Xometry通过新的企业交货期智能和个性化定价模型深化AI原生市场优势

新模型有助于提高预测精度、提升运营效率并扩大快速交付周期选择范围。

美国马里兰州北贝塞斯达，2026年3月3日（GLOBE NEWSWIRE）——全球领先的AI原生定制制造市场平台Xometry, Inc. （纳斯达克股票代码：XMTR）宣布推出全新的企业加工交货期预测模型和增强型动态定价逻辑。这些新功能扩展了Xometry 即时报价引擎^®的功能，进一步巩固了Xometry的专有数据优势，并深化了其AI原生市场平台从设计到交付的智能化流程。

这些技术进步共同提升了预测精度、运营效率和快速交付周期选择。它们加快了客户的产品上市速度，提高了交付可靠性，同时巩固了Xometry在人工智能驱动的工业采购领域的领先地位，并增强了其将数字化报价与实际生产成果有效衔接的能力。

新型企业加工交货期预测模型
随着人工智能重塑制造业的预期，Xometry 不断推进其专有的即时报价引擎。该引擎利用深度学习技术，并基于其庞大的全球制造供应商合作伙伴网络中的真实生产和交付数据进行训练。这一不断扩展的数据集使 Xometry 能够动态优化市场驱动的交货周期选项，同时提升企业买家的可靠性和执行速度。

新的企业加工提前期模型代表了 Xometry 预测智能能力的重大扩展，这得益于其全球合作伙伴网络生成的大规模、深度的性能数据。

此次发布的主要影响包括：

• 更优的预测精度：与前代产品相比，该模型在 RMSLE（均方根对数误差）方面取得了显著改进，为客户提供了更可靠的定制零件交货时间表。
• 扩展快速交付服务：基于从 Xometry 的历史供应商绩效数据集中学习，该模型现在可以优化并促进在不断增长的材料和几何形状目录中实现 1 天交货时间。
• 提高运营效率：除了加快周转速度外，该模式还将缩短 Xometry 客户的标准交付周期。
• 扩展功能集成：更新后的模型利用了比以前版本大四倍的训练数据集，现在考虑了关键的额外要求，包括专门的认证（例如 AS9100D、ISO 9001）、新材料和先进的表面处理选项（例如 PTFE 浸渍硬质阳极氧化、黑色氧化物）。

个性化定价，优化采购
为了配合这些速度方面的进步，Xometry 正在增强其即时报价引擎定价智能层的动态定价逻辑。

与依赖静态定价规则或预定义成本表的传统供应链软件不同，Xometry 利用“转化率模型”分析独特的几何特征、报价配置和客户特定的历史数据，为每个单独的报价和零件构建价格响应函数。

在 2025 年第四季度成功进行用户测试后，这些模型将于 2026 年第一季度更广泛地部署到美国客户，目标是改善买家和合作伙伴的体验，并提高每个用户的收入。

加速市场飞轮
Xometry首席产品与技术官Vaidy Raghavan表示：“此次发布不仅仅是一次小幅更新，更是未来创新的基石，也是我们在大规模制造速度和可靠性方面实现的根本性转变。通过与合作伙伴网络构建数据闭环，并通过持续训练加速模型部署周期，我们缩短了从洞察到生产影响的时间。这使我们能够解决静态软件或孤立的AI代理无法应对的复杂、依赖于具体情境的采购挑战。”

Xometry 的专有定价和采购模型直接嵌入到实时市场交易中，将数字报价、供应商选择、生产绩效和交付结果整合到一个闭环学习系统中。每笔完成的订单都会增强对未来预测的准确性，从而提高整个网络的准确性、速度和可靠性。

Xometry 通过将设计到交付的智能直接嵌入到工程师的工作流程中，减少了制造采购中的信息不对称，将历史上分散的、人工协调的问题转变为基于数字智能和物理世界执行的可扩展竞争优势。

有关 Xometry 的 AI 原生制造解决方案的更多信息，请访问xometry.com 。

关于 Xometry
Xometry （纳斯达克股票代码：XMTR）的AI原生市场、广受欢迎的Thomasnet®^工业采购平台以及一系列云服务正在加速制造业的数字化转型。Xometry为制造商提供业务增长所需的关键资源，并通过实时定价和交货期数据简化买家的采购流程。访问xometry.com了解更多信息，或在LinkedIn上关注Xometry 。

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