Berbagai Level Digital Twin dan Strategi Pendekatannya

Digital twin juga dapat diklasifikasikan berdasarkan level atau kapabilitas fungsionalnya, yang menggambarkan tingkat kecanggihan dan kecerdasan dari tiap-tiap jenis. Klasifikasi ini memberikan kerangka kerja yang sangat baik bagi organisasi untuk membangun strategi digital twin yang skalabel, memungkinkan mereka berkembang melalui berbagai tahap kematangan dan nilai.

Level-level Digital Twin

Berikut jenis-jenis digital twin berdasarkan fungsi, beserta contoh penerapannya:

Descriptive Twin

Bentuk paling dasar dari digital twin. Hanya replika visual statis dari aset fisik tanpa data real-time. Pada dasarnya, deskriptif twin adalah model 3D dengan fidelitas/akurasi yang tinggi.

Fungsi: Menyediakan representasi visual digital dari aset fisik, terutama untuk visualisasi, tinjauan desain, dan titik awal menuju twin yang lebih canggih.
Contoh: Model 3D dari desain bangunan baru yang dibuat dalam perangkat lunak BIM (Building Information Modeling), file CAD dari komponen mesin, atau representasi virtual dari layout pabrik.

Informative/Diagnostic Twin

Jenis twin ini menghubungkan model visual statis dengan data real-time dari aset fisik. Model ini dapat menampilkan kondisi aset terkini secara real-time.

Fungsi: Menyediakan pemantauan berkelanjutan secara real-time terkait status, performa, dan kesehatan aset.
Contoh: Model 3D area produksi sebuah pabrik, yang menampilkan suhu mesin secara real-time, status conveyor belt (on/off), atau konsumsi energi dari lini produksi.

Predictive Twin

Berdasarkan Informative Twin, tipe ini menggunakan data historis dan real time untuk menganalisis pola dan memprediksi peristiwa di masa mendatang. Tipe ini memanfaatkan dukungan machine learning dan simulasi.

Fungsi: Melakukan forecast, mengantisipasi masalah, dan melakukan analisis skenario what-if untuk mendukung pengambilan keputusan proaktif.
Contoh: Twin mesin kendaraan yang memprediksi kemungkinan kegagalan komponen dalam 100 jam operasi berikutnya, atau twin data center yang mensimulasikan dampak kenaikan suhu pada sistem pendingin.

Prescriptive Twin

Merupakan jenis twin tingkat lanjut yang tidak hanya memprediksi apa yang akan terjadi, tetapi juga merekomendasikan tindakan spesifik untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Fungsi: Memberikan panduan yang dapat ditindaklanjuti dan saran optimasi. Membantu pengguna dalam membuat keputusan terbaik untuk menghindari masalah atau meningkatkan efisiensi.
Contoh: Twin pabrik yang merekomendasikan jadwal maintenance tertentu untuk mencegah kegagalan, atau twin yang memberikan pengaturan optimal pada furnace untuk mengurangi konsumsi energi sambil menjaga kualitas produksi.

Autonomous Twin (Closed-Loop)

Puncak maturity dari digital twin. Autonomous twin mampu membuat keputusan dan bertindak di dunia fisik tanpa intervensi manusia, atau disebut dengan closed-loop.

Fungsi: Memungkinkan sistem self-optimizing dan self-healing, melengkapi siklus sensing → analisis → keputusan → aksi.
Contoh: Kembaran digital dari sistem HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning) yang secara otomatis menyesuaikan kecepatan kipas dan parameter pendinginan berdasarkan data real time untuk menjaga stabilitas lingkungan, atau kembaran yang secara otomatis menyesuaikan jalur robot untuk menghindari rintangan yang baru terdeteksi.

Pendekatan Bertahap

Organisasi yang akan menerapkan digital twin sebaiknya melakukannya secara bertahap. Bukan sebagai proyek tunggal, melainkan sebagai perjalanan menuju peningkatan kematangan fungsional (functional maturity). Pendekatan ini memungkinkan investasi bertahap, progres nilai yang jelas, serta pengembangan kapabilitas internal secara perlahan.

Fase 1: Mulai dengan Informative/Diagnostic Twin (Fondasi)

Tujuan: Membangun fondasi data dan membuktikan nilai monitoring real-time.
Strategi: Mulai dengan membangun sistem kembar informatif untuk beberapa aset kritikal. Fokuskan untuk mendemonstrasikan bagaimana visualisasi data real-time dapat membantu operator dan manajer membuat keputusan yang lebih baik. Ini seringkali merupakan cara tercepat untuk menunjukkan laba investasi (ROI) dengan mengurangi waktu henti (downtime) yang tidak direncanakan melalui alert dan monitoring sederhana.
Pendukung utama: Pipeline data IoT yang kuat dan basis data time-series.

Fase 2: Tambahkan Kapabilitas Predictive (Langkah Proaktif)

Tujuan: Beralih dari monitoring reaktif ke pemecahan masalah proaktif.
Strategi: Setelah kembaran informatif stabil dan datanya bersih, perusahaan dapat memanfaatkan data historis tersebut untuk membangun model prediktif. Fokusnya adalah mendemonstrasikan bagaimana kembaran tersebut dapat memprediksi masalah sebelum terjadi. Di sinilah organisasi dapat memperoleh value yang signifikan dengan menerapkan predictive maintenance.
Pendukung utama: Keahlian machine learning, platform data science, dan mesin simulasi.

Fase 3: Integrasikan Panduan Preskriptif (Optimasi)

Tujuan: Optimasi operasi dan memberikan rekomendasi aksi yang jelas.
Strategi: Setelah membuktikan bahwa prescriptive twin dapat memprediksi kejadian secara akurat, langkah selanjutnya adalah bagaimana twin dapat memandu manusia (pekerja) dalam melakukan operasi. Hal ini melibatkan pengembangan model optimasi yang memberikan saran “next-best-action”. Nilainya terletak pada pemberdayaan pekerja untuk membuat keputusan yang tepat secara konsisten, dan meningkatkan efisiensi sistem secara keseluruhan.
Pendukung utama: Alat analitik canggih dan business rules engine.

Fase 4: Terapkan Autonomous Control (Tujuan Akhir)

Tujuan: Mewujudkan sistem pintar yang dapat mengelola dirinya sendiri.
Strategi: Fase ini merupakan fase yang paling kompleks dan berisiko tinggi. Fase ini hanya boleh diterapkan untuk sistem dengan kasus bisnis yang sangat kuat dan protokol keselamatan yang sangat penting. Organisasi harus memulai dengan proses yang kecil dan terkendali, lalu menggunakan rekomendasi prescriptive twin sebagai landasan pelatihan bagi sistem otonom. Langkah terakhir adalah mengotomatiskan loop kontrol, yang memungkinkan kembaran digital untuk bertindak langsung di dunia nyata.
Pendukung utama: Kanal komunikasi dua arah yang aman (closed-loop) dan tata kelola yang kuat untuk mengaudit tindakan otonom.

Intinya, organisasi tidak perlu langsung melompat ke autonomous twin. Strategi terbaik adalah bertahap, fit-for-purpose (sesuai kebutuhan), dan berbasis nilai bisnis yang nyata.

Referensi