi một ngành công nghiệp truyền thống tương tự thành một thứ hiện đại với kỷ luật và sự rõ ràng thực sự về nơi chúng tôi đang đi tiếp theo. Đối với tôi, đó là sự hội tụ hiếm có của thời gian và mục đích, và đó chính xác là loại thách thức mà tôi đã xây dựng cho cả sự nghiệp của mình.

Bạn đã mô tả sản xuất như là “pháo đài tương tự cuối cùng”. Những thách thức lớn nhất mà AI đang giải quyết trong sản xuất hiện nay là gì?

Tôi mô tả sản xuất như là “pháo đài tương tự cuối cùng” vì sự phức tạp cấu trúc của nó, учитывая chu kỳ sản xuất dài và đầy rẫy các giao tiếp. Ví dụ, trong sản xuất, thiết kế và kỹ thuật sản xuất làm việc cùng với mua sắm, nguồn cung, chất lượng, hậu cần, lắp ráp sau giao hàng và hòa giải tài chính trên chuỗi cung ứng, mỗi giai đoạn đều giới thiệu những rủi ro và chậm trễ tiềm ẩn.

Thách thức cốt lõi là ma sát. Tại mọi điểm trong chuỗi sản xuất, có các định dạng, hệ thống và đôi khi даже đơn vị đo lường khác nhau. Ý tưởng được truyền qua giao tiếp sau giao tiếp, với mỗi giao tiếp trở thành một điểm thất bại tiềm ẩn. Lịch sử, cách duy nhất để quản lý rủi ro đó là xem xét thủ công của con người.

AI đang tạo ra giá trị nhất hiện nay trong việc chống lại ma sát đó. Nó hoạt động như một phối hợp trong hệ thống phân mảnh đó: phát hiện sự không nhất quán, kết hợp các bộ phận với nhà cung cấp phù hợp và thậm chí mô hình hóa chi phí và thời gian dẫn động. Nó sử dụng dữ liệu sản xuất lịch sử để dự đoán nơi các vấn đề có thể phát sinh và đánh dấu chúng nhanh chóng trước khi thời gian và vật liệu bị浪 phí.

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 sản xuất các mặt hàng chúng tôi cần.

Như thế nào Xometry đã xây dựng niềm tin với nhà cung cấp và người mua để áp dụng các quy trình được thúc đẩy bởi AI?

Trong sản xuất, niềm tin khó có được vì những rủi ro cao, kết quả không thể đảo ngược và vật liệu bị lỗi, thời hạn bị bỏ lỡ hoặc thất bại về chất lượng có thể dẫn đến tổn thất kinh tế cho một công ty. Đó là lý do tại Xometry, chúng tôi kiếm được niềm tin bằng cách liên tục cung cấp độ tin cậy và sự rõ ràng.

Nhà cung cấp và người mua phụ thuộc vào Xometry để có tốc độ và minh bạch. Họ biết rằng khi họ tải lên tệp CAD, AI của chúng tôi sẽ nhanh chóng phân tích các bộ phận và tạo ra ước tính về giá cả và rủi ro tiềm ẩn. Dự đoán được dựa trên dữ liệu sản xuất thực tế, điều này xây dựng thêm độ tin cậy và khả năng hiển thị. Giá cả phản ánh điều kiện thị trường thực tế, và 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 bắt các sự không nhất quán. Khi có điều gì đó không phù hợp, chúng tôi sẽ sớm đưa ra và giữ cho các nhóm luôn được thông báo.

Làm thế nào chính xác AI tạo ra các ý tưởng sản phẩm thành các bộ phận có thể xây dựng — và điều đó ảnh hưởng đến thời gian phát triển như thế nào?

Sản xuất luôn gặp khó khăn với khoảng cách giữa ý định và khả năng xây dựng. Các ý tưởng sản phẩm ban đầu thường không đầy đủ, và việc dịch chúng thành thiết kế có thể sản xuất được đòi hỏi nhiều giao tiếp. Quá trình đó chậm và thường dễ bị tái làm việc, điều này tạo ra sự chậm trễ hoặc thiếu hụt.

AI tạo ra sự nén trong vòng lặp đó. Trong thực tế, nó dịch các đầu vào部分 cấu trúc thành các tính năng có thể sản xuất. Nó có thể đưa ra các rủi ro tiềm ẩn, đề xuất vật liệu và quy trình, và đánh dấu các hạn chế sớm. AI đang giảm ma sát thường làm chậm sản xuất, cắt giảm thời gian phát triển với ít lần lặp lại và ít bộ phận hoặc vật liệu bị lỗi.

Làm thế nào bạn đảm bảo chất lượng và kiểm soát vẫn cao khi các quy trình trở nên tự động hơn?

Một nguyên tắc chính là chuyển các kiểm tra chất lượng sang phần đầu 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 phù hợp của nhà cung cấp. Điều này cung cấp độ chính xác và nhất quán mà không cần dựa vào sự cẩn thận của con người, điều mà đã từng là sự phòng thủ duy nhất cho rủi ro trong quá trình kiểm soát chất lượng.

Tuy nhiên, việc giữ một con người trong vòng lặp vẫn là cần thiết cho các quy trình tăng cường này. Chúng tôi triển khai AI để xác định các vấn đề và các giải pháp thay thế khi cần, nhưng quyền quyết định cuối cùng cho can thiệp thuộc về các nhà điều hành con 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 và quốc phòng, nơi có một con người trong vòng lặp là cách duy nhất để cho phép tự động hóa ở quy mô lớn mà không hy sinh kiểm soát chất lượng.

Làm thế nào AI tạo ra giá động tại Xometry, xét đến chi phí sản xuất biến đổi và sự phức tạp của chuỗi cung ứng?

Giá sản xuất vốn có tính biến đổi vì mỗi bộ phận đều khác nhau, và chi phí thay đổi liên tục dựa trên vật liệu, công suất, các yếu tố bên ngoài như thuế quan và các hạn chế khác. Các mô hình giá tĩnh không đứng vững trong môi trường đó.

Tại Xometry, giá động là một hệ thống học hỏi. Các mô hình của chúng tôi được đào tạo trên hàng triệu báo giá lịch sử và liên tục cập nhật với kết quả sản xuất thực tế. Vòng lặp phản hồi này giữ giá cả dựa trên thực tế.

Khi các kỹ sư tải lên tệp CAD, Instant Quoting Engine của chúng tôi sẽ ngay lập tức phân tích tệp và kiểm tra nó với các yếu tố và hạn chế bên ngoài ảnh hưởng đến giá cả để xác định nhà sản xuất tốt nhất từ mạng lưới hàng nghìn đối tác của chúng tôi.