Xacity發佈對其人工智能模型架構的全面升級

利用Xetime的專有數據棧，升級提高了流程建議、成本準確性和採購速度

馬里蘭州北貝塞斯達2026年7月20日（環球新聞網）--Xetime，Inc.（納斯達克：XMTR）是一家連接定製製造買家和供應商的全球人工智能原生市場，今天宣佈全面升級其人工智能模型架構，部署跨越整個製造過程的新一代高容量、互聯模型。這些升級利用了Xetime在五個關鍵維度上的專有數據洞察：幾何形狀、可製造性、定價、供應商能力和生產結果。平臺越智能，Xetime就能越快地將複雜的工程輸入轉化為製造決策。

首次上傳時更智能的流程建議

Xacity升級后的上下文感知人工智能流程推薦器瞭解零件的行業應用（例如，認識到航空航天部件可能需要更嚴格的公差和飛行級合金）以及其可能的材料和幾何形狀，縮小了沒有訂單歷史可供模型參考的首次客户的差距。買家在上傳零件時會獲得製造建議，為他們提供20種支持的製造技術中的最佳工藝。早期反饋是積極的，人工智能推薦在85%以上的情況下被買家接受--比之前的模型有了顯着的進步，其中首次客户的收益最大。

新一代成本模型

Xacity為定製工作定價的方式正在不斷發展。Xetime的新一代成本預測模型根據製造零件所需的特定參數為每個零件定價。這些模型考慮了更大的輸入廣度和深度，包括幾何形狀、材料、飾面以及零件是獨立零件還是一項工作中的幾個零件之一。這種細緻的輸入可以帶來更準確的定價。

從NC加工開始，新的成本預測模型基於Xetime的專有數據洞察進行訓練，並瞭解每個零件所需的具體參數，通過現場測試驗證，使NC成本預測準確性提高約15%。這些模型預測每個NC作業的校準成本分佈，因此Xacity可以在返回報價之前衡量併發出其置信水平。

該公司計劃將升級后的型號擴展到Xetime的即時報價引擎®（QE）中的其他流程，並將其他NC材料直接納入到IQE中。隨着新材料的添加，模型將根據更廣泛的歷史定製材料要求不斷改進。

更快的採購，為供應商合作伙伴提供更合適的工作

新的自適應採購模型利用Xacity的專有供應商數據層來動態地為每個職位定價，從而在衆所周知的職位上快速移動。新模型還納入了升級的工作合作伙伴適合性，除了質量歷史記錄和準時運輸記錄外，還根據供應商合作伙伴的機器特徵（包括機器和子流程能力的尺寸）對每個工作進行評分。這顯着改善了合作伙伴匹配。合作伙伴不會在嘈雜的廣泛職位通知板上瀏覽，而是會看到精心策劃的、更合適的機會。深度能力匹配和響應式定價的結合帶來了整體更強大的網絡。

「在Xacity引用的數百萬個零件中，我們的人工智能正在不斷學習。我們的新模型不僅僅是將這些知識視為單獨的技能，一個模型建議如何構建某個東西，另一個模型為它定價，另一個模型尋找誰應該構建它。現在，它們是一個智能層，每當零件移動時，它就會變得更加清晰。這就是Xacity成為定製製造的數字基礎設施的原因，」Xacity首席技術官Vaidy Raghavan説道。「數據層實際上決定了零件的製造方式、成本以及由誰製造。數據變得越智能，我們的客户就越直接地感受到它--更優化的推薦、準確的定價、更適合的供應商--每次他們上傳零件時。」

瞭解有關Xetime的更多信息。

關於Xetime Xacity（納斯達克股票代碼：XMTR）的人工智能原生市場、流行的Thomasnet®工業採購平臺和基於雲的服務套件正在迅速實現製造業的數字化。Xacity為製造商提供發展業務所需的關鍵資源，並通過實時定價和交貨期數據簡化買家的採購流程。請訪問xometry.com瞭解更多信息或在LinkedIn上關注Xacity。

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