本輪融資詳情

Timefold 的 A 輪融資由 Alstin Capital 領投，Kompas VC 作為共同投資方加入，現有投資者 Lakestar 和 Smartfin 也參與了本輪投資 。此消息來自該公司位於比利時根特的總部 。

這筆相當於 1100 萬歐元（按當時匯率約為 1300 萬美元）的資金，將明確用於加速其美國市場的擴張和平台產品的開發 。

平台與功能

Timefold 提供一個 API 優先的車輛路線與排班優化平台 。其主要功能包括：

• 取貨與配送路線 API — 自動將工作分配給司機和車輛，最佳化生產力並減少行車時間
• 排班功能 — 處理現實世界中的各種限制、變化的需求、突發狀況以及勞動力的複雜性
• 開源求解器（Apache 2.0 許可證）— 用於在 Java 或 Kotlin 中建立自訂最佳化模型；涵蓋車輛路線問題（VRP）、維護排程、作業車間排程和員工排班
• 無狀態 REST over JSON — 技術無關，專為生產規模而設計

Kompas VC 將該平台描述為「AI 時代的排程優化平台」，讓開發者無需具備複雜數學最佳化的專業知識，即可嵌入企業級的路線規劃和排程功能 。

該技術建立在 18 年的開源開發經驗之上（源自 OptaPlanner 專案，Timefold 於 2023 年將其分支），能夠處理任何規模、任何限制的問題，並保證每次結果的確定性和正確性 。

商業動能

Timefold 的年度經常性收入（ARR）在 2025 年成長了 4 倍 。將 Timefold API 嵌入關鍵任務排程工作流程的企業客戶包括 NEC Software Solutions、CBRE、Lufthansa、Thales、Orange Telecom、ADP 和 Subaru 。根據該公司自己的招聘資訊，其目標是將 ARR 從約 300 萬美元成長到 1000 萬美元 。

另一個消息來源估計，截至 2025 年 9 月，Timefold 的收入為 330 萬美元，團隊規模為 30 人 。該公司的開源求解器每天在生產環境中為數百萬次的訪問、輪班或任務安排員工、車輛或機器 。

執行長願景：最佳化作為基礎設施

執行長兼共同創辦人 Maarten Vandenbroucke 明確闡述了 Timefold 的使命：

「排程驅動著世界運行。我們每個人都受制於某個排程，數百萬每天依賴正確排程的一線員工更是如此。」

「隨著軟體變得越來越自主，最佳化就成為了基礎設施。」

Vandenbroucke 認為，雖然 AI 代理為自主軟體行為提供了新的可能性，但 LLM 生成的排程因其機率性質常常存在不足——而 Timefold 正以確定性、感知約束的最佳化來填補這一缺口 。

競爭定位

Timefold 處於多個趨勢的交匯點：API 優先基礎設施的興起、向自主軟體代理的轉變，以及企業營運中對確定性決策的需求。透過同時提供開源求解器（供想要建立自訂模型的開發者使用）和託管 API（供需要即插即用排程功能的團隊使用），Timefold 旨在成為企業應用程式的標準最佳化層 。

該公司的方法與基於 LLM 的排程工具形成鮮明對比，Vandenbroucke 認為後者無法可靠地大規模處理企業級約束 。

本輪融資詳情

Timefold 的 A 輪融資由 Alstin Capital 領投，Kompas VC 作為共同投資方加入，現有投資者 Lakestar 和 Smartfin 也參與了本輪投資 。此消息來自該公司位於比利時根特的總部 。

這筆相當於 1100 萬歐元（按當時匯率約為 1300 萬美元）的資金，將明確用於加速其美國市場的擴張和平台產品的開發 。

平台與功能

Timefold 提供一個 API 優先的車輛路線與排班優化平台 。其主要功能包括：

• 取貨與配送路線 API — 自動將工作分配給司機和車輛，最佳化生產力並減少行車時間
• 排班功能 — 處理現實世界中的各種限制、變化的需求、突發狀況以及勞動力的複雜性
• 開源求解器（Apache 2.0 許可證）— 用於在 Java 或 Kotlin 中建立自訂最佳化模型；涵蓋車輛路線問題（VRP）、維護排程、作業車間排程和員工排班
• 無狀態 REST over JSON — 技術無關，專為生產規模而設計

Kompas VC 將該平台描述為「AI 時代的排程優化平台」，讓開發者無需具備複雜數學最佳化的專業知識，即可嵌入企業級的路線規劃和排程功能 。

該技術建立在 18 年的開源開發經驗之上（源自 OptaPlanner 專案，Timefold 於 2023 年將其分支），能夠處理任何規模、任何限制的問題，並保證每次結果的確定性和正確性 。

商業動能

Timefold 的年度經常性收入（ARR）在 2025 年成長了 4 倍 。將 Timefold API 嵌入關鍵任務排程工作流程的企業客戶包括 NEC Software Solutions、CBRE、Lufthansa、Thales、Orange Telecom、ADP 和 Subaru 。根據該公司自己的招聘資訊，其目標是將 ARR 從約 300 萬美元成長到 1000 萬美元 。

另一個消息來源估計，截至 2025 年 9 月，Timefold 的收入為 330 萬美元，團隊規模為 30 人 。該公司的開源求解器每天在生產環境中為數百萬次的訪問、輪班或任務安排員工、車輛或機器 。

執行長願景：最佳化作為基礎設施

執行長兼共同創辦人 Maarten Vandenbroucke 明確闡述了 Timefold 的使命：

「排程驅動著世界運行。我們每個人都受制於某個排程，數百萬每天依賴正確排程的一線員工更是如此。」

「隨著軟體變得越來越自主，最佳化就成為了基礎設施。」

Vandenbroucke 認為，雖然 AI 代理為自主軟體行為提供了新的可能性，但 LLM 生成的排程因其機率性質常常存在不足——而 Timefold 正以確定性、感知約束的最佳化來填補這一缺口 。

競爭定位

Timefold 處於多個趨勢的交匯點：API 優先基礎設施的興起、向自主軟體代理的轉變，以及企業營運中對確定性決策的需求。透過同時提供開源求解器（供想要建立自訂模型的開發者使用）和託管 API（供需要即插即用排程功能的團隊使用），Timefold 旨在成為企業應用程式的標準最佳化層 。

該公司的方法與基於 LLM 的排程工具形成鮮明對比，Vandenbroucke 認為後者無法可靠地大規模處理企業級約束 。