Forgepoint henter 9,8 millioner dollar i såkornfinansiering for å bringe KI inn i tilbudsarbeidet i industrien

En produsent kan ha utstyret, materialene og kompetansen som trengs for å lage en del – og likevel miste oppdraget mens tilbudet venter i en innboks. Forgepoint utvikler en KI-basert intern salgsrepresentant kalt Frank for å korte ned tiden fra en kundeforespørsel kommer inn, til verkstedet er klar til å stå inne for en pris.

Selskapet fra New York har hentet inn 9,8 millioner dollar i en såkornrunde, ledet av Primary Venture Partners og a16z speedrun, med deltakelse fra engleinvestorer tilknyttet OpenAI, Brex, Vercel og SoFi. Finansieringen skal støtte ekspansjon til flere produsenter, tettere integrasjoner med eksisterende forretningssystemer og ansettelser.

Utgangspunktet er en forespørsel om tilbud, eller RFQ: en samling e-poster, tegninger, spesifikasjoner og kommersielle krav som må omgjøres til et korrekt tilbud. Forgepoint sier at Frank håndterer det administrative arbeidet gjennom hele prosessen, mens ingeniører, kalkulatører og selgere beholder ansvaret for de tekniske og kommersielle beslutningene.

Flaskehalsen før produksjonslinjen

Automatisering i fabrikker får oss ofte til å tenke på roboter og maskinverktøy. Tilbudsarbeidet synliggjør en annen begrensning. En bedrift kan ikke vinne oppdrag den aldri rekker å prise, og de mest erfarne medarbeiderne kan bruke store deler av dagen på å samle inn informasjon i stedet for å vurdere oppdraget.

En innkommende forespørsel om tilbud kan kreve en rekke små oppgaver: finne riktig revisjon av tegningen, bekrefte antall, be om manglende spesifikasjoner, finne sammenlignbare bestillinger, beregne kostnader, innhente godkjenning fra ingeniøravdelingen og utarbeide kundedokumentet. Informasjonen må deretter legges inn i systemer for virksomhetsstyring og kunderelasjonshåndtering, før videre korrespondanse følger.

Hver overlevering fører til ventetid. Hvis man bare automatiserer det endelige dokumentet, blir mye av forsinkelsen stående. Forgepoints tilnærming er å knytte sammen mottak, forberedelse, godkjenning og oppfølging rundt produsentens eksisterende prosesser.

Dette inngår i en bredere utvikling der man tar i bruk generativ KI gjennom hele produksjonsløpet, også i det kommersielle arbeidet og ingeniørarbeidet rundt den fysiske produksjonen. Den umiddelbare muligheten her handler om administrativ kapasitet: å hjelpe et eksisterende team med å vurdere flere mulige oppdrag uten at behovet for manuell koordinering øker tilsvarende.

Slik leder Frank en tilbudsforespørsel frem mot et godkjent tilbud

Ifølge kunngjøringen får Frank en e-postadresse på produsentens eget domene og konfigureres etter virksomhetens rutiner, prisregler og godkjenningskrav. Når en forespørsel kommer inn, leser Frank meldingen og vedleggene, identifiserer mangler og kontakter innkjøperen for å få avklart uklarheter.

Deretter utarbeider Frank et prisforslag basert på bedriftens egen kostnadsmodell, finner frem til lignende tidligere oppdrag og sender utkastet til riktig person for gjennomgang. Etter godkjenning lager Frank det endelige tilbudet i selskapets mal, sender det og håndterer oppfølgingen. E-poster, vedlegg og begrunnelsene bak beslutningene blir bevart som dokumentasjon på arbeidet.

Selskapets produktdokumentasjon utdyper hvordan dokumenter hentes ut og gjennomgås: Frank er utviklet for å hente ut mål, materialer og toleranser fra tegninger og CAD-filer, legge til arbeidskostnader og marginer og la ansatte redigere et utkast før de godkjenner det. Dokumentasjonen beskriver også konfigurerbar oppfølging og rapportering av salgsmuligheter.

Godkjenningen er det avgjørende kontrollpunktet. Et tilbud innebærer en kommersiell forpliktelse, og små feil i en toleranse, et materialkrav eller en kostnadsforutsetning kan avgjøre om et oppdrag er lønnsomt eller gjennomførbart. Slik rollen til Frank beskrives, skal systemet forberede beslutningen og utføre arbeidsflyten rundt den, med menneskelig gjennomgang før et tilbud sendes.

Forgepoint har ikke opplyst om den underliggende modellarkitekturen i kunngjøringen. Selskapets særpreg ligger i hvordan KI kobles til informasjon og handlinger i industrien, ikke i en nylig kunngjort grunnmodell.

Én arbeidsflyt, ulike økonomiske forutsetninger

Tilbudskalkulering foregår ikke på samme måte i hele industrien. Et metalsenter kan måtte sammenholde materiallister og kappelengder med katalogen sin, sjekke lagerbeholdningen og bruke kundespesifikke priser. Et støperi kan først ha behov for at en ingeniør tolker en delefil og avklarer manglende krav i tegningen.

Forgepoint sier at Frank konfigureres for å håndtere disse forskjellene, og at løsningen brukes innen sprøytestøping, fabrikasjon, stansing, maskinering og andre produksjonsprosesser. Denne tilpasningen er sentral for produktet: Den samme forespørselen kan innebære ulike arbeidsoperasjoner, kostnader og risikoer, avhengig av hvilken bedrift som mottar den.

Historiske data kan være til hjelp, men krever også skjønn. En lignende del som ble priset i fjor, kan ha blitt produsert med andre materialpriser, arbeidskostnadsforutsetninger eller kundebetingelser. Hvor nyttig det er å hente frem et tidligere oppdrag, avhenger av om systemet synliggjør relevant kontekst og lar dem som går gjennom tilbudet, korrigere forutsetningene.

Tidlige resultater og utfordringen med institusjonell hukommelse

Forgepoint opplyser at Frank nådde en syvsifret årlig gjentakende omsetning innen seks måneder etter lanseringen, og at hundrevis av ingeniører, tilbudsberegnere og salgsrepresentanter bruker produktet hver uke. På tvers av kundene rapporterer selskapet en gjennomsnittlig økning på 30 % i antall tilbud som utarbeides per måned, og en reduksjon på mer enn 55 % i tiden det tar å utarbeide et tilbud.

Dette er resultater rapportert av selskapet. Kunngjøringen oppgir ikke kundeutvalget, måleperioden eller den uavhengige valideringen som trengs for å vurdere hvor bredt resultatene kan generaliseres. Flere tilbud og raskere svar viser heller ikke i seg selv at andelen vunne oppdrag eller marginene er høyere. De viser fremgang på en konkret operativ flaskehals.

En annen del av tilbudet handler om å ta vare på kunnskap. Prisunntak, kundepreferanser og erfaringer fra tidligere oppdrag blir ofte liggende i innboksen eller hukommelsen til erfarne medarbeidere. Hvis korrespondansen og beslutningene bak et tilbud blir tatt vare på, kan det bli lettere å finne frem til denne konteksten når en kollega overtar, eller når en erfaren tilbudsberegner går av med pensjon.

Produksjonserfaring møter virksomhetsprogramvare

Medgründer og administrerende direktør Jack Strauss har tidligere jobbet i Northrop Grumman, i Bain & Company’s Advanced Manufacturing-avdeling og i Xwing, en systemintegrator innen romfart. Medgründer og teknologidirektør Alex Pareto ledet tidligere ingeniørarbeidet i Brex-organisasjonen Spend Management.

Gründerne tilbrakte flere måneder tidlig i 2025 med å besøke fabrikker i Midtvesten og følge medarbeidere i arbeidet for å forstå hvordan de jobbet. Produktet gjenspeiler dette fokuset på prosessene rundt arbeidet: eksisterende e-poster, dokumenter og prissettingslogikk danner utgangspunktet for automatiseringen.

Forgepoint planlegger å utvide tilnærmingen til andre administrative støttefunksjoner i produksjonsbedrifter over tid. Foreløpig finansierer såkornrunden en mer avgrenset utprøving med konkrete mål: om Frank kan hjelpe verksteder med å utarbeide nøyaktige tilbud raskere, gjøre godkjenninger synlige og gi faglærte medarbeidere mer tid til beslutningene som avgjør hvilke oppdrag det er verdt å påta seg.