Transformasi industri menuju Industry 4.0 membawa gelombang teknologi baru yang menjanjikan efisiensi, kualitas, dan ketepatan produksi yang jauh lebih tinggi daripada era sebelumnya. Salah satu teknologi yang paling banyak dibicarakan dalam dekade terakhir adalah Digital Twin atau Kembar Digital. Konsep ini tidak hanya relevan di bidang otomotif atau aerospace, tetapi juga merambah hampir semua lini manufaktur yang menuntut presisi, kecepatan, dan keterhubungan data yang tinggi. Paper karya Kristina Wärmefjord, Rikard Söderberg, Benjamin Schleich, dan Hua Wang memberikan analisis menyeluruh tentang bagaimana Digital Twin dapat dimanfaatkan secara efektif dalam variation management (manajemen variasi), khususnya pada area geometry assurance (jaminan geometri), sekaligus mengidentifikasi hambatan industri yang menghalangi penerapan optimalnya.

Latar Belakang: Mengapa Variation Management Itu Penting

Dalam proses manufaktur massal, variasi adalah musuh yang tak terhindarkan. Tidak peduli seberapa presisi mesin dan operator bekerja, selalu ada penyimpangan kecil dari dimensi yang diinginkan. Variation management adalah sekumpulan metode untuk mengendalikan dan mengurangi dampak variasi ini, agar kualitas produk akhir tetap konsisten.

Fokus paper ini adalah pada geometrical variation atau variasi geometris, yang sering kali menjadi penyumbang besar biaya kualitas buruk (cost of poor quality), bahkan bisa mencapai 40% dari total biaya produksi dalam bentuk keterlambatan, scrap, rework, ketidakpuasan pelanggan, dan klaim garansi.

Untuk mengatasi masalah ini, digunakan geometry assurance—serangkaian aktivitas yang menjamin kualitas geometri produk. Kegiatan ini mencakup perancangan locating scheme (skema pemosisian komponen saat perakitan), simulasi variasi, analisis toleransi, hingga inspeksi hasil produksi. Di sinilah Digital Twin berperan: memungkinkan optimasi proses secara real-time dengan memanfaatkan data digital dan fisik yang saling terhubung.

Definisi Digital Twin dalam Konteks Geometry Assurance

Digital Twin (DT) adalah representasi digital dari objek fisik yang memiliki komunikasi dua arah dengan kembar fisiknya. Dalam manufaktur, konsep ini dibedakan menjadi:

• Digital Model: Representasi digital tanpa pertukaran data otomatis.
• Digital Shadow: Pertukaran data satu arah dari fisik ke digital.
• Digital Twin: Pertukaran data otomatis dua arah antara fisik dan digital.

Dalam konteks geometry assurance, DT terdiri dari tiga elemen utama:

1. Digital Model
   Inti dari DT, berisi informasi nominal tentang geometri komponen, proses perakitan, dan kemampuan simulasi variasi.
   Model ini sering dibangun menggunakan Product Manufacturing Information (PMI) yang memuat data dimensi, toleransi, dan properti material.
2. Input Data
   Data hasil inspeksi, seperti pemindaian 3D, yang memberikan informasi aktual mengenai deviasi komponen dari desain nominal.
3. Output Data
   Instruksi optimasi proses, seperti penyesuaian posisi locator atau urutan pengelasan, untuk meminimalkan variasi produk akhir.

Pendekatan ini sudah terbukti mampu mengurangi variasi geometri hingga 50% pada sub-assembly tanpa mengubah toleransi komponen, yang secara langsung berdampak pada pengurangan biaya produksi.

Metodologi Penelitian

Penelitian dalam paper ini dilakukan melalui dua langkah besar:

1. Survei Internasional

Dilakukan terhadap 43 ahli toleransi dan geometry assurance, yang terdiri dari 26 akademisi dan 17 praktisi industri.
Tujuan survei:

• Mengidentifikasi fokus riset saat ini dan di masa depan.
• Membandingkan dengan prioritas kebutuhan industri.

Hasilnya menunjukkan:

• Digital Twin menjadi topik prioritas masa depan bagi industri.
• Ada kesenjangan besar: riset akademik fokus pada pengembangan konsep, sedangkan industri mendambakan implementasi praktis yang siap pakai.

2. Wawancara Mendalam

Dilakukan dengan 40+ insinyur dari delapan perusahaan manufaktur di Swedia dan Denmark.
Tujuan wawancara:

• Memahami alur kerja geometry assurance di industri.
• Mengidentifikasi hambatan dalam integrasi DT.
• Menangkap harapan industri terhadap teknologi ini.

Temuan: Kondisi Geometry Assurance Saat Ini

Proses geometry assurance dibagi dalam tiga fase:

Fase Konsep

• Tim desain mengusulkan konsep berdasarkan kebutuhan pelanggan dan pengalaman proyek sebelumnya.
• Locating scheme ditentukan untuk memastikan setiap komponen terkunci secara stabil saat perakitan.
• Toleransi komponen ditetapkan dengan mempertimbangkan biaya dan kemampuan manufaktur.
• Simulasi dilakukan menggunakan software seperti RD&T atau 3DCS, tetapi hasilnya sering tidak diintegrasikan kembali ke model CAD utama.

Fase Perencanaan

• System verification dilakukan melalui uji fisik (try-out) untuk melengkapi hasil simulasi.
• Kepercayaan pada simulasi digital (virtual trust) masih rendah, sehingga industri enggan meninggalkan uji fisik sepenuhnya.
• Persiapan inspeksi bervariasi; beberapa perusahaan memilih titik inspeksi berdasarkan kebutuhan akhir, yang lain kurang sistematis.
• Data titik inspeksi sering disimpan dalam laporan terpisah (PDF) tanpa diintegrasikan ke model CAD.

Fase Produksi Penuh

• Idealnya, peran geometry assurance berkurang karena semua masalah sudah diatasi di awal.
• Nyatanya, masih banyak masalah yang muncul, dan perubahannya tidak selalu dikomunikasikan kembali ke tim desain.
• Akibatnya, kesalahan yang sama bisa terulang di proyek berikutnya.

Tantangan Implementasi Digital Twin

Hambatan utama dibagi menjadi empat kategori:

1. System-Level Issues

• Model 3D harus selalu diperbarui dengan semua perubahan geometris, posisi locator, toleransi, dan titik inspeksi.
• Saat ini, pembaruan ini tidak selalu dilakukan, sehingga model sering tidak mencerminkan kondisi aktual di lantai produksi (as-fabricated).

2. Simulation Working Process

• Model simulasi yang dibuat di awal jarang digunakan ulang di fase selanjutnya karena perbedaan struktur model dan metode kerja.
• Data inspeksi perlu diperlakukan sebagai masukan penting (customer) untuk simulasi.
• Dibutuhkan digital twin individual untuk setiap produk guna memungkinkan predictive maintenance (pemeliharaan prediktif) yang akurat.

3. Management Issues

• Data inspeksi produksi sering tidak dapat diakses oleh tim desain.
• Kurangnya koordinasi antara desain dan produksi.
• Resistensi terhadap perubahan di dalam organisasi.

4. Education Issues

• Pendidikan formal jarang mencakup topik tolerancing dan geometry assurance secara mendalam.
• Perlu kompetensi dalam Model-Based Definition (MBD), di mana model 3D menjadi sumber utama tanpa ketergantungan pada gambar 2D.
• Pemahaman tentang digital thread—alur data digital yang menghubungkan semua fase siklus hidup produk—masih terbatas.

Analisis Praktis: Relevansi untuk Dunia Nyata

Bagi industri, manfaat implementasi Digital Twin yang efektif dalam geometry assurance sangat jelas:

1. Penghematan Biaya dan Waktu
   • Pengurangan variasi hingga 50% berarti berkurangnya scrap, rework, dan keterlambatan pengiriman.
   • Uji fisik yang mahal bisa digantikan simulasi dengan kepercayaan tinggi.
2. Konsistensi Data melalui Digital Thread
   • Menghubungkan semua data perubahan desain, inspeksi, dan optimasi dalam satu model 3D yang konsisten mencegah terjadinya data silos.
   • Mengurangi risiko kesalahan desain berulang.
3. Peningkatan Virtual Trust
   • Kepercayaan pada simulasi dapat dibangun melalui data inspeksi berkualitas tinggi dan model yang selalu mutakhir.
   • Membuka peluang untuk transisi ke virtual verification penuh.

Kritik Konstruktif

Paper ini komprehensif dalam mengidentifikasi masalah, tetapi ada ruang untuk pendalaman:

• Analisis ROI: Perhitungan jelas tentang pengembalian investasi dari implementasi DT akan membantu meyakinkan manajemen puncak.
• Integrasi Sistem PLM/PDM: Langkah teknis menghubungkan DT dengan sistem Product Lifecycle Management (PLM) atau Product Data Management (PDM) perlu diuraikan.
• Studi Kasus End-to-End: Contoh nyata perusahaan yang berhasil mengadopsi DT secara penuh akan memperjelas jalur adopsi.

Implikasi di Berbagai Sektor

• Otomotif: Penyesuaian posisi locator dan urutan pengelasan berbasis DT mempercepat ramp-up model baru dan mengurangi cacat produksi.
• Aerospace: Setiap pesawat atau komponen bernilai tinggi dapat dimonitor secara individual untuk memastikan kualitas dan keamanan.
• Peralatan Berat: Predictive maintenance berbasis DT mengurangi downtime dan kerugian produksi.

Kesimpulan

Penelitian ini menegaskan bahwa Digital Twin untuk variation management bukan sekadar konsep futuristik, tetapi teknologi yang siap memberikan dampak nyata. Namun, implementasinya memerlukan:

• Model 3D yang selalu mutakhir.
• Integrasi data inspeksi berkualitas tinggi.
• Kolaborasi lintas fungsi antara desain dan produksi.
• Peningkatan kompetensi SDM dalam MBD dan digital thread.

Dengan mengatasi hambatan-hambatan tersebut, industri dapat memanfaatkan potensi penuh Digital Twin untuk meningkatkan kualitas, efisiensi, dan daya saing di era Industry 4.0.

Sumber: doi:10.3390/app10103342