Forgepoint Raih Pendanaan Tahap Awal $9,8 Juta untuk Menghadirkan AI dalam Penawaran Harga di Industri Manufaktur

Sebuah perusahaan manufaktur mungkin memiliki peralatan, bahan, dan keahlian untuk membuat suatu komponen—tetapi tetap kehilangan proyek karena penawarannya tertahan di kotak masuk. Forgepoint sedang mengembangkan tenaga penjualan internal berbasis AI bernama Frank untuk memangkas jeda antara permintaan pelanggan dan harga yang siap dipertanggungjawabkan oleh perusahaan.

Perusahaan asal New York ini telah menggalang putaran pendanaan awal senilai $9,8 juta yang dipimpin oleh Primary Venture Partners dan a16z speedrun, dengan partisipasi investor malaikat yang terkait dengan OpenAI, Brex, Vercel, dan SoFi. Pendanaan ini akan mendukung ekspansi ke lebih banyak perusahaan manufaktur, integrasi yang lebih mendalam dengan sistem bisnis yang sudah ada, serta perekrutan karyawan.

Titik awalnya adalah permintaan penawaran harga, atau RFQ: serangkaian email, gambar teknis, spesifikasi, dan persyaratan komersial yang harus diolah menjadi penawaran akurat. Forgepoint mengatakan Frank menangani pekerjaan administratif di sepanjang proses tersebut, sementara para insinyur, estimator, dan staf penjualan tetap memegang kendali atas keputusan teknis dan komersial.

Hambatan Sebelum Lini Produksi

Otomatisasi pabrik sering kali mengingatkan orang pada robot dan mesin perkakas. Namun, proses penawaran harga mengungkap kendala yang berbeda. Perusahaan manufaktur tidak dapat memperoleh proyek yang tak sempat mereka hitung harganya, sementara tenaga mereka yang paling berpengalaman mungkin menghabiskan sebagian besar hari untuk mengumpulkan informasi, bukan mengevaluasi pekerjaan.

RFQ yang masuk dapat memerlukan serangkaian tugas kecil: mengidentifikasi revisi gambar teknis yang benar, mengonfirmasi jumlah, meminta spesifikasi yang belum disertakan, mencari pesanan sebanding, memperkirakan biaya, memperoleh persetujuan dari bagian teknik, dan menyiapkan dokumen untuk pelanggan. Informasi tersebut kemudian harus dimasukkan ke dalam sistem perencanaan sumber daya perusahaan dan sistem manajemen hubungan pelanggan, disusul korespondensi lebih lanjut.

Setiap kali pekerjaan dialihkan, waktu tunggu bertambah. Mengotomatiskan hanya pembuatan dokumen akhir tidak menghilangkan sebagian besar keterlambatan itu. Forgepoint menghubungkan penerimaan permintaan, persiapan, persetujuan, dan tindak lanjut dengan proses yang sudah digunakan perusahaan manufaktur.

Hal ini merupakan bagian dari pergeseran yang lebih luas menuju penerapan AI generatif di seluruh siklus hidup manufaktur, termasuk pekerjaan komersial dan teknik yang menyertai produksi fisik. Peluang langsungnya terletak pada kapasitas administratif: membantu tim yang sudah ada mempertimbangkan lebih banyak potensi proyek tanpa menambah koordinasi manual dalam skala yang sama.

Cara Frank Mengarahkan RFQ hingga Menjadi Penawaran yang Disetujui

Menurut pengumuman tersebut, Frank mendapat alamat email di domain perusahaan manufaktur dan dikonfigurasi sesuai prosedur operasional, aturan penetapan harga, serta persyaratan persetujuannya. Saat permintaan masuk, Frank membaca pesan dan lampirannya, mengidentifikasi informasi yang belum lengkap, lalu menghubungi pembeli untuk meminta penjelasan.

Selanjutnya, Frank menyiapkan penawaran harga menggunakan model biaya perusahaan, menyajikan pekerjaan terdahulu yang serupa, lalu meneruskan drafnya kepada peninjau yang tepat. Setelah disetujui, Frank menyusun penawaran akhir menggunakan templat perusahaan, mengirimkannya, dan mengelola tindak lanjut. Email, lampiran, dan alasan di balik keputusan disimpan sebagai catatan pekerjaan.

Dokumentasi produk perusahaan memerinci proses ekstraksi dan peninjauan dokumen: Frank dirancang untuk mengambil dimensi, bahan, dan toleransi dari gambar teknis dan berkas CAD, menerapkan tarif tenaga kerja dan margin, serta memungkinkan staf menyunting draf sebelum menyetujuinya. Dokumentasi itu juga menjelaskan fitur tindak lanjut yang dapat dikonfigurasi dan pelaporan alur penjualan.

Titik kendali yang penting adalah persetujuan. Penawaran harga merupakan komitmen komersial, dan kesalahan kecil pada toleransi, persyaratan bahan, atau asumsi biaya dapat menentukan apakah suatu pekerjaan menguntungkan atau layak dilaksanakan. Peran Frank, sebagaimana dijelaskan, adalah menyiapkan keputusan tersebut dan menjalankan alur kerja terkait, dengan peninjauan oleh manusia sebelum penawaran dikirim.

Forgepoint tidak mengungkapkan arsitektur model yang mendasarinya dalam pengumuman tersebut. Keunggulannya terletak pada cara AI dihubungkan dengan informasi dan tindakan di bidang manufaktur, bukan pada model dasar baru yang baru saja diumumkan.

Satu Alur Kerja, Beragam Ekonomi Operasional

Penawaran harga di bidang manufaktur tidak menggunakan perhitungan yang seragam. Pusat jasa logam mungkin perlu mencocokkan daftar bahan dan panjang potongan dengan katalog, memeriksa ketersediaan stok, serta menerapkan harga khusus pelanggan. Pengecoran mungkin terlebih dahulu memerlukan seorang insinyur untuk menafsirkan berkas komponen dan melengkapi persyaratan gambar teknis yang belum tersedia.

Forgepoint mengatakan bahwa Frank dikonfigurasi untuk menyesuaikan diri dengan perbedaan tersebut, dengan penerapan di bidang pencetakan injeksi, fabrikasi, pencetakan logam, pemesinan, dan proses manufaktur lainnya. Kustomisasi ini merupakan inti produk: permintaan yang sama dapat melibatkan operasi, biaya, dan risiko yang berbeda, bergantung pada perusahaan yang menerimanya.

Catatan historis dapat membantu, tetapi juga perlu dinilai dengan cermat. Komponen serupa yang penawarannya dibuat tahun lalu mungkin diproduksi dengan harga bahan, asumsi biaya tenaga kerja, atau ketentuan pelanggan yang berbeda. Manfaat mengingat kembali pekerjaan terdahulu bergantung pada apakah sistem menampilkan konteks yang relevan dan memungkinkan peninjau memperbaiki asumsi.

Hasil Awal dan Masalah Ingatan Institusional

Forgepoint menyatakan bahwa pendapatan berulang tahunannya mencapai tujuh digit dalam enam bulan sejak Frank diluncurkan, dengan ratusan insinyur, estimator, dan perwakilan penjualan menggunakan produk tersebut setiap minggu. Di seluruh pelanggannya, perusahaan melaporkan rata-rata peningkatan 30% dalam jumlah penawaran harga yang diproses per bulan dan pengurangan waktu penyusunan penawaran harga lebih dari 55%.

Hasil tersebut dilaporkan oleh perusahaan. Pengumuman itu tidak menyertakan sampel pelanggan, periode pengukuran, ataupun validasi independen yang diperlukan untuk menilai seberapa luas hasil tersebut berlaku. Jumlah penawaran harga yang lebih banyak dan respons yang lebih cepat juga tidak dengan sendirinya membuktikan tingkat keberhasilan memenangkan kontrak yang lebih tinggi atau margin yang lebih besar. Hasil tersebut mengukur kemajuan dalam mengatasi hambatan operasional tertentu.

Bagian lain dari proposisi ini adalah mempertahankan pengetahuan. Pengecualian harga, preferensi pelanggan, dan pelajaran dari pekerjaan sebelumnya sering kali hanya tersimpan di kotak masuk atau ingatan karyawan berpengalaman. Mendokumentasikan korespondensi dan keputusan di balik suatu penawaran harga dapat memudahkan pemulihan konteks tersebut saat seorang rekan mengambil alih pekerjaan atau estimator berpengalaman memasuki masa pensiun.

Pengalaman di Bidang Manufaktur Berpadu dengan Perangkat Lunak Perusahaan

Sebelumnya, salah satu pendiri sekaligus CEO Jack Strauss bekerja di Northrop Grumman, di praktik Advanced Manufacturing milik Bain & Company, serta di Xwing, perusahaan integrator sistem dirgantara. Salah satu pendiri sekaligus CTO Alex Pareto sebelumnya memimpin bidang teknik di organisasi Manajemen Pengeluaran Brex.

Pada awal 2025, para pendiri menghabiskan waktu berbulan-bulan mengunjungi pabrik-pabrik di wilayah Midwest dan mengamati karyawan untuk memahami pekerjaan mereka. Produk ini mencerminkan fokus tersebut pada proses yang menyertainya: email, dokumen, dan logika penetapan harga yang sudah ada menjadi titik awal otomasi.

Seiring waktu, Forgepoint berencana memperluas pendekatannya ke fungsi-fungsi administrasi lain di bidang manufaktur. Untuk saat ini, pendanaan awal tersebut mendukung uji coba yang lebih terfokus dengan tolok ukur yang konkret: apakah Frank dapat membantu bengkel menyiapkan penawaran harga yang akurat dengan lebih cepat, memastikan persetujuan tetap terpantau, dan memberi karyawan terampil lebih banyak waktu untuk mengambil keputusan yang menentukan pekerjaan mana yang layak diterima.