ใครร่วมลงทุน และจะนำเงินไปทำอะไร

รอบ Series A นี้นำโดย Alstin Capital โดยมี Kompas VC เข้าร่วมลงทุน และได้รับเงินลงทุนต่อเนื่องจากผู้สนับสนุนเดิมอย่าง Lakestar และ Smartfin บริษัทประกาศรอบทุนจากสำนักงานใหญ่ในเมืองเกนต์ ประเทศเบลเยียม

เงินทุนมูลค่าเทียบเท่า 11 ล้านยูโร หรือประมาณ 13 ล้านดอลลาร์ จะถูกจัดสรรอย่างชัดเจนเพื่อ เร่งการขยายธุรกิจในสหรัฐฯ และพัฒนาผลิตภัณฑ์ของแพลตฟอร์ม

แพลตฟอร์มของ Timefold ทำอะไรได้บ้าง

Timefold วางตำแหน่งตัวเองเป็นแพลตฟอร์มแบบ API-first หรือออกแบบให้เรียกใช้งานผ่าน API เป็นหลัก สำหรับวางเส้นทางรถและจัดตารางกะงาน โดยมีความสามารถสำคัญดังนี้

• Pickup & Delivery Routing API ช่วยจับคู่งานกับคนขับและยานพาหนะที่เหมาะสม พร้อมปรับเส้นทางเพื่อเพิ่มผลิตภาพและลดเวลาเดินทาง
• ระบบจัดตารางกะงาน รองรับเงื่อนไขในโลกจริง เช่น ความต้องการที่เปลี่ยนแปลง เหตุขัดข้อง และความซับซ้อนของกำลังคน
• โอเพนซอร์ส Solver ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ช่วยให้นักพัฒนาสร้างโมเดลการเพิ่มประสิทธิภาพแบบกำหนดเองด้วย Java หรือ Kotlin ครอบคลุมตั้งแต่ปัญหาการวางเส้นทางรถ การจัดตารางซ่อมบำรุง การจัดตารางการผลิต ไปจนถึงการจัดกะพนักงาน
• Stateless REST ผ่าน JSON ทำให้ระบบไม่ยึดติดกับเทคโนโลยีใดเทคโนโลยีหนึ่ง และออกแบบมาเพื่อรองรับการใช้งานระดับการผลิตจริง

Kompas VC เรียก Timefold ว่าเป็น “แพลตฟอร์มเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางงานสำหรับยุค AI” โดยจุดขายคือช่วยให้นักพัฒนาฝังระบบจัดเส้นทางและจัดตารางงานระดับองค์กรลงในซอฟต์แวร์ได้ โดยไม่จำเป็นต้องเชี่ยวชาญคณิตศาสตร์การเพิ่มประสิทธิภาพที่มีความซับซ้อน

เทคโนโลยีของบริษัทต่อยอดจากการพัฒนาโอเพนซอร์สมานาน 18 ปี โดยมีจุดเริ่มต้นจากโครงการ OptaPlanner ซึ่ง Timefold แยกโครงการออกมาในปี 2023 บริษัทระบุว่าแพลตฟอร์มรองรับข้อจำกัดได้หลากหลายและทำงานได้ในทุกระดับ โดยให้ผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้จากการประมวลผลแบบกำหนดแน่นอน (deterministic)

ARR โต 4 เท่าในปี 2025

แรงส่งด้านธุรกิจเป็นปัจจัยสำคัญที่นำไปสู่การระดมทุนครั้งนี้ โดย รายได้ประจำต่อปี หรือ ARR ของ Timefold เพิ่มขึ้น 4 เท่าในปี 2025

ลูกค้าองค์กรที่นำ API ของ Timefold ไปฝังในกระบวนการจัดตารางงานที่มีความสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจ ได้แก่ NEC Software Solutions, CBRE, Lufthansa, Thales, Orange Telecom, ADP และ Subaru

ประกาศรับสมัครงานของบริษัทระบุเป้าหมายการขยาย ARR จากประมาณ 3 ล้านดอลลาร์เป็น 10 ล้านดอลลาร์ ขณะที่ข้อมูลจากอีกแหล่งหนึ่งประเมินว่า Timefold มีรายได้ 3.3 ล้านดอลลาร์ ณ เดือนกันยายน 2025 และมีทีมงาน 30 คน

Solver แบบโอเพนซอร์สของบริษัทถูกใช้จัดตารางงานจำนวนหลายล้านรายการต่อวัน ไม่ว่าจะเป็นการนัดหมาย กะงาน หรืองานที่ต้องมอบหมายให้พนักงาน ยานพาหนะ หรือเครื่องจักรในการใช้งานจริง

ซีอีโอชี้ “ตารางงานขับเคลื่อนโลก”

Maarten Vandenbroucke ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Timefold มองว่าตารางงานเป็นกลไกที่อยู่เบื้องหลังการดำเนินงานจำนวนมาก ตั้งแต่การจัดส่งสินค้าไปจนถึงการทำงานของพนักงานภาคสนาม

“ตารางงานขับเคลื่อนโลก เราทุกคนต่างต้องพึ่งพาตารางงาน และเช่นเดียวกันกับพนักงานแนวหน้าหลายล้านคนที่แต่ละวันขึ้นอยู่กับการจัดตารางให้ถูกต้อง”

เขายังกล่าวว่า

“เมื่อซอฟต์แวร์มีความเป็นอัตโนมัติมากขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพก็จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ”

Vandenbroucke มองว่า AI agent เปิดทางให้ซอฟต์แวร์ทำงานได้อย่างอิสระมากขึ้น แต่ตารางงานที่สร้างด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLM อาจยังไม่เหมาะกับปัญหาระดับองค์กร เพราะผลลัพธ์มีลักษณะเชิงความน่าจะเป็นและอาจไม่สามารถรับประกันการทำตามข้อจำกัดจำนวนมากได้เสมอไป

Timefold จึงพยายามเข้ามาเติมช่องว่างดังกล่าวด้วยอัลกอริทึมแบบกำหนดแน่นอนและการเพิ่มประสิทธิภาพที่คำนึงถึงข้อจำกัด เพื่อช่วยให้ระบบตัดสินใจได้อย่างสม่ำเสมอและตรวจสอบได้มากขึ้น

เป้าหมายสู่ “ชั้นการเพิ่มประสิทธิภาพ” ของซอฟต์แวร์องค์กร

Timefold อยู่ตรงจุดตัดระหว่าง 3 แนวโน้ม ได้แก่ การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐานแบบ API-first การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ทำงานผ่าน AI agent และความต้องการระบบตัดสินใจที่ให้ผลลัพธ์แน่นอนในงานปฏิบัติการขององค์กร

บริษัทนำเสนอทั้ง Solver แบบโอเพนซอร์ส สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างโมเดลเฉพาะทาง และ Managed API สำหรับทีมที่ต้องการเริ่มใช้งานความสามารถด้านการจัดตารางและวางเส้นทางได้รวดเร็ว แนวทางนี้สะท้อนความพยายามของ Timefold ที่จะเป็นชั้นการเพิ่มประสิทธิภาพให้แอปพลิเคชันระดับองค์กร

จุดยืนดังกล่าวแตกต่างจากเครื่องมือจัดตารางงานที่พึ่งพา LLM เป็นหลัก โดย Vandenbroucke โต้แย้งว่าเครื่องมือประเภทนั้นอาจยังรับมือกับข้อจำกัดจำนวนมากของธุรกิจระดับองค์กรในขนาดใหญ่ได้ไม่สม่ำเสมอ สำหรับ Timefold การจัดตารางงานในยุคซอฟต์แวร์อัตโนมัติจึงไม่ใช่เพียงฟีเจอร์เสริม แต่เป็นระบบตัดสินใจที่ต้องทำงานได้อย่างแม่นยำและต่อเนื่อง

ใครร่วมลงทุน และจะนำเงินไปทำอะไร

รอบ Series A นี้นำโดย Alstin Capital โดยมี Kompas VC เข้าร่วมลงทุน และได้รับเงินลงทุนต่อเนื่องจากผู้สนับสนุนเดิมอย่าง Lakestar และ Smartfin บริษัทประกาศรอบทุนจากสำนักงานใหญ่ในเมืองเกนต์ ประเทศเบลเยียม

เงินทุนมูลค่าเทียบเท่า 11 ล้านยูโร หรือประมาณ 13 ล้านดอลลาร์ จะถูกจัดสรรอย่างชัดเจนเพื่อ เร่งการขยายธุรกิจในสหรัฐฯ และพัฒนาผลิตภัณฑ์ของแพลตฟอร์ม

แพลตฟอร์มของ Timefold ทำอะไรได้บ้าง

Timefold วางตำแหน่งตัวเองเป็นแพลตฟอร์มแบบ API-first หรือออกแบบให้เรียกใช้งานผ่าน API เป็นหลัก สำหรับวางเส้นทางรถและจัดตารางกะงาน โดยมีความสามารถสำคัญดังนี้

• Pickup & Delivery Routing API ช่วยจับคู่งานกับคนขับและยานพาหนะที่เหมาะสม พร้อมปรับเส้นทางเพื่อเพิ่มผลิตภาพและลดเวลาเดินทาง
• ระบบจัดตารางกะงาน รองรับเงื่อนไขในโลกจริง เช่น ความต้องการที่เปลี่ยนแปลง เหตุขัดข้อง และความซับซ้อนของกำลังคน
• โอเพนซอร์ส Solver ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ช่วยให้นักพัฒนาสร้างโมเดลการเพิ่มประสิทธิภาพแบบกำหนดเองด้วย Java หรือ Kotlin ครอบคลุมตั้งแต่ปัญหาการวางเส้นทางรถ การจัดตารางซ่อมบำรุง การจัดตารางการผลิต ไปจนถึงการจัดกะพนักงาน
• Stateless REST ผ่าน JSON ทำให้ระบบไม่ยึดติดกับเทคโนโลยีใดเทคโนโลยีหนึ่ง และออกแบบมาเพื่อรองรับการใช้งานระดับการผลิตจริง

Kompas VC เรียก Timefold ว่าเป็น “แพลตฟอร์มเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางงานสำหรับยุค AI” โดยจุดขายคือช่วยให้นักพัฒนาฝังระบบจัดเส้นทางและจัดตารางงานระดับองค์กรลงในซอฟต์แวร์ได้ โดยไม่จำเป็นต้องเชี่ยวชาญคณิตศาสตร์การเพิ่มประสิทธิภาพที่มีความซับซ้อน

เทคโนโลยีของบริษัทต่อยอดจากการพัฒนาโอเพนซอร์สมานาน 18 ปี โดยมีจุดเริ่มต้นจากโครงการ OptaPlanner ซึ่ง Timefold แยกโครงการออกมาในปี 2023 บริษัทระบุว่าแพลตฟอร์มรองรับข้อจำกัดได้หลากหลายและทำงานได้ในทุกระดับ โดยให้ผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้จากการประมวลผลแบบกำหนดแน่นอน (deterministic)

ARR โต 4 เท่าในปี 2025

แรงส่งด้านธุรกิจเป็นปัจจัยสำคัญที่นำไปสู่การระดมทุนครั้งนี้ โดย รายได้ประจำต่อปี หรือ ARR ของ Timefold เพิ่มขึ้น 4 เท่าในปี 2025

ลูกค้าองค์กรที่นำ API ของ Timefold ไปฝังในกระบวนการจัดตารางงานที่มีความสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจ ได้แก่ NEC Software Solutions, CBRE, Lufthansa, Thales, Orange Telecom, ADP และ Subaru

ประกาศรับสมัครงานของบริษัทระบุเป้าหมายการขยาย ARR จากประมาณ 3 ล้านดอลลาร์เป็น 10 ล้านดอลลาร์ ขณะที่ข้อมูลจากอีกแหล่งหนึ่งประเมินว่า Timefold มีรายได้ 3.3 ล้านดอลลาร์ ณ เดือนกันยายน 2025 และมีทีมงาน 30 คน

Solver แบบโอเพนซอร์สของบริษัทถูกใช้จัดตารางงานจำนวนหลายล้านรายการต่อวัน ไม่ว่าจะเป็นการนัดหมาย กะงาน หรืองานที่ต้องมอบหมายให้พนักงาน ยานพาหนะ หรือเครื่องจักรในการใช้งานจริง

ซีอีโอชี้ “ตารางงานขับเคลื่อนโลก”

Maarten Vandenbroucke ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Timefold มองว่าตารางงานเป็นกลไกที่อยู่เบื้องหลังการดำเนินงานจำนวนมาก ตั้งแต่การจัดส่งสินค้าไปจนถึงการทำงานของพนักงานภาคสนาม

“ตารางงานขับเคลื่อนโลก เราทุกคนต่างต้องพึ่งพาตารางงาน และเช่นเดียวกันกับพนักงานแนวหน้าหลายล้านคนที่แต่ละวันขึ้นอยู่กับการจัดตารางให้ถูกต้อง”

เขายังกล่าวว่า

“เมื่อซอฟต์แวร์มีความเป็นอัตโนมัติมากขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพก็จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ”

Vandenbroucke มองว่า AI agent เปิดทางให้ซอฟต์แวร์ทำงานได้อย่างอิสระมากขึ้น แต่ตารางงานที่สร้างด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLM อาจยังไม่เหมาะกับปัญหาระดับองค์กร เพราะผลลัพธ์มีลักษณะเชิงความน่าจะเป็นและอาจไม่สามารถรับประกันการทำตามข้อจำกัดจำนวนมากได้เสมอไป

Timefold จึงพยายามเข้ามาเติมช่องว่างดังกล่าวด้วยอัลกอริทึมแบบกำหนดแน่นอนและการเพิ่มประสิทธิภาพที่คำนึงถึงข้อจำกัด เพื่อช่วยให้ระบบตัดสินใจได้อย่างสม่ำเสมอและตรวจสอบได้มากขึ้น

เป้าหมายสู่ “ชั้นการเพิ่มประสิทธิภาพ” ของซอฟต์แวร์องค์กร

Timefold อยู่ตรงจุดตัดระหว่าง 3 แนวโน้ม ได้แก่ การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐานแบบ API-first การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ทำงานผ่าน AI agent และความต้องการระบบตัดสินใจที่ให้ผลลัพธ์แน่นอนในงานปฏิบัติการขององค์กร

บริษัทนำเสนอทั้ง Solver แบบโอเพนซอร์ส สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างโมเดลเฉพาะทาง และ Managed API สำหรับทีมที่ต้องการเริ่มใช้งานความสามารถด้านการจัดตารางและวางเส้นทางได้รวดเร็ว แนวทางนี้สะท้อนความพยายามของ Timefold ที่จะเป็นชั้นการเพิ่มประสิทธิภาพให้แอปพลิเคชันระดับองค์กร

จุดยืนดังกล่าวแตกต่างจากเครื่องมือจัดตารางงานที่พึ่งพา LLM เป็นหลัก โดย Vandenbroucke โต้แย้งว่าเครื่องมือประเภทนั้นอาจยังรับมือกับข้อจำกัดจำนวนมากของธุรกิจระดับองค์กรในขนาดใหญ่ได้ไม่สม่ำเสมอ สำหรับ Timefold การจัดตารางงานในยุคซอฟต์แวร์อัตโนมัติจึงไม่ใช่เพียงฟีเจอร์เสริม แต่เป็นระบบตัดสินใจที่ต้องทำงานได้อย่างแม่นยำและต่อเนื่อง