Latar Belakang Teoretis

Di tengah gelombang disrupsi teknologi yang mendefinisikan ulang lanskap industri global—sebuah fenomena yang dikenal sebagai Revolusi Industri Keempat (4thIR)—industri konstruksi sering kali dipersepsikan sebagai sektor yang lamban dalam beradaptasi. Karya T. O. Ayodele dan K. Kajimo-Shakantu yang berjudul, "The fourth industrial revolution (4thIR) and the construction industry - the role of data sharing and assemblage," secara tajam menginvestigasi salah satu prasyarat paling fundamental namun sering kali terabaikan untuk transformasi ini: data.  

Latar belakang masalah yang diangkat adalah bahwa meskipun 4thIR, dengan otomatisasi dan digitalisasinya, menawarkan potensi efisiensi yang luar biasa, realisasinya di sektor konstruksi sangat bergantung pada ketersediaan, aksesibilitas, dan perakitan data yang efektif. Kerangka teoretis yang diusung oleh para penulis memposisikan berbagi dan perakitan data bukan sebagai pilihan, melainkan sebagai sebuah keharusan strategis. Hipotesis implisit yang mendasari studi ini adalah bahwa tanpa adanya perubahan fundamental dalam cara para pemangku kepentingan mengelola dan berbagi data, industri konstruksi akan terus tertinggal dan gagal memanfaatkan peluang yang ditawarkan oleh 4thIR. Dengan demikian, tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengeksplorasi hubungan krusial (nexus) antara praktik berbagi dan perakitan data dengan kesiapan industri konstruksi untuk menghadapi 4thIR.  

Metodologi dan Kebaruan

Penelitian ini mengadopsi metode studi berbasis meja (desk-based study), yang secara esensial merupakan sebuah tinjauan literatur sistematis. Pendekatan ini memungkinkan sintesis pengetahuan dari berbagai penelitian sekunder yang telah ada untuk membangun sebuah argumen yang koheren. Proses metodologisnya melibatkan penelaahan terhadap literatur yang relevan mengenai peran data dalam mendorong otomatisasi di sektor konstruksi, tantangan-tantangan yang melekat dalam perakitan data, serta manfaat dari berbagi data bagi para pemangku kepentingan.  

Kebaruan dari karya ini tidak terletak pada pengumpulan data empiris baru, melainkan pada kontribusinya sebagai salah satu upaya awal untuk secara eksplisit membingkai kesiapan industri konstruksi menghadapi 4thIR dari perspektif kebutuhan data dan informasi. Dengan memetakan secara sistematis penghalang dan pendorong yang terkait dengan data, penelitian ini memberikan sebuah diagnosis konseptual yang berharga mengenai salah satu hambatan paling fundamental dalam proses digitalisasi sektor ini.  

Temuan Utama dengan Kontekstualisasi

Sebagai sebuah studi literatur, temuan utama dari penelitian ini adalah identifikasi dan kategorisasi dari faktor-faktor kunci yang mempengaruhi ekosistem data di industri konstruksi.

1. Penghalang Sistemik terhadap Berbagi Data: Tinjauan literatur mengungkap adanya serangkaian hambatan yang bersifat struktural dan kultural, yang secara signifikan menghambat aliran data yang bebas dan efisien. Faktor-faktor ini antara lain:

   • Sifat Data yang Tidak Terstruktur: Data dalam proyek konstruksi sering kali datang dalam berbagai format yang tidak standar, sehingga sulit untuk diintegrasikan dan dianalisis secara sistematis.  

   • Operasi Silo (Silo Operation): Industri konstruksi secara tradisional beroperasi dalam silo-silo disiplin (arsitek, insinyur, kontraktor) yang terpisah, di mana setiap pihak cenderung menyimpan datanya sendiri. Praktik ini secara fundamental bertentangan dengan kebutuhan akan platform data yang terintegrasi.  

   • Masalah Kerahasiaan dan Keuntungan Pribadi: Data sering kali dianggap sebagai aset kompetitif yang berharga. Kekhawatiran akan kerahasiaan dan keinginan untuk mempertahankan keunggulan kompetitif atau keuntungan pribadi membuat banyak perusahaan enggan untuk berbagi data secara terbuka.  

2. Manfaat Strategis dari Berbagi Data: Di sisi lain, penelitian ini menegaskan bahwa mengatasi hambatan-hambatan tersebut akan membuka serangkaian manfaat strategis yang signifikan. Manfaat utama yang diidentifikasi adalah peningkatan kepatuhan digital dan teknologi di dalam industri. Berbagi data yang efektif juga terbukti dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik, meningkatkan kolaborasi antar pemangku kepentingan, dan pada akhirnya meningkatkan kinerja proyek secara keseluruhan, yang memungkinkan perusahaan untuk tetap kompetitif di pasar yang semakin terdigitalisasi.  

Secara kontekstual, temuan-temuan ini melukiskan sebuah gambaran di mana budaya industri yang ada saat ini—yang ditandai oleh fragmentasi dan kurangnya kepercayaan—merupakan penghalang terbesar bagi kemajuan teknologi.

Keterbatasan dan Refleksi Kritis

Penulis secara transparan mengakui keterbatasan utama dari penelitian ini, yaitu bahwa studi ini merupakan bagian dari sebuah penelitian empiris yang lebih besar yang sedang berlangsung, dan temuan yang disajikan merupakan agregasi dari perspektif yang ada dalam studi-studi sebelumnya.  

Sebagai refleksi kritis, perlu dicatat bahwa karena sifatnya sebagai tinjauan literatur, penelitian ini berhasil dalam memetakan "apa" saja penghalang dan manfaatnya, namun tidak dapat memberikan wawasan mendalam mengenai "mengapa" dan "bagaimana" dinamika ini terjadi dalam konteks spesifik (misalnya, di Afrika Selatan, tempat penulis berafiliasi). Studi ini mengidentifikasi masalah pada tingkat konseptual, namun investigasi empiris lebih lanjut diperlukan untuk memahami nuansa implementasi di lapangan.

Implikasi Ilmiah di Masa Depan

Secara praktis, implikasi dari penelitian ini sangat jelas. Ia berfungsi sebagai sebuah "panggilan untuk bertindak" (call to action) bagi industri konstruksi. Pesan utamanya adalah bahwa untuk dapat berpartisipasi penuh dalam 4thIR, industri harus terlebih dahulu merevolusi cara mereka mengelola dan berbagi data. Ini menuntut adanya upaya bersama untuk mengembangkan standar data, membangun platform kolaboratif, dan menciptakan kerangka kerja berbasis kepercayaan.

Untuk penelitian di masa depan, karya ini secara efektif meletakkan fondasi konseptual yang kokoh. Langkah berikutnya yang paling logis adalah pelaksanaan penelitian empiris yang telah direncanakan oleh penulis. Studi selanjutnya harus berfokus pada investigasi mendalam terhadap penghalang-penghalang ini melalui studi kasus pada perusahaan-perusahaan konstruksi, serta merancang dan menguji model-model berbagi data baru yang dapat mengatasi masalah kerahasiaan dan persaingan sambil tetap mendorong kolaborasi.

Sumber

Ayodele, T. O., & Kajimo-Shakantu, K. (2021). The fourth industrial revolution (4thIR) and the construction industry - the role of data sharing and assemblage. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 654, 012013. https://doi.org/10.1088/1755-1315/654/1/012013

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