[Plant Simulation Library #01] – ChatGPT 데이터 분석 라이브러리 다운로드·설치·사용방법
Plant Simulation과 ChatGPT를 연동하여 시뮬레이션 데이터를 자동 분석하는 방법
📘 개요
이 포스트에서는 Siemens Plant Simulation 환경에서 ChatGPT 라이브러리 객체를 활용해
모델 데이터를 분석하고 리포트를 자동으로 생성하는 방법을 소개합니다.
제가 직접 만들 라이브러리로 질문사항이 있으시면 메일이나 링크드인으로 DM 부탁드립니다.
Email : rnjsxodnr11@gmail.com
LinkedIn : Taewook Kwon | LinkedIn
💡 ChatGPT API를 직접 연동하여, 시뮬레이션 데이터를 AI가 이해하고 분석하는 과정을 보여줍니다.
⚙️ 1. ChatGPT 라이브러리 다운로드 및 설치
1️⃣ 다운로드
📁 [ChatGPT Data Analytics Library.pslib (링크 예정)]
https://drive.google.com/file/d/165OAkJVPQmFdFW6g8fDUBmgfiZt4RiLG/view?usp=drive_link
chatGPT_library.pslib
drive.google.com
2️⃣ 설치 방법
- Plant Simulation 상단 메뉴 → Tools > Manage Libraries
- Import 클릭 후 .pslib 파일 추가
- 모델 트리에서 ChatGPTLibrary 객체 확인
🧠 2. 라이브러리 설정 방법
- API 키 입력 (필수): ChatGPT API Key 등록
- Set Role of GPT: 역할 지정 (기본값 data analytics expert)
- Prompt 입력: 간단한 명령어로 ChatGPT 응답 테스트
📊 3. 데이터 테이블 연동 및 분석
1️⃣ 데이터 테이블 준비
- 모델 내에서 분석 대상 데이터를 포함한 테이블 생성
2️⃣ 테이블 연동
- ChatGPTLibrary의 Set Table Object 필드에 테이블 드래그 앤 드롭
3️⃣ 분석 실행
- 프롬프트 예시: "Analyze this data: 이 데이터를 분석해줘"
- Run 클릭 → ChatGPT API 호출 및 결과 출력
📈 4. 분석 결과 확인
결과는 Console 창에 텍스트로 출력됩니다.
시연 예제에서는 버스 데이터를
- 광폭 버스
- 저상 버스
두 그룹으로 나누어 운행 노선 수, 차량 수, 운행 비율 등을 통계 형태로 분석했습니다.
ChatGPT는 단순 질의응답이 아닌, 데이터 구조를 이해하고 통계적으로 요약하는 기능을 수행합니다.
💡 활용 예시
- 시뮬레이션 결과 자동 분석 리포트
- KPI(Throughput, Utilization 등) 자동 계산
- AI 기반 이상치 감지(Outlier Detection)