Gangguan mesin yang tidak terdeteksi sejak awal dapat menghambat produksi dan membuat pesanan terlambat. Sehingga, perusahaan baru menyadari masalah ketika operasional sudah terganggu.
Kondisi ini membuat perusahaan membutuhkan cara untuk memantau proses produksi dan mengantisipasi kendala sebelum berdampak lebih besar.
Salah satu teknologi yang dapat membantu adalah digital twin manufacturing. Teknologi ini membuat representasi digital dari mesin atau proses produksi fisik berdasarkan data operasional.
Dengan representasi tersebut, perusahaan dapat memantau kinerja mesin dan mengenali potensi gangguan lebih awal. Sehingga, keputusan produksi dapat diambil dengan lebih tepat dan efisiensi.
Key Takeaways
Digital twin manufacturing adalah teknologi yang merepresentasikan kondisi mesin, peralatan, atau proses produksi fisik dalam bentuk digital.
Cara kerja digital twin manufacturing dimulai dari mengumpulkan data hingga menerjemahkan insight menjadi tindakan operasional
HashMicro menyediakan software manufaktur berbasis AI yang menghubungkan proses produksi dengan persediaan, pengadaan, pemeliharaan aset, dan akuntansi dalam satu sistem.
Penjelasan Digital Twin Manufacturing
Digital twin manufacturing adalah teknologi yang merepresentasikan kondisi mesin, peralatan, atau proses produksi fisik dalam bentuk digital. Representasi ini menggunakan data aktual dari sensor dan sistem produksi untuk menggambarkan kondisi operasional secara lebih akurat.
Berbeda dari model 3D biasa yang hanya menampilkan bentuk objek, digital twin dapat diperbarui berdasarkan data operasional. Sehingga perusahaan dapat memantau mengetahui pengaruhnya terhadap proses produksi yang berlangsung.
Pembeda Digital Shadow dan Digital Twin
Meskipun menggunakan kata “digital” terdapat beberapa perbedaan antara digital shadow dan digital twin, diantaranya:
| Pembeda | Digital Shadow | Digital Twin |
|---|---|---|
| Fungsi utama | Memantau kondisi aset fisik melalui data digital | Menganalisis dan menyimulasikan proses produksi |
| Aliran data | Umumnya satu arah dari fisik ke digital | Mendukung aliran data dua arah dari fisik ke digital atau sebaliknya |
| Pemanfaatan data | Menampilkan perubahan kondisi operasional | Mendukung simulasi, prediksi, dan optimasi produksi |
| Contoh penerapan | Memantau suhu dan kecepatan mesin secara real-time | Mensimulasikan dampak perubahan kecepatan mesin terhadap kapasitas produksi |
| Tujuan penggunaan | Memahami kondisi aktual aset | Membantu mengevaluasi skenario dan mengambil keputusan produksi |
Komponen Digital Twin dalam Manufaktur
Berikut empat lapisan utama yang umum digunakan dalam arsitektur digital twin di pabrik, diantaranya:
1. Lapisan fisik
Lapisan fisik mencakup seluruh aset yang menjadi objek representasi digital. Komponen ini dapat berupa mesin produksi, peralatan, produk, hingga kondisi lingkungan pabrik. Sensor yang terpasang pada aset membantu mengumpulkan data seperti suhu, getaran, tekanan, dan kecepatan mesin.
Data tersebut menjadi dasar bagi digital twin untuk menggambarkan kondisi aktual di lapangan. Dengan informasi yang akurat, perusahaan dapat memantau kinerja mesin dan mengenali perubahan kondisi yang berpotensi mengganggu produksi.
2. Lapisan konektivitas
Lapisan konektivitas berfungsi menghubungkan aset fisik dengan sistem digital agar data operasional dapat dikirim dan diterima sesuai kebutuhan. Teknologi seperti Internet of Things (IoT), gateway, protokol komunikasi, dan edge computing dapat mendukung proses ini.
Sebagai contoh, gateway mengumpulkan data dari beberapa mesin sebelum meneruskannya ke sistem pemrosesan. Sementara itu, edge computing memungkinkan data diproses lebih dekat dengan sumbernya. Konektivitas yang baik membantu perusahaan memperoleh informasi produksi secara lebih cepat dan konsisten.
3. Lapisan data dan pemodelan digital
Lapisan ini mengolah data operasional menjadi representasi digital yang dapat digunakan untuk analisis dan simulasi. Data historis dan data aktual dipadukan dengan model aset atau proses produksi agar digital twin dapat menggambarkan kondisi yang relevan.
Perusahaan juga dapat menerapkan kecerdasan buatan (AI) dan analitik prediktif untuk memperkirakan potensi kerusakan atau menemukan pola penurunan kinerja mesin. Simulasi dapat digunakan untuk mengevaluasi perubahan parameter produksi sebelum diterapkan secara langsung. Kemampuan tersebut bergantung pada kualitas data dan model yang digunakan.
4. Lapisan integrasi sistem manufaktur
Lapisan integrasi menghubungkan digital twin dengan sistem bisnis dan operasional yang sudah digunakan perusahaan. Integrasi ini membantu menyelaraskan data produksi dengan perencanaan, pemeliharaan, persediaan, dan pengendalian kualitas.
Beberapa sistem yang dapat diintegrasikan meliputi:
Manufacturing Execution System (MES): menyediakan informasi pelaksanaan produksi seperti status pekerjaan dan kinerja lini produksi.
Enterprise Resource Planning (ERP): menghubungkan informasi produksi dengan kebutuhan material, persediaan, jadwal, dan biaya operasional.
Computerized Maintenance Management System (CMMS): mendukung pengelolaan jadwal perawatan, riwayat kerusakan, dan pekerjaan teknisi.
Quality Management System (QMS): membantu menghubungkan data proses produksi dengan hasil inspeksi dan pengendalian kualitas.
Melalui integrasi tersebut, perusahaan dapat menghubungkan kondisi mesin dengan kebutuhan operasional secara lebih menyeluruh.
Misalnya, ketika digital twin menunjukkan indikasi penurunan kinerja mesin maka informasi tersebut dapat menjadi bahan pertimbangan untuk menjadwalkan perawatan melalui CMMS dan menyesuaikan rencana produksi di ERP.
Agar data produksi terhubung dengan perencanaan bisnis, perusahaan membutuhkan sistem yang dapat mengelola informasi operasional secara terintegrasi.
Kebutuhan ini dapat didukung oleh teknologi ERP seperti HashMicro yang menghubungkan berbagai proses bisnis dalam satu sistem.
Bagaimana Cara Kerja Digital Twin Manufacturing?
Digital twin manufacturing bekerja dengan menghubungkan data dari aset fisik ke model digital untuk menggambarkan kondisi produksi secara aktual.
Proses ini mencakup pengumpulan data hingga penerapan hasil analisis sebagai dasar pengambilan keputusan operasional.
1. Mengumpulkan data
Tahap pertama dimulai dengan mengumpulkan data dari mesin, peralatan, dan proses produksi. Sensor serta perangkat Internet of Things (IoT) dapat merekam parameter seperti suhu, getaran, tekanan, dan kecepatan mesin. Data tersebut memberikan gambaran mengenai kondisi aset selama beroperasi.
Informasi yang terkumpul menjadi sumber utama bagi digital twin untuk merepresentasikan kondisi fisik secara digital. Semakin akurat data yang diperoleh maka semakin relevan pula analisis yang dihasilkan.
2. Menyinkronkan dan memberi konteks pada data
Data dari berbagai sumber perlu disinkronkan agar dapat digunakan secara konsisten. Pada tahap ini, sistem menggabungkan informasi operasional dengan data pendukung seperti spesifikasi mesin, riwayat pemeliharaan, dan jadwal produksi.
Pemberian konteks membantu perusahaan memahami arti data sesuai kondisi operasional. Misalnya, kenaikan suhu mesin dapat dievaluasi berdasarkan batas suhu normal dan beban kerja saat itu. Dengan demikian, perusahaan dapat membedakan perubahan yang wajar dari indikasi masalah.
3. Memodelkan dan menganalisis
Setelah data tersinkronisasi, digital twin mengolahnya melalui model digital yang merepresentasikan aset atau proses produksi. Model ini dapat digunakan untuk memantau kinerja mesin, mengevaluasi pola operasional, dan menguji berbagai skenario produksi.
Sebagai contoh, perusahaan dapat mensimulasikan perubahan kecepatan mesin untuk melihat dampaknya terhadap kapasitas produksi. Hasil analisis dan simulasi membantu perusahaan mengevaluasi pilihan sebelum menerapkannya di lapangan. Akurasinya tetap bergantung pada kualitas data dan model yang digunakan.
4. Menerjemahkan insight menjadi tindakan operasional
Hasil analisis digital twin menjadi dasar untuk menentukan tindakan yang sesuai dengan kebutuhan produksi. Perusahaan dapat menggunakannya untuk meninjau jadwal pemeliharaan, menyesuaikan parameter mesin, atau mengevaluasi rencana produksi.
Misalnya, ketika analisis menunjukkan penurunan kinerja mesin, tim pemeliharaan dapat menjadwalkan pemeriksaan sebelum gangguan berkembang. Perusahaan juga dapat menyesuaikan rencana produksi untuk mengurangi dampak terhadap target output.
Contoh Penggunaan Digital Twin
Bosch menerapkan teknologi digital twin untuk mendukung pemantauan dan pengelolaan proses manufaktur. Di fasilitas produksinya di Blaichach, Jerman, Bosch menggunakan perangkat lunak Nexeed untuk menghubungkan data mesin dan sistem produksi. Integrasi ini membantu perusahaan memantau kondisi operasional serta mengidentifikasi potensi gangguan lebih awal.
Di pabrik semikonduktor Bosch di Dresden, digital twin digunakan untuk merepresentasikan mesin dan infrastruktur pabrik dalam model digital. Model ini membantu perusahaan mengevaluasi perubahan proses dan merencanakan penyesuaian operasional secara virtual sebelum menerapkannya langsung di fasilitas produksi.
Penerapan tersebut menunjukkan bahwa digital twin dapat membantu perusahaan meningkatkan visibilitas proses produksi dan mengurangi risiko perubahan operasional. Teknologi ini juga mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Namun, efektivitasnya bergantung pada kualitas data, akurasi model digital, dan integrasi dengan sistem manufaktur yang digunakan.
"Digital twin manufacturing membantu perusahaan memantau kondisi mesin, mensimulasikan proses produksi, dan mengoptimalkan operasional berbasis data."
Optimalkan Operasional Manufaktur dengan ERP Berbasis AI HashMicro
Penerapan digital twin manufacturing membutuhkan data produksi yang akurat dan terintegrasi agar hasil analisis dapat mendukung keputusan operasional. Untuk melengkapi kebutuhan tersebut, HashMicro menyediakan software manufaktur berbasis AI yang menghubungkan proses produksi dengan persediaan, pengadaan, pemeliharaan aset, dan akuntansi dalam satu sistem.
Beberapa keunggulan yang dapat mendukung pengelolaan manufaktur meliputi:
Perencanaan dan penjadwalan produksi: membantu menyusun jadwal berdasarkan kapasitas, kesiapan material, dan prioritas pesanan agar proses produksi lebih terarah.
Pemantauan produksi berbasis AI: membantu mengidentifikasi potensi keterlambatan, kekurangan material, dan kendala kapasitas sehingga tim dapat menentukan tindakan lebih cepat.
Manajemen aset dan pemeliharaan: menghubungkan informasi penggunaan mesin dengan aktivitas pemeliharaan untuk mendukung kelancaran operasional.
Analisis biaya produksi: membantu perusahaan memantau biaya dan menghubungkan informasi produksi dengan data keuangan untuk mengevaluasi efisiensi.
HashMicro membantu perusahaan mengintegrasikan data produksi dan persediaan untuk mendukung pengambilan keputusan operasional. Konsultasikan kebutuhan bisnis Anda bersama tim expert HashMicro untuk menemukan solusi yang sesuai.
FAQ
Tidak. Digital twin melengkapi ERP dan MES dengan merepresentasikan aset atau proses produksi dalam model digital untuk analisis dan simulasi. ERP mengelola proses bisnis seperti persediaan dan perencanaan produksi. Sementara itu, MES memantau dan mengendalikan aktivitas produksi di lantai pabrik. Ketiganya dapat diintegrasikan untuk mendukung keputusan operasional yang lebih akurat.
Ya. Digital twin dapat diterapkan secara bertahap dengan memulai dari satu mesin atau proses produksi yang paling membutuhkan pemantauan. Setelah model digital berjalan dan manfaatnya dievaluasi, perusahaan dapat memperluas penerapan ke aset atau lini produksi lainnya sesuai kebutuhan dan kesiapan sistem.
ROI = (Total Manfaat Finansial − Total Biaya Implementasi) ÷ Total Biaya Implementasi × 100%.
