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대부분의 OMS 구축 롤백은 설치 실패가 아니라 데이터 실패입니다. 이 가이드는 go-live 전에 주문, 재고, 채널 마스터 데이터를 정렬하고, 4단계 준비 체크리스트를 제공합니다.
모든 구매자가 물어야 할 질문 — “창고 AI는 얼마나 많은 데이터가 필요한가?” — 에는 명쾌한 답이 거의 돌아오지 않는다. Covariant의 파운데이션 모델부터 Locus의 50억 회 피킹까지, 공개된 도입 사례를 바탕으로 창고 AI 파일럿의 실제 데이터 임계값을 정리하고, 왜 진짜 시험이 파일럿에서 실운영으로 가는 길에 있는지 설명한다.
창고 AI를 구매하기 전에 창고 AI 데이터 준비를 바로잡으라. 마스터 데이터, 운영 이벤트 데이터, 피드백 데이터가 모든 모델의 상한을 정한다. 자가 테스트 체크리스트와 ROI 프레임워크가 안에 있다.
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