Bagaimana Digital Twin Akan Mendorong Masa Depan Energi Terbarukan

Selama beberapa abad, kami telah memanfaatkan sumber minyak dan gas untuk menghasilkan listrik, menggerakkan kendaraan dan pesawat, serta menjadi dasar bagi berbagai produk, termasuk karet, plastik, pupuk, dan farmasi.

Sumber daya tak terbarukan ini diproduksi dari karbon dan hidrogen dan menyumbang hingga 84% dari pembangkit listrik dunia. Penggunaan luas sumber daya konvensional yang terbatas ini, bagaimanapun, telah menyebabkan polusi dan kerusakan lingkungan. 

Dengan melepaskan gas rumah kaca beracun dan polutan berbahaya, ekstraksi dan pembakaran bahan bakar fosil telah menyumbang pada perubahan iklim dan pemanasan global, serta memengaruhi kesehatan manusia dan ekosistem.

Solusi utama untuk dampak negatif yang signifikan pada planet ini yang disebabkan oleh sumber minyak dan gas adalah beralih dari bahan bakar fosil ke sumber energi terbarukan.

Energi terbarukan diambil dari sumber lingkungan seperti cuaca dan lokasi geografis. Ini adalah energi hijau tanpa emisi.

Energi surya, angin, hidroelektrik, panas bumi, dan biomassa adalah contoh paling menonjol dari sumber energi terbarukan, yang berkelanjutan.

Selama dekade terakhir, dunia telah beralih ke sumber energi terbarukan ini sebagai cara untuk melakukan transisi energi hijau, menghasilkan peningkatan konsisten dalam penggunaannya di berbagai aplikasi.

Menurut International Energy Agency (IEA), konsumsi energi terbarukan di sektor listrik, panas, dan transportasi diperkirakan akan meningkat sekitar 60% antara 2024 dan 2030, yang akan meningkatkan pangsa energi terbarukan dalam konsumsi energi akhir dari 13% pada 2023 menjadi hampir 20% pada 2030.

Meskipun menguntungkan bagi lingkungan, mengintegrasikan sumber daya alam ini dalam pembangkit listrik, penyimpanan energi, dan transportasi datang dengan tantangan tersendiri karena sifatnya yang tidak menentu dan ketergantungan kuat pada faktor eksternal seperti musim dan lokasi. Ketergantungan ini memerlukan sistem penyimpanan energi.

Ada juga biaya infrastruktur awal yang tinggi terkait dengan sumber energi terbarukan, sementara laju pembangkitannya lambat.

Akibatnya, sumber konvensional masih digunakan untuk sebagian besar pembangkit listrik. Hal ini menjadikannya penting untuk memiliki strategi dan teknologi baru guna mengatasi tantangan ini dengan lebih baik. Itu berarti memahami, mempelajari, dan menganalisis perilaku parameter setiap sistem selama fase perancangan, produksi, dan layanan sepanjang siklus hidup berguna setiap sistem energi terbarukan. Inilah di mana teknologi digital twin (DT) masuk.

Teknologi ini menggunakan model adaptif untuk mensimulasikan kinerja waktu nyata dari sistem fisik dalam lingkungan digital, yang pada gilirannya membantu memprediksi dan mencegah potensi kegagalan sistem. 

Dari Fisik ke Digital: Kemunculan Replika Virtual

Digital twin hanyalah representasi virtual atau replika dari objek, orang, sistem, atau proses fisik dunia nyata. Untuk mencerminkan rekan fisiknya, replika digital menggunakan data waktu nyata yang diambil dengan bantuan sensor, simulasi, dan pembelajaran mesin. 

Ini memungkinkan pemantauan, analisis, dan prediksi perilaku aset fisik dalam berbagai skenario, sehingga memungkinkan kami untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Kemampuan digital twin ini untuk mereplikasi dan berinteraksi dengan sistem kompleks telah menjadikannya sangat berharga di berbagai industri, di mana mereka mendorong peningkatan efisiensi, pengurangan biaya, dan pengembangan solusi inovatif.

Menurut perkiraan McKinsey, pasar global untuk teknologi digital twin akan mencapai $73,5 miliar pada 2027, tumbuh 60% per tahun selama lima tahun ke depan.

Istilah ‘digital twin’ diadopsi oleh John Vickers dari NASA pada 2010, tetapi ide dasarnya muncul jauh lebih awal. Badan antariksa tersebut sebenarnya mengembangkan teknologi ini untuk digunakan dalam misi penjelajahan luar angkasa pada 1960-an.

Baru pada 2002, Dr. Michael Grieves secara resmi mengumumkan konsep tersebut dan menerapkannya pada manufaktur. Konsep dibagi menjadi tiga bagian utama: ruang fisik aktual, ruang virtual dari bagian fisik tersebut, dan tautan yang menghubungkan keduanya.

Beberapa tahun kemudian, pada 2011, Angkatan Udara AS mengembangkan digital twin untuk merancang pesawat dan memprediksi kelelahan serta pemeliharaan. Dari situ, teknologi ini menyebar ke bidang lain, termasuk dirgantara, transportasi, pelayaran, manufaktur, perawatan kesehatan, dan aplikasi minyak dan gas.

Dalam energi terbarukan, fungsi utama digital twin adalah mengumpulkan data dari sensor di lokasi untuk mereproduksi operasi sistem fisik dalam lingkungan virtual.

Digital twin dapat dibuat untuk setiap jenis sistem energi terbarukan selama fase siklus hidupnya untuk melayani tugas tertentu. Ini berarti memerlukan sejumlah besar data, termasuk geometri setiap komponen, data cuaca, masalah sebelumnya, perkiraan historis, data eksperimental dan praktis, serta data waktu nyata, menjadikan penerapan digital twin di sektor ini kompleks dan menantang. 

Masalahnya, penerapan digital twin dalam sistem energi terbarukan belum banyak dieksplorasi secara luas. 

Jadi, studi baru ini menyelami konsep tersebut dalam sektor khusus ini. Peneliti di University of Sharjah telah melakukan eksplorasi mendalam tentang digital twin berbasis AI sebagai alat untuk mempercepat transisi energi bersih.

Dalam makalah mereka, peneliti melakukan tinjauan menyeluruh tentang arsitektur, fungsi, siklus hidup, dan aplikasi teknologi digital twin dalam sistem energi terbarukan.

Untuk ini, mereka menggunakan AI, pembelajaran mesin (ML), dan pemrosesan bahasa alami (NLP) yang memungkinkan mereka menilai volume besar data mentah dan menemukan wawasan bermakna tentang pola terstruktur dan tren yang muncul.

Dengan penelitian ini, ideanya adalah memanfaatkan potensi teknologi untuk meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan sambil mengatasi tantangan kelangkaan data, proses biologis yang kompleks, pemodelan peralatan yang terdegradasi, dan variabilitas lingkungan.

Mengoptimalkan Perubahan Hijau: Janji & Tantangan Digital Twin Berbasis AI

Saat dunia berjuang mengurangi emisi karbon dan memerangi perubahan iklim, peneliti beralih ke digital twin berbasis AI untuk membentuk masa depan energi.

Representasi digital dunia fisik ini, menurut peneliti, dapat mengubah generasi, manajemen, dan optimalisasi sumber energi terbarukan, yang pada gilirannya mempercepat transisi dari bahan bakar fosil. Namun untuk itu, kita perlu mengatasi keterbatasan signifikan mereka.

Seperti yang dicatat peneliti, “digital twin sangat efektif dalam mengoptimalkan sistem energi terbarukan,” namun setiap sumber energi terbarukan menghadirkan tantangan unik yang dapat “membatasi kinerja teknologi digital twin, meskipun janji mereka besar dalam meningkatkan produksi dan manajemen energi.”

Jadi, setelah melakukan tinjauan ekstensif literatur yang ada tentang topik ini, tentang bagaimana digital twin digunakan di sektor ini, mereka mengidentifikasi kesenjangan penelitian, menyarankan pedoman, dan membahas isu yang perlu diatasi untuk memanfaatkan sepenuhnya teknologi digital twin di sektor energi terbarukan.

Peta jalan penelitian juga ditawarkan untuk membantu ilmuwan meningkatkan keandalan dan presisi teknologi.

Dalam studi mereka, para peneliti mendefinisikan keuntungan signifikan digital twin¹ serta keterbatasannya diberbagai sistem energi terbarukan. Fokus rekomendasi peneliti adalah memperluas kemampuan komputasi, memajukan teknik pemodelan, dan meningkatkan metode pengumpulan data untuk memastikan digital twin dapat memberikan wawasan yang tepat dan dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan dan optimalisasi sistem.

Energi Angin

Energi angin memanfaatkan kekuatan angin untuk menghasilkan listrik. Pada 2024, kontribusinya terhadap pembangkit listrik global meningkat menjadi 8,1%. Itu akan menjadi sumber terbesar kedua dalam pembangkit listrik energi terbarukan global di belakang solar PV pada akhir dekade ini.

Untuk mengubah energi kinetik angin menjadi listrik, turbin angin dipasang di darat maupun lepas pantai, baik tetap maupun mengapung. 

Secara utama, dua jenis turbin angin digunakan di sini. Turbin angin sumbu vertikal (VAWT) adalah yang rotasinya tegak lurus terhadap arah angin. Yang lainnya adalah turbin angin sumbu horizontal (HAWT), yang berputar paralel dengan aliran angin.

Sementara HAWT menangkap jumlah energi angin maksimum, ia memerlukan aliran udara stabil tanpa fluktuasi signifikan. VAWT, sebaliknya, menangkap angin dari segala arah dan beroperasi di lokasi aliran angin turbulen dengan tingkat pembangkitan daya yang lebih rendah.

Penggunaan digital twin di sini dapat membantu memprediksi parameter yang tidak diketahui dan memperbaiki pengukuran yang tidak akurat. 

Namun, mereka menghadapi tantangan dalam memodelkan dan memantau faktor lingkungan secara akurat. Data yang tidak dapat diandalkan dan kekosongan data yang dikumpulkan dari area terpencil atau lepas pantai juga menimbulkan masalah bagi digital twin. Selain itu, mereka kesulitan mensimulasikan faktor kritis pada turbin yang menua seperti degradasi gearbox, erosi bilah, dan kinerja sistem listrik.

Klik di sini untuk daftar saham energi angin teratas.

Energi Surya

Penggerak utama pertumbuhan energi terbarukan adalah energi surya, yang telah memberikan kontribusi terbesar pada pembangkit energi bersih selama beberapa tahun terakhir. Pada 2024, ia menyediakan lebih dari 2.000 TWh listrik, menambahkan 474 TWh untuk mencapai pangsa 6,9%, menjadikannya sumber daya listrik yang tumbuh paling cepat selama 20 tahun berturut-turut. 

Sumber listrik baru yang tumbuh paling cepat dan terbesar adalah energi surya. Sinar matahari langsung diubah menjadi listrik menggunakan fotovoltaik (PV). Panel PV, atau panel surya, berisi sel PV yang terbuat dari semikonduktor yang menghantarkan energi. Sel-sel ini menyerap sinar matahari dan mengubah energi surya menjadi listrik.

Sementara itu, tenaga surya terkonsentrasi (CSP) adalah cara tidak langsung untuk menghasilkan listrik, karena lensa atau cermin digunakan untuk memusatkan sinar matahari ke titik fokus. 

Berkenaan dengan energi surya, digital twin memanfaatkan data waktu nyata dari sensor untuk menemukan faktor kunci yang memengaruhi efisiensi dan daya output. Meskipun potensial, digital twin di sini tidak dapat memprediksi kinerja secara akurat karena variasi kondisi atmosfer. Juga, mereka mengalami kesulitan memantau degradasi panel dan pengaruh lingkungan seiring waktu, yang memengaruhi akurasi dan kegunaannya.

Seperti halnya energi angin, pengumpulan data dari area terpencil atau lepas pantai dapat jarang atau tidak dapat diandalkan di sini.

Klik di sini untuk daftar saham energi surya teratas.

Energi Panas Bumi

Energi terbarukan ini diambil dari panas interior inti Bumi dan digunakan untuk pemanasan dan pendinginan selain pembangkit listrik. Pangsa energinya dalam energi terbarukan kurang dari 3%.

Digital twin dapat membantu mensimulasikan seluruh proses operasional pemanfaatan energi panas bumi, terutama proses pengeboran. Dengan memfasilitasi analisis biaya dan memprediksi kelelahan, mereka dapat menghemat waktu dan biaya terkait operasi.

Tantangan terbesar di sini adalah keterbatasan ketersediaan data berkualitas tinggi, yang menghambat kemampuan teknologi untuk mensimulasikan ketidakpastian geologis dan kondisi di bawah permukaan Bumi. Kemudian terdapat perilaku jangka panjang yang kompleks dari sistem panas bumi, seperti transfer panas dan dinamika aliran fluida, yang sulit dimodelkan oleh digital twin.

Energi Hidroelektrik

Energi hidroelektrik memanfaatkan aliran air untuk menghasilkan listrik. Ia memanfaatkan efek gravitasi dan elevasi.

Pada 2024, pembangkit listrik tenaga air menyumbang sebagian besar produksi listrik global oleh teknologi energi terbarukan. Namun pangsa sumber energi terbarukan terbesar ini sebesar 14% diperkirakan oleh IEA akan mengalami penurunan satu persen pada 2030 seiring peningkatan penggunaan solar PV dan energi angin yang membuat pembangkit listrik tenaga air kurang menonjol. Namun masih diperkirakan akan tumbuh seiring proyek baru aktif. 

Energi hidroelektrik terkait dengan biaya konstruksi tinggi, berdampak negatif pada kualitas air, dan memiliki pengaruh buruk pada habitat hewan.

Digital twin dapat diterapkan pada energi hidroelektrik untuk mensimulasikan sistem guna mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhinya. Pada pembangkit lama, mereka dapat membantu mengurangi dampak kelelahan pekerja pada produktivitas. Pemindaian laser 3D digunakan di sini untuk mendeteksi kelelahan konstruksi yang hemat biaya.

Namun tantangannya adalah kelangkaan data, kinerja infrastruktur yang menua, serta pemodelan yang akurat terhadap variabilitas aliran air yang kompleks, serta pemantauan batasan lingkungan dan ekologi.

Energi Biomassa

Jenis energi ini diperoleh dari material organik, yang melibatkan dekomposisi hewan dan tumbuhan. Dapat diekstrak dari berbagai sumber padat, cair, dan gas seperti metana, tanaman pertanian, minyak nabati, kotoran hewan, dan sampah padat kota.

Model berbasis AI dapat membantu meningkatkan fungsi dan operasi energi biomassa dengan menawarkan pemahaman yang lebih dalam tentang seluruh proses dan pengaturan pembangkit, seperti pembakar.

Namun ketika diterapkan pada sistem energi terbarukan ini, digital twin kesulitan memodelkan secara tepat konversi biomassa serta proses biologis, biokimia, dan termokimia. Mereka juga menghadapi tantangan dalam mensimulasikan rantai pasokan produksi energi biomassa secara lengkap.

Berinvestasi dalam Teknologi Digital Twin

Sekarang, jika kita melihat peluang investasi di bidang ini, PTC Inc. (PTC ) menonjol karena fokus inti pada digital twin dan kinerja pasar yang kuat. Perusahaan perangkat lunak global memungkinkan perusahaan manufaktur dan produk untuk secara digital mengubah cara mereka merancang, memproduksi, dan melayani produk fisik.

PTC Inc. (PTC )

Suite produk PTC mencakup Windchill untuk perangkat lunak manajemen siklus hidup produk perusahaan, Creo untuk membangun produk dengan CAD/CAM/CAE, perangkat lunak ALM Codebeamer untuk pengembangan modern, ServiceMax yang berfokus pada aset untuk manajemen layanan, platform PLM berbasis cloud Arena, platform CAD berbasis cloud Onshape, Kepware untuk mengakses dan mengontrol data industri, ThingWorx untuk membangun dan menyebarkan aplikasi Internet of Things Industri (IIoT), platform AR perusahaan skala Vuforia, Servigistics untuk manajemen suku cadang layanan, dan Arbortext untuk membuat, mengelola, dan menyampaikan konten secara efisien.

Digital twin PTC juga telah digunakan di seluruh sektor energi terbarukan. 

Beberapa tahun lalu, grup energi berbasis Prancis ENGIE bekerja sama dengannya untuk mengembangkan tungku virtual guna membantu transisi aset industri. EDF, sementara itu, menggunakan ThingWorx dan Vuforia untuk memantau operasi, meningkatkan pelatihan pekerja, dan mensimulasikan tugas pemeliharaan kritis untuk sistem pembangkit listrik nuklirnya. Howden menerapkan teknologi ini untuk meningkatkan kompresor dan kipas yang digunakan dalam minyak & gas serta pembangkit listrik.

Mengenai kinerja pasar, saham PTC telah mencapai rekor tertinggi (ATH) di atas $219, mencatat kenaikan 16,83% YTD sambil naik 57,5% sejak April. Dengan itu, EPS (TTM) nya adalah 4,24 dan P/E (TTM) sebesar 50,64.

Untuk kuartal ketiga fiskal 2025, ia melaporkan pertumbuhan 14% dalam arus kas operasi dan bebas, yang mencapai $850 juta.

“Q3 adalah kuartal solid lainnya dalam pelaksanaan untuk PTC,” catat Neil Barua, Presiden dan CEO PTC, saat ia berbagi kemajuan dalam CAD, PLM, ALM, SLM, dan SaaS dengan penawaran produk baru dan peningkatan.

Selama kuartal ini, perusahaan melakukan pembelian kembali saham senilai $75 juta sebagai bagian dari otorisasi $2 miliar.

Minggu ini, PTC memperluas kolaborasinya dengan NVIDIA dengan mengumumkan integrasi teknologi NVIDIA Omniverse ke dalam Creo dan Windchill untuk membantu perusahaan meningkatkan kualitas produk, mempercepat pengembangan, dan berkolaborasi lebih efektif pada produk kompleks sepanjang siklus hidupnya.

“Produk paling canggih saat ini—dari perangkat keras AI hingga mesin industri—lebih kompleks, terintegrasi, dan intensif rekayasa daripada sebelumnya,” kata Barua, mencatat bahwa dengan kolaborasi ini, “kami memberi pelanggan kemampuan untuk menggabungkan data desain dan konfigurasi dalam lingkungan simulasi imersif waktu nyata.”

Awal tahun ini, PTC merilis ServiceMax AI, yang akan memanfaatkan seluruh riwayat terdokumentasi data peralatan, riwayat layanan, dan lainnya untuk membantu organisasi memodernisasi alur kerja mereka dan teknisi layanan lapangan menyelesaikan lebih banyak pekerjaan dalam waktu lebih singkat.

Berita Saham dan Perkembangan Terbaru PTC Inc. (PTC)

Pemikiran Akhir tentang Digital Twin & Energi Bersih

Teknologi digital twin telah muncul sebagai instrumen efektif untuk mengoptimalkan sistem energi terbarukan. Meskipun potensinya untuk memaksimalkan efisiensi, peramalan, dan integrasi sistem tidak dapat dipungkiri, ia juga memiliki kelemahan.

Hanya dengan mengatasi tantangan ketersediaan data, mengelola lingkungan pemodelan yang kompleks, dan membangun solusi yang hemat biaya, skalabel, adopsi sejati dapat dicapai. 

Jadi, saat dunia beralih ke sumber energi terbarukan untuk mengurangi emisi karbon dan memerangi perubahan iklim, digital twin siap mendefinisikan era berikutnya dari energi hijau.

Referensi:

1. Semeraro, C., Aljaghoub, H., Al-Ali, H.K.M.H., Abdelkareem, M.A., & Olabi, A.G. “Memanfaatkan masa depan: Menjelajahi aplikasi digital twin dan implikasinya dalam energi terbarukan.” Energy Nexus, vol. 18, 1 Juni 2025, p. 100415. ScienceDirect. https://doi.org/10.1016/j.nexus.2025.100415