Konsep Digital Twin—replika virtual dari suatu objek, proses, atau sistem fisik yang diperbarui dengan data real-time dari sensor—sedang menjadi pembicaraan hangat di industri manufaktur global. Janjinya adalah mampu mensimulasikan, memprediksi, dan mengoptimalkan operasi fisik tanpa mengganggu produksi, sehingga menghemat biaya, mengurangi downtime, dan mempercepat inovasi. Bagi sektor manufaktur Indonesia yang sedang bertransformasi menuju Industri 4.0, Digital Twin terdengar seperti solusi ajaib. Namun, dengan tingkat kematangan digital dan infrastruktur yang beragam, pertanyaan kritisnya adalah: apakah teknologi ini sudah siap diadopsi, atau masih merupakan konsep futuristik yang terlalu prematur dan mahal untuk konteks lokal?
Potensi manfaat Digital Twin bagi manufaktur sangat konkret. Pada tingkat aset, sebuah digital twin dari mesin CNC dapat memantau kesehatan komponen, memprediksi kapan perlu maintenance (predictive maintenance), dan mensimulasikan hasil produk dengan parameter material yang berbeda. Pada tingkat proses, digital twin dari seluruh lini produksi dapat digunakan untuk menguji konfigurasi layout baru, mengoptimalkan alur material, atau mensimulasikan dampak penambahan mesin baru terhadap output. Pada tingkat sistem, digital twin dari supply chain dapat membantu memodelkan dampak gangguan (disruption) dan merencanakan mitigasi. Semua ini berpotensi meningkatkan Overall Equipment Effectiveness (OEE), mengurangi waste, dan membuat keputusan yang lebih berbasis data.
Namun, jalan menuju implementasi Digital Twin yang berhasil dipenuhi dengan prasyarat berat yang sering kali belum terpenuhi di banyak pabrik di Indonesia. Pertama, kebutuhan data yang kaya dan real-time. Digital Twin hanya seakurat data yang memasukinya. Ini membutuhkan sensor IoT yang tertanam di seluruh aset kritis, jaringan komunikasi yang andal (5G atau kabel industri), dan platform untuk mengumpulkan dan mengolah data dalam jumlah besar. Banyak pabrik masih bergulat dengan otomasi dasar dan belum memiliki infrastruktur data yang memadai. Kedua, keahlian multidisiplin yang langka. Membangun dan memelihara digital twin membutuhkan konvergensi keahlian teknik mesin/industri, data science, software development, dan domain knowledge operasional. Talent pool seperti ini masih sangat terbatas di Indonesia. Ketiga, investasi yang signifikan. Biaya tidak hanya untuk software dan platform, tetapi juga untuk sensor, jaringan, komputasi cloud, dan konsultasi implementasi. ROI-nya mungkin baru terlihat setelah beberapa tahun, yang menjadi pertimbangan berat bagi manufaktur dengan margin tipis.
Oleh karena itu, bagi kebanyakan industri manufaktur Indonesia, lompatan langsung ke Digital Twin skala penuh mungkin bukan langkah yang bijaksana. Pendekatan yang lebih realistis adalah memulai dengan fondasi digital yang kuat. Langkah pertama adalah digitalisasi proses dan data manual. Pastikan data produksi, maintenance, dan kualitas terkumpul secara terstruktur dalam database. Kedua, lakukan implementasi IoT secara bertahap pada mesin-mesin kritis untuk mulai mengumpulkan data kondisi operasi. Ketiga, kembangkan dashboard dan analitik sederhana untuk monitoring real-time sebelum beralih ke simulasi prediktif yang kompleks. Dengan kata lain, bangun “Digital Shadow” (rekaman data pasif) terlebih dahulu sebelum beralih ke “Digital Twin” (model interaktif).
Kesimpulannya, Digital Twin adalah solusi revolusioner dengan potensi besar, tetapi ia adalah puncak dari gunung es transformasi digital industri. Bagi manufaktur Indonesia, fokus saat ini harus pada pendakian dasar gunung tersebut: meningkatkan kematangan digital, mengumpulkan dan memanfaatkan data dengan baik, serta membangun tim yang kompeten. Pilot project skala kecil dan terfokus (misalnya, membuat digital twin untuk satu mesin vital) dapat menjadi pembelajaran yang berharga. Teknologi ini bukan untuk semua orang saat ini, tetapi dengan persiapan yang tepat, ia dapat menjadi senjata kompetitif yang powerful di masa depan.
Sumber Bacaan:
- Gartner. Digital Twin: What It Is and Why It Matters. https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/digital-twin
- Deloitte Insights. (2023). The rise of digital twin in manufacturing. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/industry-4-0/digital-twin-technology-smart-factory.html
- McKinsey & Company. (2023). Digital twins: The foundation of the enterprise metaverse. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/digital-twins-the-foundation-of-the-enterprise-metaverse