Timefold Raih AS$13 Juta bagi Membina Infrastruktur Penjadualan untuk Era AI Autonomi

Siapa yang menyertai pusingan pembiayaan ini?

Pusingan Siri A itu diketuai oleh Alstin Capital, dengan Kompas VC sebagai pelabur bersama. Pelabur sedia ada Lakestar dan Smartfin turut mengambil bahagian . Pusingan tersebut diumumkan dari ibu pejabat Timefold di Ghent .

Nilai pusingan itu bersamaan kira-kira €11 juta, dan dana berkenaan diperuntukkan secara khusus untuk mempercepatkan pengembangan Timefold di Amerika Syarikat serta pembangunan platformnya .

API untuk laluan kenderaan dan jadual pekerja

Timefold menggunakan pendekatan API-first, membolehkan pasukan perisian menambah keupayaan penjadualan dan pengoptimuman tanpa perlu membina enjin matematik yang kompleks dari awal . Antara keupayaan utamanya ialah:

• API Laluan Pengambilan dan Penghantaran — menetapkan tugasan kepada pemandu dan kenderaan yang sesuai bagi meningkatkan produktiviti serta mengurangkan masa perjalanan .
• Penjadualan syif — mengambil kira permintaan yang berubah-ubah, gangguan operasi, kemahiran pekerja dan kerumitan tenaga kerja sebenar .
• Solver sumber terbuka di bawah lesen Apache 2.0 — membolehkan pembangun membina model pengoptimuman tersuai menggunakan Java atau Kotlin. Ia menyokong masalah seperti laluan kenderaan, penjadualan penyelenggaraan, penjadualan bengkel dan penjadualan syif pekerja .
• REST tanpa keadaan melalui JSON — pendekatan yang tidak bergantung pada teknologi tertentu dan direka untuk penggunaan pada skala produksi .

Kompas VC menyifatkan Timefold sebagai “platform pengoptimuman penjadualan untuk era AI”, kerana pembangun boleh memasukkan fungsi laluan dan penjadualan bertaraf perusahaan ke dalam aplikasi tanpa kepakaran mendalam dalam pengoptimuman matematik .

Teknologi itu dibina berasaskan 18 tahun pembangunan sumber terbuka, yang asalnya datang daripada projek OptaPlanner sebelum dicabangkan oleh Timefold pada 2023. Syarikat itu berkata sistemnya boleh mengendalikan pelbagai kekangan pada apa-apa skala dengan hasil yang deterministik dan konsisten .

ARR meningkat empat kali ganda pada 2025

Pembiayaan baharu itu hadir selepas pertumbuhan komersial yang kukuh. Hasil berulang tahunan (ARR) Timefold meningkat empat kali ganda pada 2025 .

Pelanggan perusahaan yang menggunakan API Timefold dalam aliran kerja penjadualan kritikal mereka termasuk NEC Software Solutions, CBRE, Lufthansa, Thales, Orange Telecom, ADP dan Subaru . Dalam satu iklan jawatan, syarikat itu menyatakan sasaran untuk meningkatkan ARR daripada kira-kira AS$3 juta kepada AS$10 juta .

Satu anggaran berasingan meletakkan hasil Timefold pada AS$3.3 juta setakat September 2025, dengan pasukan seramai 30 orang . Solver sumber terbukanya pula digunakan setiap hari untuk menjadualkan jutaan lawatan, syif atau tugasan kepada pekerja, kenderaan dan mesin dalam persekitaran produksi .

Mengapa penjadualan penting dalam era ejen AI?

Ketua Pegawai Eksekutif dan pengasas bersama Timefold, Maarten Vandenbroucke, melihat penjadualan sebagai lapisan penting dalam hampir semua operasi dunia sebenar.

“Jadual menggerakkan dunia. Kita semua bergantung pada jadual, begitu juga jutaan pekerja barisan hadapan yang harinya bergantung pada jadual yang tepat.”

Beliau turut berkata, “Apabila perisian menjadi semakin autonomi, pengoptimuman menjadi infrastruktur asas.”

Menurut Vandenbroucke, ejen AI dan model bahasa besar (LLM) membuka ruang baharu untuk perisian bertindak secara autonomi. Namun, jadual yang dijana LLM boleh gagal memenuhi keperluan perusahaan kerana sifatnya yang berbentuk kebarangkalian. Timefold cuba menangani jurang itu melalui pengoptimuman berasaskan kekangan yang menghasilkan keputusan deterministik .

Kedudukan Timefold dalam pasaran

Timefold berada di persimpangan beberapa trend teknologi: infrastruktur API-first, peningkatan penggunaan ejen perisian autonomi dan keperluan perusahaan terhadap keputusan operasi yang konsisten.

Syarikat itu menawarkan dua laluan kepada pelanggan. Pembangun boleh menggunakan solver sumber terbuka untuk membina model tersuai, atau menggunakan API terurus bagi mendapatkan fungsi penjadualan secara lebih terus. Gabungan itu menunjukkan hasrat Timefold untuk menjadi lapisan pengoptimuman standard bagi aplikasi perusahaan .

Pendekatan tersebut berbeza daripada alat penjadualan berasaskan LLM semata-mata. Vandenbroucke berpendapat alat sedemikian tidak semestinya dapat mengendalikan kekangan perusahaan yang rumit secara konsisten pada skala besar . Dengan pusingan Siri A ini, Timefold mahu memperluas capaian komersialnya di AS sambil membangunkan produk yang menjadikan pengoptimuman operasi sebahagian daripada infrastruktur perisian moden.