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

Vaidy Raghavan, Giám đốc Sản phẩm và Công nghệ, 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 về 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 (MSFT ) 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, cải thiện hiệu suất, khả năng phục hồi 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, sử dụng nhiều phương pháp sản xuất, bao gồm gia công CNC, in 3D và đúc 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 cả và thời gian giao hàng tức thời, cũng như việc kết nối nhà cung cấp dựa trên các 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 với quy mô lớn.

Bạn đã có một hành trình đáng kinh ngạc qua Microsoft, Groupon và Wayfair. Những kinh nghiệm đầu tiên – cá nhân hay chuyên nghiệp – 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 sản xuất được thúc đẩy bởi AI?

Sự quan tâm của tôi đến công nghệ bắt đầu từ sớm trong sự nghiệp của tôi. Tôi luôn được thúc đẩy bởi những thách thức khó khăn và cơ hội xây dựng các giải pháp thực sự có tác động đến thế giới thực.

Trong các ngành công nghiệp năng động mà tôi đã dành sự nghiệp của mình, bạn phải tìm được sự cân bằng giữa việc di chuyển nhanh 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 giao điểm của tất cả những điều đó, nơi chúng tôi đang chuyển đổi một ngành công nghiệp tương tự truyền thống thành một thứ gì đó hiện đại với kỷ luật và sự rõ ràng thực sự về nơi chúng tôi sẽ đi tiếp theo. Đối với tôi, đó là một sự hội tụ hiếm có của thời gian và mục đích, và đó chính xác là loại thách thức mà tôi đã xây dựng hướng tới trong suốt 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 về cấu trúc của nó, xét đến chu kỳ sản xuất dài và đầy những lần bàn giao. 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 mỗi điểm trong chuỗi sản xuất, có những định dạng, hệ thống và đôi khi даже đơn vị đo lường khác nhau. Ý tưởng được truyền qua từng lần bàn giao, và mỗi lần đều có thể 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 lớn nhất hiện nay trong việc chống lại ma sát đó. Nó hoạt động như một điều phối viên trong hệ thống phân mảnh đó: phát hiện sự không phù hợp, kết nối các bộ phận với nhà cung cấp phù hợp và thậm chí mô hình hóa động các chi phí và thời gian giao hàng. Nó sử dụng dữ liệu sản xuất lịch sử để dự đoán nơi các vấn đề có thể phát sinh và nhanh chóng đánh dấu chúng 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.

Trong những cách 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 rất khó để có được, vì các став là cao, kết quả là không thể đảo ngược và vật liệu bị loại bỏ, 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 dựa vào Xometry để có tốc độ và 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 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进一步 xây dựng 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 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 phù hợp. Khi có điều gì đó không phù hợp, chúng tôi sẽ sớm đưa ra và giữ cho các đội luôn được thông báo.

AI tạo sinh chính xác chuyển đổi ý tưởng sản phẩm thành các bộ phận có thể sản xuất – và điều đó có tác động như thế nào đến thời gian phát triển?

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

AI tạo sinh nén vòng lặp đó. Trong thực tế, nó chuyển đổi 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浪 phí.

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 quan trọng là chuyển các kiểm tra chất lượng đến phần đầu của quá 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 alone, điều này đã lâu là sự phòng thủ duy nhất cho rủi ro trong quá trình kiểm soát chất lượng.

Điều đó nói, việc giữ một con người trong vòng lặp vẫn cần thiết cho các quy trình tăng cường này. Chúng tôi triển khai AI để xác định vấn đề và đề xuất 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 với quy mô lớn mà không hy sinh kiểm soát chất lượng.

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

Giá sản xuất vốn dĩ là biến đổi vì mỗi bộ phận là khác nhau, và chi phí thay đổi liên tục dựa trên vật liệu, khả năng, yếu tố bên ngoài như thuế quan và các hạn chế khác. Các mô hình giá cố định không thể đứng vững trong môi trường đó.

Tại Xometry, định 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 gắn liền với thực tế.

Khi các kỹ sư tải lên một tệp CAD, Công cụ Trích dẫn Tức thời 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.