Additive Manufacturing (AM), atau manufaktur aditif, adalah proses pembuatan komponen secara lapis demi lapis (layer-by-layer) langsung dari model digital berbasis CAD (Computer-Aided Design). Berbeda dari metode konvensional seperti pengecoran (casting), penempaan (forging), atau permesinan (machining), AM mampu menghasilkan bentuk geometris kompleks tanpa cetakan dan dengan pemborosan material minimal.

Keunggulan AM semakin terasa di era Industry 4.0, ketika pasar menuntut produk yang kustom, ringan, dan berkinerja tinggi. Namun, tantangan teknis besar tetap ada: untuk mendapatkan kombinasi parameter proses (misalnya daya laser, kecepatan pengumpanan material, suhu kerja, dan jenis material) yang optimal, industri masih banyak mengandalkan metode trial-and-error.

Metode trial-and-error ini memiliki kelemahan:

• Biaya tinggi karena banyak material terbuang.
• Waktu lama untuk uji coba parameter.
• Proses validasi panjang sebelum produk memenuhi standar.

Di sinilah Digital Twin (DT) masuk sebagai solusi. Digital Twin adalah representasi digital dari objek atau proses fisik, yang diperbarui secara real-time dengan data sensor dan dapat berinteraksi dua arah (bidirectional). DT memungkinkan simulasi dan optimasi proses produksi tanpa harus melakukan eksperimen fisik yang berulang.

Dalam konteks AM, DT dapat memodelkan:

• Sifat fisik dan mekanik material yang digunakan.
• Perilaku termal selama proses pencetakan.
• Prediksi cacat dan deformasi sebelum komponen selesai.
• Integrasi dengan sistem Internet of Things (IoT) untuk pemantauan real-time.

Perkembangan Terkini Digital Twin untuk AM

Asal-usul Konsep Digital Twin

Konsep DT pertama kali digunakan oleh NASA untuk memantau kondisi satelit dan mensimulasikan perubahan sistem di luar angkasa. Dengan DT, NASA dapat menguji skenario tanpa risiko langsung pada perangkat keras asli.

Dalam industri manufaktur, konsep ini berkembang menjadi integrasi antara model fisik, simulasi numerik, data sensor, dan machine learning. Pada AM, DT tidak hanya berfungsi sebagai alat simulasi, tetapi juga sebagai decision-making tool yang bisa memandu operator dalam mengatur parameter produksi.

Penelitian-penelitian Penting

1. Knapp et al.
   Mengembangkan mechanistic model untuk memprediksi fenomena di dalam melt pool (kolam cair logam selama pencetakan). Model ini mampu memprediksi geometri deposit, distribusi suhu, laju pendinginan, parameter solidifikasi, dan kekerasan mikro dengan efisiensi tinggi.
2. Yang
   Mengusulkan pendekatan gray-box modeling untuk proses powder bed fusion (PBF), yang menggabungkan data eksperimen nyata dengan model teoritis untuk menurunkan tingkat error prediksi.
3. Gaikwad et al.
   Menerapkan paradigma DT untuk pemantauan proses secara real-time dan prediksi cacat pada AM berbasis logam, khususnya laser powder bed fusion (LPBF) dan directed energy deposition (DED). Mereka mengombinasikan prediksi berbasis fisika dengan data sensor in-situ dan algoritma machine learning.
4. Chhetri et al.
   Menggunakan dynamic data-driven application systems untuk memperbarui DT dengan indikator kinerja utama seperti tekstur permukaan dan dimensi objek, meskipun fokusnya pada material plastik, bukan logam.

Isu Utama dan Tantangan Penelitian

1. Real-Time Digital Representation

Masalah utama:
AM membutuhkan model yang dapat memperbarui data dan memprediksi kondisi proses secara real-time. Tantangannya, perhitungan seperti distribusi suhu, solidifikasi melt pool, tegangan sisa, dan distorsi memerlukan sumber daya komputasi besar.

Contoh data:

• Model berbasis finite element (FE) untuk memprediksi suhu pada satu lapisan DED memerlukan solusi 3,5 miliar persamaan linear, yang memakan ±50 menit pada PC i7 3,4 GHz, RAM 8 GB.
• Metode graph-theoretic computational heat transfer dapat memangkas waktu komputasi hingga 90% dibanding FE, dengan error 10% lebih rendah.

Implikasi praktis:
Model real-time memungkinkan deteksi cacat langsung dan penyesuaian parameter tanpa menghentikan proses, sangat menghemat biaya dan waktu produksi.

2. Database dan Model Standar

Masalah utama:
DT memerlukan volume data besar untuk melatih model prediksi. Data ini mencakup:

• Hasil eksperimen.
• Data sensor in-situ.
• Simulasi numerik.
• Data literatur.

Tantangan:

• Data masih terfragmentasi dan tidak terintegrasi.
• Banyak kombinasi material dan parameter proses, termasuk bentuk feedstock (serbuk atau kawat), sumber panas (laser, plasma, electron beam), dan kondisi lingkungan (gas pelindung, kelembapan).

Solusi potensial:
Pembuatan basis data sifat termofisika material umum (temperature-dependent thermophysical properties database) yang dapat digunakan lintas industri.

3. Prediksi Hasil Cetak

Kondisi saat ini:
Banyak proses AM masih bergantung pada metode trial-and-error. DT dapat mengubah ini dengan memprediksi:

• Geometri akhir.
• Struktur mikro (misalnya ukuran butir kristal).
• Sifat mekanik (misalnya kekerasan, kekuatan tarik).

Contoh penelitian:

• Song et al. mengembangkan model numerik dengan pendekatan Arbitrary Lagrangian–Eulerian (ALE) untuk memprediksi dimensi clad dan arah gradien termal, dengan error <10%.

Manfaat:
Prediksi ini mengurangi kebutuhan uji destruktif, mempercepat validasi desain, dan menghemat material.

4. Internet of Things (IoT)

Peran IoT:
Menghubungkan sensor, mesin, dan sistem DT agar data dapat dikumpulkan, dianalisis, dan digunakan secara otomatis.

Tantangan:

• Perbedaan protokol komunikasi antar perangkat.
• Integrasi peralatan lama (brownfield equipment).
• Kebutuhan konektivitas cepat dan konfigurasi fleksibel.

Solusi potensial:
Penggunaan Industrial IoT Hub (IIHub) berbasis Cyber Physical System (CPS) untuk mengintegrasikan sumber data heterogen.

5. Machine Learning (ML)

Peran ML:
Menggali pola dari data proses untuk memprediksi hasil tanpa harus menyelesaikan persamaan fisika rumit.

Contoh penelitian:

• Ren et al. menggunakan model gabungan Recurrent Neural Network (RNN) dan Deep Neural Network (DNN) untuk memprediksi medan termal pada proses Laser Aided Additive Manufacturing (LAAM), dengan akurasi >95%.

Keuntungan:

• Waktu prediksi cepat.
• Dapat digunakan untuk real-time defect detection.
• Fleksibel untuk berbagai proses AM.

Dampak Praktis bagi Industri

1. Efisiensi Produksi
   Waktu validasi desain dapat dipangkas hingga 50–70% karena proses uji coba dapat dilakukan di dunia virtual.
2. Pengurangan Biaya
   Penghematan material mahal seperti titanium atau paduan nikel, karena minim prototipe fisik.
3. Kualitas Produk
   Deteksi cacat sebelum selesai produksi menurunkan scrap rate.
4. Keunggulan Kompetitif
   Adopsi DT mempercepat inovasi produk dan memungkinkan personalisasi massal.

Kritik terhadap Penelitian Saat Ini

• Belum ada integrasi penuh: Banyak studi masih terpisah antara simulasi, sensor, dan ML.
• Keterbatasan data terbuka: Minimnya kolaborasi lintas industri memperlambat kemajuan.
• Komputasi mahal: Real-time DT memerlukan HPC atau cloud dengan latensi rendah.
• Standarisasi rendah: Belum ada protokol model DT yang diakui secara global.

Rekomendasi Implementasi

1. Pembuatan Data Lake bersama antar perusahaan untuk mengisi kekosongan basis data material dan proses.
2. Pendekatan hybrid antara model fisika dan ML untuk memaksimalkan akurasi.
3. IoT modular agar kompatibel dengan peralatan lama.
4. Pilot project sebelum skala produksi penuh.

Kesimpulan

Digital Twin adalah teknologi strategis untuk memajukan Additive Manufacturing menuju proses yang sepenuhnya prediktif dan adaptif. Dengan DT, industri dapat beralih dari metode trial-and-error menuju predict-and-produce, menghemat waktu, biaya, dan meningkatkan kualitas produk.

Meski tantangan seperti komputasi, ketersediaan data, integrasi sistem, dan standarisasi masih ada, manfaat jangka panjangnya menjadikan DT investasi penting di era Industri 4.0.

Sumber asli:
Zhang, L., Chen, X., Zhou, W., Cheng, T., Chen, L., Guo, Z., Han, B., & Lu, L. (2020). Digital Twins for Additive Manufacturing: A State-of-the-Art Review. Applied Sciences, 10(23), 8350. https://doi.org/10.3390/app10238350