Parter Raises $5.5M để Mang lại Siêu năng lực Trí tuệ nhân tạo cho Chuỗi Cung ứng Phần cứng

Parter, một nền tảng bản địa trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi cách các đội phần cứng quản lý nguồn cung, tuân thủ và rủi ro chuỗi cung ứng, đã xuất hiện từ chế độ ẩn với $5.5 triệu đô la tiền vốn hạt giống. Vòng này được dẫn đầu bởi StageOne Ventures, với sự hỗ trợ từ Zenda Capital, Mercer Ventures, và một danh sách đáng chú ý của các nhà đầu tư thiên thần, bao gồm cả cựu đối tác của Sequoia Shmil Levy, các giám đốc điều hành của Cisco, và các nhà sáng lập của Avalor, Datorama, Epsagon và Innoviz.

Khi chuỗi cung ứng phần cứng đối mặt với áp lực ngày càng tăng từ sự bất ổn toàn cầu, thuế quan tăng cao và nhu cầu tuân thủ ngày càng tăng, Parter cung cấp một nền tảng mới cho sự linh hoạt và tốc độ. Nền tảng này, được xây dựng từ đầu với trí tuệ nhân tạo ở lõi, giúp các đội kỹ sư, nghiên cứu và phát triển, và mua hàng đưa ra quyết định tốt hơn nhanh hơn bằng cách thống nhất dữ liệu phân mảnh và xác định rủi ro trước khi chúng ảnh hưởng đến sản xuất.

“Khách hàng của chúng tôi đang bị áp lực từ mọi hướng. Dữ liệu bị phân mảnh, các đội bị ngắt kết nối, và sự bất ổn toàn cầu làm mọi thứ khó khăn hơn,” nói Asaf Israelit, đồng sáng lập và CEO của Parter. “Chúng tôi xây dựng Parter để mang lại sự rõ ràng.”

Một Nền tảng Mới cho Các Đội Phần cứng Hiện đại

Các điểm đau là quen thuộc với bất kỳ ai trong lĩnh vực phần cứng: sự hỗn loạn của bảng tính, hệ thống PLM lỗi thời, dữ liệu nhà cung cấp không đáng tin cậy, và các quy trình phản ứng. Theo một khảo sát năm 2024 của 500 nhà lãnh đạo sản xuất, 98% báo cáo có vấn đề dai dẳng với dữ liệu không kết nối và không đầy đủ, dẫn đến sự chậm trễ tốn kém và bỏ lỡ cơ hội.

Cách tiếp cận của Parter đảo ngược mô hình. Thay vì quản lý khủng hoảng sau khi nó xảy ra, các đội sử dụng Parter có thể hành động chủ động — xác định các bộ phận có nguy cơ lỗi thời, cảnh báo về việc tiếp xúc với thuế quan, và tìm kiếm các giải pháp thay thế trong thời gian thực.

Tại trung tâm của nền tảng Parter là một lớp trí tuệ nhân tạo tiên tiến được đào tạo để cấu trúc và làm giàu dữ liệu không cấu trúc — từ BOM (Danh sách vật liệu) và tài liệu kỹ thuật đến hồ sơ ERP và PLM. Một khi dữ liệu được hài hòa, nó cung cấp một loạt các khả năng thời gian thực, bao gồm:

• Giám sát rủi ro và tuân thủ (bao gồm RoHS, REACH và quy định thuế quan)

• Giải pháp thay thế phần dựa trên trí tuệ nhân tạo đề xuất các giải pháp thay thế phù hợp và có sẵn ngay lập tức

• Cảnh báo dự đoán cho việc lỗi thời, thiếu hụt và gián đoạn thương mại

• Định giá và nguồn tự động cho thời gian quay vòng RFQ nhanh hơn

• Công cụ cộng tác để sắp xếp các đội kỹ sư, chuỗi cung ứng và mua hàng

Giải quyết “Hard” trong Phần cứng

Parter phục vụ một loạt các nhà sản xuất điện tử — từ OEM, ODM đến EMS và nhà sản xuất hợp đồng. Khách hàng của họ hoạt động trên các lĩnh vực then chốt như ô tô, IoT, quốc phòng, hàng không và điện tử phức tạp.

“Parter đang giải quyết một vấn đề khổng lồ, bị bỏ qua,” nói Tal Slobodkin, đối tác quản lý tại StageOne Ventures. “Đội ngũ này đang áp dụng trí tuệ nhân tạo nơi nó cần thiết, biến sự hỗn loạn vận hành thành sự rõ ràng chiến lược.”

Một trong những khách hàng của Parter, RH Group, một nhà sản xuất điện tử toàn cầu, đã thấy tác động. “Parter đã hoàn toàn thay đổi cách chúng tôi quản lý nguồn cung và định giá,” nói Hila Arditi, Phó Chủ tịch chuỗi cung ứng. “Nó đã giúp chúng tôi phản ứng nhanh hơn với nhu cầu của khách hàng và điều hướng cảnh quan chuỗi cung ứng phức tạp ngày nay với sự tự tin.”

Tại sao Trí tuệ nhân tạo Là then chốt cho Thế hệ Sản xuất Tiếp theo

Parter không chỉ rắc trí tuệ nhân tạo lên các quy trình làm việc cũ — nó đang tưởng tượng lại cách các quyết định nên được thực hiện trong các công ty phần cứng hiện đại. Thay vì dựa vào tìm kiếm thủ công hoặc hệ thống tĩnh, nền tảng của Parter hoạt động như một phi công thông minh — liên tục quét tìm vấn đề, đưa ra thông tin và đề xuất bước tiếp theo.

Ví dụ, thay vì tìm kiếm qua các tệp PDF dài để trích xuất thông số kỹ thuật của bộ phận, các kỹ sư có thể “nói” với các tài liệu kỹ thuật bằng giao diện ngôn ngữ tự nhiên của Parter. Thay vì phát hiện quá muộn rằng một bộ phận quan trọng đã lỗi thời, các đội nhận được cảnh báo dự đoán. Thay vì đọc và giải thích Thông báo Thay đổi Sản phẩm (PCN) dòng theo dòng, công cụ phân tích PCN của Parter tóm tắt và nhấn mạnh những gì bị ảnh hưởng — tự động.

Trong một thế giới mà chu kỳ phần cứng đang thu hẹp và gián đoạn là không thể tránh khỏi, sự rõ ràng và tốc độ này không phải là một sự sang trọng. Đó là một lợi thế cạnh tranh.

Được Hỗ trợ bởi Palantir, Định vị để Tăng trưởng

Parter gần đây được chọn là một trong 25 công ty khởi nghiệp trên toàn thế giới để tham gia Chương trình Đồng sáng lập Công nghệ Palantir (PLTR ), cung cấp cho họ quyền truy cập vào Palantir Foundry và AIP — các nền tảng cấp doanh nghiệp cho tích hợp dữ liệu và ra quyết định trí tuệ nhân tạo. Quan hệ đối tác này cung cấp cho Parter cơ sở hạ tầng để mở rộng quy mô an toàn và cung cấp thông tin nhanh hơn cho khách hàng.

“Được Palantir chọn là một sự xác nhận mạnh mẽ về những gì chúng tôi đang xây dựng,” nói Israelit. “Mục tiêu của chúng tôi là trở thành lớp thông minh cho toàn bộ hệ sinh thái phần cứng — và quan hệ đối tác này đẩy nhanh nhiệm vụ đó.”

Đội ngũ sáng lập của Parter — Asaf Israelit (CEO), Omer Gilat (CTO), và Ronen Hoffer (VP R&D) — mang lại kinh nghiệm sâu sắc trong cả phần mềm và phần cứng, bao gồm cả nền tảng trong các đơn vị tình báo hàng đầu của Israel và những năm tháng vật lộn với chính những vấn đề mà Parter hiện đang giải quyết.

“Chúng tôi không ở đây để thay thế phán quyết của con người. Chúng tôi ở đây để hỗ trợ nó — để làm cho nó nhanh hơn, chính xác hơn và có thể mở rộng hơn.” – Asaf Israelit.

Với văn phòng tại New York và Tel Aviv, Parter hiện đang tăng tốc mở rộng tại Hoa Kỳ, phát triển sản phẩm và nỗ lực tiếp cận thị trường. Công ty đã được các nhà sản xuất trên toàn cầu tin tưởng, và với cách tiếp cận bản địa trí tuệ nhân tạo, nó đang được định vị để trở thành nền tảng hàng đầu cho các đội phần cứng đang điều hướng một thế giới ngày càng phức tạp.