Perkembangan Industri 4.0 telah membawa perubahan besar dalam cara perusahaan manufaktur beroperasi. Di masa lalu, fokus utama manufaktur hanya sebatas pada produktivitas, kualitas, dan efisiensi tenaga kerja. Namun sekarang, perusahaan tidak lagi cukup hanya mengandalkan metode tradisional. Globalisasi, perubahan permintaan pelanggan yang cepat, serta dorongan kompetisi internasional memaksa perusahaan untuk mengadopsi digitalisasi sebagai pilar utama strategi mereka. Salah satu konsep yang dianggap revolusioner adalah Digital Twin (DT).
Digital Twin pada dasarnya adalah replika digital dari sistem fisik. Jika kita punya sebuah mesin di pabrik, maka DT adalah bayangan digital yang bisa memantau, menganalisis, bahkan melakukan simulasi dari kondisi dan perilaku mesin tersebut. Dengan dukungan teknologi seperti Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), Big Data, dan Cyber-Physical Systems (CPS), DT bisa bertindak sebagai jembatan antara dunia nyata dan dunia virtual.
Namun, di balik potensi besar itu, ada masalah mendasar: tingkat fidelity atau seberapa detail DT harus dibuat. Banyak literatur akademik menekankan bahwa DT sebaiknya high-fidelity, yaitu meniru sistem fisik secara sangat detail dan realistis. Definisi seperti yang digunakan NASA, misalnya, menggambarkan DT sebagai simulasi multiphysics yang sangat kompleks. Tapi di sisi lain, perusahaan dalam dunia nyata sering hanya butuh solusi praktis yang lebih murah, cepat, dan tepat sasaran.
Pertanyaan besar pun muncul: apakah benar selalu dibutuhkan DT dengan fidelity setinggi mungkin? Jawaban atas pertanyaan ini menjadi fokus utama paper karya Kober, Adomat, Ahanpanjeh, Fette, dan Wulfsberg (2022) berjudul Digital Twin Fidelity Requirements Model for Manufacturing. Paper ini memperkenalkan kerangka baru bernama Digital Twin Fidelity Requirements Model (DT-FRM), yang membantu perusahaan menentukan tingkat fidelity secukupnya sesuai kebutuhan, bukan sekadar mengikuti tren akademik.
👉 Paper ini tersedia resmi di: https://doi.org/10.15488/12145
Analisis Literatur: Temuan dari 77 Artikel
Sebelum merumuskan DT-FRM, tim penulis melakukan analisis literatur yang cukup komprehensif. Mereka meneliti 77 artikel tentang aplikasi Digital Twin di manufaktur. Tujuannya untuk melihat sejauh mana literatur akademik mempertimbangkan aspek fidelity dalam implementasi DT.
Hasilnya cukup mengejutkan dan menunjukkan adanya gap besar antara teori dan praktik:
- 78% artikel tidak menjelaskan prosedur implementasi DT. Mayoritas hanya memaparkan hasil akhir atau arsitektur sistem DT yang telah dibuat, tanpa memberikan gambaran langkah demi langkah bagaimana DT tersebut dikembangkan.
- Dari sisanya yang membahas prosedur, sebagian besar hanya relevan untuk kasus spesifik. Misalnya, prosedur yang cocok untuk mesin CNC belum tentu cocok diterapkan di lini produksi otomotif.
- 65% aplikasi memang punya prosedur terstruktur, tapi tetap tidak menyinggung aspek fidelity secara detail.
- Soal fidelity, distribusinya adalah:
- 63% artikel sama sekali tidak membahas fidelity.
- 22% artikel menekankan bahwa DT harus high-fidelity tanpa mempertanyakan relevansinya.
- 13% artikel menyebutkan bahwa fidelity harus dipilih sesuai kebutuhan aplikasi, dengan beberapa artikel mencontohkan bahwa detail tertentu bisa diabaikan demi efisiensi.
Kesimpulan dari analisis ini: ada kecenderungan akademisi memandang DT hanya dari kacamata teknis dan detail tinggi, sementara dunia industri sebenarnya lebih membutuhkan panduan praktis yang mempertimbangkan biaya, waktu, dan tujuan bisnis.
Digital Twin Fidelity Requirements Model (DT-FRM)
Untuk menjawab kesenjangan tersebut, penulis mengembangkan Digital Twin Fidelity Requirements Model (DT-FRM). Model ini disusun dengan pendekatan Design Science Research (DSR), yang berfokus pada penciptaan solusi (artefak) untuk masalah nyata.
Konsep Dasar DT-FRM
Prinsip utama DT-FRM adalah: fidelity harus ditentukan berdasarkan masalah yang ingin diselesaikan, bukan berdasarkan asumsi bahwa semakin detail semakin baik. Dengan kata lain, fidelity bukan tujuan, melainkan alat.
DT-FRM mengajarkan bahwa membangun DT ultra-detail bisa saja tidak efisien jika ternyata sebagian besar detail tersebut tidak berkontribusi terhadap penyelesaian masalah.
Langkah-Langkah DT-FRM
- Definisi Masalah Awal
Proyek DT harus dimulai dengan problem statement yang jelas. Misalnya, apakah tujuan utama ingin mengurangi downtime mesin, meningkatkan umur alat, atau memperbaiki efisiensi energi. - Identifikasi Target Variables (TV)
Target Variables biasanya berupa KPI (Key Performance Indicators). Contoh: tool life, output rate, energy efficiency. TV menjadi representasi masalah utama yang akan diselesaikan. - Derivasi Intermediate Variables (IV) dan Elementary Variables (EV)
- IV (Intermediate Variables) adalah variabel turunan yang mempengaruhi TV tetapi tidak bisa langsung dikendalikan.
- EV (Elementary Variables) adalah variabel paling dasar yang bisa dikendalikan secara langsung oleh manusia atau sistem digital. Contoh: kecepatan rotasi mesin, suhu pendingin, tekanan udara.
- Prioritisasi EV
Tidak semua EV sama penting. DT-FRM menggunakan sensitivity analysis untuk melihat EV mana yang paling berpengaruh pada perubahan TV. EV dengan kontribusi besar dan bisa dikendalikan dengan realistis diberi prioritas tinggi. - Elaborasi Fidelity EV
Setelah menentukan EV yang prioritas, langkah berikutnya adalah menentukan tingkat fidelity yang dibutuhkan untuk tiap EV. Di sini ada dua dimensi utama:- Level of Integration:
- Modeling: pertukaran data manual.
- Shadowing: data dari fisik ke virtual otomatis, tapi kontrol masih manual.
- Twinning: dua arah otomatis penuh.
- Dimensi Fidelity: terdiri dari toleransi (seberapa presisi data), frekuensi (seberapa sering data diperbarui), dan latensi (seberapa cepat data harus diproses).
- Level of Integration:
Hasil akhir dari proses ini biasanya berupa DT Fidelity Requirements Matrix, semacam peta visual yang menunjukkan tingkat fidelity yang dibutuhkan tiap variabel.
Dampak Praktis bagi Industri
Penerapan DT-FRM bisa membawa manfaat nyata bagi perusahaan:
- Efisiensi Biaya
Implementasi DT full high-fidelity biasanya sangat mahal. Dengan DT-FRM, perusahaan hanya perlu investasi pada variabel yang penting, sehingga pengeluaran bisa ditekan. - Fokus pada Value
Alih-alih terjebak membuat DT yang super kompleks, perusahaan bisa langsung fokus pada solusi praktis yang memberi dampak besar terhadap KPI. - Pendekatan Bertahap
Perusahaan bisa memulai dengan DT sederhana, lalu secara bertahap meningkatkan fidelity sesuai kebutuhan. Ini membuat adopsi teknologi lebih realistis, terutama untuk UKM. - Pengambilan Keputusan Lebih Rasional
Dengan cost-benefit analysis berbasis fidelity, manajemen bisa melihat secara jelas apakah implementasi DT memang layak dan kapan harus ditunda. - Menghindari Over-Engineering
Terlalu banyak detail bisa membuat DT justru sulit dipakai. DT-FRM mencegah hal ini dengan menekankan fidelity secukupnya.
Kritik dan Opini terhadap Paper
Meski DT-FRM merupakan kontribusi penting, ada beberapa catatan:
- Minim Studi Kasus Nyata
Model ini masih berupa kerangka konseptual. Akan lebih kuat jika dilengkapi dengan contoh implementasi nyata di pabrik. - Kompleks untuk UKM
Proses analisis variabel (TV-IV-EV) dan sensitivity analysis mungkin terlalu rumit untuk perusahaan kecil. - Kurang Mengeksplorasi Potensi Inovasi
Paper lebih menekankan aspek biaya, padahal DT juga berpotensi membuka inovasi baru, seperti model bisnis berbasis data.
Namun demikian, poin utama paper ini berhasil menggeser paradigma: Digital Twin tidak harus selalu ultra-realistic. Fidelity yang pas sesuai konteks bisa memberikan hasil optimal dengan biaya lebih rendah.
Relevansi di Dunia Nyata
Implementasi DT-FRM dapat berdampak luas di berbagai sektor:
- Otomotif dan Aerospace: industri besar yang selama ini terbiasa dengan DT kompleks bisa menghemat biaya dengan menerapkan fidelity secukupnya.
- UKM Manufaktur: bisa memulai adopsi DT dengan sederhana tanpa harus menunggu modal besar.
- Engineer dan Peneliti: memiliki panduan sistematis dalam menentukan kapan DT benar-benar bermanfaat.
Kesimpulan
Paper Kober et al. (2022) berhasil memberikan perspektif baru dalam diskusi tentang Digital Twin. Jika sebelumnya DT selalu dikaitkan dengan high-fidelity yang kompleks dan mahal, kini muncul pemahaman bahwa fidelity harus dipilih berdasarkan masalah dan manfaat yang ingin dicapai.
Dengan DT-FRM, perusahaan punya kerangka praktis untuk menghindari pemborosan biaya, meningkatkan efisiensi implementasi, dan memastikan DT benar-benar memberikan nilai tambah.
Pelajaran penting dari paper ini adalah:
- Fidelity bukan tujuan, melainkan sarana.
- Tidak semua detail harus dimodelkan.
- Implementasi DT bisa dimulai sederhana, lalu ditingkatkan secara bertahap.
👉 Untuk membaca paper lengkapnya: https://doi.org/10.15488/12145