Peran Digital Twin dalam Manufaktur dan Pemeliharaan Prediktif

Name: Home
Author: IDMETAFORA

18 November, 2024 | Dea

Apa yang dimaksud dengan Twin Digital?

Twin digital, secara sederhana, adalah representasi virtual dari produk, proses, atau layanan. Melalui menggabungkan dunia maya dan nyata, kembaran digital memungkinkan analisis data, pemantauan sistem untuk peringatan masalah, mencegah waktu berhenti, dan merencanakan masa depan melalui simulasi. Kembaran digital memakai sensor pintar untuk mengumpulkan data waktu nyata, status operasional, kondisi kerja, dan lain-lain. Sistem cloud menerima dan memproses data dari sensor yang diamati. Analisis dilakukan pada data bisnis dan kontekstual ini. Seluruh proses ini menghadirkan peluang besar dengan mengungkap informasi tersembunyi. Pengetahuan yang diperoleh dari lingkungan virtual bisa membantu meningkatkan kinerja bisnis Anda di kehidupan nyata.

Bagaimana Teknologi Twin Digital Bekerja?

Kehidupan Twin digital dimulai dengan para ahli di bidang matematika terapan atau ilmu data yang meneliti fisika dan data operasional suatu objek atau sistem fisik untuk mengembangkan model matematika yang mensimulasikan objek atau sistem aslinya.

Pengembang yang membuat kembaran digital memastikan bahwa model komputer virtual dapat menerima umpan balik dari sensor yang mengumpulkan data dari versi dunia nyata. Hal ini memungkinkan versi digital meniru dan mensimulasikan apa yang terjadi dengan versi asli secara real time, sehingga menciptakan peluang untuk mengumpulkan wawasan tentang kinerja dan potensi masalah apa pun.

Kembaran digital bisa serumit atau sesederhana yang Anda butuhkan, dengan jumlah data yang berbeda menentukan seberapa tepat model tersebut mensimulasikan versi fisik dunia nyata.
Kembarannya dapat digunakan dengan prototipe untuk memberikan umpan balik mengenai produk saat produk tersebut dikembangkan atau bahkan dapat bertindak sebagai prototipe tersendiri untuk memodelkan apa yang dapat terjadi dengan versi fisik saat dibuat.

Tantangan Apa Saja yang Telah Diselesaikannya?

Karena dapat digunakan di berbagai industri, mulai dari otomotif hingga perawatan kesehatan dan pembangkit listrik, ia telah digunakan untuk memecahkan sejumlah besar tantangan. Tantangan-tantangan ini meliputi pengujian kelelahan dan ketahanan korosi untuk turbin angin lepas pantai dan peningkatan efisiensi dalam mobil balap. Aplikasi lainnya meliputi pemodelan rumah sakit untuk menentukan alur kerja dan staf untuk menemukan perbaikan prosedur.
Kembaran digital memungkinkan pengguna untuk menyelidiki solusi untuk perpanjangan siklus hidup produk, perbaikan manufaktur dan proses, serta pengembangan produk dan pengujian prototipe. Dalam kasus seperti itu, kembaran digital secara virtual dapat mewakili suatu masalah sehingga solusi dapat dirancang dan diuji dalam program, bukan di dunia nyata.

Aplikasi Digital Twin dalam Pemeliharaan Prediktif

1. Deteksi Dini Potensi Kerusakan

Digital Twin memungkinkan pemantauan kondisi aset secara real-time melalui data yang dikumpulkan dari sensor yang terpasang pada perangkat fisik. Data ini mencakup informasi seperti suhu, tekanan, getaran, dan keausan komponen. Dengan bantuan algoritma kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), Digital Twin dapat menganalisis pola operasi normal dan mendeteksi anomali yang berpotensi menyebabkan kerusakan.
Prosesnya adalah sebagai berikut:

Sensor data dikirim secara langsung ke model digital.
Model menganalisis data untuk mengidentifikasi penyimpangan dari kondisi normal.
Sistem memberikan peringatan dini kepada operator jika ditemukan tanda-tanda kerusakan.

Sebagai contoh, Digital Twin dapat memprediksi bahwa bantalan mesin akan bekerja dalam beberapa minggu berdasarkan pola getaran yang tidak normal. Hal ini memungkinkan tim pemeliharaan untuk mengambil langkah proaktif sebelum kerusakan benar-benar terjadi, sehingga mengurangi risiko downtime yang tidak direncanakan.

2. Perkiraan Waktu Perawatan Optimal

Selain mendeteksi anomali, Digital Twin dapat digunakan untuk menghitung waktu terbaik untuk melakukan perawatan. Dengan memanfaatkan data operasional historis dan simulasi berbasis model digital, sistem dapat memberikan estimasi akurat tentang kapan suatu komponen memerlukan perawatan.
Langkah-langkah dalam proses ini:

Digital Twin memadukan penggunaan komponen berdasarkan siklus kerja aktual.
Data ini dibandingkan dengan standar masa pakai atau riwayat kegagalan sebelumnya.
Sistem memberikan waktu perawatan yang optimal untuk memaksimalkan efisiensi dan meminimalkan biaya.

Hasilnya, pemeliharaan tidak lagi dilakukan berdasarkan jadwal tetap yang mungkin kurang efisien, melainkan berdasarkan kondisi aktual aset, yang dikenal sebagai pemeliharaan berbasis kondisi .

3. Pengurangan Perawatan Biaya Tak Terencana

Kerusakan mendadak pada mesin atau perangkat sering kali memerlukan perbaikan darurat yang mahal dan menyebabkan gangguan operasional. Dengan Digital Twin, biaya ini dapat ditekan secara signifikan karena pemeliharaan dapat direncanakan dengan lebih baik berdasarkan prediksi kegagalan.
Keuntungan utama dari pengurangan biaya ini meliputi:

Melakukan pembelian suku cadang secara tiba-tiba dengan melakukan pengadaan yang direncanakan.
Mengurangi waktu henti produksi yang biasanya mengakibatkan kerugian finansial.
Meminimalkan kebutuhan untuk menggunakan layanan perbaikan darurat yang cenderung lebih mahal.

Misalnya, perusahaan manufaktur yang menggunakan Digital Twin dapat merencanakan perawatan ketika permintaan produksi sedang rendah, sehingga dampak terhadap operasional perusahaan menjadi minimal.
Dengan kemampuan untuk mendeteksi kerusakan dini, menghitung waktu perawatan secara akurat, dan mengurangi biaya perawatan tak terencana, Digital Twin menjadi solusi inovatif dalam pemeliharaan prediktif. Teknologi ini membantu perusahaan mengelola aset secara lebih efektif, meningkatkan efisiensi operasional, dan meminimalkan kerugian akibat gangguan yang tidak diinginkan.

Teknologi Pendukung Digital Twin

Digital Twin menggunakan teknologi canggih untuk membuat representasi digital yang tepat dari benda atau sistem fisik. Berikut ini adalah tiga teknologi utama yang digunakan untuk menerapkan Digital Twin:
Internet of Things (IoT)
IoT adalah aspek penting dari Digital Twin karena bisa mengumpulkan data dari perangkat fisik secara real-time. Sensor IoT yang terpasang pada mesin, peralatan, atau sistem fisik mengukur berbagai parameter seperti suhu, tekanan, getaran, dan kelembapan.
Bagaimana IoT mendukung Digital Twin?

Koneksi Real-Time: IoT menghubungkan perangkat fisik ke dunia digital melalui jaringan internet.
Pengumpulan Data Otomatis: Operasional data dikirimkan secara otomatis ke model Digital Twin untuk ditangani.
Pemantauan Jarak Jauh: Operator dapat memantau kondisi aset dari lokasi mana pun, tanpa harus berada di dekat perangkat fisik.

Misalnya, dalam industri manufaktur, sensor IoT pada mesin produksi dapat memberikan kinerja data yang langsung diintegrasikan ke dalam Digital Twin untuk efisiensi analisis.
Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan) dan Machine Learning (Pembelajaran Mesin)
AI dan ML memiliki peran yang vital dalam menganalisis data yang dikumpulkan oleh Digital Twin. Teknologi ini dapat mengenali pola, memprediksi kegagalan, dan membuat keputusan yang lebih pintar.
Peran AI dan ML dalam Digital Twin:

Analisis Prediktif: ML belajar dari data masa lalu untuk memprediksi potensi kerusakan atau perawatan yang dibutuhkan.
Otomasi Pemodelan: AI membantu membuat model digital yang tepat dan dapat diperbarui secara otomatis.
Optimasi Operasional: Sistem memberikan rekomendasi berdasarkan data untuk meningkatkan kinerja aset atau proses.

Contoh, dalam perawatan prediktif, algoritma AI bisa memprediksi kerusakan pada mesin dengan akurasi tinggi, mencegah terjadinya downtime yang tidak direncanakan bagi perusahaan.

Big Data dan Analitik Real-Time

Digital Twin memerlukan volume data yang sangat besar untuk menciptakan representasi yang akurat dan relevan. Teknologi Big Data memungkinkan pengolahan data dalam jumlah besar, sementara analitik real-time memberikan wawasan instan berdasarkan data yang diterima.
Manfaat Big Data dan Analitik Real-Time:

Pengolahan Data Skala Besar: Sistem dapat memproses data dari berbagai sumber, termasuk sensor IoT, log historis, dan data eksternal.
Wawasan Instan: Analitik real-time memberikan informasi langsung kepada operator untuk mengambil tindakan cepat.
Tren dan Pola: Dengan Big Data, Digital Twin dapat menganalisis tren dan pola yang tidak terlihat melalui metode tradisional.

Misalnya saja dalam sektor energi, Digital Twin menggunakan analitik real-time untuk memadukan kinerja turbin angin dan mengoptimalkan produksi listrik berdasarkan kondisi cuaca.
Studi Kasus Implementasi Digital Twin
Dalam industri manufaktur, Digital Twin telah membuktikan efektivitasnya dalam meningkatkan efisiensi dan menekan biaya operasional. Salah satu contoh sukses adalah implementasi Digital Twin oleh Siemens dalam lini produksinya. Siemens menggunakan teknologi ini untuk membuat replika digital dari pabrik dan mesin mereka. Dengan memanfaatkan data real-time yang dikumpulkan melalui sensor IoT, Digital Twin memungkinkan Siemens untuk memantau kinerja mesin secara terus-menerus, mengidentifikasi potensi masalah sebelum terjadi, dan mengoptimalkan proses produksi.

Dampak nyata dari penerapan Digital Twin terlihat pada peningkatan produktivitas yang signifikan. Proses simulasi dan pengujian yang biasanya memakan waktu lama kini dapat dilakukan dalam dunia virtual, sehingga mempercepat inovasi produk baru. Selain itu, downtime mesin dapat dikurangi hingga 20% karena adanya pemeliharaan prediktif yang didukung oleh analitik canggih dan kecerdasan buatan.

Dari segi penghematan biaya, Siemens mampu mengurangi biaya pemeliharaan hingga 15% dengan menghindari kerusakan tak terduga dan mengoptimalkan jadwal perawatan. Efisiensi ini tidak hanya berdampak pada penghematan langsung tetapi juga pada peningkatan kapasitas produksi yang menghasilkan pendapatan lebih besar.

Kesuksesan ini menunjukkan bahwa Digital Twin bukan hanya sebuah konsep futuristik, melainkan solusi praktis yang memberikan nilai nyata dalam operasional manufaktur modern.

Masa Depan Digital Twin dalam Industri 4.0

Digital Twin diperkirakan akan menjadi salah satu kunci teknologi dalam transformasi digital di era Industri 4.0. Dengan mengintegrasikan teknologi canggih seperti Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (AI), big data, dan blockchain, Digital Twin akan terus berkembang untuk memberikan manfaat yang lebih besar dan mendalam bagi berbagai sektor industri.

1. Otomasi dan Integrasi yang Lebih Canggih

Di masa depan, Digital Twin akan semakin terintegrasi dengan sistem otomatis industri. Model digital tidak hanya memantau kondisi aset secara real-time tetapi juga berperan aktif dalam pengambilan keputusan otonom. Contohnya, sistem produksi cerdas yang menggunakan Digital Twin dapat secara otomatis menyesuaikan jalur produksi berdasarkan kebutuhan pasar atau kondisi mesin tanpa campur tangan manusia.

2. Kolaborasi dengan Teknologi Baru

Digital Twin akan berkembang untuk bekerja sama dengan teknologi seperti augmented reality (AR) dan virtual reality (VR). Ini memungkinkan pengguna untuk berinteraksi langsung dengan model digital melalui visualisasi 3D yang lebih menakjubkan. Dalam konteks pelatihan, operator dapat belajar menghadapi skenario kegagalan mesin secara virtual, meningkatkan kesiapan dan keamanan kerja.

3. Peningkatan Keberlanjutan Operasional

Industri masa depan akan semakin fokus pada keinginannya, dan Digital Twin dapat membantu mencapainya. Dengan memanfaatkan simulasi berbasis data, perusahaan dapat mengurangi limbah, meminimalkan penggunaan energi, dan merancang proses produksi yang lebih ramah lingkungan. Contohnya, simulasi Digital Twin dapat membantu perusahaan menentukan cara terbaik untuk mengurangi emisi karbon dalam proses manufaktur.

4. Penguatan Keamanan dan Privasi Data

Keamanan data akan menjadi aspek penting dalam pengembangan Digital Twin. Di masa depan, teknologi seperti blockchain yang diharapkan dapat meningkatkan keamanan data dan memastikan transparansi dalam pengelolaan informasi. Hal ini akan sangat penting, terutama ketika model digital semakin sering digunakan untuk operasi kritis.

5. Adopsi di Berbagai Sektor Baru

Saat ini, Digital Twin banyak digunakan dalam industri manufaktur dan energi. Namun, di masa depan, teknologi ini akan membebani sektor lain seperti kesehatan, transportasi, dan konstruksi. Misalnya, dalam bidang kesehatan, Digital Twin dapat digunakan untuk membuat replika digital pasien guna memprediksi respons terhadap pengobatan tertentu.

Kesimpulan

Digital Twin adalah teknologi revolusioner yang telah mengubah cara industri memahami, menganalisis, dan mengelola aset fisik serta proses operasional. Dengan kemampuan untuk menciptakan representasi digital dari dunia nyata, Digital Twin memberikan wawasan yang mendalam melalui pemantauan real-time, analisis prediktif, dan simulasi virtual. Teknologi ini membantu berbagai sektor, mulai dari manufaktur hingga perawatan kesehatan, untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya operasional, dan meminimalkan risiko.
Dalam pemeliharaan prediktif, Digital Twin mempermudah deteksi dini potensi kerusakan, memberikan estimasi waktu perawatan yang optimal, dan secara signifikan menekan biaya perbaikan tak terencana. Didukung oleh teknologi seperti IoT, AI, machine learning, big data, dan analitik real-time, Digital Twin mampu menawarkan solusi yang cerdas dan terintegrasi untuk tantangan operasional modern.
Keberhasilan implementasi di industri manufaktur, seperti yang ditunjukkan oleh Siemens, menegaskan bahwa Digital Twin bukan hanya sebuah konsep futuristik tetapi juga alat praktis yang menghasilkan dampak nyata. Di masa depan, peran Digital Twin akan semakin besar seiring dengan adopsinya dalam berbagai sektor baru, integrasi dengan teknologi inovatif seperti AR dan VR, serta kontribusinya terhadap keberlanjutan dan keamanan data.
Digital Twin adalah pilar utama dalam transformasi digital di era Industri 4.0, memberikan peluang tak terbatas bagi organisasi untuk menjadi lebih adaptif, efisien, dan inovatif.