Kolaborasi dan Inovasi dalam IoP dengan Digital Shadows
Konsep Digital Shadows yang diusulkan oleh Martin Liebenberg dan Matthias Jarke dalam artikel mereka "Information Systems Engineering with Digital Shadows: Concept and Use Cases in the Internet of Production" menawarkan perspektif baru dalam pengelolaan data dan informasi dalam industri produksi. Sejak 2015, Digital Twins telah menjadi pusat perhatian dalam penelitian dan aplikasi industri, terutama dalam konteks Industry 4.0. Namun, seiring berkembangnya kompleksitas sistem produksi, keterbatasan Digital Twins dalam menangani variasi dan ketidakpastian semakin terlihat. Digital Twins umumnya bergantung pada model matematika dan data real-time untuk mensimulasikan dan mengontrol sistem fisik. Namun, dalam banyak kasus, kemampuan mereka untuk menangkap dinamika sistem secara keseluruhan masih terbatas.
Di sinilah Digital Shadows berperan. Digital Shadows tidak dimaksudkan untuk menggantikan Digital Twins, tetapi lebih sebagai pelengkap yang dapat memberikan pandangan yang lebih kompak dan fleksibel terhadap proses produksi. Liebenberg dan Jarke berpendapat bahwa Digital Shadows dapat menjadi solusi yang lebih efisien untuk menangani kompleksitas ini. Mereka mengkonseptualisasikan Digital Shadows sebagai pandangan ringkas dari proses dinamis yang dihasilkan melalui kombinasi data pengukuran dan model matematika sederhana. Dengan ukuran yang lebih kecil, Digital Shadows dapat digunakan dalam pengaturan cloud-edge hybrid, memungkinkan adaptasi konteks yang lebih baik dan peningkatan kinerja real-time.
Dari perspektif sistem informasi, konsep ini sangat relevan dalam era digitalisasi industri. Digital Shadows tidak hanya memungkinkan peningkatan efisiensi operasional tetapi juga dapat membuka peluang untuk inovasi dan kolaborasi dalam Internet of Production (IoP). Mengingat pentingnya pengelolaan data dalam industri modern, eksplorasi lebih lanjut terhadap Digital Shadows dapat menjadi langkah penting menuju transformasi digital yang lebih efektif.
***
Digital Shadows yang diperkenalkan oleh Liebenberg dan Jarke memiliki potensi besar untuk merevolusi cara kita mengelola dan memanfaatkan data dalam sistem produksi. Mereka menyoroti bahwa sejak munculnya konsep Digital Twins, para peneliti telah berusaha untuk mensimulasikan dan mengendalikan sistem fisik melalui model digital yang terhubung erat dengan dunia nyata. Namun, kompleksitas sistem produksi saat ini seringkali terlalu besar untuk ditangani oleh Digital Twins secara real-time dan menyeluruh. Sebagai contoh, dalam dunia produksi yang terus berkembang, variasi individu dan kondisi unik yang dihadapi setiap hari tidak dapat selalu diprediksi atau diadaptasi oleh model Digital Twins.
Digital Shadows menjawab tantangan ini dengan pendekatan yang lebih fleksibel dan efisien. Salah satu keunggulan utama yang ditawarkan oleh Digital Shadows adalah kemampuannya untuk memberikan "pandangan kompak" pada proses dinamis. Dalam artikel tersebut, Digital Shadows digambarkan sebagai generalisasi dari pandangan terfokus pada proses dinamis, di mana definisi "query" menggabungkan data pengukuran yang telah dikondensasi dengan model matematika sederhana. Ini memungkinkan Digital Shadows untuk menangani data secara lebih efisien dan menyediakan pandangan yang relevan terhadap keadaan sistem tanpa memerlukan sumber daya komputasi yang besar.
Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan Digital Shadows dapat mengurangi beban pada sistem produksi dengan memungkinkan sinkronisasi yang lebih cepat dan adaptasi kontekstual yang lebih baik. Sebagai contoh, Digital Shadows dapat digunakan untuk meningkatkan performa dan adaptasi dalam pengaturan cloud-edge hybrid. Dengan ukuran data yang lebih kecil, Digital Shadows dapat dengan mudah dipindahkan dan digunakan di lingkungan yang membutuhkan kinerja real-time, seperti pengendalian produksi di lantai pabrik.
Selain itu, konsep Digital Shadows mendukung kolaborasi dan berbagi pengetahuan dalam ekosistem produksi. Dalam konteks IoP, Digital Shadows memungkinkan berbagai entitas, mulai dari pemasok hingga produsen, untuk berbagi pandangan yang relevan dan terfokus pada proses produksi. Ini membuka peluang untuk kerjasama yang lebih erat dan inovasi dalam rantai nilai produksi. Data dari Digital Shadows juga dapat digunakan untuk mengembangkan model pembelajaran mesin yang lebih baik, yang pada gilirannya dapat membantu dalam pengambilan keputusan dan optimasi proses.
Penggunaan Digital Shadows juga mencerminkan kebutuhan akan pendekatan yang lebih adaptif dalam pengelolaan data produksi. Menurut laporan IDC (2019), data yang dihasilkan oleh industri manufaktur diperkirakan akan mencapai 79,4 ZB pada tahun 2025. Dengan pertumbuhan data sebesar ini, penting untuk memiliki mekanisme yang efisien dan dapat diskalakan untuk mengelola dan memanfaatkannya. Digital Shadows menawarkan solusi yang dapat membantu industri dalam menghadapi tantangan ini dengan memberikan cara yang lebih efisien untuk memfilter, menganalisis, dan menggunakan data produksi.
***
