✅ 실무용 구성:

• 언어: Python
• 사용 목적: 도면 변경 이력(ECN) 요약 자동화
• GPT 모델: gpt-4
• 연동 구조: PLM → 내부 REST API → GPT API 호출 → 요약 결과 반환

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📁 1. REST API 구조 설계

plaintext

[Client/PLM 시스템] → POST /summarize-ecn → [Python Server] → OpenAI GPT API → 응답

📌 엔드포인트 예시

메서드	경로	설명
POST	/summarize-ecn	도면 변경 이력 요약 요청 처리
POST	/translate-ecn	ECN 설명 다국어 번역
POST	/extract-tags	주요 설계 키워드 추출

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🧪 2. Python 서버 예제 (Flask + OpenAI API)

python

from flask import Flask, request, jsonify
import openai
import os

app = Flask(__name__)

# OpenAI 키 설정 (환경 변수 또는 config)
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

@app.route('/summarize-ecn', methods=['POST'])
def summarize_ecn():
    data = request.json
    ecn_text = data.get("ecn_text", "")

    prompt = f"""
    아래는 도면 변경 이력(ECN)입니다. 핵심 변경 사항을 요약해서 설명해줘.
    
    --- 변경 이력 원문 ---
    {ecn_text}
    
    --- 요약된 변경사항 ---
    """

    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.3,
    )

    summary = response.choices[0].message.content
    return jsonify({"summary": summary})

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

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💬 3. 실무 시나리오 기반 GPT 프롬프트 예시

▶️ 시나리오 1: ECN 요약

text

[프롬프트 템플릿]
도면 변경 이력을 아래와 같이 정리해줘:
- 어떤 부품이 수정되었는가?
- 어떤 목적(기능 개선, 테스트 대응 등)으로 변경되었는가?
- 주요 변경점 3줄 이내로 설명

입력 원문:
{ecn_text}

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▶️ 시나리오 2: 자연어 검색 → 쿼리 변환

text

[사용자 입력]
"2023년 8월쯤에 커버 플레이트 홀 변경된 도면 찾아줘"

[GPT 프롬프트]
위 문장에서 의미 있는 키워드를 추출해서 다음과 같은 PLM 검색 쿼리로 변환해줘:
- 도면명: 커버 플레이트
- 변경내용: 홀 변경
- 날짜 조건: 2023년 8월 ±1개월

이렇게 구조화된 형태로 출력해줘:
{
  "part_name": "커버 플레이트",
  "change_keyword": "홀 변경",
  "date_range": ["2023-07-01", "2023-09-30"]
}

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▶️ 시나리오 3: 다국어 설계 변경 메시지 생성

text

[요청 내용]
ECN 내용: "엔진 마운트 위치를 10mm 우측으로 이동하여 강도 테스트 대응"

[프롬프트]
다음 문장을 영어, 독일어로 기술적 뉘앙스를 살려서 번역해줘:
- 원문: {ecn_text}
- 번역:
  - 영어:
  - 독일어:

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🔐 4. 보안 및 운영 팁

항목	설명
API 키 보안	서버에서 환경 변수로 관리 (os.getenv)
요청 로그	GPT 호출 전 후 요청/응답 로그 저장 필수
비공개 정보 보호	도면 원문을 그대로 보내지 말고 요약 버전/마스킹 처리 권장
타임아웃 설정	GPT 응답 지연 대비 timeout 처리 필요

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🚀 5. 확장 아이디어

기능	설명
🧠 ECN 요약 자동 저장	요약 내용을 PLM 시스템의 코멘트란에 자동 저장
📑 자동 보고서 생성	여러 ECN을 정리해서 PDF 문서 자동 생성
🔍 의미 기반 검색	GPT를 통해 유사한 변경 이력 추천
📬 협업 메일 자동 생성	GPT가 요약 → 템플릿 생성 → 메일로 전송까지 자동화

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✅ 결론

ChatGPT API를 PLM 도면관리 시스템에 연동하면,
기존의 문서 기반 설계 변경 업무를 스마트 요약·검색·언어처리 기반으로 진화시킬 수 있습니다.

GPT는 단순한 대화형 AI가 아니라,
PLM의 핵심 데이터 흐름 속에서 설계의 맥락을 읽고, 요약하고, 전달하는 지식 비서로 작동할 수 있습니다.