AI 기반 건설 조달 스타트 업은 $ 20m 시리즈 a

건설 산업 공급망의 효율성을 향상시키기 위해 인공 지능을 사용하는 스타트 업인 Parspec은 시리즈 A 펀딩에서 2 천만 달러를 모금했다고 Crunchbase News는 독점적으로 말했다.

이 회사는 영업 에이전트 및 도매 유통 업체가 건설 제품을“효율적으로 입찰하고 공급”하도록 돕는 것을 목표로합니다. 이 회사는 주요 차별화 요소가 인공 지능을 사용하여“고객이 제공하는 복잡한 사양을 만족시키는 시장에서 사용 가능한 제품을 즉시 식별 할 수있는 능력”이라고 주장합니다.

CEO와 공동 창립자 인 Forest Flager는“이를 통해 고객은 입찰 품질과 규정 준수를 동시에 향상시켜 입찰 품질과 규정 준수를 동시에 삭감하여 더 많은 프로젝트를 이길 수있게 해줍니다.

이 회사는 조명 및 전기 제품에 중점을두고 기계, 전기 및 배관 (MEP) 제품을 지원하기 위해 확장되었습니다.

Threshold Ventures (이전의 DFJ)는 Parspec의 시리즈 A 파이낸싱을 이끌었고 혁신 노력, 벤처 구축, 심장 랜드 벤처 및 고향 벤처를 포함한 기존 후원자의 참여를 이끌었습니다. 이 자금은 캘리포니아에 본사를 둔 Parspec의 San Mateo가 현재까지 1,150 만 달러로 모금되었습니다.

회사는 평가를 밝히기를 거부했지만 Flager는 Crunchbase News에 2022 년 3 월 종자 인상 시점부터 “3 배 증가했다”고 말했다.

미국의 Usreal Estate Funding에서 부동산 관련 신생 기금에 대한 벤처 자금이 쇠퇴하고있는 시점에 이어집니다. 이 부문은 Crunchbase 데이터에 따라 2021 년 1,088 건의 거래에서 총 137 억 달러가 증가했습니다. 모기지 이자율, 부동산 가격 및 건설 비용의 급증으로 상처를 입었고, 부동산 스타트 업 자금은 2024 년에 2024 년에 36 억 달러로 더 떨어 뜨려 2025 년에 21 억 달러가 미국의 201 계약에 걸쳐 부동산 스타트 업으로 유입되었습니다.

정보를 통한 최적화

Flager는 Stanford University에서 박사후 학위를 취득하면서 공동 창립자 Pratyush Havelia를 만났습니다. Havelia는 그의 연구소의 학생이었습니다. 디자이너가 컴퓨팅을 활용하여 에너지 효율과 같은 것들을 위해 옵션을 더 잘 탐색하고 건물을 최적화 할 수있는 방법에 대한 연구를 수행 할 때,“최적화는 당신이 제공하는 정보만큼이나 좋은 것”이라고 Flager는 말했다.

“다양한 창문 또는 조명 재료의 성능과 같은 제품 건설에 대한 정보는 실제로 규모가 규모로 제공되지 않았습니다.”라고 그는 덧붙였습니다. “그 정보를 얻는 것은 정말 어려웠습니다.”

Flager는 2021 년에 진행된 소프트 뱅크 지원 건설 기술 회사 인 Katerra의 소프트웨어 팀을 이끌었습니다. 그곳에서 그는 재료를 구매하는 방법의 종류와 유통 업체가 가진 정보의 종류를 더 잘 이해했습니다.

“저는 유통 업체에 힘을 실어주는 솔루션을 구축하고 궁극적으로 가치 사슬의 많은 다른 플레이어들에게 유용 할 수 있다고 생각하는 방식으로 제품 정보를 수집 할 수있는 수단을 제공하고 싶었습니다.

Parspec은 2020 년에 설립되었지만 Flager와 Havelia는 2021 년에 풀 타임으로 집중하기 시작했습니다.

Flager는 오늘날 시장에 Spec Compliant 제품을 즉시 식별하거나 설치 가이드 또는 보증과 같은 제품 문서를 자동으로 찾을 수있는 다른 제품이 없다고 주장합니다. 2024 년 1 월 인용 제품의 출시와 함께이 차별화 요소는 회사에 경쟁 우위를 제공한다고 그는 믿고있다.

결과적으로 Parspec은 지난 12 개월 동안 4 배의 매출 성장을 경험했습니다.

Flager는 “Parse”와 “Spections”라는 단어를 결합한 Parspec은 공급망의 건설 비용을 낮추는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 건축 자재 가격은 2020 년보다 약 40% 높기 때문에 더 민첩하고 효율적인 건설 공급망이 그 어느 때보 다 필요합니다.

구성 요소가 있습니다

Parspec을 “워크 플로 도구”로 설명하면서 Flager는 워크 플로의 각 구성 요소가 AI 기능을 활용한다고 말했습니다. 이 회사는 머신 러닝 및 LLM 모델을 사용하여 도면 및 사양과 같은 구조화되지 않은 문서에서 제품을 가져옵니다. 그런 다음 자연어 사양의 기술 요구 사항을 식별합니다.

“제품과 일치하는 제품에 대해 이야기 할 때 전체 AI 파이프 라인을 통해 약 4,000 개의 다른 제조업체 웹 사이트를 크롤링하고 모든 PDF 제품 문서를 색인화 한 다음 AI ML 모델을 사용하여 속성을 끌어 내고 해당 제품과 일치하는 카탈로그를 만들어 요구 사항과 일치시킵니다.”

ParSpec은 현재 MEP 제품 세로에 288 명의 고객, 주로 도매 유통 업체 및 영업 대행사를 보유하고 있습니다. 이 회사는 미국에서 5 개의 가장 큰 전기 유통 업체 중 4 개와 3 개의 가장 큰 조명 기관 중 3 개와 협력하고 있다고 말했다.

수익 모델은 사용 기반 구독입니다. 구독의 사용 구성 요소는 고객이 Parspec 플랫폼을 사용하여 작성하는 문서 수를 기반으로합니다. 자격을 갖춘 문서에는 따옴표, 제출 및 운영 및 유지 보수 패키지가 포함됩니다.

Threshold Ventures 파트너 인 Mo Islam은 이메일을 통해 Crunchbase News에 자신의 회사가 Parspec의 “진정한 AI- 기본 제품을 조달 프로세스를 자동화하기 위해 인상적이었다”고 말했다.

Islam은“ParSpec의 독점 자료 데이터 세트 및 미세 조정 된 생성 AI 모델은 회사에 강력한 데이터 해자 및 AI 경쟁 우위를 제공합니다. “회사의 플랫폼은 제품 선택 및 가격 책정에서 인용 및 제출에 이르기까지 건설 산업의 전체 조달 워크 플로우를 자동화 할 수 있습니다.”

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일러스트레이션 : Dom Guzman