Apa itu model kematangan kembaran digital?

Sebagai alat penilaian kematangan, model ini memungkinkan perusahaan untuk mengevaluasi penggunaan teknologi kembar digital untuk mewakili, memantau, dan mengoptimalkan aset dan sistem fisik. Ini juga merupakan peta jalan implementasi kembar digital terstruktur yang memandu organisasi dari representasi digital dasar melalui model dinamis dan menuju sistem prediktif, saling berhubungan, dan otonom.

Tahapan model mewakili peningkatan tingkat integrasi data, kompleksitas sistem dan kecakapan analitis. Seiring kemajuan perusahaan melalui berbagai tingkat kematangan, model kembaran digital mereka berkembang dari visualisasi statis ke sistem cerdas yang dapat menyimulasikan hasil, menginformasikan keputusan strategis, dan bertindak secara mandiri.

Banyak organisasi memformalkan perkembangan ini dengan menggunakan kerangka kerja internal atau tolok ukur eksternal yang diuraikan dalam white paper kembaran digital yang berfokus pada keberlanjutan, optimalisasi siklus hidup aset, dan ketahanan operasional. Bagi para pemimpin perusahaan, kematangan kembaran digital dapat menghasilkan ketahanan operasional yang lebih baik, perencanaan modal yang lebih akurat, dan visibilitas yang lebih besar terhadap kinerja aset.

Kembaran digital adalah representasi virtual dari aset fisik, sistem atau lingkungan. Sistem ini menggunakan data dari sensor Internet of Things (IoT) dan sumber lainnya untuk memodelkan kondisi, kinerja, dan perilaku aset dari waktu ke waktu. Kembaran digital memungkinkan pemantauan, simulasi, dan optimalisasi rekan-rekan fisik mereka.

Riset akademis telah lebih memformalkan kembaran digital sebagai sistem siber-fisik yang terus menyinkronkan keadaan fisik dan virtual.

Model kematangan kembaran digital memiliki fitur lima tahap kematangan di mana organisasi dapat menilai sendiri kemajuan mereka di sepanjang peta jalan kembaran digital. Model kematangan dimulai dengan model statis tingkat rendah berdasarkan data historis dan grafik yang berkembang melalui model otonom tingkat tinggi yang didukung oleh machine learning.

Setiap tahap dibangun di atas yang sebelumnya, meningkatkan kesetiaan data, integrasi sistem dan kemampuan pengambilan keputusan.

Beberapa kerangka kerja akademis dan industri menguraikan tahapan progresif dari kematangan kembaran digital, dari model visualisasi statis hingga sistem yang sepenuhnya otonom. Seperti yang diuraikan oleh Yung Woon Kim, berikut ini adalah lima tahap model kematangan kembaran digital:

1. Kembaran digital yang mirip
2. Kembar digital statis
3. Kembaran digital dinamis
4. Kembaran digital interaktif
5. Kembaran digital otonom

Tahap pertama pengembangan kembaran digital adalah rendering aset satu kali. Pencipta kembaran digital memodelkan aset dengan menggunakan perangkat lunak desain berbantuan komputer (CAD) atau pemodelan informasi bangunan (BIM). Hasil adalah model 2D atau 3D dari aset fisik, serupa dalam tampilan visual.

Kembaran digital yang dibuat dengan cara ini tidak sering menggabungkan data sensor sebagai bagian dari proses pemodelan dan tidak memiliki fungsi simulasi real-time. Sebaliknya, kembaran digital yang mirip diciptakan sebagai representasi yang lebih umum dari sistem fisik atau aset.

Kembaran digital statis adalah representasi digital dari aset fisik berdasarkan data historis, foto, atau pembaruan berkala. Tidak seperti kembar yang lebih maju, kembar digital statis tidak mempertahankan koneksi data langsung terus menerus ke rekan fisiknya dan dengan demikian tidak dapat secara akurat menggambarkan keadaan saat ini.

Kembaran digital statis menggunakan alur kerja logika kontrol proses yang telah ditetapkan sebelumnya—set aturan dasar atau ambang batas—untuk memicu peringatan dan menghasilkan respons sederhana berdasarkan kondisi yang telah ditetapkan sebelumnya. Kembaran statis memberikan pandangan dasar tentang struktur atau kondisi aset tetapi tidak mencerminkan perubahan operasional langsung atau menghasilkan simulasi keadaan potensial di masa depan untuk peramalan.

Sementara itu, kembaran digital yang lebih maju dapat memodelkan perilaku kompleks dan dinamika sistem untuk memberikan insight tentang bagaimana sistem atau objek fisik akan berubah seiring waktu.

Contoh penggunaan yang ideal untuk kembaran digital statis dalam manajemen aset perusahaan (EAM) adalah sebagai dasbor, menyoroti status langsung sistem untuk pengambilan keputusan yang lebih terinformasi. Contohnya termasuk kontrol pengawasan dan akuisisi data (SCADA) dan sistem pengambilan data (DCS). Di banyak organisasi, sistem ini terintegrasi dengan sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi (CMMS) untuk mendukung alur kerja pemeliharaan dan visibilitas aset.

Kembaran digital dinamis adalah model virtual dari sistem fisik yang, tidak seperti kembaran statis, mencakup perilaku dan dinamika. Proses ini memungkinkan kembar dinamis untuk memodelkan operasi sistem dari waktu ke waktu, menunjukkan bagaimana komponen berinteraksi dan bagaimana sistem menangani perubahan kondisi. Kembaran dinamis mempertahankan tautan data real-time sinkron ke objek fisik, mendukung simulasi dan analisisnya dengan data operasional. 

Kembaran digital dinamis dapat menghasilkan simulasi “bagaimana jika”, memungkinkan operator untuk bereksperimen dan menguji sistem di bawah skenario yang berbeda. Pemangku kepentingan dapat Jelajahi keadaan kegagalan, pengoptimalan potensial dan perubahan lingkungan tanpa memengaruhi sistem dunia nyata. Demikian pula, pengguna dapat menganalisis sebab dan akibat ketika gangguan terjadi.

Dynamic twins unggul dalam situasi yang membutuhkan pemahaman yang jelas tentang perilaku sistem dan kausalitas untuk prediksi yang akurat. Kemampuan ini sangat berharga bagi para pengambil keputusan perusahaan, yang memungkinkan perencanaan skenario, analisis risiko, dan pengoptimalan operasional tanpa mengganggu sistem yang sedang berjalan. 

Contoh penggunaan mencakup bidang teknik, kesehatan, manufaktur cerdas, serta pemodelan sistem dalam skala besar, di mana pengujian, diagnosis, dan peramalan kinerja sangat penting.

Kembaran digital interaktif menghubungkan beberapa kembaran digital ke dalam sistem terpadu, yang berarti bahwa mereka beroperasi secara independen tetapi dapat berinteraksi dan berbagi data. Dengan cara ini, sistem kembar interaktif mencerminkan saling ketergantungan sistem dan operasi dunia nyata, seperti dalam manajemen rantai pasokan.

Mengoordinasikan interaksi antara si kembar dalam sistem adalah utas digital: kerangka kerja dua arah yang mencakup seluruh siklus hidup sistem fisik. Bus antarmuka ini mengintegrasikan data di seluruh sistem, memungkinkan si kembar untuk merespons dan mempengaruhi satu sama lain saat mereka mengalami pengalaman.

Kembaran interaktif memberikan operator manusia visibilitas dan pemahaman tingkat sistem terhadap metrik dan kinerja operasional, serta memerlukan intervensi manusia untuk mengambil tindakan. Para pemangku kepentingan menggunakan insight lintas sistem yang dihasilkan oleh sistem kembar interaktif untuk membuat keputusan strategis berbasis data untuk mendapatkan dampak dan efisiensi maksimum.

Dalam skala besar, sistem kembaran digital interaktif memberikan visibilitas di seluruh organisasi, mendukung koordinasi lintas fungsi dan perencanaan strategis yang kompleks.

Potensi kembaran digital paling banyak dibayangkan pada tingkat tertinggi dari model kematangan, di mana otomatisasi ikut berperan. Kembaran otonom tidak hanya memodelkan perilaku dan perubahan sistem, tetapi juga memutuskan dan bertindak secara mandiri berdasarkan kondisi tersebut. Sebaliknya, semua level yang lebih rendah dalam model kematangan kembaran digital membutuhkan operator manusia untuk memengaruhi sistem fisik. 

Kembar otonom menyinkronkan secara real time dengan sistem fisik yang mereka wakili dan kendalikan dengan menggunakan data yang masuk untuk mengevaluasi kondisi operasi dan memutuskan untuk mempertahankan kinerja sistem yang optimal. Kembaran digital otonom menggunakan orkestrasi untuk mengelola seluruh sistem, seperti dengan armada drone atau infrastruktur pintar.

Machine learning dan kecerdasan buatan (AI) memungkinkan kembar otonom untuk memutuskan dan bertindak menggantikan operator manusia. Analisis prediktif, decision optimization, deteksi anomali, dan pembelajaran adaptif semuanya diperlukan untuk otonomi sejati. Kemampuan untuk memproses data, menghasilkan insight, dan bertindak secara mandiri dalam loop tertutup adalah apa yang membedakan kembar digital otonom dari tingkat kematangan yang lebih rendah.

Dalam lingkungan perusahaan, autonomous twins dapat mendukung operasi yang mengoptimalkan sendiri, mengurangi intervensi manual, dan memungkinkan respons yang lebih cepat terhadap kondisi yang berubah. Kembaran digital juga semakin banyak digunakan untuk mendukung inisiatif keberlanjutan dengan mengoptimalkan penggunaan energi, mengurangi limbah dan meningkatkan efisiensi sumber daya di seluruh sistem fisik.

Perkembangan terbaru dari Riset IBM® mendemonstrasikan aplikasi kembaran digital otonom dalam lingkungan dunia nyata. Dalam sebuah studi kasus tahun 2025, para peneliti IBM® mengembangkan kembaran digital didukung AI untuk sistem industri yang kompleks, seperti operasi pengiriman.

Organisasi di berbagai industri dapat menggunakan model kematangan kembar digital untuk memandu strategi implementasi selama transformasi digital yang sedang berlangsung dan mengukur pengembalian investasi (ROI) pada setiap tahap pengembangan.