Atomic، من فريق Tesla السابق، تجمع 12.5 مليون دولار لأتمتة سلاسل التوريد

خرجت Atomic من وضع التخفي في العام الماضي بمؤسسين قالوا إنهم سيستخدمون الدروس المستفادة من عملهم في Tesla لتحسين المخزون وزيادة أرباح عملائهم. ويحدد برنامج الشركة الناشئة كمية المخزون التي يجب أن تحتفظ بها الشركة ومكانها، عبر محاكاة سيناريوهات مختلفة ثم التوصية بردّ فعل معين — أو، بشكل متزايد، اختياره تلقائياً.

ويعود هذا النهج إلى مرحلة تسريع إنتاج سيارة Model 3 في Tesla عام 2018، عندما لم تستطع جداول البيانات الخاصة بشركة صناعة السيارات مواكبة سرعة التغييرات المطلوبة في التخطيط، بحسب المؤسسَين المشاركَين Michael Rossiter وNeal Suidan. وخلال أكثر من عام منذ بدآ الحديث علناً عن هذا العمل، أصبح هذا التحول واقعاً لعملاء من بينهم DoorDash وHelloFresh، بحسب Jon McNeill، الرئيس السابق لشركة Tesla ومؤسس DVx Ventures، الحاضنة التي انطلقت منها Atomic. وقال McNeill، عضو مجلس إدارة Atomic، إن الإيرادات المتكررة السنوية للشركة تضاعفت خمس مرات منذ بداية هذا العام.

وساعد هذا النمو شركة Atomic، ومقرها بوسطن، على إغلاق جولة تمويل من الفئة A بقيمة 12.5 مليون دولار، بقيادة شركة Klass Capital لأسهم النمو وشركة رأس المال الجريء Madrona Venture Group من سياتل. كما ضمت الشركة الناشئة Jeff Goodrich، مدير التخطيط السابق في Tesla منذ فترة طويلة، بصفته المدير التقني والمؤسس الثالث.

وقال McNeill إن منتج Atomic تحوّل من منصة تحسين تقدم توصيات إلى منصة تتخذ القرارات مباشرة — وأوضح أن DoorDash تُجري، بحسب اعتقاده، 90% من مشترياتها عبر مئات المواقع من خلال النظام. وبالنسبة للعملاء العاملين في مجال الأغذية مثل DoorDash، يساعد برنامج Atomic في تقليل الهدر والتلف.

ووصف Rossiter شركة Atomic بأنها نموذج عام للتفكير في سلاسل التوريد ونماذج التشغيل يمكن تكييفه عبر مختلف الصناعات. وقال إن الشركة تعمل حالياً مع عملاء في قطاعات السلع الاستهلاكية المعبأة والتنقل والتصنيع مع توسعها.

وقال Rossiter إن اهتمام المستثمرين بجولة الفئة A تركّز على قدرة Atomic على تكييف برمجياتها العاملة بالوكالة عبر مختلف الصناعات ونشرها بسرعة مع عملاء جدد. وقال McNeill إن مجلس الإدارة تحدّى الشركة لتقليص وقت الإعداد، وهي مهمة قادها Suidan، مدير المنتج في Atomic، الذي دفع النظام لاستنتاج قواعد اتخاذ القرار غير المكتوبة لدى العملاء حتى عندما لم تكن مدوَّنة في أي مكان.

وقال Rossiter إنه يريد المساعدة في نقل تخطيط سلاسل التوريد من جداول البيانات إلى برمجيات قادرة على اتخاذ القرارات، وهو أمر رأى أن المديرين الماليين تبنّوه في مؤسساتهم، لكنه أقل شيوعاً في العمليات. وقال: “البيانات المالية تحظى دائماً بالأولوية، أما بيانات العمليات فلا تحظى بذلك دائماً”.

لماذا يهم

يمثل تحول Atomic من تقديم توصيات للتحسين إلى اتخاذ قرارات شراء مستقلة إشارة مبكرة إلى أن الذكاء الاصطناعي الوكيل بدأ يتولى قرارات تشغيلية كانت تُتخذ سابقاً من قبل البشر، وليس مجرد مهام تحليلية.