Berdasarkan Paper:
Usman, Z., Imran, M., & Pervaiz, S. (2024). Reviewing Potential of Digital Twin Technology to Facilitate Sustainability in Manufacturing. Proceedings of the 7th European Conference on Industrial Engineering and Operations Management. DOI: 10.46254/EU07.20240102

Pendahuluan: Mengapa Digital Twin Jadi Topik Panas di Industri 4.0?

Revolusi industri keempat telah melahirkan gelombang teknologi yang mengubah cara pabrik beroperasi. Salah satu inovasi yang terus mencuri perhatian adalah Digital Twin (DT) — replika digital dari sistem fisik yang mampu merekam data secara real-time, melakukan simulasi, dan memprediksi kinerja di dunia nyata.

Kalau dulu simulasi terbatas pada CAD atau model statis, kini DT memungkinkan interaksi dua arah antara dunia fisik dan virtual. Dampaknya? Pengambilan keputusan menjadi lebih cepat, tepat, dan berbasis data aktual. Tidak heran kalau Gartner menempatkan DT dalam Top 10 Strategic Technology Trends selama tiga tahun berturut-turut.

Paper ini mengulas bagaimana DT tidak hanya menjadi alat optimasi produksi, tetapi juga sebagai pendorong utama keberlanjutan (sustainability) di sektor manufaktur, mulai dari efisiensi energi hingga pengelolaan rantai pasok.

1. Evolusi dan Standar Digital Twin dalam Manufaktur

Perjalanan DT dimulai dari era 1960-an, saat komunitas sains dan teknik mulai memakai model matematis untuk simulasi fenomena fisik. Kemudian berkembang menjadi Product Lifecycle Management (PLM), yang mengintegrasikan data sepanjang siklus hidup produk. DT adalah “versi hidup” dari konsep ini — data terus diperbarui dan dianalisis secara dinamis.

Implementasi DT di manufaktur kini didukung oleh ISO 23247, yang membagi framework menjadi empat lapisan:

1. Manufacturing Elements – Komponen fisik yang dipantau.
2. Communication Entities – Sistem yang menangkap perubahan dan mengirim sinyal kontrol.
3. Digital Twin Entity – Model digital yang memproses data dari lapisan komunikasi.
4. User Entities – Aplikasi untuk meningkatkan efisiensi produksi.

💡 Interpretasi praktis: Standar ini membuat implementasi DT lebih terstruktur, sehingga perusahaan bisa membangun solusi yang sesuai kebutuhan tanpa harus mendesain ulang semua sistem.

2. Digital Twin untuk Manajemen Energi

Energi adalah komponen biaya terbesar dalam banyak proses manufaktur, terutama di industri berat seperti baja dan kimia. Beberapa studi yang diulas paper ini menunjukkan:

• Optimalisasi konsumsi energi melalui monitoring real-time dan prediksi kebutuhan.
• Pengurangan pemborosan energi lewat otomatisasi dan perencanaan proses.
• Simulasi skenario hemat energi sebelum penerapan di lapangan.

📌 Contoh nyata:

• Santos et al. (2022) memodelkan proses pengeboran robotik menggunakan Siemens Tecnomatix dan memverifikasi hasilnya secara eksperimental. Hasilnya, konsumsi energi bisa diprediksi dan dioptimalkan sebelum produksi massal.
• Wu et al. (2021) memanfaatkan AI dalam DT untuk pabrik pintar, mencapai akurasi pengenalan fitur hingga 89,23%, yang berdampak langsung pada penghematan energi.

💡 Analisis aplikatif: Di industri otomotif, DT bisa mengatur jadwal operasi mesin agar tidak berjalan idle, sementara di industri makanan, DT bisa membantu mengatur suhu dan waktu proses pemanasan secara optimal.

3. Digital Twin dalam Pengelolaan Limbah

Efisiensi energi memang penting, tapi keberlanjutan juga menuntut pengurangan limbah. DT berperan di sini dengan:

• Mengidentifikasi bottleneck produksi yang memicu cacat produk.
• Mengoptimalkan proses daur ulang melalui simulasi plant pengolahan limbah.
• Memadukan sensor & machine learning untuk pengelolaan limbah real-time.

📌 Contoh nyata:

• Zhang et al. (2023) mengembangkan DT untuk industri kertas yang mampu memantau parameter kritis dan mengurangi limbah serta kebutuhan perawatan.
• Kroell et al. (2024) membuat DT untuk plant pemilahan limbah dengan pemantauan berbasis NIR (Near-Infrared) dan pembelajaran mesin, sehingga proses sortir lebih cepat dan akurat.

💡 Dampak praktis: Perusahaan bisa memangkas biaya pembuangan limbah sekaligus memenuhi regulasi lingkungan yang semakin ketat.

4. Digital Twin dalam Supply Chain Management (SCM)

Rantai pasok jauh lebih kompleks dari sekadar proses manufaktur. Tantangan yang dihadapi meliputi ketidakpastian permintaan, gangguan logistik, hingga bencana alam. DT menawarkan solusi berupa:

• Simulasi skenario risiko untuk meminimalkan dampak gangguan.
• Peningkatan visibilitas rantai pasok dari pemasok hingga konsumen.
• Pengelolaan persediaan yang lebih akurat.

📌 Studi penting:

• Mosheed et al. (2021) menunjukkan korelasi positif antara DT dan visibilitas logistik.
• Badakhshan & Ball (2022) membuktikan DT bisa memperbaiki siklus konversi kas melalui manajemen inventori yang lebih efisien.

💡 Opini: Potensi DT di SCM besar, tapi adopsinya lambat karena kurangnya tenaga ahli, minimnya kesadaran, dan tingginya biaya implementasi awal.

5. Digital Twin dalam Design for Sustainability (DFS)

DFS adalah pendekatan desain holistik yang mempertimbangkan:

• Fungsi
• Kemudahan manufaktur
• Efisiensi sumber daya
• Dampak lingkungan
• Kemampuan daur ulang
• Dampak sosial

Meski belum banyak studi yang menggabungkan semua aspek DFS dengan DT, ada potensi besar untuk:

• Menangkap data siklus hidup produk untuk evaluasi berkelanjutan.
• Memodelkan dampak desain terhadap lingkungan sebelum produksi.

💡 Manfaat praktis: Produsen elektronik bisa memprediksi dampak penggunaan material tertentu terhadap kemudahan daur ulang, sementara produsen otomotif bisa menguji desain bodi untuk mengurangi bobot tanpa mengorbankan keselamatan.

6. Digital Twin dalam Pemeliharaan (Maintenance)

Downtime mesin adalah mimpi buruk manufaktur. DT membantu dengan:

• Predictive maintenance – memprediksi kerusakan sebelum terjadi.
• Optimasi jadwal perawatan berdasarkan data kondisi real-time.
• Pengurangan downtime & perpanjangan umur alat.

📌 Fakta penting:

• You et al. (2022) mengusulkan model generik DT untuk predictive maintenance.
• Schleich et al. (2017) menyarankan model ontologis agar DT lebih fleksibel di berbagai konteks industri.

💡 Relevansi industri: Bagi UKM yang sering enggan investasi perawatan canggih, DT bisa menjadi game-changer karena mengubah pendekatan dari “perbaiki setelah rusak” menjadi “mencegah sebelum rusak.”

Kritik & Catatan Penulis

Paper ini memberikan tinjauan komprehensif, tapi ada beberapa catatan:

1. Minim studi implementasi nyata – Banyak penelitian masih berbentuk konsep atau simulasi. Industri butuh lebih banyak case study nyata untuk mengukur ROI DT.
2. Fokus belum merata – Energi dan pemeliharaan cukup banyak dibahas, tapi DFS dan SCM masih minim eksplorasi.
3. Hambatan adopsi – Biaya, kurangnya SDM terampil, dan resistensi terhadap perubahan menjadi faktor penghambat yang perlu strategi penanganan.

Kesimpulan Praktis

Dari berbagai studi yang dibahas, jelas bahwa DT punya potensi luar biasa untuk:

• Menurunkan konsumsi energi dan biaya operasional.
• Mengurangi limbah produksi.
• Memperkuat ketahanan rantai pasok.
• Mendukung desain berkelanjutan.
• Mengoptimalkan pemeliharaan.

💡 Rekomendasi industri:

• Mulai dari proyek kecil (pilot project) untuk mengukur manfaat sebelum skala besar.
• Investasi dalam pelatihan SDM.
• Integrasikan DT dengan teknologi lain seperti AI dan IoT untuk hasil maksimal.

Sumber:
Usman, Z., Imran, M., & Pervaiz, S. (2024). Reviewing Potential of Digital Twin Technology to Facilitate Sustainability in Manufacturing. Proceedings of the 7th European Conference on Industrial Engineering and Operations Management. DOI: 10.46254/EU07.2024010