Forgepoint ने विनिर्माण क्षेत्र में कोटेशन के लिए AI लाने हेतु 9.8 मिलियन डॉलर का सीड निवेश जुटाया

किसी निर्माता के पास कोई पुर्जा बनाने के लिए मशीनें, सामग्री और विशेषज्ञता हो सकती है—फिर भी वह काम हाथ से गंवा सकता है, क्योंकि उसका कोटेशन इनबॉक्स में पड़ा रह जाता है। Forgepoint Frank नाम का AI-संचालित इनसाइड सेल्स प्रतिनिधि बना रही है, ताकि ग्राहक के अनुरोध और उस कीमत के बीच का अंतराल कम हो सके, जिसकी गारंटी देने के लिए कारखाना तैयार हो।

न्यूयॉर्क की इस कंपनी ने 9.8 मिलियन डॉलर का सीड निवेश दौर जुटाया है। इसका नेतृत्व Primary Venture Partners और a16z speedrun ने किया, जबकि OpenAI, Brex, Vercel और SoFi से जुड़े एंजेल निवेशकों ने भी इसमें भाग लिया। इस निवेश से कंपनी अधिक निर्माताओं तक विस्तार करने, मौजूदा कारोबारी प्रणालियों के साथ गहरे एकीकरण करने और कर्मचारियों की भर्ती करने में मदद मिलेगी।

इसकी शुरुआत कोटेशन के अनुरोध यानी RFQ से होती है: ईमेल, ड्रॉइंग, विनिर्देशों और व्यावसायिक आवश्यकताओं का ऐसा पैकेज, जिसे एक सटीक प्रस्ताव में बदलना होता है। Forgepoint का कहना है कि इस पूरी प्रक्रिया में Frank प्रशासनिक काम संभालता है, जबकि तकनीकी और व्यावसायिक फैसले इंजीनियर, लागत आकलक और बिक्रीकर्मी अपने हाथ में रखते हैं।

उत्पादन लाइन से पहले की अड़चन

कारखाने में स्वचालन की बात आते ही अक्सर रोबोट और मशीन टूल्स का ध्यान आता है। कोटेशन तैयार करने का काम एक दूसरी बाधा उजागर करता है। कोई कारखाना उस काम को हासिल नहीं कर सकता, जिसकी कीमत तय करने का समय ही उसे नहीं मिलता; और उसके सबसे अनुभवी लोग काम का मूल्यांकन करने के बजाय दिन का बड़ा हिस्सा जानकारी जुटाने में बिता सकते हैं।

मिलने वाले एक RFQ पर छोटे-छोटे कामों की पूरी शृंखला करनी पड़ सकती है: सही ड्रॉइंग संस्करण पहचानना, मात्राओं की पुष्टि करना, छूटे हुए विनिर्देशों के लिए पूछना, मिलते-जुलते पुराने ऑर्डर ढूँढ़ना, लागत का अनुमान लगाना, इंजीनियरिंग की मंजूरी लेना और ग्राहक का दस्तावेज़ तैयार करना। इसके बाद जानकारी को उद्यम संसाधन नियोजन और ग्राहक संबंध प्रबंधन प्रणालियों में दर्ज करना होता है, और फिर आगे पत्राचार भी करना पड़ता है।

हर चरण में काम आगे भेजने से प्रतीक्षा का समय बढ़ता है। केवल अंतिम दस्तावेज़ को स्वचालित करने से इस देरी का बड़ा हिस्सा जस का तस रहता है। Forgepoint का तरीका निर्माता की मौजूदा प्रक्रियाओं के साथ अनुरोध प्राप्त करने, तैयारी, मंजूरी और आगे की कार्रवाई को जोड़ना है।

यह विनिर्माण के पूरे जीवनचक्र में जनरेटिव AI लागू करने की व्यापक प्रवृत्ति का हिस्सा है। इसमें भौतिक उत्पादन से जुड़े व्यावसायिक और इंजीनियरिंग कार्य भी शामिल हैं। यहाँ तात्कालिक अवसर प्रशासनिक क्षमता बढ़ाने का है: मौजूदा टीम को अधिक संभावित कामों पर विचार करने में मदद देना, वह भी हाथ से किए जाने वाले समन्वय को उसी अनुपात में बढ़ाए बिना।

Frank RFQ को मंजूर कोटेशन बनने की दिशा में कैसे आगे बढ़ाता है

घोषणा के अनुसार, Frank को निर्माता के डोमेन पर एक ईमेल पता दिया जाता है और उसकी कार्यप्रणालियों, मूल्य निर्धारण के नियमों तथा मंजूरी की आवश्यकताओं के अनुरूप उसे तैयार किया जाता है। अनुरोध आने पर वह संदेश और संलग्नक पढ़ता है, छूटी हुई जानकारी पहचानता है और स्पष्टीकरण के लिए खरीदार से संपर्क करता है।

इसके बाद वह कारखाने के अपने लागत मॉडल के आधार पर कीमत तैयार करता है, मिलते-जुलते पुराने काम सामने लाता है और मसौदा उचित समीक्षक के पास भेजता है। मंजूरी मिलने पर वह कंपनी के प्रारूप में अंतिम कोटेशन तैयार करता है, उसे भेजता है और उसके बाद की कार्रवाई संभालता है। ईमेल, संलग्नक और फैसलों के पीछे का तर्क काम के रिकॉर्ड के रूप में सुरक्षित रखे जाते हैं।

कंपनी के उत्पाद दस्तावेज़ में दस्तावेज़ों से जानकारी निकालने और उनकी समीक्षा करने के बारे में और जानकारी दी गई है: Frank को ड्रॉइंग और CAD फ़ाइलों से आयाम, सामग्री और टॉलरेंस निकालने, श्रम दरें और मार्जिन लागू करने तथा कर्मचारियों को मंजूरी से पहले मसौदे में बदलाव करने देने के लिए बनाया गया है। इसमें अपनी ज़रूरत के अनुसार तय की जा सकने वाली आगे की कार्रवाई और कार्यप्रवाह की रिपोर्टिंग का भी वर्णन है।

नियंत्रण का सबसे अहम बिंदु मंजूरी है। कोटेशन एक व्यावसायिक प्रतिबद्धता होता है, और टॉलरेंस, सामग्री की आवश्यकता या लागत संबंधी धारणा में छोटी-सी गलती भी यह बदल सकती है कि कोई काम लाभदायक होगा या संभव। Frank की बताई गई भूमिका उस फैसले की तैयारी करना और उससे जुड़ी कार्यप्रणाली संभालना है; कोटेशन भेजने से पहले उसकी समीक्षा कोई व्यक्ति करता है।

Forgepoint ने घोषणा में अंतर्निहित मॉडल की संरचना का खुलासा नहीं किया है। कंपनी की विशिष्टता इस बात में है कि AI को विनिर्माण से जुड़ी जानकारी और कार्रवाइयों के साथ कैसे जोड़ा गया है, न कि किसी नए बुनियादी मॉडल की घोषणा में।

एक कार्यप्रणाली, कारखानों की अलग-अलग अर्थव्यवस्थाएँ

विनिर्माण के हर क्षेत्र में कोटेशन एक ही तरीके से नहीं निकाला जाता। धातु सेवा केंद्र को सामग्री की सूचियों और कटाई की लंबाइयों का अपने कैटलॉग से मिलान करना, स्टॉक की जाँच करना और ग्राहक के अनुसार कीमत तय करनी पड़ सकती है। किसी फाउंड्री में, इसके उलट, सबसे पहले इंजीनियर को पुर्जे की फ़ाइल समझनी और ड्रॉइंग में छूटी आवश्यकताओं का पता लगाना पड़ सकता है।

Forgepoint का कहना है कि वह इन भिन्नताओं के अनुसार Frank को ढालती है। इसके उपयोग के क्षेत्रों में इंजेक्शन मोल्डिंग, निर्माण, स्टैम्पिंग, मशीनिंग और विनिर्माण की अन्य प्रक्रियाएँ शामिल हैं। यह अनुकूलन उत्पाद का मूल आधार है: एक ही अनुरोध से अलग-अलग काम, लागत और जोखिम जुड़े हो सकते हैं—यह इस बात पर निर्भर करता है कि अनुरोध किस कारखाने को मिला है।

पुराने रिकॉर्ड उपयोगी हो सकते हैं, लेकिन उनका इस्तेमाल सोच-समझकर करना पड़ता है। पिछले साल जिस मिलते-जुलते पुर्जे का कोटेशन दिया गया था, वह अलग सामग्री कीमतों, श्रम संबंधी मान्यताओं या ग्राहक की शर्तों के तहत बनाया गया हो सकता है। पुराने काम की जानकारी तभी उपयोगी है, जब प्रणाली उससे जुड़ा प्रासंगिक संदर्भ दिखाए और समीक्षकों को मान्यताओं में सुधार करने दे।

शुरुआती नतीजे और संगठन की सामूहिक स्मृति की चुनौती

Forgepoint का कहना है कि Frank के लॉन्च के छह महीनों के भीतर उसका वार्षिक आवर्ती राजस्व सात अंकों में पहुँच गया था और सैकड़ों इंजीनियर, अनुमानकर्ता तथा बिक्री प्रतिनिधि हर सप्ताह इस उत्पाद का उपयोग कर रहे थे। ग्राहकों के बीच, कंपनी मासिक कोटेशन की संख्या में औसतन 30% वृद्धि और कोटेशन तैयार करने में लगने वाले समय में 55% से अधिक की कमी की रिपोर्ट करती है।

ये कंपनी की ओर से बताए गए नतीजे हैं। घोषणा में ग्राहकों का नमूना, मापन की अवधि या स्वतंत्र सत्यापन नहीं दिया गया है, जिनकी मदद से यह आकलन किया जा सके कि ये नतीजे कितने व्यापक रूप से लागू होते हैं। अधिक कोटेशन और तेज़ जवाब अपने आप में बेहतर सौदा जीतने की दर या अधिक लाभ-सीमाएँ साबित नहीं करते। ये एक विशिष्ट परिचालन बाधा पर हुई प्रगति को मापते हैं।

इस प्रस्ताव का एक और पहलू ज्ञान को सुरक्षित रखना है। मूल्य-निर्धारण में अपवाद, ग्राहकों की प्राथमिकताएँ और पहले के कामों से मिले सबक अक्सर अनुभवी कर्मचारियों के इनबॉक्स या यादों तक ही सीमित रह जाते हैं। किसी कोटेशन से जुड़ा पत्राचार और उसके पीछे लिए गए फैसले दर्ज करने से, किसी सहकर्मी के काम सँभालने या किसी अनुभवी अनुमानकर्ता के सेवानिवृत्त होने पर उस संदर्भ को फिर से खोजना आसान हो सकता है।

विनिर्माण का अनुभव और एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर

सह-संस्थापक और CEO Jack Strauss ने पहले Northrop Grumman में, Bain & Company की उन्नत विनिर्माण प्रैक्टिस में और एयरोस्पेस प्रणालियों का एकीकरण करने वाली कंपनी Xwing में काम किया था। सह-संस्थापक और CTO Alex Pareto ने इससे पहले Brex के Spend Management संगठन की इंजीनियरिंग टीम का नेतृत्व किया था।

संस्थापकों ने 2025 की शुरुआत में मिडवेस्ट के कारखानों का दौरा करने और कर्मचारियों के काम को करीब से समझने में कई महीने बिताए। उत्पाद में इस बात पर ध्यान दिखाई देता है कि प्रक्रिया के बाकी हिस्से कैसे काम करते हैं: स्वचालन की शुरुआत मौजूदा ईमेल, दस्तावेज़ों और मूल्य-निर्धारण के तर्क से होती है।

Forgepoint समय के साथ अपने दृष्टिकोण को विनिर्माण क्षेत्र के अन्य प्रशासनिक कार्यों तक ले जाने की योजना बना रही है। फिलहाल, सीड फंडिंग एक सीमित दायरे वाली ऐसी परख को समर्थन देती है, जिसके नतीजे ठोस रूप से मापे जा सकते हैं: क्या Frank कारखानों को सटीक कोटेशन जल्दी तैयार करने, मंज़ूरियों की स्थिति स्पष्ट रखने और कुशल कर्मचारियों को उन फैसलों के लिए अधिक समय देने में मदद कर सकता है, जिनसे तय होता है कि कौन-सा काम लेना फ़ायदेमंद है।