Apa Itu Digital Twin?

Digital Twin adalah representasi virtual dari produk, proses, dan fasilitas yang digunakan perusahaan untuk merancang, mensimulasikan, dan mengoperasikan versi fisiknya.

Evolusi Teknologi Digital Twin

NASA dikenal sebagai pelopor konsep Digital Twin, sebuah ide revolusioner yang dibuktikan pada misi Apollo 13. Dalam misi ini, NASA menggunakan simulator berbasis di Bumi yang terhubung ke pesawat luar angkasa melalui pembaruan data secara real-time. Hal ini memungkinkan para insinyur untuk melakukan troubleshooting bersama para astronot dan berhasil mencegah bencana.

Meskipun konsep Digital Twin telah digunakan di industri manufaktur sejak awal tahun 2000-an, kemajuan teknologi terbaru semakin mendorong batas kemampuannya. Kini, Digital Twin mendapatkan manfaat dari peningkatan interoperabilitas data melalui kerangka data terbuka seperti OpenUSD, grafis komputer, AI generatif, dan komputasi yang dipercepat. Semua ini memunculkan generasi baru Digital Twin yang berbasis fisik dan didukung oleh AI.

Generasi terbaru Digital Twin ini tidak hanya terhubung dengan data perusahaan dan sistem produksi di edge, tetapi juga mampu merepresentasikan material, pencahayaan, rendering, dan perilaku secara akurat. Hal ini mendukung berbagai kebutuhan seperti perencanaan lanjutan, simulasi, hingga operasional.

Seiring perkembangannya, Digital Twin menjadi sangat penting untuk menguji dan menyempurnakan AI fisik generatif yang menggerakkan sistem otonom di dunia nyata.

Lompatan teknologi ini memungkinkan optimasi alur kerja yang lebih presisi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data historis dan data operasional. Dengan demikian, teknologi Digital Twin membantu melakukan perawatan prediktif, mengurangi downtime, meminimalkan limbah fisik atau material, meningkatkan kualitas produk, dan mengoptimalkan rantai pasok.

Transformasi digital yang didorong oleh teknologi Digital Twin menetapkan standar baru dalam manajemen siklus hidup produk dan fasilitas, serta otomatisasi. Ini memastikan bahwa objek fisik dan versi digitalnya selaras secara optimal dan dikelola dengan efisien sepanjang siklus hidupnya.

Bagaimana Cara Kerja Teknologi Digital Twin?

Digital Twin dibuat dengan menggabungkan data yang menggambarkan objek fisik di dunia nyata. Sumber dan format data ini bisa berbeda-beda tergantung jenis Digital Twin, industri, dan tujuan penggunaannya. Biasanya data tersebut terdiri dari data 1D (seperti data tabel dari sistem IT/OT) serta data 2D/3D (seperti CAD, hasil pemindaian reality capture, atau BIM).

Menggabungkan berbagai sumber data ini memungkinkan terciptanya Digital Twin yang membuka banyak kemungkinan baru, mulai dari desain dan perencanaan tingkat lanjut, simulasi, hingga pemantauan dan pengendalian operasi secara real-time dari jarak jauh. Sensor dan perangkat Internet of Things (IoT) memegang peran penting dengan menyediakan data real-time agar Digital Twin tetap akurat dan selalu diperbarui. Hal ini memungkinkan interaksi dinamis antara dunia fisik dan digital.

Apa Saja Manfaat Digital Twin?

Digital Twin adalah fondasi penting dari digitalisasi industri dan memberikan banyak manfaat bagi perusahaan di berbagai sektor. Beberapa manfaat utamanya adalah:

1. Mempercepat Desain dan Perencanaan
Digital Twin mempermudah komunikasi antar pemangku kepentingan proyek, membantu tim memvisualisasikan rencana secara menyeluruh, dan membuat keputusan lebih cepat dengan data terbaru. Contohnya, BMW Group menggunakan Digital Twin dari pabrik mereka untuk mempercepat perencanaan pembangunan pabrik baru (greenfield factory planning) dan menghasilkan peningkatan efisiensi hingga 30%.

2. Simulasi Skenario
Dengan Digital Twin, tim dapat melakukan simulasi di lingkungan virtual untuk memprediksi, menguji, dan mengoptimalkan performa nyata tanpa risiko. Simulasi bisa mencakup perubahan proses produksi, tata letak pabrik, hingga simulasi aliran udara dan pergerakan robot. Contoh nyata: Wistron, salah satu pemasok produk komunikasi terbesar di dunia, menggunakan Digital Twin untuk mempercepat simulasi aliran udara dari 15 jam menjadi hanya 3,6 detik—peningkatan kecepatan hingga 15.000 kali lipat!

3. Optimasi Operasi
Digital Twin yang terhubung ke data produksi dan sistem operasional secara real-time memungkinkan tim memantau operasi dari jarak jauh, menemukan masalah lebih cepat, dan segera menanganinya. Bahkan, AI dapat dimasukkan ke dalam Digital Twin untuk melatih model computer vision dalam mendeteksi cacat produk. Contoh: Pegatron menggunakan Digital Twin berbasis AI untuk mendeteksi hingga 60% lebih banyak cacat dengan 30% variasi lebih sedikit dibanding pemeriksa manusia.

4. Penghematan Biaya
Melalui perawatan prediktif, operasi yang dioptimalkan, dan pengurangan kebutuhan prototipe fisik, Digital Twin membantu perusahaan menghemat biaya sepanjang siklus hidup produk maupun fasilitas.

5. Membawa AI ke Dunia Industri
AI industri (Industrial AI) dan AI fisik (Physical AI) akan mengubah cara kerja industri berat dengan memberikan kecerdasan, otomatisasi, dan otonomi lebih tinggi. Digital Twin menjadi “arena uji coba” yang penting untuk menguji dan memverifikasi model AI ini sebelum benar-benar diterapkan di dunia nyata.

Teknologi Apa Saja yang Membuat Digital Twin Menjadi Mungkin?

Munculnya Digital Twin skala industri dimungkinkan berkat gabungan beberapa teknologi penting yang membantu pengembang mempercepat digitalisasi industri. Teknologi-teknologi tersebut meliputi:

1. OpenUSD (Universal Scene Description)
Salah satu tantangan utama dalam membuat Digital Twin adalah menggabungkan data dari berbagai sumber dan format. Seperti HTML yang menjadi standar pemersatu internet, OpenUSD memudahkan pengembang untuk mengintegrasikan data dari berbagai ekosistem sehingga Digital Twin dapat dibangun dengan lebih mudah dan terstruktur.

2. Generative AI
Generative AI kini menjadi antarmuka baru bagi software, memudahkan interaksi dengan data industri menggunakan bahasa alami. Ini membantu mendapatkan informasi, melakukan analisis, dan menerima rekomendasi dengan cepat. Jika perusahaan kekurangan data nyata untuk membangun Digital Twin, Generative AI bisa mempercepat proses dengan menghasilkan data sintetis yang akurat secara fisik. Layanan seperti NVIDIA NIM™ (USD Code dan USD Search) membantu pengembang menyederhanakan alur kerja, membuat, dan menerapkan solusi Digital Twin lebih cepat.

3. Computer Graphics
Untuk mendukung perencanaan, simulasi, dan operasi yang canggih, Digital Twin harus realistis sesuai dengan hukum fisika. Sensor yang digunakan robot atau AI di dunia nyata dapat disimulasikan di Digital Twin agar AI bisa belajar sebelum digunakan di produksi nyata. Dengan NVIDIA RTX™ dan NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX™, pengembang dapat membuat Digital Twin yang bukan hanya terlihat realistis, tetapi juga berperilaku seperti dunia nyata.

4. Accelerated Computing
Membuat visualisasi Digital Twin skala industri dan menjalankan simulasi yang kompleks untuk melatih AI fisik memerlukan teknologi komputasi yang sangat cepat dalam memproses data dalam jumlah besar. Accelerated computing adalah fondasi penting yang memungkinkan simulasi ini berjalan efisien, jauh melampaui kemampuan komputasi umum.

Berbagai pengembang software besar seperti Ansys, Cadence, Hexagon, Microsoft, Rockwell Automation, SAP, dan Siemens sudah menggunakan teknologi-teknologi ini untuk membantu pelanggan mereka merancang, mensimulasikan, membangun, dan mengoperasikan produk, proses produksi, serta fasilitas generasi berikutnya secara virtual—sebelum benar-benar dibangun di dunia nyata.

Keterampilan Apa yang Dibutuhkan untuk Mengembangkan Digital Twin?

Membangun tim dengan kombinasi peran dan keterampilan yang tepat adalah kunci keberhasilan pengembangan Digital Twin. Meskipun keterampilan dan peran bisa berbeda tergantung industri dan kasus penggunaan, umumnya tim terdiri dari gabungan developer, ahli 3D, dan teknolog dengan keterampilan berikut:

1. Developer (Pengembang)
Berpengalaman dengan Python, React, dan desain UI/UX untuk membangun aplikasi dan antarmuka pengguna yang interaktif.

2. 3D Expert
Menguasai CAD, BIM, OpenUSD, serta memahami material, pencahayaan, fisika, dan animasi untuk menciptakan representasi virtual yang realistis dan akurat.

3. Teknolog
Berpengalaman dalam integrasi sistem IT/OT, jaringan data center, AI/Machine Learning, DevOps, dan arsitektur data untuk memastikan data mengalir lancar dan sistem bekerja secara terhubung.

Selain tim inti ini, biasanya ada dukungan dari system integrator dan mitra pengembangan perangkat lunak seperti Accenture, SoftServe, dan T-Systems untuk mempercepat implementasi dan memastikan solusi siap digunakan di industri.