Perkembangan teknologi di era Industri 4.0 menghadirkan perubahan besar pada cara industri mengelola sistem produksi, perawatan, dan efisiensi mesin. Salah satu konsep yang menonjol adalah Digital Twin (DT) atau kembaran digital. DT didefinisikan sebagai representasi virtual dari entitas fisik yang terhubung secara real-time melalui sensor, data, dan model simulasi. Paper karya Georgios Falekas dan Athanasios Karlis (2021) ini mengupas tuntas bagaimana DT dipakai dalam konteks mesin listrik (Electrical Machines/EM) terutama untuk kontrol dan predictive maintenance (PM) atau pemeliharaan prediktif.

Paper ini mengidentifikasi bahwa mesin listrik merupakan inti dari berbagai aplikasi industri, mulai dari motor induksi di lini produksi, generator dalam pembangkit listrik, hingga motor permanen di kendaraan listrik. Mesin-mesin ini rawan terhadap kerusakan yang bisa mengakibatkan downtime, biaya perbaikan tinggi, bahkan ancaman keselamatan. Karena itu, predictive maintenance berbasis DT dipandang sebagai solusi yang dapat menekan risiko tersebut.

Apa Itu Digital Twin?

Sebelum masuk ke aplikasi praktis, penting untuk memahami konsep dasar DT.

Definisi Digital Twin

• Michael Grieves (2003) pertama kali memperkenalkan konsep DT dalam konteks manajemen siklus produk.
• NASA (2012) memperluas definisinya menjadi sebuah simulasi multiphysics, multiscale, dan probabilistik yang bisa merefleksikan kondisi aktual sistem fisik secara real-time.
• Dalam perkembangan selanjutnya, DT dipahami sebagai sebuah “living model” atau model hidup, yang terus diperbarui berdasarkan data sensor, model fisik, dan riwayat operasional mesin.

Tiga Kategori Digital Construct

Paper ini menekankan pentingnya membedakan tiga kategori digital construct:

1. Digital Model (DM) → representasi statis, tanpa keterhubungan otomatis.
2. Digital Shadow (DS) → model digital dengan data otomatis dari fisik ke virtual, tapi tidak sebaliknya.
3. Digital Twin (DT) → hubungan dua arah (bidirectional), di mana data mengalir dari fisik ke virtual dan hasil simulasi juga bisa mengubah sistem nyata.

Klasifikasi ini penting supaya tidak ada tumpang tindih istilah. Dalam praktik, banyak penelitian yang sebenarnya masuk kategori Digital Shadow, tapi disebut Digital Twin.

Mesin Listrik dan Tantangan Pemeliharaan

Mesin listrik (Electrical Machines/EM) adalah jantung dari sistem industri. Jenis-jenis mesin listrik yang umum dibahas dalam paper ini antara lain:

• Induction Motors (IM) atau motor induksi.
• Synchronous Machines (SM) atau mesin sinkron.
• Wound-Rotor Induction Motors (WRIM), sering dipakai di turbin angin.
• Permanent Magnet Synchronous Machines (PMSM), banyak digunakan di kendaraan listrik.
• Switched Reluctance Machines (SRM), yang mulai dilirik karena ketahanan dan efisiensinya.

Tantangan utamanya adalah:

• Kerusakan saat runtime → bisa menyebabkan kerugian finansial besar.
• Operasi dengan efisiensi rendah → boros energi dan berpotensi menimbulkan bahaya.
• Keterbatasan data pabrik → mesin lama biasanya tidak punya rekam data manufaktur yang lengkap, sehingga menyulitkan perawatan.

Dengan kondisi ini, predictive maintenance (PM) jadi kebutuhan vital. PM memungkinkan diagnosis dan prediksi kerusakan lebih dini, sehingga perbaikan bisa dilakukan saat downtime terjadwal, bukan saat mesin mendadak rusak.

Digital Twin dalam Predictive Maintenance

Predictive Maintenance (PM) adalah strategi perawatan berbasis data untuk memprediksi kapan sebuah mesin akan mengalami kerusakan, sehingga perawatan bisa dilakukan sebelum gagal total. Dalam paper ini, DT dipandang sebagai pilar penting untuk mewujudkan PM yang lebih efektif.

Sumber Data untuk Digital Twin

DT dalam PM memanfaatkan tiga sumber data utama:

1. Data historis → riwayat kerusakan, performa, dan catatan operasional.
2. Data real-time → sinyal dari sensor seperti suhu, getaran, arus listrik, dan fluks magnet.
3. Model matematis/fisik → representasi simulasi berbasis metode numerik, misalnya Finite Element Method (FEM).

Data ini kemudian diolah dengan bantuan Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) untuk menghasilkan prediksi yang akurat.

Manfaat Utama DT dalam PM

• Prediksi umur pakai komponen (Remaining Useful Life/RUL).
• Optimasi jadwal perawatan, sehingga hanya dilakukan saat benar-benar diperlukan.
• Reduksi downtime hingga 30–40% dibanding metode tradisional.
• Penghematan biaya pemeliharaan 25–35%.
• Peningkatan efisiensi energi 10–15% pada aplikasi industri.

Studi Kasus dan Aplikasi Digital Twin

Paper ini menyajikan berbagai contoh penerapan DT pada mesin listrik:

1. Motor Induksi dengan Model FEM
   • Digabung dengan sensor suhu dan arus untuk mendeteksi panas berlebih.
   • Hasilnya lebih akurat dalam memprediksi kerusakan rotor/stator.
2. Wind Turbine Power Converter
   • DT dipakai untuk mengombinasikan data SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) dengan model fisika.
   • Mampu memberikan prediksi jangka pendek dan menengah yang lebih presisi, penting untuk turbin angin di offshore.
3. Kendaraan Listrik (EV)
   • DT digunakan untuk memantau PMSM di EV, termasuk suhu casing dan kondisi bearing.
   • Bisa memprediksi kapan pelumas bearing habis atau kapan motor butuh servis.
4. Mesin Lama (Retrofit)
   • DT juga bisa dipakai dalam proyek reconditioning dengan memanfaatkan Virtual Commissioning.
   • Contoh: mesin pembuat cetakan pasir untuk industri otomotif berhasil diretrofit dalam waktu empat minggu dengan bantuan DT.

Tantangan Implementasi Digital Twin

Walaupun menjanjikan, paper ini juga menyoroti berbagai hambatan dalam implementasi DT:

• Kompleksitas Model: semakin detail simulasi, semakin besar kebutuhan komputasi.
• Kualitas Data: tanpa sensor yang akurat, DT bisa salah memprediksi.
• Biaya Awal Tinggi: instalasi IoT, server cloud, dan perangkat lunak tidak murah.
• Keamanan Siber: koneksi real-time membuka celah serangan hacker.
• Kurangnya Standarisasi: definisi DT masih ambigu, membuat adopsi industri tidak seragam.

Analisis saya: hambatan ini bisa diatasi bertahap. Misalnya, industri bisa mulai dengan Digital Shadow (DS) sebelum full DT. Selain itu, tren cloud computing dan edge AI akan menurunkan biaya dalam jangka panjang.

Dampak Praktis untuk Industri

Dari pembahasan paper, bisa ditarik kesimpulan bahwa DT membawa dampak nyata bagi berbagai sektor:

• Industri Manufaktur → mengurangi downtime di lini produksi.
• Energi Terbarukan → memastikan turbin angin/generator lebih tahan lama.
• Transportasi Listrik → memperpanjang umur motor listrik di EV.
• Industri Berat → memudahkan retrofit mesin lama tanpa harus membeli yang baru.

Efeknya bukan cuma efisiensi teknis, tapi juga efisiensi ekonomi dan keberlanjutan lingkungan.

Kritik dan Opini

Menurut saya, paper ini punya keunggulan karena berhasil menyusun ulang definisi Next-Generation Digital Twin (nexDT) khusus untuk mesin listrik. Kontribusi ini penting karena sebelumnya banyak literatur yang masih terlalu umum.

Namun, ada beberapa kritik yang bisa diajukan:

• Kurangnya studi lapangan: sebagian besar data masih berbasis simulasi, belum banyak real-world validation.
• Aspek AI masih kurang dieksplorasi: padahal machine learning punya peran vital dalam prediksi kerusakan.
• Keamanan siber hampir tidak dibahas detail, padahal ini salah satu isu besar di era cloud dan IoT.

Meskipun begitu, paper ini tetap memberikan dasar kokoh untuk penelitian dan penerapan praktis DT di industri.

Kesimpulan

Paper Falekas & Karlis (2021) menegaskan bahwa Digital Twin adalah kunci masa depan predictive maintenance pada mesin listrik. Dengan menggabungkan model fisik, data sensor, dan kecerdasan buatan, DT mampu memberikan gambaran akurat tentang kondisi mesin sekaligus memprediksi kerusakan sebelum terjadi.

Manfaat praktisnya jelas: downtime berkurang, biaya operasional turun, umur mesin lebih panjang, dan efisiensi energi meningkat. Walau masih ada tantangan seperti biaya awal, kompleksitas model, dan isu keamanan, arah perkembangan industri sudah jelas menuju penerapan DT secara luas.

Dengan kata lain, Digital Twin bukan lagi konsep futuristik, melainkan investasi strategis untuk industri modern.

Sumber Paper

Falekas, G., & Karlis, A. (2021). Digital Twin in Electrical Machine Control and Predictive Maintenance: State-of-the-Art and Future Prospects. Energies, 14(5933).
👉 DOI: 10.3390/en14185933