Digital Twin Berbasis OpenUSD untuk Operasional Industri

Artikel ini membahas bagaimana NVIDIA dan Microsoft bekerja sama untuk mendorong digitalisasi industri melalui digital twins. Teknologi inti yang dipakai adalah:

NVIDIA Omniverse – Platform untuk visualisasi 3D dan simulasi, sehingga digital twins terlihat realistis dan interaktif.
OpenUSD (Universal Scene Description) – Standar data terbuka untuk interoperabilitas 3D, sering disebut sebagai “HTML untuk dunia 3D.”
Azure IoT Operations Fabric – Solusi yang menghubungkan data nyata dari mesin industri (sensor, PLC) ke cloud untuk pemrosesan dan analitik.
Power BI – Tools visualisasi yang menyajikan data real-time dalam bentuk dashboard interaktif dan mudah dipahami.

Tujuan akhirnya adalah menciptakan operational digital twins (kembaran digital yang terhubung ke data nyata), sehingga pabrik bisa diawasi dari jarak jauh, mengurangi downtime (kerugian karena berhenti produksi), dan menuju kondisi “lights out factory” (pabrik berjalan otomatis dengan minim intervensi manusia).

Perlombaan Menuju Digitalisasi Industri dan Digital Twins

Tema utamanya adalah adanya “perlombaan global menuju digitalisasi di berbagai industri di seluruh dunia.” Hal ini mencakup pembuatan digital twins, yaitu representasi digital dari berbagai aspek pabrik atau alur kerja industri.

Dengan operational digital twins, dapat membantu untuk mengoptimalkan operasi pabrik dan proses manufaktur. Ada beberapa jenis digital twin lain yang dapat digunakan untuk:

Design Digital Twins – digunakan untuk merancang produk, aset, atau fasilitas agar sesuai dengan kondisi nyata.
Factory Planning Digital Twins – dimanfaatkan untuk merencanakan tata letak dan alur kerja pabrik secara lebih efisien.
Autonomous Vehicle Digital Twins – mendukung pengembangan dan pengujian kendaraan otonom dalam lingkungan virtual.
Robotics Digital Twins – digunakan untuk melatih, menguji, dan mengoptimalkan robot sebelum diterapkan di lapangan.
Warehouse Digital Twins – membantu merancang dan mengelola operasi gudang agar lebih efisien.

Kolaborasi antara Microsoft dan NVIDIA disebut sebagai upaya untuk “mempercepat digitalisasi industri” dengan menggabungkan berbagai teknologi, seperti NVIDIA Omniverse, kemampuan AI (NV dan NIMS), serta DGX di Azure, untuk menghadirkan alur kerja simulasi yang luar biasa.

Value Proposition: Remote Operation & Pencegahan Downtime

Nilai utama yang ditawarkan digital twins bagi industri dengan aset besar (seperti manufaktur dan produsen energi) adalah:

Mengumpulkan para ahli di satu tempat terpusat untuk mendukung operasi jarak jauh
Dengan digital twins, para operator atau ahli bisa memantau dan mengendalikan proses dari jarak jauh tanpa harus berada di lokasi fisik pabrik atau fasilitas.
Menghindari biaya akibat downtime
Waktu henti mesin atau sistem bisa sangat mahal. Misalnya, satu menit downtime bisa menelan biaya hingga $100.000. Digital twins membantu mencegah hal ini dengan memungkinkan pemantauan dan intervensi cepat.
Memberikan situational awareness bagi remote operator
Operator bisa langsung melihat kondisi mesin lewat visualisasi real-time dan mencegah kerusakan sebelum terjadi.

Tujuan akhir digitalisasi industri adalah menciptakan sistem otonom. Ini bisa menghasilkan kondisi “lights out,” artinya tidak ada orang yang harus berada di fasilitas secara fisik karena semua data divisualisasikan secara eksternal untuk mendukung operasi. Dalam kondisi ini:

Hampir tidak ada interaksi manusia di fasilitas.
Semua proses produksi, pengisian, dan operasi lainnya dilakukan oleh robot dan sistem yang bekerja harmonis.

Intinya: Digital twin membantu pabrik tetap berjalan tanpa gangguan, lebih hemat biaya, dan lebih aman.

Mengatasi Data Silo dan Pemantauan secara Real-time

Salah satu tantangan besar dalam operasi industri adalah bahwa data biasanya tersimpan terpisah-pisah (silo) dan dalam berbagai format atau aplikasi yang berbeda. Solusi yang ditawarkan bertujuan untuk menghilangkan silo ini dengan mengintegrasikan berbagai sumber data.

Komponen Utama untuk Pemantauan secara Real-time:

Data mesin
Dari sensor-sensor seperti suhu, tekanan, dan laju aliran, yang dikontrol secara lokal.
Konteks 3D
Dari model CAD (Computer-Aided Design).

Hasilnya bisa ditampilkan sebagai dashboard real-time + model 3D interaktif. Pembacaan data dari berbagai komponen mesin ditampilkan secara waktu nyata di antarmuka pengguna (UI). Jika terjadi masalah, masalah tersebut ditandai dengan warna merah, sehingga operator mendapatkan peringatan visual secara langsung.

Integrasi Teknologi dan Arsitektur

Solusi digital twins ini melibatkan integrasi mendalam antara teknologi NVIDIA dan Microsoft:

Azure IoT Operations Fabric
Digunakan untuk mengambil data dari mesin menggunakan protokol standar (misalnya OPC UA) dan menyalurkannya ke Azure cloud.
Power BI
Menampilkan data hampir waktu nyata dari Azure IoT Operations Fabric, sering dengan latar transparan, dan terintegrasi dalam aplikasi React.
NVIDIA Omniverse Kit App Streaming
Menyediakan konten 3D yang di-stream dari Azure menggunakan GPU Azure, sehingga operator dapat melihat operasi industri dalam konteks 3D.
OpenUSD (Universal Scene Description)
Standar terbuka yang dijuluki “HTML-nya 3D”, memungkinkan integrasi berbagai konten 3D (model CAD, mesh, reality scan, animasi, tekstur).
- Memudahkan import dan konversi berbagai format file 3D (misal fbx, obj).
- Mendukung solusi yang dapat diskalakan antar platform.
Microsoft Co-pilot
Memberikan informasi masalah dan solusi menggunakan bahasa alami, disebut sebagai fitur yang “sangat mengagumkan.”
Azure Kubernetes Service (AKS)
Menjadi host teknologi streaming Omniverse, memungkinkan skalabilitas untuk banyak pengguna secara bersamaan.
Azure Data Explorer (ADX)
Menyimpan data mentah dan yang sudah diproses, menggunakan Kusto Query Language (KQL) untuk analisis.
Azure Blob Storage / Microsoft One Lake (dalam Fabric)
Digunakan untuk menyimpan komponen USD dan file CAD secara aman.

Alur Arsitektur

Edge (Tepi/Fasilitas Lokal)
Data nyata dari sensor (misalnya suhu, tekanan) dikumpulkan oleh PLC (misal Allan Bradley PLC dari Rockwell Automation) yang menjalankan Optix Factory Talk Optix.
Edge ke Cloud
Data ini dikirim ke server lokal yang terhubung ke gateway, lalu Azure IoT Operations Fabric mengambil datanya untuk diproses lebih lanjut di cloud.
Pemrosesan di Cloud
- Data masuk ke Azure, disimpan di Azure Data Explorer (ADX).
- Data bisa diproses sebelumnya untuk membuat peringatan atau diintegrasikan dengan tabel digital twin.
Visualisasi & Interaksi
- Aplikasi web (misal aplikasi React) menggabungkan dashboard Power BI dengan viewport 3D dari Omniverse.
- Pengguna dapat berinteraksi dengan scene 3D (memutar, mengklik) atau dashboard Power BI.
- Komunikasi dua arah sangat penting:
  - Memilih objek di Power BI akan menyorot objek yang sama di tampilan 3D, dan sebaliknya.
  - Pemetaan ini dilakukan menggunakan “asset ID” sederhana pada properti USD.
Omniverse Kit App Streaming
- Secara dinamis menyalakan GPU nodes di AKS (satu GPU per stream, biasanya A10 di Azure) untuk menjalankan aplikasi Kit.
- Streaming WebRTC pixel dikirim langsung ke browser pengguna.
Pesan Khusus (Custom Messaging)
- Memungkinkan notifikasi, misal “status aset berubah” untuk sorotan merah.
- Perubahan pilihan objek juga bisa dikirim antara aplikasi Kit dan client secara real-time.

Skalabilitas, Aksesibilitas, dan Pengembangan

Skalabilitas

Arsitektur dirancang agar mudah diskalakan, memungkinkan banyak pengguna bekerja secara bersamaan dengan menyalakan GPU nodes di AKS secara dinamis untuk setiap stream.

Aksesibilitas

Solusi ini menekankan aksesibilitas, sehingga pengguna dapat memanfaatkan kemampuan visualisasi data dan 3D yang canggih dari laptop, iPad, atau perangkat tanpa GPU.

Hal ini dimungkinkan melalui rendering GPU berbasis cloud.
Model ini menawarkan opsi “sewa dibanding beli” untuk sumber daya komputasi, yang lebih terjangkau.

Open Source dan Fokus Komunitas

Tersedia repository GitHub, menyediakan arsitektur referensi dan contoh kode untuk komunitas agar bisa digunakan sebagai accelerator.
Repository ini berisi instruksi deployment, data mesin contoh, dan file CAD (termasuk forklift).
Komunitas pengembang didorong untuk mengembangkan sendiri, mirip konsep Minecraft: membuat server dan dunia sendiri berdasarkan kerangka yang tersedia.

Pengembangan Keterampilan dan Waktu Pengerjaan

Pekerjaan awal untuk milestone ini dilakukan oleh tim kecil selama sekitar 8–9 minggu.
Keterampilan yang dibutuhkan antara lain:
- Pengetahuan Python yang solid (untuk aplikasi Kit).
- Keterampilan pengembangan front-end (misal React untuk aplikasi web).
- Power BI.
- Kubernetes (AKS), infrastruktur cloud Azure, dan jaringan (DNS publik/pribadi, SSL/TLS, firewall, load balancing).
- Dasar Docker dan Cube CTL.
- Pengalaman dengan konversi USD dan pengembangan tampilan (materials, pencahayaan).
GitHub Co-pilot dapat membantu dalam pengembangan ekstensi.

Arah Masa Depan

Kolaborasi ini baru saja dimulai, dan masih banyak hal yang akan datang dalam waktu dekat.

Ini termasuk integrasi lebih lanjut dengan produk digital twins terbaru dari Microsoft yang dianggap “sangat keren”.
Tujuannya adalah untuk memperluas kemampuan pemetaan dan integrasi dengan lebih banyak partner.

Masih tahap awal, akan terus dikembangkan dengan integrasi produk Microsoft lainnya.
Akan lebih banyak dukungan untuk partner industri agar bisa skala besar.
Tujuan jangka panjang: pabrik benar-benar otomatis (robotik + AI) → “lights out factory”.

Sumber Daya dan Keterlibatan Komunitas

GitHub Repo: Berisi kode open-source, dokumentasi, dan data contoh.
Blog Post: Memberikan informasi tentang nilai bisnis dari solusi ini.
Azure Jumpstart Guide: Mengumpulkan repositori Azure GitHub terkait.
NVIDIA Omniverse Discord Server: Menyediakan channel khusus untuk live stream ini dan kelompok belajar berkelanjutan untuk OpenUSD dan Isaac Sim/Lab.
Kursus Pelatihan OpenUSD Gratis: Tersedia melalui NVIDIA Deep Learning Institute (DLI).

Penjelasan singkat ini memberikan gambaran lengkap tentang potensi transformasi digital twins OpenUSD untuk operasi industri, dan menyoroti kolaborasi penting antara NVIDIA dan Microsoft dalam mendorong inovasi ini.

FAQ Ringkas

Apa itu OpenUSD Digital Twins untuk Operasi Industri, dan mengapa penting?

OpenUSD Digital Twins untuk Operasi Industri adalah kolaborasi antara NVIDIA dan Microsoft, yang memanfaatkan NVIDIA Omniverse dan Azure IoT Operations Fabric, serta Power BI, untuk membuat representasi virtual (digital twins) dari fasilitas industri dan alur kerjanya.

Inisiatif ini sangat penting karena industri di seluruh dunia sedang “berlomba menuju digitalisasi” dengan tujuan:

Meningkatkan efisiensi operasi.
Mengurangi downtime yang mahal.
Memungkinkan operasi jarak jauh.

Digital twins memberikan situational awareness secara real-time bagi operator, sehingga mereka bisa:

Memantau lingkungan industri yang kompleks.
Mengidentifikasi masalah dengan cepat.
Membuat keputusan yang tepat untuk mencegah gangguan yang mahal (misalnya, satu menit downtime bisa menelan biaya $100.000 di beberapa industri dengan aset besar).

Tujuan akhir adalah menuju kondisi otonom atau “lights out”, di mana intervensi manusia diminimalkan dan sistem bekerja dengan harmoni sempurna.

Bagaimana NVIDIA Omniverse dan Microsoft Azure bekerja sama untuk membuat Digital Twins ini?

NVIDIA Omniverse menyediakan kemampuan simulasi dan visualisasi 3D, termasuk kemampuan untuk membangun dan merender representasi digital twins yang detail.
Microsoft Azure menyediakan solusi cloud dan edge yang kuat, terutama Azure IoT Operations Fabric, yang berfungsi untuk mengumpulkan dan memproses data mesin secara real-time dari sensor (suhu, tekanan, laju aliran) dan PLC (Programmable Logic Controllers).

Integrasi ini memungkinkan aliran data yang mulus dari aset industri fisik ke dalam digital twin, di mana data tersebut divisualisasikan dalam lingkungan 3D.

Selain itu, kolaborasi ini memanfaatkan:

Azure GPUs untuk streaming aplikasi Omniverse Kit.
Azure Data Explorer (ADX) untuk penyimpanan dan analisis data.

OpenUSD (Universal Scene Description) berperan sebagai standar terbuka yang memfasilitasi interoperabilitas dan extensibility antar platform, disebut juga sebagai “HTML-nya 3D.”

Jenis operasi industri apa yang dapat memanfaatkan OpenUSD Digital Twins?

OpenUSD digital twins mengubah berbagai aspek operasi industri dan digunakan untuk:

Digital Twins Desain
Digunakan untuk desain awal produk dan fasilitas.
Digital Twins Perencanaan Pabrik
Digunakan untuk mengoptimalkan tata letak pabrik dan alur kerja.
Digital Twins Operasional
Fokus utama dari integrasi yang dibahas, memungkinkan pemantauan dan pengelolaan proses manufaktur serta produksi secara real-time.
Digital Twins Robotik dan Gudang
Digunakan untuk mensimulasikan dan mengoptimalkan operasi robotik serta logistik gudang.

Manfaat utama di semua area ini adalah:

Memusatkan para ahli di satu tempat.
Memungkinkan operasi jarak jauh.
Melakukan pemeliharaan peralatan secara proaktif.
Meminimalkan downtime yang mahal.

Bagaimana data real-time dari mesin industri diintegrasikan ke dalam digital twin?

Data real-time dari mesin industri, seperti suhu, tekanan, dan laju aliran, dikumpulkan dari sensor dan PLC (misal Allen-Bradley PLC dari Rockwell Automation) melalui Edge Gateway.

Gateway ini menggunakan Azure IoT Operations Fabric, yang mendukung protokol standar industri seperti OPC UA, untuk mengambil data dari mesin.

Data yang dikumpulkan kemudian di-stream ke cloud Azure, biasanya ke dalam cluster Azure Data Explorer (ADX). Dari sana, data dapat digunakan untuk analisis real-time dan divisualisasikan di dashboard seperti Power BI, yang kemudian terintegrasi dengan viewport 3D Omniverse untuk memberikan tampilan menyeluruh dan kontekstual dari status operasional.

Apa itu kondisi “lights out” dan bagaimana digital twins berkontribusi untuk mencapainya?

Kondisi “lights out” mengacu pada fasilitas industri yang sepenuhnya otonom, di mana interaksi manusia minimal atau bahkan tidak ada sama sekali.

Dalam lingkungan seperti ini, seluruh proses, mulai dari manufaktur hingga pengemasan, dikendalikan oleh robotik dan sistem yang bekerja secara harmonis.

Digital twins operasional merupakan langkah penting untuk mencapai kondisi ini karena:

Memberikan visualisasi, analisis data, dan kontrol dari jarak jauh.
Menyediakan representasi digital real-time dari dunia fisik, sehingga memungkinkan:
- Pemeliharaan prediktif
- Deteksi anomali otomatis
- Pengambilan keputusan cerdas

Semua kemampuan ini fundamental untuk mewujudkan operasi yang sepenuhnya otonom.

Keahlian teknis apa yang diperlukan untuk menerapkan OpenUSD Digital Twins dengan Azure?

Implementasi OpenUSD digital twins dengan Azure membutuhkan berbagai keahlian teknis:

Infrastruktur
- Memahami infrastruktur Azure, Kubernetes, Helm charts, DNS publik dan privat, sertifikat SSL/TLS, network security groups, dan Docker untuk containerization.
Pembuatan Konten 3D
- Meskipun biasanya menggunakan file CAD yang sudah ada, pengetahuan tentang konversi aset mesh ke USD dan pengembangan tampilan dasar (materials, pencahayaan) sangat bermanfaat.
- Teknik reality capture (misalnya pemindaian LiDAR atau fotogrammetri) juga dapat digunakan untuk membuat mesh digital twins.
Pengembangan (Development)
- Pengetahuan Python yang solid untuk aplikasi Kit dan ekstensi.
- Keterampilan frontend (misal React) untuk aplikasi web.
- Pengalaman dengan Power BI untuk membuat dashboard.
- Pengalaman dengan Kusto Query Language (KQL) untuk Azure Data Explorer juga berguna.
Integrasi API
- Memahami penggunaan Omniverse streaming API untuk manajemen sesi dan custom messaging antara viewport 3D dan aplikasi Kit.

Proyek ini dikembangkan oleh tim inti kecil selama 8–9 minggu, menunjukkan bahwa meskipun dibutuhkan keahlian yang beragam, sifat open-source dan dokumentasi yang tersedia membuatnya lebih mudah diakses.

Apa manfaat utama menggunakan OpenUSD sebagai standar terbuka untuk digital twins?

Peran OpenUSD sebagai standar terbuka adalah keuntungan besar, sering disebut sebagai “HTML-nya 3D.” Manfaat utamanya meliputi:

Interoperabilitas
- Memungkinkan integrasi berbagai format file 3D (misal FBX, OBJ) dengan cara mengonversinya ke USD, sehingga kompatibel di berbagai alat dan platform.
Ekstensibilitas
- Pengembang dapat membangun fungsionalitas khusus dan mengintegrasikan berbagai sumber data di atas standar ini.
Skalabilitas
- Memudahkan pembuatan scene kompleks dengan banyak aset.
- Struktur OpenUSD mendukung solusi yang dapat diskalakan untuk mengelola dan men-stream konten 3D ke banyak pengguna.
Kolaborasi
- Sebagai standar terbuka, OpenUSD mendorong komunitas pengembang yang luas dan memfasilitasi kolaborasi antar penyedia teknologi seperti NVIDIA dan Microsoft, sehingga menghasilkan solusi digital twins yang fleksibel dan kuat.

Apa arsitektur untuk menerapkan dan men-stream aplikasi Omniverse Kit di Azure?

Arsitektur ini melibatkan penempatan aplikasi Omniverse Kit dalam cluster Kubernetes (AKS) di Azure. Komponen utamanya meliputi:

Kubernetes Cluster (AKS)
- Menjadi host teknologi streaming dan memungkinkan skalabilitas untuk banyak pengguna secara bersamaan.
Application Gateway
- Berfungsi sebagai load balancer Layer 7, menangani SSL/TLS termination dan aturan firewall untuk lalu lintas masuk.
API Management (APIM)
- Mengekspos, mengelola, dan memantau API secara aman.
Application Service
- Mengelola berbagai aplikasi, ruangan, mesin, atau digital twins.
Streaming Session Manager
- Menangani panggilan API untuk meminta versi aplikasi tertentu agar dijalankan.
Resource Management Control Plane (RMCP)
- Mengelola lifecycle Helm charts dan resource, serta menjalankan GPU pods baru sesuai kebutuhan.
GPU Nodes
- Node khusus dalam cluster AKS yang menjalankan container aplikasi Omniverse Kit dan melakukan rendering untuk setiap sesi streaming (biasanya satu GPU A10 per stream).
Envoy Proxy
- Proxy di setiap GPU pod yang menyediakan endpoint dan load balancer untuk aplikasi Kit yang di-stream.
WebRTC Stream
- Pixel stream dari aplikasi Kit dikirim ke browser pengguna via WebRTC, memungkinkan:
  - Kontrol interaktif lingkungan 3D
  - Komunikasi dua arah dengan data Power BI

Kelebihan setup ini:

GPU resources dapat dinyalakan atau dimatikan secara dinamis sesuai permintaan pengguna, sehingga solusi menjadi skalabel dan hemat biaya.