Digitalisasi industri yang sering disebut sebagai Industry 4.0 telah memicu perubahan besar dalam cara perusahaan mengelola produksi, aset, dan strategi pemeliharaan. Dalam konteks ini, paper karya Adolfo Crespo del Castillo berjudul “Digital Twin Systems Modelling to Improve Real Time Assets Operation and Maintenance” hadir untuk memberikan pendekatan metodologis yang komprehensif tentang bagaimana Digital Twin (DT) dapat diimplementasikan guna meningkatkan operasi dan pemeliharaan aset secara real-time.
Resensi ini membahas isi paper secara mendalam, memparafrasekan temuan-temuan penting, lalu menambahkan analisis praktis dan aplikatif tentang bagaimana konsep tersebut bisa berdampak nyata pada industri. Dengan struktur yang rapi dan gaya SEO-friendly, tulisan ini ditujukan untuk memberikan pemahaman yang tidak hanya akademis, tetapi juga langsung relevan dengan kebutuhan industri masa kini.
Latar Belakang dan Motivasi Penelitian
Industri global sedang mengalami restrukturisasi besar akibat dorongan digitalisasi. Perusahaan tidak hanya dituntut untuk memproduksi lebih cepat, tetapi juga harus lebih adaptif terhadap permintaan pelanggan yang semakin beragam dan personal. Jika dulu strategi produksi massal menjadi andalan, kini pelanggan ingin produk kustom dengan waktu tunggu singkat.
Di sinilah muncul konsep pabrik pintar (smart factory), yang ditopang oleh:
- IoT (Internet of Things): jaringan sensor dan perangkat yang saling terhubung.
- Big Data: pengelolaan dan analisis data dalam skala besar.
- CPS (Cyber-Physical Systems): sistem yang mengintegrasikan komponen fisik dengan model digital dalam lingkaran umpan balik (feedback loop).
Motivasi utama penelitian ini adalah menciptakan model digital yang mampu merepresentasikan mesin nyata, memantau kondisi operasional secara real-time, serta memberikan dukungan bagi pengambilan keputusan pemeliharaan berbasis kondisi (condition-based maintenance).
Kerangka Konseptual
Industry 4.0
Istilah Industry 4.0 pertama kali diperkenalkan pada Hannover Fair 2011. Intinya adalah penggunaan teknologi digital untuk mengubah cara kerja pabrik. Tujuan akhirnya adalah menciptakan ekosistem manufaktur yang terintegrasi, cerdas, efisien, dan adaptif.
Dalam kerangka Industry 4.0, pilar-pilar teknologi utamanya adalah:
- IoT: memungkinkan komunikasi antar mesin tanpa intervensi manusia.
- Big Data: menyediakan wawasan dari analisis jutaan data sensor.
- Cloud Computing: menyimpan, memproses, dan membagikan data lintas lokasi.
- AI (Artificial Intelligence): menambahkan kecerdasan prediktif pada sistem.
Cyber-Physical Systems (CPS)
CPS adalah gabungan sistem fisik dan virtual yang saling terhubung dalam lingkaran kontrol. Mesin fisik mengirim data melalui sensor ke model digital, lalu model tersebut menganalisis dan memberikan perintah kembali ke mesin fisik. CPS membuka peluang untuk:
- Produksi fleksibel.
- Prediksi kegagalan mesin lebih dini.
- Model bisnis baru berbasis personalisasi produk.
Digital Twin (DT)
Konsep Digital Twin pertama kali dicetuskan oleh Michael Grieves (2003) dan populer sejak 2011. Definisinya bervariasi, tetapi secara umum DT adalah representasi digital yang selalu sinkron dengan kondisi fisik aset. DT berfungsi sebagai:
- Mirror system: cermin virtual dari kondisi nyata.
- Decision-support tool: alat bantu manajemen untuk merencanakan pemeliharaan.
- Prototyping environment: media uji coba desain dan proses sebelum diterapkan pada sistem nyata.
Metodologi Penelitian
Lingkungan Eksperimen
Penelitian ini dilakukan di Industry 4.0 Lab Politecnico di Milano, yang dirancang sebagai miniatur pabrik pintar. Lab ini berisi 7 stasiun perakitan ponsel dengan teknologi Siemens dan Festo, masing-masing dilengkapi sensor, PLC (Programmable Logic Controller), serta modul kendali. Data dikumpulkan melalui protokol komunikasi OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture), yang memungkinkan transfer data mesin-ke-mesin (M2M).
Representasi Proses dengan IDEF
Untuk memodelkan alur kerja, digunakan metode IDEF (Integrated Definition for Function Modeling):
- IDEF0: memetakan alur global proses.
- IDEF1: menggambarkan detail variabel, input, dan output.
Metodologi ini membantu menjelaskan bagaimana data fisik dikonversi ke model digital dan bagaimana model digunakan untuk mendukung pemeliharaan.
Akuisisi Data
Data dikumpulkan dari PLC menggunakan Matlab/Simulink sebagai client OPC UA. Fungsi Level 2 Matlab S-Function diprogram untuk mengekstrak data real-time. Misalnya, untuk mesin pengebor (drilling machine), sensor-sensor seperti XQA A1, xBG1, dan iRedCode digunakan untuk mendeteksi status mesin: Idle, Working, Energy-saving, Fault.
Pemodelan Kondisi Aset
Untuk menilai kesehatan mesin, digunakan Asset Health Index (AHI). Konsep ini didasarkan pada dua faktor degradasi:
- Hardness Factor: tingkat kekerasan material yang dibor.
- Drill Factor: jumlah lubang yang dibuat mesin.
Dengan faktor-faktor ini, AHI dihitung menggunakan rumus:
AHIt=Hn⋅eAR×AOTtAHI_t = H_n \cdot e^{AR \times AOT_t}
- AR (Ageing Rate): laju penuaan aset.
- AOT (Accumulated Operational Time): waktu operasional terakumulasi.
- Hn (Initial Health): kondisi awal mesin.
Dari AHI ini, probabilitas kegagalan dihitung, sehingga perusahaan bisa mengetahui kapan aset mendekati batas keausan.
Pemodelan dengan Artificial Neural Networks (ANN)
Selain AHI, penelitian ini juga mengembangkan model berbasis ANN (Artificial Neural Networks). ANN adalah model komputasi terinspirasi otak manusia, yang terdiri dari neuron-neuron buatan dengan bobot (weight) tertentu. Dalam penelitian ini, ANN digunakan untuk:
- Input: jumlah bor, material, waktu operasi, nilai AHI.
- Output: konsumsi energi mesin.
ANN dilatih dengan algoritma backpropagation untuk mendeteksi anomali konsumsi energi yang bisa menjadi indikator dini kegagalan.
Hasil Penelitian
- Konversi Sinyal ke Model Digital
- Berhasil dilakukan dengan OPC UA dan Level 2 Matlab S-Function.
- Mesin pengebor dapat dipantau real-time.
- Monitoring Status Mesin
- Status mesin (Idle, Working, Energy-saving, Fault) terekam otomatis.
- Data disimpan dalam file teks untuk analisis historis.
- Asset Health Index (AHI)
- Mampu memprediksi degradasi mesin secara simulatif.
- Probabilitas kegagalan dihitung berdasarkan nilai AHI.
- Artificial Neural Networks (ANN)
- ANN berhasil menunjukkan pola deviasi konsumsi energi.
- Meski masih berbasis data simulasi, ANN terbukti efektif untuk deteksi anomali.
Analisis Aplikatif
Relevansi Industri
- Efisiensi Pemeliharaan
Dengan AHI, perusahaan bisa menerapkan predictive maintenance dan menghindari downtime tak terduga. - Zero-Breakdown Vision
ANN memungkinkan deteksi dini kegagalan sehingga kerusakan besar bisa dicegah. - Penghematan Biaya
Lebih sedikit kerusakan darurat berarti biaya pemeliharaan lebih rendah. - Optimalisasi Produksi
Monitoring real-time memungkinkan penyesuaian cepat jika terjadi anomali pada lini produksi.
Kelemahan dan Kritik
- Data Simulasi
Mesin pengebor di laboratorium hanya simulasi, sehingga degradasi aset tidak sepenuhnya realistis. - Kurangnya Feedback Loop
Model DT belum bisa mengirimkan perintah balik untuk melakukan pemeliharaan otomatis. - ANN Masih Terbatas
Karena hanya diuji pada data sintetik, ANN belum teruji dalam kondisi industri nyata.
Potensi Perkembangan
- Mengintegrasikan data nyata dari pabrik untuk meningkatkan validitas model.
- Membangun closed-loop DT yang bisa mengirim perintah ke mesin nyata.
- Mengembangkan Digital Twin sebagai platform prototyping sehingga desain produk baru bisa diuji sebelum produksi nyata.
Kesimpulan
Paper ini menunjukkan bahwa Digital Twin adalah teknologi potensial yang mampu mengubah cara industri mengelola aset. Dengan menggabungkan monitoring real-time, pemodelan kesehatan aset (AHI), dan kecerdasan buatan (ANN), sistem ini bisa membawa dunia industri menuju era pemeliharaan cerdas dan minim kegagalan.
Meskipun penelitian ini masih terbatas pada data simulasi, kontribusinya penting sebagai pijakan awal. Jika dikembangkan dengan data nyata, integrasi penuh, dan feedback loop, Digital Twin dapat menjadi solusi andalan untuk mencapai zero-breakdown maintenance dalam industri modern.