Bagaimana Digital Twin dan Sistem Informasi Kolaborasi? – Di era transformasi digital, istilah “Digital Twin” atau “Kembar Digital” semakin sering terdengar dalam diskusi teknologi dan bisnis. Konsep yang tampak futuristik ini sebenarnya telah menjadi komponen kunci dalam evolusi sistem informasi perusahaan modern. Artikel ini akan menjelaskan apa itu Digital Twin, hubungannya dengan sistem informasi, dan bagaimana teknologi ini mengubah cara organisasi beroperasi dan membuat keputusan.
Pengertian Digital Twin
Digital Twin , atau “kembar digital,” adalah representasi virtual dari objek fisik, proses, atau sistem nyata. Representasi ini dibuat menggunakan data real-time yang dikumpulkan dari sensor IoT (Internet of Things), perangkat lunak, dan analitik canggih. Dengan kata lain, Digital Twin adalah versi digital dari sesuatu yang ada di dunia nyata, seperti mesin, produk, bangunan, bahkan seluruh pabrik atau kota.
Contoh sederhananya: bayangkan Anda memiliki sebuah mobil. Digital Twin dari mobil tersebut adalah model virtual yang menirukan setiap aspek mobil mulai dari kondisi mesin, suhu oli, tekanan ban, hingga performa baterai. Model ini tidak hanya mereplika kondisi saat ini tetapi juga dapat memprediksi masalah masa depan, seperti kemungkinan kerusakan mesin atau kebutuhan servis.
Teknologi ini biasanya diperkuat oleh kecerdasan buatan (AI), machine learning, dan big data analytics untuk memberikan wawasan mendalam tentang perilaku objek fisik dan membantu pengambilan keputusan.
Digital Twin: Menciptakan Kembaran Virtual
Digital Twin adalah representasi virtual dari entitas fisik, proses, atau sistem yang memungkinkan pemahaman, analisis, dan optimasi yang lebih baik melalui simulasi berbasis data real-time. Konsep ini pertama kali digunakan oleh NASA untuk mensimulasikan dan mengelola pesawat ruang angkasa dari jarak jauh, namun kini telah berkembang jauh melampaui aplikasi awalnya.
Dalam bahasa sederhana, Digital Twin adalah “kembaran digital” dari objek atau sistem di dunia nyata. Bayangkan sebuah peta 3D interaktif dari mesin, pabrik, atau bahkan seluruh kota yang tidak hanya menunjukkan seperti apa bentuknya, tetapi juga bagaimana perilakunya dalam waktu nyata, dan bagaimana perilaku itu akan berubah dalam berbagai skenario.
Menurut (Fuller dkk., 2023), Digital Twin mendefinisikan hubungan dua arah antara domain fisik dan digital: domain fisik memberikan data untuk memperbaharui model digital, sementara domain digital menyediakan wawasan dan instruksi untuk pengoptimalan domain fisik.
Komponen Utama Digital Twin
Sebuah Digital Twin yang komprehensif biasanya terdiri dari beberapa komponen inti:
1. Model 3D atau Representasi Visual
Ini adalah “wajah” dari Digital Twin—representasi visual yang menggambarkan entitas fisik. Tergantung pada konteksnya, ini bisa sangat sederhana (seperti diagram skematik) atau sangat kompleks (seperti model 3D yang sangat detail).
2. Integrasi Data Sensor dan IoT
Digital Twin mendapatkan kekuatannya dari aliran data real-time yang terus menerus. Sensor dan perangkat Internet of Things (IoT) pada objek fisik mengumpulkan data tentang kondisi, kinerja, dan lingkungan sekitarnya, kemudian mengirimkannya ke kembaran digitalnya.
3. Analitik dan Simulasi
Data yang dikumpulkan tidak hanya ditampilkan tetapi juga dianalisis menggunakan algoritma yang kompleks. Digital Twin dapat mensimulasikan bagaimana objek fisik akan berperilaku dalam berbagai kondisi, memungkinkan “what-if testing” tanpa risiko terhadap aset fisik.
4. Kecerdasan Buatan dan Machine Learning
Seperti yang dijelaskan oleh (Lu dkk., 2020), algoritma AI modern memungkinkan Digital Twin tidak hanya merefleksikan status saat ini tetapi juga belajar dari pola historis untuk memprediksi perilaku masa depan, mengidentifikasi anomali, dan menyarankan optimasi.
Bagaimana Digital Twin Bekerja?
Proses kerja Digital Twin dapat dijelaskan dalam tiga tahap utama:
Analisis dan Prediksi
Model virtual dianalisis menggunakan AI dan machine learning untuk mengidentifikasi pola, tren, dan kemungkinan masalah. Hasil analisis ini kemudian digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.
Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dari objek fisik melalui sensor IoT, perangkat lunak, atau sistem lainnya. Misalnya, sensor pada mesin produksi mengirimkan data tentang suhu, kecepatan, dan getaran secara real-time.
Pembuatan Model Virtual
Data yang dikumpulkan digunakan untuk membuat model virtual yang akurat dari objek fisik. Model ini dirancang untuk mensimulasikan perilaku objek dalam berbagai skenario.
Hubungan Digital Twin dengan Sistem Informasi
Sistem informasi, secara tradisional, berfokus pada pengumpulan, pemrosesan, penyimpanan, dan distribusi informasi untuk mendukung operasi dan pengambilan keputusan organisasi. Digital Twin mewakili evolusi signifikan dalam kemampuan sistem informasi dengan menambahkan dimensi baru: representasi dinamis yang menjembatani kesenjangan antara dunia fisik dan digital.
Sistem informasi adalah jaringan perangkat lunak yang digunakan oleh perusahaan untuk mengelola data, proses, dan operasional bisnis. Contohnya termasuk ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management), dan SCM (Supply Chain Management). Lalu, bagaimana Digital Twin terhubung dengan sistem informasi ?
- Data dari Sistem Informasi Memperkaya Digital Twin
Digital Twin bergantung pada data untuk menciptakan model yang akurat. Data ini sering kali berasal dari sistem informasi enterprise , seperti data inventaris dari ERP, data penjualan dari CRM, atau data rantai pasokan dari SCM. Dengan integrasi ini, Digital Twin dapat menyediakan simulasi yang lebih relevan dan akurat. - Wawasan dari Digital Twin Meningkatkan Keputusan Bisnis
Wawasan yang dihasilkan oleh Digital Twin , seperti prediksi kerusakan mesin atau optimasi proses produksi, dikirim kembali ke sistem informasi enterprise . Informasi ini kemudian digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan strategis, seperti pemeliharaan preventif atau alokasi sumber daya. - Menciptakan Siklus Umpan Balik yang Salin Memperkaya
Integrasi antara Digital Twin dan sistem informasi menciptakan siklus umpan balik yang saling memperkaya. Data dari sistem informasi memperbarui model Digital Twin , sementara wawasan dari Digital Twin meningkatkan efisiensi dan kecerdasan sistem informasi.
Implementasi Digital Twin dalam Sistem Informasi Enterprise
Integrasi Digital Twin ke dalam sistem informasi enterprise telah mengubah berbagai industri. Berikut adalah beberapa contoh implementasi yang berhasil:
1. Manufaktur dan Industri 4.0
Digital Twin menjadi komponen inti dari inisiatif Industri 4.0. Pabrik dapat menciptakan replika digital dari lini produksi mereka, memungkinkan pengoptimalan real-time dan pemeliharaan prediktif. Menurut studi oleh (Kerrouchi dkk., 2024), implementasi Digital Twin di fasilitas manufaktur dapat meningkatkan efisiensi produksi.
2. Manajemen Infrastruktur
Perusahaan utilitas dan pemerintah kota menggunakan Digital Twin untuk mengelola infrastruktur kompleks seperti jaringan listrik, sistem air, atau bahkan seluruh “smart city”. Digital Twin memungkinkan pemantauan real-time, perencanaan yang lebih baik, dan respons yang lebih cepat terhadap masalah.
3. Layanan Kesehatan
Dalam kesehatan, Digital Twin pasien dapat digunakan untuk mensimulasikan bagaimana pasien tertentu mungkin merespons terhadap berbagai perawatan, memungkinkan perawatan yang lebih personal dan efektif (Lopez-Jimene dkk., 2020).
Tantangan Integrasi Digital Twin dan Sistem Informasi
Meskipun manfaatnya jelas, mengintegrasikan Digital Twin ke dalam sistem informasi yang ada bukanlah tanpa tantangan:
1. Kompleksitas Data
Digital Twin membutuhkan integrasi data dari berbagai sumber, seringkali dalam format yang berbeda dan dengan kecepatan yang berbeda. Mengatur data ini dengan cara yang bermakna membutuhkan strategi manajemen data yang canggih.
2. Skalabilitas
Digital Twin yang detail dapat menghasilkan dan mengkonsumsi volume data yang besar. Sistem informasi perlu diskalakan untuk menangani beban ini tanpa mengorbankan kinerja.
3. Keamanan dan Privasi
Digital Twin seringkali berisi informasi sensitif tentang operasi atau produk organisasi. (Wang dkk., 2023) menekankan pentingnya mengamankan representasi digital ini dari ancaman siber, yang bisa sama berbahayanya dengan serangan pada aset fisik.
4. Keterbatasan Talenta
Membangun dan mengelola Digital Twin membutuhkan keterampilan khusus di bidang pemodelan, simulasi, dan analitik data—keterampilan yang saat ini sangat diminati.
Masa Depan Digital Twin dalam Ekosistem Sistem Informasi
Menurut proyeksi yang dilakukan oleh (GlobeNewswire, 2023), pasar Digital Twin global diperkirakan akan tumbuh dengan pertumbuhan ini didorong oleh beberapa tren utama:
1. Digital Twin Kolaboratif
Masa depan akan melihat Digital Twin individu yang saling terhubung untuk membentuk ekosistem kolaboratif, memungkinkan simulasi dan optimasi end-to-end di seluruh rantai nilai.
2. Demokratisasi Akses
Platform “Digital Twin as a Service” akan membuat teknologi ini lebih mudah diakses oleh organisasi kecil dan menengah, bukan hanya perusahaan besar dengan sumber daya IT yang ekstensif.
3. Augmented Reality dan Immersive Experiences
Integrasi AR/VR dengan Digital Twin akan memungkinkan interaksi yang lebih intuitif dengan representasi digital, membuka kemungkinan baru untuk pelatihan, pemeliharaan, dan pengambilan keputusan kolaboratif.
Kesimpulan
Digital Twin mewakili evolusi signifikan dalam kemampuan sistem informasi. Dengan menjembatani kesenjangan antara dunia fisik dan digital melalui representasi virtual yang dinamis dan data-driven, Digital Twin mengubah bagaimana organisasi memahami, mengoptimalkan, dan berinteraksi dengan aset dan proses mereka.
Bagi organisasi yang ingin tetap kompetitif di era digital, memahami dan memanfaatkan sinergi antara Digital Twin dan sistem informasi enterprise bukan lagi sekadar keunggulan—ini adalah keharusan strategis. Kemampuan untuk mensimulasikan, memprediksi, dan mengoptimalkan di dunia virtual sebelum mengimplementasikan di dunia nyata memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan dalam lingkungan bisnis yang semakin kompleks dan cepat berubah.
Referensi
- Fuller, A., Fan, Z., Day, C., & Barlow, C. (2023). Digital Twin: Enabling Technologies, Challenges and Open Research. IEEE Access, 11, 108952-109002. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3248955
- GlobeNewswire. (2023). Digital Twin Market by Application (Predictive Maintenance, Business Optimization, Performance Monitoring, Inventory Management), Industry (Automotive & Transportation, Healthcare, Energy & Utilities), Enterprise and Geography – Forecast to 2028.
- Kerrouchi, S., Aghezzaf, E. H., & Cottyn, J. (2024). Production digital twin: a systematic literature review of challenges. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 37(10–11), 1168–1193. https://doi.org/10.1080/0951192X.2024.2314792
- Lopez-Jimenez F, Attia Z, Arruda-Olson AM, Carter R, Chareonthaitawee P, Jouni H, Kapa S, Lerman A, Luong C, Medina-Inojosa JR, Noseworthy PA, Pellikka PA, Redfield MM, Roger VL, Sandhu GS, Senecal C, Friedman PA. (2020). Artificial Intelligence in Cardiology: Present and Future. Mayo Clin Proc. 95(5):1015-1039. doi: 10.1016/j.mayocp.2020.01.038
- Lu, Y., Liu, C., Wang, K. I.-K., Huang, H., & Xu, X. (2020). Digital Twin-driven smart manufacturing: Connotation, reference model, applications and research issues. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 61, 101837. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2019.101837
- Wang, M., Sun, Y., Sun, H., & Zhang, B. (2023). Security Issues on Industrial Internet of Things: Overview and Challenges. Computers, 12(12), 256. https://doi.org/10.3390/computers12120256
