खरीद मॉडलिंग के विस्तार के लिए Atmospheric AI ने जुटाए 10 मिलियन डॉलर का शुरुआती निवेश

Atmospheric AI ने घोषणा की कि उसने 5 नवंबर 2026 को कच्चे माल की आपूर्ति शृंखलाओं के अपने संगणकीय मॉडल विकसित करने के लिए DBL Partners के नेतृत्व में 10 मिलियन डॉलर का शुरुआती निवेश जुटाया है। DBL Partners ने अपने पोर्टफोलियो का पेज 4 नवंबर 2026 को प्रकाशित किया था। स्टार्टअप प्लास्टिक से आगे बढ़कर रसायन, कागज़ और धातुओं के क्षेत्र में काम करने की योजना बना रहा है। वहीं, DBL के Vinnie Caruso इसके निदेशक मंडल में शामिल हो रहे हैं।

इस निवेश से लगभग 100 विनिर्माताओं के शुरुआती समूह के साथ सहयोग भी बढ़ेगा। इस विस्तार से तकनीकी काम को व्यावसायिक पहल से जोड़ा जा रहा है: Dr Torsten Lichtenau संस्थापक मुख्य वाणिज्यिक अधिकारी के रूप में शामिल हो रहे हैं। इससे पहले उन्होंने Bain & Company में 22 वर्ष बिताए, जहाँ वे वरिष्ठ भागीदार और कार्बन संक्रमण के वैश्विक प्रमुख थे।

औद्योगिक आपूर्ति शृंखलाओं का मॉडलिंग

Atmospheric AI का दृष्टिकोण सामग्री बनाने में इस्तेमाल होने वाली भौतिक प्रक्रियाओं से शुरू होता है; यह इस पर निर्भर नहीं करता कि आपूर्तिकर्ता अपने आंतरिक परिचालन संबंधी आँकड़े साझा करें। इसके मॉडल रासायनिक अभियांत्रिकी, संयंत्र अर्थशास्त्र और औद्योगिक प्रक्रियाओं को शामिल करते हैं। इनमें कच्चे माल, ऊर्जा, उत्पादन लागत और उत्सर्जन के बीच के संबंध भी शामिल हैं। यह जुड़ी हुई प्रणाली तेल क्षेत्रों और पाइपलाइनों, रिफ़ाइनरियों, रासायनिक संयंत्रों, टर्मिनलों और समुद्री परिवहन मार्गों को समेटती है।

Atmospheric AI का कहना है कि वह लगभग 50,000 संयंत्र मॉडल चलाती है। एक परीक्षण में, उसने किसी उत्पादक के अपने आँकड़ों का उपयोग किए बिना, उसके प्रकाशित कार्बन फ़ुटप्रिंट को 4.4% की सीमा के भीतर दोबारा तैयार किया। इन मॉडलों का उद्देश्य यह अनुमान लगाना है कि किसी सामग्री की उचित लागत क्या होनी चाहिए, यह आकलन करना कि आपूर्तिकर्ता की मूल्यवृद्धि उचित है या नहीं, उस सामग्री की आपूर्ति कर सकने वाले अन्य संयंत्रों की पहचान करना और यह जाँचना कि बाधित मार्ग से लागत, कार्बन उत्सर्जन या आपूर्ति-क्षमता पर कितना असर पड़ सकता है।

कंपनी का उत्पाद विवरण इस मंच को कच्चे माल की मूल्य शृंखला का एक गतिशील डिजिटल प्रतिरूप बताता है, जो उसके स्रोत से लेकर कारखाने के द्वार तक फैला है। प्रत्येक संयंत्र के लिए उपलब्ध लागत, कार्बन और जोखिम संबंधी जानकारी से अलग-अलग आपूर्तिकर्ताओं की उचित लागत का विश्लेषण करने, आपूर्तिकर्ता-विशिष्ट Scope 3 उत्सर्जन मापदंड तैयार करने और जीवन-चक्र आकलन को एकीकृत करने में मदद मिलती है। कई स्तरों पर की गई मैपिंग, पहले से मिलने वाली चेतावनियों और आपूर्ति-स्रोतों की सिफ़ारिशों का उद्देश्य व्यवधान और बातचीत से जुड़े निर्णयों को एक ही कार्यप्रवाह में शामिल करना है।

खरीद संबंधी निर्णयों में मॉडलों का उपयोग

Haleon उन विनिर्माताओं में से एक है जो पहले से Atmospheric AI के साथ काम कर रहा है। Haleon में सततता के लिए खरीद प्रमुख Chris Low ने बताया कि उनकी कंपनियाँ लगभग दो वर्षों से रेज़िन की आपूर्ति के स्रोत तय करने पर सहयोग कर रही हैं। अब उनकी टीम केवल आपूर्तिकर्ता के कोटेशन पर निर्भर रहने के बजाय सामग्री की उचित लागत, कार्बन फ़ुटप्रिंट और आपूर्ति शृंखला के जोखिमों से शुरुआत करती है। इस तरह मॉडलिंग का काम सीधे खरीद संबंधी निर्णय से जुड़ जाता है।

Atmospheric AI द्वारा बताए गए एक ग्राहक उदाहरण में, होर्मुज़ व्यवधान के दौरान एक विनिर्माता को प्रति टन 730 डॉलर की प्रस्तावित मूल्यवृद्धि का सामना करना पड़ा। स्टार्टअप की टीम ने गणना की कि विनिर्माण लागत में वास्तविक बढ़ोतरी लगभग 120 डॉलर प्रति टन थी। इस विश्लेषण से खरीद टीम को उत्पादन के अर्थशास्त्र में आए बदलावों पर चर्चा करने का आधार मिला—बजाय इसके कि वह प्रस्ताव को बिना सवाल स्वीकार कर ले या बिना साक्ष्य के उसका विरोध करे।

सह-संस्थापक और CEO Roee Goldberg ने दीर्घकालीन लक्ष्य को कच्चे माल की अर्थव्यवस्था का एक संगणकीय मॉडल बताया। इससे विनिर्माता यह समझ सकेंगे कि वे जो चीज़ें खरीदते हैं, उनके पीछे कौन-से संयंत्र और आपूर्ति नेटवर्क हैं। रासायनिक अभियांत्रिकी इसका आधार बनेगी और AI इस काम को कहीं बड़े पैमाने पर करना संभव बनाएगा।

इस निवेश दौर से तय हुई तात्कालिक कसौटी काम का दायरा है: क्या रेज़िन की आपूर्ति के स्रोत तय करने में पहले से अपनाया गया संयंत्र-आधारित दृष्टिकोण, सामग्री की अन्य श्रेणियों से जुड़े खरीद निर्णयों में भी मदद कर सकता है? Atmospheric AI इस विस्तार के साथ नए वाणिज्यिक नेतृत्व और विनिर्माताओं के साथ गहरा सहयोग भी जोड़ रही है। इस तरह प्लास्टिक से आगे बढ़ना उस काम का केंद्रीय हिस्सा बन जाता है जिसे यह शुरुआती निवेश संभव बनाने के लिए जुटाया गया है।