Forgepoint pozyskuje 9,8 mln USD w rundzie zalążkowej, by wprowadzić AI do wycen w przemyśle

Producent może dysponować sprzętem, materiałami i wiedzą niezbędnymi do wykonania części, a mimo to stracić zlecenie, gdy jego oferta cenowa czeka w skrzynce odbiorczej. Forgepoint tworzy opartego na AI wewnętrznego przedstawiciela handlowego o imieniu Frank, który ma skrócić czas między zapytaniem klienta a przygotowaniem oferty, za którą zakład jest gotów wziąć odpowiedzialność.

Firma z Nowego Jorku pozyskała 9,8 mln USD w rundzie zalążkowej prowadzonej przez Primary Venture Partners i a16z speedrun, z udziałem aniołów biznesu związanych z OpenAI, Brex, Vercel i SoFi. Środki zostaną przeznaczone na rozszerzenie działalności na kolejnych producentów, pogłębienie integracji z używanymi już systemami biznesowymi oraz zatrudnienie nowych pracowników.

Punktem wyjścia jest zapytanie ofertowe (RFQ): zestaw wiadomości e-mail, rysunków, specyfikacji i wymagań handlowych, który trzeba przekształcić w precyzyjną ofertę. Forgepoint informuje, że Frank zajmuje się pracami administracyjnymi na poszczególnych etapach tego procesu, pozostawiając decyzje techniczne i handlowe inżynierom, kosztorysantom i handlowcom.

Wąskie gardło przed linią produkcyjną

Automatyzacja fabryk często przywodzi na myśl roboty i obrabiarki. Wyceny ujawniają inne ograniczenie. Zakład nie może zdobyć zleceń, których nie zdąży wycenić, a jego najbardziej doświadczeni pracownicy mogą poświęcać dużą część dnia na zbieranie informacji zamiast na ocenę zleceń.

Obsługa napływającego zapytania ofertowego może wymagać wykonania szeregu drobnych zadań: ustalenia właściwej wersji rysunku, potwierdzenia ilości, prośby o brakujące specyfikacje, znalezienia porównywalnych zamówień, oszacowania kosztów, uzyskania akceptacji działu inżynieryjnego i przygotowania dokumentu dla klienta. Następnie informacje trzeba wprowadzić do systemów planowania zasobów przedsiębiorstwa i zarządzania relacjami z klientami, a potem prowadzić dalszą korespondencję.

Każde przekazanie sprawy kolejnej osobie powoduje opóźnienie. Zautomatyzowanie wyłącznie przygotowania końcowego dokumentu nie usuwa większości tych przestojów. Forgepoint chce połączyć przyjmowanie zapytań, przygotowywanie ofert, ich zatwierdzanie i dalszy kontakt z klientem, dostosowując ten proces do obecnych procedur producenta.

To część szerszego trendu polegającego na wykorzystywaniu generatywnej AI na wszystkich etapach działalności produkcyjnej, również w pracach handlowych i inżynieryjnych towarzyszących wytwarzaniu fizycznych produktów. Bezpośrednią szansą jest tu zwiększenie możliwości administracyjnych: umożliwienie obecnemu zespołowi rozpatrywania większej liczby potencjalnych zleceń bez proporcjonalnego zwiększania nakładu pracy potrzebnego do ręcznej koordynacji.

Jak Frank pomaga doprowadzić zapytanie ofertowe do zatwierdzenia oferty

Zgodnie z komunikatem Frank otrzymuje adres e-mail w domenie producenta, a jego konfigurację dostosowuje się do procedur operacyjnych, zasad ustalania cen i wymogów dotyczących zatwierdzania obowiązujących w firmie. Gdy napływa zapytanie, Frank odczytuje wiadomość i załączniki, wskazuje braki oraz kontaktuje się z kupującym, by uzyskać wyjaśnienia.

Następnie przygotowuje wycenę na podstawie własnego modelu kosztowego zakładu, wyszukuje podobne zlecenia z przeszłości i przekazuje projekt właściwej osobie do weryfikacji. Po zatwierdzeniu sporządza ostateczną ofertę w firmowym szablonie, wysyła ją i zajmuje się dalszym kontaktem z klientem. Wiadomości e-mail, załączniki i uzasadnienia podjętych decyzji są zachowywane jako dokumentacja wykonanej pracy.

Dokumentacja produktu firmy zawiera więcej szczegółów na temat odczytywania i weryfikacji dokumentów: Frank ma pobierać z rysunków i plików CAD wymiary, informacje o materiałach i tolerancjach, stosować stawki robocizny i marże oraz umożliwiać pracownikom edytowanie projektu przed jego zatwierdzeniem. Opisuje również możliwość konfigurowania dalszych kontaktów z klientami i raportowania dotyczącego lejka sprzedażowego.

Kluczowym punktem kontroli jest zatwierdzenie. Oferta stanowi zobowiązanie handlowe, a niewielkie błędy dotyczące tolerancji, wymagań materiałowych lub założeń kosztowych mogą przesądzić o tym, czy zlecenie będzie opłacalne lub wykonalne. Opisana rola Franka polega na przygotowaniu decyzji i obsłudze pozostałych etapów procesu, przy czym przed wysłaniem oferty weryfikuje ją człowiek.

W komunikacie Forgepoint nie ujawniono architektury bazowego modelu. O przewadze rozwiązania ma decydować sposób, w jaki AI łączy się z informacjami i procesami w przemyśle, a nie nowo zapowiedziany model podstawowy.

Jeden proces, różne realia ekonomiczne zakładów

Wycena nie przebiega według jednego schematu w całym przemyśle. Centrum serwisowe metali może potrzebować porównać listy materiałowe i długości ciętych elementów z własnym katalogiem, sprawdzić stany magazynowe i zastosować ceny ustalone dla konkretnego klienta. W odlewni najpierw może być konieczne, by inżynier zinterpretował plik części i ustalił brakujące wymagania z rysunku.

Forgepoint informuje, że konfiguruje Franka z uwzględnieniem tych różnic; rozwiązanie znajduje zastosowanie w formowaniu wtryskowym, obróbce metali, tłoczeniu, skrawaniu i innych procesach produkcyjnych. To dostosowanie ma kluczowe znaczenie dla produktu: to samo zapytanie może wiązać się z innymi operacjami, kosztami i ryzykiem, zależnie od zakładu, do którego trafi.

Dane historyczne mogą być pomocne, ale ich wykorzystanie wymaga również osądu. Podobna część wyceniona w ubiegłym roku mogła zostać wykonana przy innych cenach materiałów, założeniach dotyczących robocizny lub warunkach uzgodnionych z klientem. Przydatność zapamiętanego zlecenia zależy od tego, czy system udostępnia istotny kontekst i pozwala osobom weryfikującym skorygować przyjęte założenia.

Pierwsze wyniki i problem pamięci instytucjonalnej

Forgepoint twierdzi, że w ciągu sześciu miesięcy od uruchomienia Frank osiągnął siedmiocyfrowy roczny przychód cykliczny, a z produktu korzysta co tydzień setki inżynierów, specjalistów ds. wycen i przedstawicieli handlowych. Firma podaje, że u jej klientów średnia miesięczna liczba przygotowywanych ofert wzrosła o 30%, a czas potrzebny na ich przygotowanie skrócił się o ponad 55%.

Są to wyniki podane przez firmę. W komunikacie nie przedstawiono próby klientów, okresu pomiaru ani niezależnej weryfikacji, które pozwoliłyby ocenić, na ile można je uogólnić. Sama większa liczba ofert i szybsze odpowiedzi nie dowodzą też wyższego odsetka wygranych ani większych marż. Wskazują na postęp w rozwiązaniu konkretnego wąskiego gardła operacyjnego.

Kolejnym elementem tej propozycji jest zachowanie wiedzy. Wyjątki cenowe, preferencje klientów i wnioski z wcześniejszych zleceń często pozostają w skrzynkach odbiorczych lub pamięci doświadczonych pracowników. Gromadzenie korespondencji i decyzji związanych z przygotowaniem oferty mogłoby ułatwić odzyskanie tych informacji, gdy obowiązki przejmuje inny pracownik lub odchodzi na emeryturę doświadczony specjalista ds. wycen.

Doświadczenie w przemyśle łączy się z oprogramowaniem dla przedsiębiorstw

Współzałożyciel i dyrektor generalny Jack Strauss pracował wcześniej w Northrop Grumman, w dziale zaawansowanej produkcji Bain & Company oraz w Xwing, integratorze systemów lotniczo-kosmicznych. Współzałożyciel i dyrektor ds. technologii Alex Pareto kierował wcześniej zespołem inżynierów w dziale zarządzania wydatkami Brex.

Na początku 2025 roku założyciele przez kilka miesięcy odwiedzali zakłady na Środkowym Zachodzie i obserwowali pracowników, by lepiej zrozumieć ich pracę. Produkt odzwierciedla koncentrację na procesach towarzyszących: punktem wyjścia do automatyzacji są istniejące wiadomości e-mail, dokumenty i zasady ustalania cen.

Z czasem Forgepoint planuje rozszerzyć swoje podejście na inne funkcje administracyjne w firmach produkcyjnych. Na razie runda zalążkowa finansuje węższy projekt, którego efekty można konkretnie zmierzyć: czy Frank pomoże zakładom szybciej przygotowywać dokładne oferty, zapewnić widoczność zatwierdzeń oraz dać wykwalifikowanym pracownikom więcej czasu na podejmowanie decyzji o tym, które zlecenia warto przyjąć.