導入事例：株式会社LIXIL
AI需要予測とMaestroの連携で実現する サプライチェーンレジリエンス
主な内容
課題
資材供給網の寸断時における即時復旧力の欠如
需要の急激な増加への対応力不足
平時における計画データ精度向上
ソリューション
Maestro（旧称：RapidResponse）
効果
サプライチェーン全体状況可視化
需要量に応じたキャパシティのシミュレーション環境を整備
AI需要予測とMaestroの連携で、個別SKUレベルで精緻な計画立案を実現
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